(57)【要約】【課題】画像全体に緑があるような場合でも緑シーンであると判定でき、また、屋内光源シーンの場合には緑シーンではないと判定できる撮像装置などを提供する。【解決手段】撮像装置１０は、撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出する輝度算出手段１２１と、撮像画像から被写体の各画素の色相を算出する色相算出手段１２２と、撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出するホワイトバランスゲイン算出手段１２３と、被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出する緑データ算出手段１２４と、緑データに基づいて、ホワイトバランスゲインを補正するホワイトバランスゲイン補正手段１２５とを備え、色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａを算出し、算出した色相が範囲Ａ内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出し、画素数、画素分散値、輝度及び撮像画像の撮影感度に基づいて、緑データを算出する。【選択図】図１
2016096461.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出する輝度算出手段と、
前記撮像画像から前記被写体の各画素の色相を算出する色相算出手段と、
前記撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出するホワイトバランスゲイン算出手段と、
前記被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出する緑データ算出手段と、
前記緑データに基づいて、前記ホワイトバランスゲインを補正するホワイトバランスゲイン補正手段とを備え、
前記緑データ算出手段は、
色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲を算出し、
前記算出した色相が前記範囲内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出し、
前記画素数、前記画素分散値、前記輝度及び前記撮像画像の撮影感度に基づいて、前記緑データを算出する
撮像装置。
【請求項２】
前記ホワイトバランスゲイン算出手段は、前記撮像画像に基づいて前記被写体の光源を判別し、前記判別した光源に対応する前記ホワイトバランスゲインを算出し、
前記ホワイトバランスゲイン補正手段は、前記撮像画像の前記緑シーンらしさが高いときに、前記判別した光源が太陽光である確率を高める
請求項１記載の撮像装置。
【請求項３】
前記緑データ算出手段が前記画素数または前記画素分散値を算出するときに、前記太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲に代えて、前記太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲から蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲を除いた範囲を用いる
請求項１または請求項２記載の撮像装置。
【請求項４】
前記緑データ算出手段は、前記輝度の所定の値の範囲において、前記輝度が大きいほど前記緑データを大きくする
請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の撮像装置。
【請求項５】
前記緑データ算出手段は、前記撮影感度の所定の値の範囲において、前記撮影感度が大きいほど前記緑データを小さくする
請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の撮像装置。
【請求項６】
前記緑データ算出手段は、前記太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲を、前記撮像画像の撮影前に取得する
請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の撮像装置。
【請求項７】
撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出するステップと、
前記撮像画像から前記被写体の各画素の色相を算出するステップと、
前記撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出するステップと、
前記被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出するステップと、
前記緑データに基づいて、前記ホワイトバランスゲインを補正するステップとを有し、
前記緑データを算出するステップは、
色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲を算出するステップと、
前記算出した色相が前記範囲内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出するステップと、
前記画素数、前記画素分散値、前記輝度及び前記撮像画像の撮影感度に基づいて、前記緑データを算出するステップとを有する
撮像方法。
【請求項８】
コンピュータに、
撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出する手順と、
前記撮像画像から前記被写体の各画素の色相を算出する手順と、
前記撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出する手順と、
前記被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出する手順と、
前記緑データに基づいて、前記ホワイトバランスゲインを補正する手順とを実行させ、
前記緑データを算出する手順は、コンピュータに、
色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲を算出する手順と、
前記算出した色相が前記範囲内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出する手順と、
前記画素数、前記画素分散値、前記輝度及び前記撮像画像の撮影感度に基づいて、前記緑データを算出する手順とを実行させるための
プログラム。
【請求項９】
請求項８記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は撮像装置、撮像方法、プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
緑シーン、特に外光があまり差し込まない暗い森や林の中、日陰などでの緑の草木を背景にしての撮影シーンは、色相データの分布や輝度データが白色蛍光灯、水銀灯等の照明下での撮影シーンと似ているため、屋外撮影にも関わらず屋内撮影と誤判定され、ホワイトバランスずれによる退色が生じることがある。
【０００３】
このために、特許文献1には、撮像装置において、色相データの分布に基づいて、被写体の緑シーンらしさを示すデータを求め、そのデータに基づいてホワイトバランス調整データ、例えば、ホワイトバランス調整ゲインを補正することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２７４３６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１記載の撮像装置では、Ｒ／Ｇ−Ｂ／Ｇ座標における緑検出枠内に存在する色相データに基づいて回帰直線を求め、回帰直線の傾き、及び、回帰直線と緑検出枠内の色相データの座標データとの誤差を利用して、緑シーンらしさを求めている。
【０００６】
しかしながら、この撮像装置において、全画面が緑ですべての色相データが緑検出枠内だけになる場合は、回帰直線を算出しても傾きが大きくならず、緑シーンではないと誤判定される可能性がある。また、全画面が蛍光灯下の灰色だけになる場合は、回帰直線の傾きが大きくなることがあり、さらに回帰直線と色相データとの誤差が小さくなるので、緑シーンであると誤判定される可能性がある。
【０００７】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、画像全体に緑があるような場合でも緑シーンであると判定でき、また、屋内光源シーンの場合には緑シーンではないと判定できる撮像装置、撮像方法、プログラム及び記憶媒体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】
【０００８】
本発明に係る撮像装置は、撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出する輝度算出手段と、撮像画像から被写体の各画素の色相を算出する色相算出手段と、撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出するホワイトバランスゲイン算出手段と、被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出する緑データ算出手段と、緑データに基づいて、ホワイトバランスゲインを補正するホワイトバランスゲイン補正手段とを備え、緑データ算出手段は、色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲を算出し、算出した色相が範囲内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出し、画素数、画素分散値、輝度及び撮像画像の撮影感度に基づいて、緑データを算出するものである。
【０００９】
この構成により、画像全体に緑があるような場合でも緑シーンであると判定することができ、また、屋内光源シーンの場合には緑シーンではないと判定することができる。
【００１０】
また、本発明に係る撮像方法は、撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出するステップと、撮像画像から被写体の各画素の色相を算出するステップと、撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出するステップと、被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出するステップと、緑データに基づいて、ホワイトバランスゲインを補正するステップとを有し、緑データを算出するステップは、色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲を算出するステップと、算出した色相が範囲内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出するステップと、画素数、画素分散値、輝度及び撮像画像の撮影感度に基づいて、緑データを算出するステップとを有するものである。
【００１１】
この構成により、画像全体に緑があるような場合でも緑シーンであると判定することができ、また、屋内光源シーンの場合には緑シーンではないと判定することができる。
【００１２】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出する手順と、撮像画像から被写体の各画素の色相を算出する手順と、撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出する手順と、被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出する手順と、緑データに基づいて、ホワイトバランスゲインを補正する手順とを実行させ、緑データを算出する手順は、コンピュータに、色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲を算出する手順と、算出した色相が範囲内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出する手順と、画素数、画素分散値、輝度及び撮像画像の撮影感度に基づいて、緑データを算出する手順とを実行させるためのものである。
【００１３】
この構成により、画像全体に緑があるような場合でも緑シーンであると判定することができ、また、屋内光源シーンの場合には緑シーンではないと判定することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、画像全体に緑があるような場合でも緑シーンであると判定でき、また、屋内光源シーンの場合には緑シーンではないと判定できる撮像装置、撮像方法、プログラム及び記憶媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施の形態に係る撮像装置１０の概略構成を示す図である。
【図２】実施の形態に係る色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａを示す図である。
【図３】実施の形態に係る色空間座標系において、蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲Ｂを示す図である。
【図４】実施の形態に係る色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａと蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲Ｂとが重なる範囲Ｃを示す図である。
【図５】実施の形態に係る色空間座標系において、純粋な緑領域に対応する画素の範囲Ｄを示す図である。
【図６】実施の形態に係るＧｒｅｅｎ  Ｃｏｕｎｔ  Ｒａｔｅの算出方法を説明するための図である。
【図７】実施の形態に係る撮像画像と当該撮像画像における画素の色情報の分散状態とを示す図である。
【図８】実施の形態に係るＧｒｅｅｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｒａｔｅの算出方法を説明するための図である。
【図９】実施の形態に係る他の撮像画像を示す図である。
【図１０】実施の形態に係るＢＶ  Ｒａｔｅの算出方法を説明するための図である。
【図１１】実施の形態に係るＳＶ  Ｒａｔｅの算出方法を説明するための図である。
【図１２】実施の形態に係る撮像方法の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本実施の形態に係る撮像装置及び撮像方法について説明する。
まず、本実施の形態に係る撮像装置及び撮像方法の概要を説明する。
一般に、オートホワイトバランス処理では様々な手法を用いて光源の判定を行うが、蛍光灯下の灰色（グレイ）の被写体と、太陽光下、特に日陰の植物の緑とを混同しやすい。そこで、太陽光下の植物の検出ができれば、オートホワイトバランス処理において光源を判定するときの補助とすることができる。つまり、オートホワイトバランス処理において、撮影しているシーンの光源が太陽光であると判断できれば、光源判定の精度を上げることができ、失敗画像を減らすことができる。
【００１７】
そこで、本実施の形態に係る撮像装置及び撮像方法は、実際の撮影画像について、それぞれ、太陽光下の植物シーン（緑シーン）らしさを算出し、植物シーンらしいときに、オートホワイトバランス処理における光源が太陽光である確率を高めるようにする。
【００１８】
なお、太陽光下の植物シーンらしさは、以下の要素から算出することができる。
・太陽光下の植物及び蛍光灯下の灰色被写体の色情報分布（カウント、分散）
・ＢＶ値（被写体輝度）
・ＳＶ値（感度）
【００１９】
つぎに、本実施の形態に係る撮像装置の構成について説明する。
図１は、本実施の形態に係る撮像装置１０の概略構成を示す図である。
撮像装置１０は、撮像部１０１、信号処理部１０２、前処理部１０３、画像メモリ１０４、適正ＡＥ算出部１０５、オートホワイトバランス処理部（ＡＷＢ処理部）１０６、後処理部１０７、ＲＧＢ→ＹＣＣ変換部１０８、データ圧縮部１０９、メモリカードインタフェース１１０、メモリカード１１１などを備えている。
【００２０】
撮像部１０１は、レンズ、絞り、シャッター、ＣＣＤイメージセンサまたはＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子、露光制御部、フラッシュなどを有している。
信号処理部１０２は、撮像部１０１の撮像素子から出力された出力信号に対して信号処理を行う処理部であり、Ａ／Ｄ変換処理を行うＡ／Ｄ変換部などを有している。
【００２１】
前処理部１０３は、信号処理部１０２から出力されたＲＧＢ画像信号に対して、前処理を施す処理部であり、ＡＥ評価値算出部、シェーディング補正部などを有している。
画像メモリ１０４は、前処理部１０３による各種の前処理が施されたＲＧＢ信号を記憶部する記憶部である。
適正ＡＥ算出部１０５は、前処理部１０３のＡＥ評価値算出部から出力されたＡＥ評価値に基づいて、撮像条件に適したＡＥ値を算出し、撮像部１０１の露光制御部に出力する。
【００２２】
オートホワイトバランス処理部１０６は、実際の撮像画像を用いて、ホワイトバランス補正処理に用いられるホワイトバランスゲインを算出する処理部である。オートホワイトバランス処理部１０６は、輝度算出部１２１、色相算出部１２２、ホワイトバランスゲイン算出部（ＷＢゲイン算出部）１２３、緑データ算出部１２４、ホワイトバランスゲイン補正部（ＷＢゲイン補正部）１２５などを有している。オートホワイトバランス処理部１０６については後で詳述する。
【００２３】
後処理部１０７は、前処理部１０３により前処理が施されたＲＧＢ画像信号に対して、各種の後処理を実施する処理部であり、ホワイトバランス制御部１３１などを有する。ホワイトバランス制御部１３１は、オートホワイトバランス処理部１０６が算出したホワイトバランスゲインを入力し、当該ホワイトバランスゲインを用いて、ＲＧＢ画像信号に対してホワイトバランス補正処理を実施する。
【００２４】
ＲＧＢ→ＹＣＣ変換部１０８は、ＲＧＢ画像信号をＹＣＣ画像信号へと変換する処理部である。
データ圧縮部１０９は、ＹＣＣ画像信号を、必要に応じてＪＰＥＧ等の各種の圧縮形式で圧縮する処理部である。必要に応じて圧縮されたＹＣＣ画像信号は、メモリカードインタフェース１１０を介してメモリカード１１１に記録される。
【００２５】
ここまで、撮像装置１０の構成について簡単に説明したが、オートホワイトバランス処理部１０６を除く、各構成の詳細については、例えば、特開２０１４−１２０８１３号公報を参考にされたい。
【００２６】
つぎに、オートホワイトバランス処理部１０６について説明する。
前述したように、オートホワイトバランス処理部１０６は、輝度算出部１２１、色相算出部１２２、ホワイトバランスゲイン算出部１２３、緑データ算出部１２４、ホワイトバランスゲイン補正部１２５などを有している。
【００２７】
輝度算出部１２１は撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出する。色相算出部１２２は撮像画像から被写体の画素の色相を算出する。
ホワイトバランスゲイン算出部１２３はホワイトバランスゲインを算出するが、算出方法はどのような方法であっても良く、例えば、特許文献１記載の方法であっても良い。ホワイトバランスゲイン算出部１２３では、輝度算出部１２１及び色相算出部１２２が算出した輝度及び色相に基づいて、被写体の光源を判別し、判別した光源に対応するホワイトバランスゲインＲａ、Ｇａ、Ｂａを選択する。
【００２８】
緑データ算出部１２４は、太陽光下の植物シーンらしさ、すなわち、緑シーンらしさを算出する。緑シーンらしさの算出方法については後述する。
ホワイトバランスゲイン補正部１２５は、緑シーンらしさに基づいてホワイトバランスゲイン算出部１２３が選択したホワイトバランスゲインＲａ、Ｇａ、Ｂａを補正する。ホワイトバランスゲイン補正部１２５は、実際の撮像画像の緑シーンらしさが高いときに、光源が太陽光である確率を高めるようにする。
【００２９】
なお、オートホワイトバランス処理部１０６が実現する各構成要素は、例えば、コンピュータであるオートホワイトバランス処理部１０６が備える演算装置（図示せず）の制御によって、プログラムを実行させることにより実現できる。
【００３０】
より具体的には、オートホワイトバランス処理部１０６は、記憶部（図示せず）に格納されたプログラムを主記憶装置（図示せず）にロードし、演算装置の制御によってプログラムを実行して実現する。また、各構成要素は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせなどにより実現しても良い。
【００３１】
上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。
【００３２】
非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００３３】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバなどの有線通信路、または無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００３４】
つぎに、緑データ算出部１２４について詳細に説明する。
緑データ算出部１２４では、太陽光下の植物の緑を、以下の要素から検出する。
・画素の出現分布（Histogram）
太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲
蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲
・ＢＶ値（被写体輝度）
・ＳＶ値（感度）
【００３５】
より具体的には、緑データ算出部１２４では、太陽光下の植物シーンらしさ（Ｇｒｅｅｎ  Ｒａｔｅ）を、つぎの５つの指標に基づいて算出する。
・Ｇｒｅｅｎ  Ｃｏｕｎｔ  Ｒａｔｅ
・Ｇｒｅｅｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  ＲａｔｅＸ
・Ｇｒｅｅｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  ＲａｔｅＹ
・ＢＶ  Ｒａｔｅ
・ＳＶ  Ｒａｔｅ
【００３６】
緑データ算出部１２４における上記５つの指標の算出方法について説明する。
（Ｇｒｅｅｎ  Ｃｏｕｎｔ  Ｒａｔｅ）
まず、実際の撮像画像を入手する前に、あらかじめ複数の撮像画像（サンプル画像）を入手して、これらの画像の画素のＲ/Ｇ、Ｂ/Ｇの色情報から、色空間座標系（Ｒ／Ｇ−Ｂ／Ｇ座標）において太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲、蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲、及び、これらの分布する範囲が重なる範囲を定めておく。
【００３７】
図２、３、４、５はそれぞれ、本実施の形態に係る色空間座標系において太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａ、蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲Ｂ、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａと蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲Ｂとが重なる範囲Ｃ、純粋な緑領域に対応する画素の範囲Ｄを示す図である。いずれの図においても、横軸はlogR/G値を示し、縦軸はlogB/G値を示す。
【００３８】
そして、実際に撮影した画像から、図２に示した太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａ、及び、図４に示した太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａと蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲Ｂとが重なる範囲Ｃにおいて、画素の出現分布（Histogram）を取得し、この取得した値から植物の検出を行う。
【００３９】
つまり、式（１）のように、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａ（Green Gate）における画素の出現カウント（Green Gate Count）から、前述の重なる範囲Ｃにおける画素の出現カウント（Overlap Gate Count）を減算し、図５に示した純粋な緑領域に対応する画素の範囲Ｄにおける画素の出現カウント（Green Count）を算出する。
【００４０】
【数１】
2016096461.tif 000003
【００４１】
このとき、Green Countが多いほど太陽光下の植物があるシーンといえるので、Green Countが多いときに高評価値となるようにGreen Count Rateを算出する。
図６は、本実施の形態に係るＧｒｅｅｎ  Ｃｏｕｎｔ  Ｒａｔｅの算出方法を説明するための図である。横軸はGreen Count値を示し、縦軸はGreen Count Rate値を示す。
図６に示したように、Green Count RateはGreen Countに応じて線形補間により求めることができる。すなわち、Green Count Rateは式（２）により算出される。なお、Green Count Threshold 1, 2はそれぞれ調整量である。
【００４２】
【数２】
2016096461.tif 000004
【００４３】
以上のようにして、Green Count Rateを算出することができる。
（Ｇｒｅｅｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  ＲａｔｅＸ）
（Ｇｒｅｅｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  ＲａｔｅＹ）
ここでは、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａ（Green Gate）における画素のｘ，ｙ方向の分散（Green Variance）を評価する。これはｘ方向、ｙ方向について個別に評価する。
【００４４】
図７は、本実施の形態に係る撮像画像と当該撮像画像における画素の色情報の分散状態とを示す図である。図７（ａ）は人工的な被写体の撮像画像と当該撮像画像における分散状態とを示す図、図７（ｂ）は自然な被写体の撮像画像と当該撮像画像における分散状態を示す図である。
【００４５】
図７（ａ）に示したように平らなチャートや壁などの人工的な被写体では分散値が小さくなり、図７（ｂ）に示したように草などの自然な被写体では分散値が大きくなる傾向がある。つまり、分散値が大きいほど植物シーンらしいといえるので、高評価値となるようにGreen Variance Rateを算出する。
【００４６】
対象領域の分散値を取得するためには、次の情報を用いる。
・Ｎｓｕｍ：画素カウント数
・Ｘｓｕｍ、Ｙｓｕｍ：Ｘ、Ｙ各軸の和
・ＸＸｓｕｍ、ＹＹｓｕｍ：Ｘ、Ｙ各軸の２乗和
【００４７】
そして、各方向における分散値は、式（３）のように計算する。
GreenVarianceX = (XXsum/Nsum) - (Xsum/Nsum) x (Xsum/Nsum)
GreenVarianceY = (YYsum/Nsum) - (Ysum/Nsum) x (Ysum/Nsum)    ・・・式（３）
【００４８】
図８は、本実施の形態に係るＧｒｅｅｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｒａｔｅの算出方法を説明するための図である。横軸はGreen Variance値を示し、縦軸はGreen Variance Rate値を示す。
図８に示したように、Green Variance RateはGreen Varianceに応じて線形補間により求めることができる。すなわち、Green Variance Rateは、式（４）、（５）により算出される。なお、Green Variance Threshold 1, 2はそれぞれ調整量であり、ｘ方向、ｙ方向別に算出するため、Green Variance Rateと各Thresholdもｘ方向、ｙ方向の２種類となる。
【００４９】
【数３】
2016096461.tif 000005
【００５０】
【数４】
2016096461.tif 000006
【００５１】
以上のようにして、Green Variance RateX、 Green Variance RateYを算出することができる。
（ＢＶ  Ｒａｔｅ）
ここでは、BV値を評価する。
図９は、本実施の形態に係る他の撮像画像を示す図である。図９（ａ）は太陽光下での撮像画像を示す図、図９（ｂ）は人工光源下での撮像画像を示す図である。
【００５２】
図９（ａ）に示したような日向の太陽光下であるほどBV値が大きくなり、図９（ｂ）に示したような人工光源下であるほどBV値が小さくなる傾向がある。つまり、BV値が大きいほど太陽光下の植物シーンらしいと言えるので、BV Rateを高評価値となるように算出する。
【００５３】
図１０は、本実施の形態に係るＢＶ  Ｒａｔｅの算出方法を説明するための図である。横軸はBV値を示し、縦軸はBV Rate値を示す。
図１０にしたように、BV RateはBVに応じて線形補間により求めることができる。すなわち、BV Rateは式（６）により算出される。ここで、BVは、輝度算出部１２１が実際の撮影画像を撮像したときの撮像装置１０の露光条件から算出した被写体の輝度を用いれば良い。また、BV Threshold 1, 2はそれぞれ調整量である。
【００５４】
【数５】
2016096461.tif 000007
【００５５】
以上のようにして、BV Rateを算出することができる。
（ＳＶ  Ｒａｔｅ）
画像を撮像したときの撮像装置の設定が高感度であると色ノイズの影響によりＳ／Ｎが悪くなり、画素別の色判断による信頼度が低くなる。このため、撮像時の設定が高感度のときには信頼度を下げるように処理する。つまり、SV値に応じてSV信頼度(SV Rate)を算出する。
【００５６】
図１１は、本実施の形態に係るＳＶ  Ｒａｔｅの算出方法を説明するための図である。横軸はSV値を示し、縦軸はSV Rate値を示す。
図１１に示したように、SV信頼度はSVに応じて線形補間により求めることができる。すなわち、SV Rateは式（７）により算出される。ここで、SVは、実際の撮像画像を撮像したときの撮像装置１０の設定感度SVを用いれば良い。また、SV Threshold 1, 2はそれぞれ調整量である。
【００５７】
【数６】
2016096461.tif 000008
【００５８】
以上のようにして、SV Rateを算出することができる。
（Ｇｒｅｅｎ  Ｒａｔｅ）
最後に、前述の５つの指標を式（８）のように統合して、太陽光下の植物シーンらしさ（Green Rate）を算出することができる。
【００５９】
【数７】
2016096461.tif 000009
【００６０】
このように算出した太陽光下の植物シーンらしさが高ければ、撮影したシーンは太陽光下である確率が高いといえる。つまり、Green Rateは撮影シーンの光源が太陽光である信頼度ということができる。Green Rateが高いときにオートホワイトバランス処理において、光源が太陽光である確率を高めることで、失敗画像を減らすことができる。
【００６１】
具体的には、緑データ算出部１２４が算出した太陽光下の植物シーンらしさに基づいて、ホワイトバランスゲイン補正部１２５がホワイトバランスゲインＲａ、Ｇａ、Ｂａを補正し、ホワイトバランス制御部１３１が補正されたホワイトバランスゲインを用いて、ＲＧＢ画像信号に対してホワイトバランス補正処理を実施するようにする。
【００６２】
つぎに、本実施の形態に係る撮像方法の処理手順について説明する。ここでは、ホワイトバランスゲイン算出処理からホワイトバランス補正処理までに限定して説明する。
図１２は、本実施の形態に係る撮像方法の処理手順を示すフローチャートである。
【００６３】
まず、ホワイトバランスゲイン算出部１２３が、輝度算出部１２１が実際の撮像画像を撮像した時の露光条件から算出した被写体の輝度と、色相算出部１２２が当該撮像画像から算出した被写体の画素の色相とに基づいて、当該撮像画像を撮像したときの被写体の光源を判別し、判別した光源に対応するホワイトバランスゲインＲａ、Ｇａ、Ｂａを選択する（ステップＳ１１０）。
【００６４】
続いて、緑データ算出部１２４が、実際の撮像画像において、純粋な緑領域に対応する画素の範囲Ｄにおける画素の出現カウント（Green Count）を算出し、Green Count Rateを算出する（ステップＳ１２０）。
また、緑データ算出部１２４が、実際の撮像画像において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａにおける画素のｘ，ｙ方向の分散（Green Variance X,Y）を算出し、Green Variance Rate X,Yを算出する（ステップＳ１３０）。
【００６５】
また、緑データ算出部１２４が、輝度算出部１２１が実際の撮像画像を撮像した時の露光条件から算出した被写体の輝度BVに基づいて、BV Rateを算出する（ステップＳ１４０）。
また、緑データ算出部１２４が、実際の撮像画像を撮像したときの撮像装置１０の設定感度SVに基づいて、SV Rateを算出する（ステップＳ１５０）。
ステップＳ１１０〜ステップＳ１５０は、順不同でかまわない。
【００６６】
続いて、緑データ算出部１２４が、ステップＳ１１０〜ステップＳ１５０で算出した５つの指標Green Count Rate、Green Variance Rate X,Y、BV Rate、SV Rateに基づいて、太陽光下の植物シーンらしさ（Green Rate）を算出する（ステップＳ１６０）。
続いて、緑データ算出部１２４が算出した太陽光下の植物シーンらしさに基づいて、ホワイトバランスゲイン補正部１２５がホワイトバランスゲインＲａ、Ｇａ、Ｂａを補正する。もちろん、ホワイトバランスゲイン補正部１２５は太陽光下の植物シーンらしさが高いときには、ホワイトバランスゲインＲａ、Ｇａ、Ｂａを補正しない（ステップＳ１７０）。
【００６７】
続いて、ホワイトバランスゲイン補正部１２５が補正した、または、補正しなかったホワイトバランスゲインＲａ、Ｇａ、Ｂａを用いて、ホワイトバランス制御部１３１がＲＧＢ画像信号に対してホワイトバランス補正処理を実施する（ステップＳ１８０）。
【００６８】
このように、本実施の形態に係る撮像装置及び撮像方法により、撮影シーンの分散を使用することで画像全体が太陽光下の植物であっても光源が太陽光である信頼度を算出できることができ、オートホワイトバランス処理において、従来判定が難しく失敗画像となっていた日陰の植物シーンなどでの失敗を減らすことができる。
【００６９】
なお、本実施の形態に係る撮像装置または撮像方法では、上述したようにホワイトバランス設定がオートモードに設定されているときに光源が太陽光である確率を高めても良いし、ホワイトバランス設定がマニュアルモードに設定されているときにモニター画面に緑シーンらしさを表示して、ユーザにホワイトバランスを調整させても良い。
【００７０】
また、本実施の形態に係る撮像装置または撮像方法では、輝度算出部１２１、色相算出部１２２をホワイトバランスゲイン算出部１２３の内部に設けても良く、また、オートホワイトバランス処理部１０６の外部に設けても良い。
【００７１】
また、本実施の形態に係る撮像装置または撮像方法では、図４に示した色空間座標系において太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａと蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲とが重なる範囲Ｂが小さいときは、純粋な緑領域に対応する画素の範囲における画素の出現カウント（Green Count）として、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａ（Green Gate）における画素の出現カウント（Green Gate Count）をそのまま用いても良い。
【００７２】
また、本実施の形態に係る撮像装置または撮像方法では、画素のｘ，ｙ方向の分散（Green Variance）を評価するときの色空間座標系における範囲として、図５に示した純粋な緑領域に対応する画素の範囲Ｄ、すなわち、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａから蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲Ｂを除いた範囲Ｄを用いても良い。
【００７３】
以上説明したように、本実施の形態に係る撮像装置１０は、撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出する輝度算出手段１２１と、撮像画像から被写体の各画素の色相を算出する色相算出手段１２２と、撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出するホワイトバランスゲイン算出手段１２３と、被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出する緑データ算出手段１２４と、緑データに基づいて、ホワイトバランスゲインを補正するホワイトバランスゲイン補正手段１２５とを備え、緑データ算出手段１２４は、色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａを算出し、算出した色相が範囲Ａ内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出し、画素数、画素分散値、輝度及び撮像画像の撮影感度に基づいて、緑データを算出するものである。
【００７４】
また、本実施の形態に係る撮像装置１０は、ホワイトバランスゲイン算出手段１２３が撮像画像に基づいて被写体の光源を判別し、判別した光源に対応するホワイトバランスゲインを算出し、ホワイトバランスゲイン補正手段１２５が、撮像画像の緑シーンらしさが高いときに、判別した光源が太陽光である確率を高めることが好ましい。
【００７５】
また、本実施の形態に係る撮像装置１０は、緑データ算出手段１２４が画素数または画素分散値を算出するときに、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａに代えて、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａから蛍光灯下の灰色被写体に対応する画素が分布する範囲Ｂを除いた範囲Ｄを用いることが好ましい。
【００７６】
また、本実施の形態に係る撮像装置１０は、緑データ算出手段１２４が、輝度の所定の値の範囲において、輝度が大きいほど緑データを大きくすることが好ましい。
また、本実施の形態に係る撮像装置１０は、緑データ算出手段１２４が、撮影感度の所定の値の範囲において、撮影感度が大きいほど緑データを小さくすることが好ましい。
【００７７】
また、本実施の形態に係る撮像装置１０は、緑データ算出手段１２４が、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａを、撮像画像の撮影前に取得することが好ましい。
【００７８】
また、本発明に係る撮像方法は、撮像画像を撮像した時の露光条件から被写体の輝度を算出するステップＳ１１０と、撮像画像から被写体の各画素の色相を算出するステップＳ１１０と、撮像画像に対するホワイトバランスゲインを算出するステップＳ１１０と、被写体の緑シーンらしさを示す緑データを算出するステップＳ１２０〜Ｓ１６０と、緑データに基づいて、ホワイトバランスゲインを補正するステップＳ１７０とを有し、緑データを算出するステップＳ１２０〜Ｓ１６０は、色空間座標系において、太陽光下の植物に対応する画素が分布する範囲Ａを算出するステップと、算出した色相が範囲Ａ内に存在する画素の画素数及び画素分散値を算出するステップＳ１２０、Ｓ１３０と、画素数、画素分散値、輝度及び撮像画像の撮影感度に基づいて、緑データを算出するステップＳ１６０とを有するものである。
【符号の説明】
【００７９】
１０    撮像装置
１０６    オートホワイトバランス処理部
１０７    後処理部
１２１    輝度算出部
１２２    色相算出部
１２３    ホワイトバランスゲイン算出部
１２４    緑データ算出部
１２５    ホワイトバランスゲイン補正部
１３１    ホワイトバランス制御部
【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８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図７】
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【図９】
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