(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段を備え、
前記特徴量ベクトルのベクトル成分には、
撮影レンズのレンズ情報が含まれる
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項２】
判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段と、
前記撮影シーンで撮影された画像の色ヒストグラムに基づき撮影時の照明色を推定する推定手段とを備え、
前記推定手段は、
前記推定に使用される前記色ヒストグラムの色範囲を、前記判別手段が行った判別の結果に応じて制限する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項３】
判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段を備え、
前記特徴量ベクトルのベクトル成分には、
被写界の色と、撮影レンズのレンズポジションとが含まれる
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項４】
判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段を備え、
前記判別手段は、
サポートベクターマシンである
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項５】
判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段を備え、
前記判別手段は、
照明色の異なる複数の特定グループの各々に関して前記判別を行う
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項６】
請求項５に記載のカラー撮像装置において、
前記判別手段は、
前記複数の特定グループの各々に関する判別を順次に行い、その判別結果が「正」となった場合は、それ以降の判別の処理を省略する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項７】
請求項５又は請求項６に記載のカラー撮像装置において、
前記複数の特定グループは、
照明色が低色温度照明の色度範囲に属するようなグループ、照明色が蛍光灯又は水銀灯の色度範囲に属するようなグループ、照明色が演色性の良い蛍光灯又は自然太陽光の色度範囲に属するようなグループ、照明色が日陰又は曇天の色度範囲に属するようなグループのうち何れか３つである
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項８】
請求項５又は請求項６に記載のカラー撮像装置において、
前記複数の特定グループは、
照明色が晴天の色度範囲に属するようなグループ、照明色が日陰の色度範囲に属するようなグループ、照明色が低色温度蛍光灯又は電球の色度範囲に属するようなグループ、照明色が中色温度蛍光灯の色度範囲に属するようなグループ、照明色が高色温度蛍光灯の色度範囲に属するようなグループ、照明色が水銀灯の色度範囲に属するようなグループ、照明色が低色温度照明の色度範囲に属するようなグループのうち何れか６つである
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項９】
請求項５〜請求項８の何れか一項に記載のカラー撮像装置において、
前記撮影シーンで撮影された画像の色ヒストグラムに基づき撮影時の照明種類を推定する推定手段を更に備え、
前記推定手段は、前記色ヒストグラムの色範囲を、前記判別手段が行った判別の結果に応じて制限する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項１０】
請求項５〜請求項８の何れか一項に記載のカラー撮像装置において、
前記撮影シーンで撮影された画像の色ヒストグラムに基づき撮影時の照明種類を推定する推定手段を更に備え、
前記推定手段は、前記色ヒストグラムの各色範囲の頻度に対し、前記判別手段が行った判別の結果に応じて重み付けをする
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項１１】
請求項１、請求項２、請求項４〜請求項１０の何れか一項に記載のカラー撮像装置において、
前記特徴量ベクトルのベクトル成分には、
被写界の色と、撮影レンズのレンズポジションとが含まれる
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項１２】
請求項１〜請求項３、請求項５〜請求項１１の何れか一項に記載のカラー撮像装置において、
前記判別手段は、
サポートベクターマシンである
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項１３】
請求項１〜請求項１２の何れか一項に記載のカラー撮像装置において、
前記特徴量ベクトルのベクトル成分には、
前記被写界中に存在するエッジ量が含まれる
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項１４】
請求項１〜請求項１３の何れか一項に記載のカラー撮像装置において、
前記判別手段は、
前記判別を撮影前の期間に行う
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ホワイトバランス調整機能を搭載したカラー撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像に施すべきホワイトバランス調整の調整量を算出するに当たり、その画像の撮影時に使用された照明の種類を判別する方法が特許文献１に記載されている。この方法は、画像の特定の色成分（例えばＲ成分）を特徴量とした教師有り学習により判別基準を予め算出し、その判別基準と、個々の画像から抽出された特徴量とに基づき、画像撮影時における被写界の照明種類が特定の種類であるか否かを判別するものである。
【特許文献１】特開２００６−１２９４４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながらこの判別方法では、特定の種類の照明で照らされた無彩色物体と似た色成分を持つ物体像が画像中に多く存在した場合に誤判別の起こる確率が高い。
【０００４】
そこで本発明は、個々の撮影シーンをその照明色により高精度にグループ分けすることのできるカラー撮像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】
【０００５】
本発明のカラー撮像装置は、判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段を備え、前記特徴量ベクトルのベクトル成分には、撮影レンズのレンズ情報が含まれることを特徴とする。
本発明の別のカラー撮像装置は、判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段と、前記撮影シーンで撮影された画像の色ヒストグラムに基づき撮影時の照明色を推定する推定手段とを備え、前記推定手段は、前記推定に使用される前記色ヒストグラムの色範囲を、前記判別手段が行った判別の結果に応じて制限することを特徴とする。
本発明の別のカラー撮像装置は、判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段を備え、前記特徴量ベクトルのベクトル成分には、被写界の色と、撮影レンズのレンズポジションとが含まれることを特徴とする。
本発明の別のカラー撮像装置は、判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段を備え、前記判別手段は、サポートベクターマシンであることを特徴とする。
本発明の別のカラー撮像装置は、判別対象となる撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと、教師有り学習で予め算出された判別基準とに基づき、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属するか否かを判別する判別手段を備え、前記判別手段は、照明色の異なる複数の特定グループの各々に関して前記判別を行うことを特徴とする。
【０００７】
また、前記特徴量ベクトルのベクトル成分には、前記被写界中に存在するエッジ量が含まれることが望ましい。
【０００９】
また、前記判別手段は、前記判別を撮影前の期間に行うことが望ましい。
【００１１】
また、前記判別手段は、前記複数の特定グループの各々に関する判別を順次に行い、その判別結果が「正」となった場合は、それ以降の判別の処理を省略してもよい。
【００１２】
また、前記複数の特定グループは、照明色が低色温度照明の色度範囲に属するようなグループ、照明色が蛍光灯又は水銀灯の色度範囲に属するようなグループ、照明色が演色性の良い蛍光灯又は自然太陽光の色度範囲に属するようなグループ、照明色が日陰又は曇天の色度範囲に属するようなグループのうち何れか３つであってもよい。
【００１３】
また、前記複数の特定グループは、照明色が晴天の色度範囲に属するようなグループ、照明色が日陰の色度範囲に属するようなグループ、照明色が低色温度蛍光灯又は電球の色度範囲に属するようなグループ、照明色が中色温度蛍光灯の色度範囲に属するようなグループ、照明色が高色温度蛍光灯の色度範囲に属するようなグループ、照明色が水銀灯の色度範囲に属するようなグループ、照明色が低色温度照明の色度範囲に属するようなグループのうち何れか６つであってもよい。
【００１４】
また、本発明のカラー撮像装置は、前記撮影シーンで撮影された画像の色ヒストグラムに基づき撮影時の照明種類を推定する推定手段を更に備え、前記推定手段は、前記色ヒストグラムの色範囲を、前記判別手段が行った判別の結果に応じて制限してもよい。
【００１５】
また、前記撮影シーンで撮影された画像の色ヒストグラムに基づき撮影時の照明種類を推定する推定手段を更に備え、前記推定手段は、前記色ヒストグラムの各色範囲の頻度に対し、前記判別手段が行った判別の結果に応じて重み付けをしてもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、個々の撮影シーンをその照明色により高精度にグループ分けすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
［第１実施形態］
本実施形態は、電子カメラの実施形態である。ここでは電子カメラが一眼レフレックスタイプであると仮定する。
【００１８】
先ず、電子カメラの撮影機構を説明する。図１は、電子カメラの光学系の構成を示す模式図である。図１に示すとおり電子カメラは、カメラ本体１１と、撮影レンズ１２を収容したレンズユニット１３とを有する。レンズユニット１３は、不図示のマウントを介してカメラ本体１１に交換可能に装着される。
【００１９】
カメラ本体１１には、メインミラー１４と、メカニカルシャッタ１５と、カラー撮像素子１６と、ファインダ光学系（１７〜２０）とが配置される。メインミラー１４、メカニカルシャッタ１５およびカラー撮像素子１６は、撮影レンズ１２の光軸に沿って配置され、ファインダ光学系（１７〜２０）はカメラ本体１１の上部領域に配置される。
【００２０】
メインミラー１４は不図示の回動軸の周りを回動し、それによって観察状態と退避状態との間で切り替えられる。観察状態のメインミラー１４は、メカニカルシャッタ１５およびカラー撮像素子１６の前方で傾斜配置される。この観察状態のメインミラー１４は、撮影レンズ１２が捉えた光束を上方へ反射してファインダ光学系（１７〜２０）へ導く。なお、メインミラー１４の中央はハーフミラーとなっており、観察状態のメインミラー１４を透過した一部の光束はサブミラーによって不図示の焦点検出部に導かれる。
【００２１】
一方、退避状態のメインミラー１４は、上方に跳ね上げられて撮影光路から外れた位置にある。メインミラー１４が退避状態にあるときは、撮影レンズ１２の捉えた光束がメカニカルシャッタ１５およびカラー撮像素子１６に導かれる。
【００２２】
ファインダ光学系（１７〜２０）は、焦点板１７と、コンデンサレンズ１８と、ペンタプリズム１９と、接眼レンズ２０とを有している。このうちペンタプリズム１９の近傍には再結像レンズ２１および分割測光センサ２２が配置されている。
【００２３】
焦点板１７はメインミラー１４の上方に位置している。この焦点板１７で結像した光束はコンデンサレンズ１８を介してペンタプリズム１９の下面の入射面へ入射する。その入射面へ入射した一部の光束は、ペンタプリズム１９の内面を反射した後、入射面と垂直な射出面からペンタプリズム１９の外部へ射出し、接眼レンズ２０へ向かう。
【００２４】
また、前記入射面へ入射した他の一部の光束は、ペンタプリズム１９の内面を反射した後、前記射出面からペンタプリズム１９の外部へ射出し、再結像レンズ２１を介して分割測光センサ２２に導かれる。
【００２５】
次に、電子カメラの回路構成を説明する。図２は、電子カメラの回路構成を示すブロック図である。図２に示すとおりカメラ本体１１には、カラー撮像素子１６と、ＡＦＥ１６ａと、分割測光センサ２２と、Ａ／Ｄ変換回路２２ａと、画像処理回路２３と、バッファメモリ（ＭＥＭ）２４と、記録インタフェース（記録Ｉ／Ｆ）２５と、操作スイッチ（ＳＷ）２６と、ＣＰＵ２９と、ＲＡＭ２８と、ＲＯＭ２７と、バス３１とが備えられる。このうち画像処理回路２３、バッファメモリ２４、記録インタフェース２５、ＣＰＵ２９、ＲＡＭ２８、ＲＯＭ２７は、バス３１を介して互いに接続されている。また、操作スイッチ２６は、ＣＰＵ２９に接続されている。
【００２６】
カラー撮像素子１６は、記録用の画像（本画像）を生成するために備えられたカラー撮像素子である。カラー撮像素子１６は、その撮像面に形成された被写界像を光電変換することにより本画像のアナログ画像信号を生成する。なお、カラー撮像素子１６の撮像面には、その被写界像をカラー検出するために、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）の３種類のカラーフィルタが例えばベイヤ配列で配置されている。よって、本画像のアナログ画像信号はＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の３成分から構成される。
【００２７】
ＡＦＥ１６ａは、カラー撮像素子１６が生成するアナログ画像信号に対して信号処理を施すアナログフロントエンド回路である。このＡＦＥ１６ａは、画像信号の相関二重サンプリングや、画像信号のゲインの調整や、画像信号のＡ／Ｄ変換を行う。このＡＦＥ１６ａが出力する画像信号（ディジタル画像信号）は、本画像の画像データとして画像処理回路２３へ入力される。
【００２８】
分割測光センサ２２は、非撮影時における被写界の色度分布及び明るさ分布を監視するために備えられたカラー撮像素子である。分割測光センサ２２の撮像面には、カラー撮像素子１６の撮像面に形成されるのと同じ範囲の被写界像が形成される。分割測光センサ２２は、その撮像面に形成された被写界像を光電変換することにより被写界像のアナログ画像信号を生成する。なお、分割測光センサ２２の撮像面には、被写界像をカラー検出するためにカラーフィルタが配置されている。よって、この被写界像の画像信号も、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の３成分から構成される。なお、この分割測光センサ２２が出力する被写界像のアナログ画像信号は、Ａ／Ｄ変換回路２２ａを介してＣＰＵ２９へ入力される。
【００２９】
画像処理回路２３は、ＡＦＥ１６ａから入力される本画像の画像データに対して各種の画像処理（色補間処理、階調変換処理、輪郭強調処理、ホワイトバランス調整など）を施す。それら各処理のパラメータ（階調変換特性、輪郭強調強度、ホワイトバランス調整量など）は、ＣＰＵ２９によって適宜算出される。このうちホワイトバランス調整量は、Ｒ／Ｇゲインの値と、Ｂ／Ｇゲインの値とで構成される。
【００３０】
バッファメモリ２４は、画像処理回路２３による個々の処理の速度差を補償するため、画像処理回路２３の動作中の必要なタイミングで本画像の画像データを一時的に記憶する。
【００３１】
記録インタフェース２５には、記憶媒体３２を接続するためのコネクタが形成されている。記録インタフェース２５は、そのコネクタに接続された記憶媒体３２にアクセスし、本画像の画像データの書き込みや読み込みを行う。なお、記憶媒体３２はハードディスクや、半導体メモリを内蔵したメモリカードなどで構成される。
【００３２】
操作スイッチ２６は、レリーズボタン、コマンドダイヤル、十字状のカーソルキーなどであり、ユーザによる操作内容に応じてＣＰＵ２９へ信号を与える。例えばユーザは、レリーズボタンを全押しすることにより撮影の指示をＣＰＵ２９へ与える。また、ユーザは、操作スイッチ２６を操作することにより記録モードの切り替え指示をＣＰＵ２９に与える。
【００３３】
なお、記録モードには通常記録モードとＲＡＷ記録モードとがあり、通常記録モードはＣＰＵ２９が画像処理後の本画像の画像データを記憶媒体３２に記録する記録モードであり、ＲＡＷ記録モードは、ＣＰＵ２９が画像処理前の本画像の画像データ（ＲＡＷデータ）を記憶媒体３２に記録する記録モードである。
【００３４】
ＣＰＵ２９は、電子カメラの統括的な制御を行うプロセッサである。ＣＰＵ２９は、ＲＯＭ２７に予め格納されたシーケンスプログラムをＲＡＭ２８へ読み出し、そのプログラムを実行することにより各処理のパラメータを算出したり、電子カメラの各部を制御したりする。この際、ＣＰＵ２９は、必要に応じてレンズユニット１３の不図示のレンズＣＰＵからレンズ情報を取り込む。このレンズ情報には、撮影レンズ１２の焦点距離、被写体距離、絞り値などの情報が含まれる。
【００３５】
また、ＣＰＵ２９は、プログラムの実行によって、現在の撮影シーンが特定のグループＤ1に属するか否かの判別（第１の判別）を行うサポートベクターマシン（ＳＶＭ）として機能する。また、このＳＶＭは、現在の撮影シーンが別のグループＤ2に属するか否かの判別（第２の判別）、及び現在の撮影シーンがグループＤ3に属するか否かの判別（第３の判別）を行うことも可能である。
【００３６】
ここで、グループＤ1、グループＤ2、グループＤ3は、様々な撮影シーンをその照明色によってグループ分けしてできる各グループである。また、ＳＶＭによる第１の判別、第２の判別、第３の判別の各々の判別基準は、ＳＶＭが教師有り学習によって予め算出したものである。これらの判別基準は、識別面Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3のデータとして予めＲＯＭ２７に格納されている。
【００３７】
次に、各グループを詳しく説明する。図３に示すのは、各種の無彩色検出範囲を色度座標上で表した図である。これら無彩色検出範囲のデータは、ＲＯＭ２７に予め予め格納されている。これらの無彩色検出範囲は、黒体放射軌跡の近傍に分布した以下の無彩色検出範囲ＣL，ＣSSL，ＣFL1，ＣFL2，ＣHG，ＣS，ＣCL，ＣSHからなる。
【００３８】
無彩色検出範囲ＣL…電球の色度範囲（＝電球で照らされた無彩色物体の色度範囲）。
【００３９】
無彩色検出範囲ＣSSL…夕日の色度範囲（＝夕日で照らされた無彩色物体の色度範囲）。
【００４０】
無彩色検出範囲ＣFL1…第１の蛍光灯の色度範囲（＝第１の蛍光灯で照らされた無彩色物体の色度範囲）。
【００４１】
無彩色検出範囲ＣFL2…第２の蛍光灯の色度範囲（＝第２の蛍光灯で照らされた無彩色物体の色度範囲）。
【００４２】
無彩色検出範囲ＣHG…水銀灯の色度範囲（＝水銀灯で照らされた無彩色物体の色度範囲）。
【００４３】
無彩色検出範囲ＣS…晴天の色度範囲（＝晴天下に存在する無彩色物体の色度範囲）。なお、演色性の良いものであれば蛍光灯の色度もこの色度範囲に属する。
【００４４】
無彩色検出範囲ＣCL…曇天の色度範囲（＝曇天下に存在する無彩色物体の色度範囲）。
【００４５】
無彩色検出範囲ＣSH…日陰の色度範囲（＝日陰に存在する無彩色物体の色度範囲）。
【００４６】
そして、グループＤ1，Ｄ2，Ｄ3は、以下のグループである。
【００４７】
グループＤ1…照明色が比較的色温度の低い無彩色検出範囲ＣL，ＣSSLの何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【００４８】
グループＤ2…照明色が無彩色検出範囲ＣFL1，ＣFL2，ＣHGの何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【００４９】
グループＤ3…照明色が無彩色検出範囲ＣSに属するような撮影シーンのグループ。
【００５０】
また、グループＤ4，Ｄ0を以下のとおり定義する。
【００５１】
グループＤ4…照明色が無彩色検出範囲ＣCL，ＣSHの何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【００５２】
グループＤ0…照明色が無彩色検出範囲ＣL，ＣSSL，ＣFL1，ＣFL2，ＣHG，ＣS，ＣCL，ＣSHの何れかに属する撮影シーンのグループ。
【００５３】
次に、識別面Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3を算出するための教師有り学習の内容を説明する。
【００５４】
この学習で使用される学習サンプルは、電子カメラに想定され得る多数の撮影シーンである。個々の学習サンプルは、電子カメラの製造者によってグループＤ1，グループＤ2，グループＤ3、グループＤ4の何れに属するかがラベリングされている。
【００５５】
個々の学習サンプルからは、ベクトル成分ｘ1，ｘ2，…，ｘ15を持った１５次の特徴量ベクトルが抽出される。個々のベクトル成分ｘ1，ｘ2，…，ｘ15は、以下の量からなる。
【００５６】
ｘ1＝被写界の平均Ｂｖ値，
ｘ2＝被写界の最大Ｂｖ値，
ｘ3＝被写界の最小Ｂｖ値，
ｘ4＝被写界のＢｖ値の標準偏差，
ｘ5＝被写界の平均Ｂ／Ｇ値，
ｘ6＝被写界の最大Ｂ／Ｇ値，
ｘ7＝被写界の最小Ｂ／Ｇ値，
ｘ8＝被写界のＢ／Ｇ値の標準偏差，
ｘ9＝被写界の平均Ｒ／Ｇ値，
ｘ10＝被写界の最大Ｒ／Ｇ値，
ｘ11＝被写界の最小Ｒ／Ｇ値，
ｘ12＝被写界のＲ／Ｇ値の標準偏差，
ｘ13＝被写界中に存在するエッジ量，
ｘ14＝撮影レンズの焦点距離，
ｘ15＝撮影レンズの被写体距離
このうちベクトル成分ｘ1〜ｘ13は、分割測光センサ２２が生成した画像信号に基づき算出される。一方、ベクトル成分ｘ14，ｘ15は、レンズＣＰＵから取り込まれたレンズ情報によって決定される。また、ベクトル成分ｘ13は、次のようにして算出される。
【００５７】
先ず、分割測光センサ２２が生成した画像信号のＧ成分に対しＸ方向のエッジフィルタ処理及びＹ方向のエッジフィルタ処理が施される。それによって被写界のＸ方向のエッジ量とＹ方向のエッジ量とが算出される。そして、Ｘ方向のエッジ量とＹ方向のエッジ量との和が算出される。その和がベクトル成分ｘ13である。
【００５８】
学習では、全ての学習サンプルの特徴量ベクトルがベクトル空間上の点で表わされる。このうちグループＤ1に属する各学習サンプルの特徴量ベクトルと、グループＤ1に属さない各学習サンプルの特徴量ベクトルとでは、図４に点線で示すとおり、分布領域が異なる。なお、図４では簡単のため１５次元のベクトル空間Ｐを２次元で表した。
【００５９】
次に、グループＤ1に属する学習サンプルと、グループＤ1に属さない学習サンプルとの間のマージンが最大となるような超平面が算出され、その超平面が識別面Ｓ1とされる。この識別面Ｓ1のデータはＲＯＭ２７に書き込まれる。
【００６０】
ここで、図４中に示すとおり、識別面Ｓ1から個々の学習サンプルまでのユークリッド距離ｄ1を考える。なお、距離ｄ1の極性は、グループＤ1に属さない学習サンプルの多くが分布する側を正、グループＤ1に属する学習サンプルの多くが分布する側を負にとる。
【００６１】
図５は、この距離ｄ1とサンプル数ｍとの関係を示す図である。図５に示すとおり、グループＤ1に属する学習サンプルの多くは距離ｄ1が負となり、グループＤ1に属さない学習サンプルの多くは距離ｄ1が正となるが、グループＤ1に属するにも拘わらず距離ｄ1が正となるような学習サンプルや、グループＤ1に属さないにも拘わらず距離ｄ1が負となるような学習サンプルも存在する。ここでは、このような学習サンプルの距離ｄ1の範囲Ｚｇ1を「グレーゾーンＺｇ1」という。
【００６２】
そこで本実施形態では、識別面Ｓ1を算出する際に、このグレーゾーンＺｇ1のプラス側の境界値Ｔｈpos1とマイナス側の境界値Ｔｈneg1とを算出しておく。これらの境界値Ｔｈpos1，Ｔｈneg1のデータも、識別面Ｓ1のデータと共にＲＯＭ２７に書き込まれる。
【００６３】
次に、ベクトル空間Ｐ上でグループＤ2に属する学習サンプルと、グループＤ2に属さない学習サンプルとの間のマージンが最大となるような超平面が算出され、その超平面が識別面Ｓ2とされる。また、その識別面Ｓ2の近傍のグレーゾーンＺｇ2が算出され、グレーゾーンＺｇ2のプラス側の境界値Ｔｈpos2と、マイナス側の境界値Ｔｈneg2とが算出される（図６参照）。これら識別面Ｓ2、境界値Ｔｈpos2、Ｔｈneg2のデータは、ＲＯＭ２７に書き込まれる。
【００６４】
次に、ベクトル空間Ｐ上でグループＤ3に属する学習サンプルと、グループＤ3に属さない学習サンプルとの間のマージンが最大となるような超平面が算出され、その超平面が識別面Ｓ3とされる。また、その識別面Ｓ3の近傍のグレーゾーンＺｇ3が算出され、グレーゾーンＺｇ3のプラス側の境界値Ｔｈpos3と、マイナス側の境界値Ｔｈneg3とが算出される（図７参照）。これら識別面Ｓ3、境界値Ｔｈpos3、Ｔｈneg3のデータは、ＲＯＭ２７に書き込まれる。
【００６５】
次に、撮影に関するＣＰＵ２９の動作の流れを説明する。図８は、撮影に関するＣＰＵ２９の動作フローチャートである。ここでは、電子カメラのオートホワイトバランス機能がオンされ、電子カメラの記録モードが通常記録モードに設定されていると仮定する。また、フローチャートの開始時点では、メインミラー１４は観察状態の位置にあり、ユーザが被写界を接眼レンズ２０から観察できるものとする。
【００６６】
ステップＳ１０１：ＣＰＵ２９は、レリーズボタンが半押しされたか否かを判別し、レリーズ釦が半押しされた場合はステップＳ１０２に移行し、レリーズボタンが半押しされていない場合はステップＳ１０１を繰り返す。
【００６７】
ステップＳ１０２：ＣＰＵ２９は、撮影レンズ１２の焦点調節を実行すると共に、分割測光センサ２２に被写界の画像信号の出力を開始させる。なお、焦点調節は、焦点検出部が生成するデフォーカス信号をＣＰＵ２９がレンズＣＰＵへ与えることによって行われる。このときレンズＣＰＵは、ＣＰＵ２９から与えられるデフォーカス信号がゼロに近づくように撮影レンズ１２のレンズポジションを変化させ、それによって撮影レンズ１２の焦点を被写界中の物体（被写体）に合わせる。
【００６８】
ステップＳ１０３：ＣＰＵ２９は、ＳＶＭの機能により、現在の撮影シーンから特徴量ベクトルを抽出する。この抽出は、分割測光センサ２２から出力される被写界の画像信号と、レンズＣＰＵから与えられるレンズ情報（焦点調節後のレンズ情報）とに基づき行われる。その特徴量ベクトルは、学習時に抽出された特徴量ベクトルと同じベクトル成分を持った特徴量ベクトルである。
【００６９】
ステップＳ１０４：ＣＰＵ２９は、ＳＶＭの機能により、ステップＳ１０３で抽出された特徴量ベクトルと識別面Ｓ1との距離ｄ1を算出する（第１の判別）。この距離ｄ1が小さいほど、現在の撮影シーンがグループＤ1に属する確度は高く、距離ｄ1が大きいほど、現在の撮影シーンがグループＤ1に属する確度は低い。
【００７０】
ステップＳ１０５：ＣＰＵ２９は、ステップＳ１０４で算出された距離ｄ1と境界値Ｔｈneg1とを比較し、ｄ1＜Ｔｈneg1の式が満たされるか否かを判別する。この式が満たされる場合は、現在の撮影シーンの距離ｄ1がグレーゾーンＺｇ1（図５参照）のマイナス側に位置していることになる。よってＣＰＵ２０９は、この式が満たされた場合は現在の撮影シーンがグループＤ1に属するとみなしてステップＳ１０６へ移行し、この式が満たされない場合は次の判別を行うべくステップＳ１０７へ移行する。
【００７１】
ステップＳ１０６：ＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「１」に設定してステップＳ１１６へ移行する。
【００７２】
ステップＳ１０７：ＣＰＵ２９は、ＳＶＭの機能により、ステップＳ１０３で抽出された特徴量ベクトルと識別面Ｓ2との距離ｄ2を算出する（第２の判別）。この距離ｄ2が小さいほど、現在の撮影シーンがグループＤ2に属する確度は高く、距離ｄ2が大きいほど、現在の撮影シーンがグループＤ2に属する確度は低い。
【００７３】
ステップＳ１０８：ＣＰＵ２９は、ステップＳ１０７で算出された距離ｄ2と境界値Ｔｈneg2とを比較し、ｄ2＜Ｔｈneg2の式が満たされるか否かを判別する。この式が満たされる場合は、現在の撮影シーンの距離ｄ2がグレーゾーンＺｇ2（図６参照）のマイナス側に位置していることになる。よってＣＰＵ２０９は、この式が満たされた場合は現在の撮影シーンがグループＤ2に属するとみなしてステップＳ１０９へ移行し、この式が満たされない場合は次の判別を行うべくステップＳ１１０へ移行する。
【００７４】
ステップＳ１０９：ＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「２」に設定してステップＳ１１６へ移行する。
【００７５】
ステップＳ１１０：ＣＰＵ２９は、ＳＶＭの機能により、ステップＳ１０３で抽出された特徴量ベクトルと識別面Ｓ3との距離ｄ3を算出する（第３の判別）。この距離ｄ3が小さいほど、現在の撮影シーンがグループＤ3に属する確度は高く、距離ｄ3が大きいほど、現在の撮影シーンがグループＤ3に属する確度は低い。
【００７６】
ステップＳ１１１：ＣＰＵ２９は、ステップＳ１１０で算出された距離ｄ3と境界値Ｔｈneg3とを比較し、ｄ3＜Ｔｈneg3の式が満たされるか否かを判別する。この式が満たされる場合は、現在の撮影シーンの距離ｄ3がグレーゾーンＺｇ3（図７参照）のマイナス側に位置していることになる。よってＣＰＵ２０９は、この式が満たされた場合は現在の撮影シーンがグループＤ3属するとみなしてステップＳ１１２へ移行し、この式が満たされない場合はステップＳ１１３へ移行する。
【００７７】
ステップＳ１１２：ＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「３」に設定してステップＳ１１６へ移行する。
【００７８】
ステップＳ１１３：ＣＰＵ２９は、ステップＳ１０４，Ｓ１０７，Ｓ１１０の各々で算出した距離ｄ1，ｄ2，ｄ3と境界値Ｔｈpos1，Ｔｈpos2，Ｔｈpos3とを比較し、以下の式の全てが満たされるか否かを判別する。
【００７９】
Ｔｈpos1＜ｄ1，Ｔｈpos2＜ｄ2，Ｔｈpos3＜ｄ3
この式の全てが満たされる場合は、現在の撮影シーンの距離ｄ1がグレーゾーンＺｇ1（図５参照）のプラス側に位置し、かつ現在の撮影シーンの距離ｄ2がグレーゾーンＺｇ2（図６参照）のプラス側に位置し、かつ、現在の撮影シーンの距離ｄ3がグレーゾーンＺｇ3のプラス側に位置していることになる。よってＣＰＵ２９は、この式が満たされた場合は現在の撮影シーンがグループＤ4に属するとみなしてステップＳ１１４へ移行し、満たされない場合は現在の撮影シーンがグループＤ0に属するとみなして（つまり、グループの判別が不能とみなして）ステップＳ１１５へ移行する。
【００８０】
ステップＳ１１４：ＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「４」に設定してステップＳ１１６へ移行する。
【００８１】
ステップＳ１１５：ＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「０」に設定してステップＳ１１６へ移行する。
【００８２】
ステップＳ１１６：ＣＰＵ２９は、レリーズボタンが全押しされたか否かを判別する。レリーズボタンが全押しされていない場合はＳ１１７に移行し、レリーズボタンが全押しされた場合はＳ１１８に移行する。
【００８３】
ステップＳ１１７：ＣＰＵ２９は、レリーズボタンの半押しが解除されたか否かを判別し、レリーズボタンの半押しが解除された場合には、分割測光センサ２２の信号の出力を停止させてステップＳ１０１に戻り、レリーズボタンの半押しが継続している場合は、ステップＳ１０３に戻る。
【００８４】
ステップＳ１１８：ＣＰＵ２９は、撮像処理を実行し、本画像の画像データを取得する。すなわちＣＰＵ２９は、メインミラー１４を退避状態の位置に移動させ、さらにカラー撮像素子１６を駆動することにより、本画像の画像データを取得する。その本画像のデータは、ＡＦＥ１６ａおよび画像処理部２３をパイプライン式に通過してからバッファメモリ２４にバッファリングされる。撮影処理が終了すると、メインミラー１４は観察状態の位置に戻される。
【００８５】
ステップＳ１１９：ＣＰＵ２９は、ステップＳ１１８で取得された本画像の画像データに施すべきホワイトバランス調整のホワイトバランス調整量を、設定中のグループ番号ｉに応じて以下の手順（１）〜（５）で算出する。
【００８６】
（１）ＣＰＵ２９は、色度座標上に規定されている無彩色検出範囲（図３）を、現在設定中のグループ番号ｉに対応するもののみに制限する。つまり、グループ番号ｉが「１」であった場合には無彩色検出範囲ＣL，ＣSSL以外の無彩色検出範囲を無効とし、グループ番号ｉが「２」であった場合には無彩色検出範囲ＣFL1，ＣFL2，ＣHG以外の無彩色検出範囲を無効とし、グループ番号ｉが「３」であった場合には無彩色検出範囲ＣS以外の無彩色検出範囲を無効とし、グループ番号ｉが「４」であった場合には、無彩色検出範囲ＣCL，ＣSH以外の無彩色検出範囲を無効とし、グループ番号ｉが「０」であった場合には全ての無彩色検出領域を有効にする。
【００８７】
（２）ＣＰＵ２９は、本画像を複数の小領域に分割し、個々の小領域の色度（小領域内の平均色度）を算出し、その色度に応じて個々の小領域を色度座標上へ写像する。さらにＣＰＵ２９は、各小領域の中で有効な無彩色検出範囲に写像される小領域を見出し、それら小領域の数（頻度）を無彩色検出範囲毎に算出する。これによって、有効な無彩色検出範囲に関する色ヒストグラムが作成される。
【００８８】
例えば、図９に示すとおり、グループ番号ｉが「１」であった場合に作成される色ヒストグラムは、無彩色検出範囲ＣL，ＣSSLのみに関する色ヒストグラムＨ1であり、グループ番号ｉが「２」であった場合に作成される色ヒストグラムは、無彩色検出範囲ＣFL1，ＣFL2，ＣHGのみに関する色ヒストグラムＨ2であり、グループ番号ｉが「３」であった場合に作成される色ヒストグラムは、無彩色検出範囲ＣSのみに関する色ヒストグラムＨ3であり、グループ番号ｉが「４」であった場合に作成される色ヒストグラムは、無彩色検出範囲ＣCL，ＣSHのみに関する色ヒストグラムＨ4である。また、グループ番号ｉが「０」であった場合に作成される色ヒストグラムは、全ての無彩色検出範囲ＣL，ＣSSL，ＣFL1，ＣFL2，ＣHG，ＣS，ＣCL，ＣSHに関する色ヒストグラムＨ0である。
【００８９】
（３）ＣＰＵ２９は、（２）で作成された色ヒストグラムを参照し、頻度が最大であるような無彩色検出範囲を見出し、その無彩色検出範囲に対応する照明種類を、撮影時に使用された照明種類とみなす。図９の例によると、例えば、作成された色ヒストグラムが色ヒストグラムＨ1であった場合は、無彩色検出範囲ＣLに対応する照明種類「電球」を、撮影時に使用された照明種類とみなす。また、作成された色ヒストグラムが色ヒストグラムＨ2であった場合は、無彩色検出範囲ＣFL1に対応する照明種類「第１の蛍光灯」を、撮影時に使用された照明種類とみなす。
【００９０】
（４）ＣＰＵ２９は、本画像上の小領域のうち、（３）で見出された無彩色検出範囲に写像される小領域に着目し、それら小領域の色度座標上の重心位置を算出する。そして、その重心位置に相当する色度を、現在の撮影シーンで使用中の照明色とみなす。なお、重心位置の算出は、各小領域の色度を相関色温度に換算してから行うことが望ましい。相関色温度は、色温度成分Ｔｃと、黒体放射軌跡からのずれ成分ｄｕｖとからなり、複数の色度を平均（重み付け平均）する際の演算が簡単になる。
【００９１】
（５）ＣＰＵ２９は、算出された重心位置の相関色温度（Ｔｃ，ｄｕｖ）からホワイトバランス調整量を算出する。このホワイトバランス調整量は、ホワイトバランス調整前の本画像上で相関色温度（Ｔｃ，ｄｕｖ）と同じ色度を持つような領域を無彩色に表現するためのホワイトバランス調整量である。
【００９２】
ステップＳ１２０：ＣＰＵ２９は、算出されたホワイトバランス調整量を画像処理回路２３へ与え、かつ画像処理回路２３に対し画像処理の指示を与える。画像処理回路２３は、その指示に応じて本画像の画像データに対しホワイトバランス調整、及びその他の画像処理を施す。画像処理後の本画像の画像データは、ＣＰＵ２９によって記憶媒体３２に記録される。以上が、撮影に関するＣＰＵ２９の動作である。
【００９３】
以上、本実施形態のＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンから、その撮影シーンの被写体条件と撮影条件との双方を反映した特徴量ベクトルを抽出し、その特徴量ベクトルと教師有り学習で獲得された識別面とに基づき、その撮影シーンが照明色の類似した特定のグループに属するか否かの判別を行う。このように、被写体条件と撮影条件との双方が反映された特徴量ベクトルに基づく判別は、被写体条件のみが反映された特徴量に基づく判別よりも高性能である。
【００９４】
また、本実施形態のＣＰＵ２９は、グループＤ1，Ｄ2，Ｄ3の各々について判別を行い、撮影時の照明種類を推定する際に参照すべき色ヒストグラムの色度範囲を、それらの判別の結果に応じて制限する。したがって、照明種類は高い確度で推定される。したがって、ホワイトバランス調整の成功率も高まる。
【００９５】
また、本実施形態のＣＰＵ２９は、複数の判別を直列的に行い、現在の撮影シーンが或るグループに属することが判明した時点で、それ以降の判別の処理を省略する。したがって、判別に関するＣＰＵ２９の演算負荷は必要最小限に抑えられる。
【００９６】
また、本実施形態の判別はＳＶＭによって行われるので、未知の撮影シーンに対する判別能力が高く、汎化性に優れている。
【００９７】
また、本実施形態のＣＰＵ２９は、撮影シーンの判別を撮影前の期間（ここではレリーズボタンの半押し中）に行うので、撮影直後に照明種類を推定する際の演算量を抑えることができる。
【００９８】
［第２実施形態］
本実施形態は、第１実施形態の変形例である。ここでは第１実施形態との相違点のみを説明する。また、無彩色検出範囲の分割数を１５、グループの分割数を４とする。以下、個々の無彩色検出範囲を第１の無彩色検出範囲、第２の無彩色検出範囲、第３の無彩色検出範囲、…、第１５の無彩色検出範囲と称し、個々のグループを、グループＤ1，グループＤ2，グループＤ3，グループＤ4と称す。これらの無彩色検出範囲とグループとの関係は、以下のとおりである。
【００９９】
グループＤ1…照明色が第５の無彩色検出範囲、第１４の無彩色検出範囲、第１５の無彩色検出範囲の何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１００】
グループＤ2…照明色が第７の無彩色検出範囲、第８の無彩色検出範囲、第９の無彩色検出範囲の何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１０１】
グループＤ3…照明色が第１の無彩色検出範囲、第２の無彩色検出範囲、第３の無彩色検出範囲の何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１０２】
グループＤ4…グループＤ1，Ｄ2，Ｄ3の何れにも属さないような撮影シーンのグループ。
【０１０３】
また、本実施形態のＲＯＭ２７には、グループＤ1に関する判別（第１の判別）で使用すべき識別面Ｓ1，境界値Ｔｈpos1，Ｔｈneg1、グループＤ2に関する判別（第２の判別）で使用すべき識別面Ｓ2，境界値Ｔｈpos2，Ｔｈneg2、グループＤ3に関する判別（第３の判別）で使用すべき識別面Ｓ3，境界値Ｔｈpos3，Ｔｈneg3のデータが予め格納される。
【０１０４】
さらに、本実施形態のＲＯＭ２７には、第１の重み付け係数テーブル（図１０）と、第２の重み付け係数テーブル（図１１）と、第３の重み付け係数テーブル（図１２）とが予め格納されている。
【０１０５】
図１０に示すとおり、第１の重み付け係数テーブルは、無彩色検出範囲の種類毎、かつ距離ｄ1の値毎に重み付け係数を格納している。
【０１０６】
この第１の重み付け係数テーブルにおいて、グループＤ1との類似度の高い無彩色検出範囲（ここでは第５の無彩色検出範囲、第１４の無彩色検出範囲、第１５の無彩色検出範囲など）に対応する係数列に着目すると、小さい値の距離ｄ1に対応する係数ほど大きな値を持つ。
【０１０７】
また、第１の重み付け係数テーブルにおいて、グループＤ1との類似度の低い無彩色検出範囲（ここでは第１の無彩色検出範囲、第２の無彩色検出範囲など）に対応する係数列に着目すると、大きい値の距離ｄ1に対応する係数ほど大きな値を持つ。
【０１０８】
図１１に示すとおり、第２の重み付け係数テーブルは、無彩色検出範囲の種類毎、かつ距離ｄ2の値毎に重み付け係数を格納している。
【０１０９】
この第２の重み付け係数テーブルにおいて、グループＤ2との類似度の高い無彩色検出範囲（ここでは第７の無彩色検出範囲、第８の無彩色検出範囲、第９の無彩色検出範囲など）に対応する係数列に着目すると、小さい値の距離ｄ2に対応する係数ほど大きな値を持つ。
【０１１０】
また、第２の重み付け係数テーブルにおいて、グループＤ2との類似度の低い無彩色検出範囲（ここでは第１の無彩色検出範囲、第２の無彩色検出範囲など）に対応する係数列に着目すると、大きい値の距離ｄ2に対応する係数ほど大きな値を持つ。
【０１１１】
図１２に示すとおり、第３の重み付け係数テーブルは、無彩色検出範囲の種類毎、かつ距離ｄ3の値毎に重み付け係数を格納している。
【０１１２】
この第３の重み付け係数テーブルにおいて、グループＤ3との類似度の高い無彩色検出範囲（ここでは第１の無彩色検出範囲、第２の無彩色検出範囲、第３の無彩色検出範囲など）に対応する係数列に着目すると、小さい値の距離ｄ3に対応する係数ほど大きな値を持つ。
【０１１３】
また、第３の重み付け係数テーブルにおいて、グループＤ3との類似度の低い無彩色検出範囲（ここでは第７の無彩色検出範囲、第８の無彩色検出範囲、第９の無彩色検出範囲など）に対応する係数列に着目すると、大きい値の距離ｄ3に対応する係数ほど大きな値を持つ。
【０１１４】
図１３は、撮影に関するＣＰＵ２９の動作フローチャートである。ここでも、電子カメラのオートホワイトバランス機能がオンされ、電子カメラの記録モードが通常記録モードい設定されていると仮定する。
【０１１５】
ステップＳ１０１：ＣＰＵ２９は、レリーズボタンが半押しされたか否かを判別し、レリーズ釦が半押しされた場合はステップＳ１０２に移行し、レリーズボタンが半押しされていない場合はステップＳ１０１を繰り返す。
【０１１６】
ステップＳ１０２：ＣＰＵ２９は、撮影レンズ１２の焦点調節を実行すると共に、分割測光センサ２２に被写界の画像信号の出力を開始させる。焦点調節の方法は、前述したとおりである。
【０１１７】
ステップＳ１０３：ＣＰＵ２９は、ＳＶＭの機能により、現在の撮影シーンから特徴量ベクトルを抽出する。この抽出の方法は、前述したとおりである。
【０１１８】
ステップＳ１０４：ＣＰＵ２９は、ＳＶＭの機能により、ステップＳ１０３で抽出された特徴量ベクトルと識別面Ｓ1との距離ｄ1を算出する。
【０１１９】
ステップＳ１０７：ＣＰＵ２９は、ＳＶＭの機能により、ステップＳ１０３で抽出された特徴量ベクトルと識別面Ｓ2との距離ｄ2を算出する。
【０１２０】
ステップＳ１１０：ＣＰＵ２９は、ＳＶＭの機能により、ステップＳ１０３で抽出された特徴量ベクトルと識別面Ｓ3との距離ｄ3を算出する。
【０１２１】
ステップＳ１１６：ＣＰＵ２９は、レリーズボタンが全押しされたか否かを判別する。レリーズボタンが全押しされていない場合はＳ１１７に移行し、レリーズボタンが全押しされた場合はＳ１１８に移行する。
【０１２２】
ステップＳ１１７：ＣＰＵ２９は、レリーズボタンの半押しが解除されたか否かを判別し、レリーズボタンの半押しが解除された場合には、分割測光センサ２２からの信号の出力を停止させてステップＳ１０１に戻り、レリーズボタンの半押しが継続している場合は、ステップＳ１０３に戻る。
【０１２３】
ステップＳ１１８：ＣＰＵ２９は、撮像処理を実行し、本画像の画像データを取得する。本画像の画像データの取得方法は、前述したとおりである。
【０１２４】
ステップＳ１１９’：ＣＰＵ２９は、ステップＳ１１８で取得された本画像の画像データに施すべきホワイトバランス調整のホワイトバランス調整量を、最新の判別の結果（距離ｄ1，ｄ2，ｄ3）に応じて以下の手順（１）〜（７）で算出する。
【０１２５】
（１）ＣＰＵ２９は、第１の重み付け係数テーブル（図１０）から、距離ｄ1の値に対応する係数を読み出す。例えば距離ｄ1の値が−２００であったとすると、図１０中に点線で囲ったように、第１の無彩色検出範囲に対応する重み係数「−１６」、第２の無彩色検出範囲に対応する重み係数「−１６」、第３の無彩色検出範囲に対応する重み係数「−１６」、…、第１５の無彩色検出範囲に対応する重み係数「１６」が読み出される。以下、これらの重み係数を順にＡ1，Ａ2，Ａ3，…，Ａ15とおく。
【０１２６】
また、ＣＰＵ２９は、第２の重み付け係数データ（図１１）から、距離ｄ2の値に対応する係数を読み出す。例えば、距離ｄ2の値が＋８００であったとすると、図１１中に点線で囲ったように、第１の無彩色検出範囲に対応する重み係数「４」、第２の無彩色検出範囲に対応する重み係数「４」、第３の無彩色検出範囲に対応する重み係数「４」、…、第１５の無彩色検出範囲に対応する重み係数「−４」が読み出される。以下、これらの重み係数を順にＢ1，Ｂ2，Ｂ3，…，Ｂ15とおく。
【０１２７】
また、ＣＰＵ２９は、第３の重み付け係数データ（図１２）から、距離ｄ3の値に対応する係数を読み出す。例えば、距離ｄ3の値が−８００であったとすると、図１２に点線で囲ったように、第１の無彩色検出範囲に対応する重み係数「２８」、第２の無彩色検出範囲に対応する重み係数「２８」、第３の無彩色検出範囲に対応する重み係数「２８」、…、第１５の無彩色検出範囲に対応する重み係数「−２８」が読み出される。以下、これらの重み係数を順にＣ1，Ｃ2，Ｃ3，…，Ｃ15とおく。
【０１２８】
（２）ＣＰＵ２９は、読み出された重み係数のうち、第１の無彩色検出範囲に対応する重み係数Ａ1，Ｂ1，Ｃ1を、Ｋ1＝Ａ1＋Ｂ1＋Ｃ1の式に当てはめることにより、第１の無彩色検出範囲に関する重み係数Ｋ1を算出する。同様に、ＣＰＵ２９は、第ｎの無彩色検出範囲に対応する重み係数Ａn，Ｂn，ＣnをＫn＝Ａn＋Ｂn＋Ｃnの式に当てはめることにより、第ｎの無彩色検出範囲に関する重み係数Ｋnを算出する（ｎ＝２〜１５）。
【０１２９】
（３）ＣＰＵ２９は、算出された重み係数Ｋ1〜Ｋ15の値を調整する。具体的に、ＣＰＵ２９は、重み係数Ｋ1〜Ｋ15のうち、負の値を採るものについては全てゼロに置換してから、重み係数Ｋ1〜Ｋ15の各々を、重み係数Ｋ1〜Ｋ15の和が１となるように正規化する。正規化後の重み係数Ｋ1〜Ｋ15を、「正規化重み係数Ｋ1〜Ｋ15」と称す。
【０１３０】
（４）ＣＰＵ２９は、本画像を複数の小領域に分割し、個々の小領域の色度（領域内の平均色度）を算出し、それらの色度を色度座標上へ写像する。なお、本実施形態の色度座標上には第１の無彩色検出範囲〜第１５の無彩色検出範囲の各々が規定されている。
【０１３１】
そして、ＣＰＵ２９は、第１の無彩色検出範囲〜第１５の無彩色検出範囲に写像された小領域の数（頻度）をそれぞれ算出する。但し、ＣＰＵ２９は、第１の無彩色検出範囲〜第１５の無彩色検出範囲の各々の頻度に対し、（３）で取得した正規化重み係数Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，…，Ｋ15をそれぞれ乗算する。これによって、第１の無彩色検出範囲〜第１５の無彩色検出範囲に関する重み付きの色ヒストグラムが作成される。
【０１３２】
（５）ＣＰＵ２９は、（４）で作成された色ヒストグラムを参照し、頻度が最大であるような無彩色検出範囲を見出し、その無彩色検出範囲に対応する照明種類を、撮影時に使用された照明種類とみなす。
【０１３３】
（６）ＣＰＵ２９は、本画像上の小領域のうち、（５）で見出された無彩色検出範囲に写像される小領域に着目し、それら小領域の色度座標上の重心位置を算出する。そして、その重心位置の色度を、本画像の撮影時に使用された照明色とみなす。なお、重心位置の算出は、各小領域の色度を相関色温度に換算してから行うことが望ましい。相関色温度は、色温度成分Ｔｃと、黒体放射軌跡からのずれ成分ｄｕｖとからなり、複数の色度を平均（重み付け平均）する際の演算が簡単になる。
【０１３４】
（７）ＣＰＵ２９は、算出された重心位置の相関色温度（Ｔｃ，ｄｕｖ）からホワイトバランス調整量を算出する。このホワイトバランス調整量は、ホワイトバランス調整前の本画像上で相関色温度（Ｔｃ，ｄｕｖ）と同じ色度を持つような領域を無彩色に表現するためのホワイトバランス調整量である。
【０１３５】
ステップＳ１２０：ＣＰＵ２９は、算出されたホワイトバランス調整量を画像処理回路２３へ与え、かつ画像処理回路２３に対し画像処理の指示を与える。画像処理回路２３は、その指示に応じて本画像の画像データに対しホワイトバランス調整、及びその他の画像処理を施す。画像処理後の本画像の画像データは、ＣＰＵ２９によって記憶媒体３２に記録される。
【０１３６】
以上、本実施形態のＣＰＵ２９は、グループＤ1，Ｄ2，Ｄ3，Ｄ4の各々について判別を行い、撮影時の照明種類を推定する際に参照すべき色ヒストグラムの各色度範囲の頻度に対し、それらの判別の結果に応じた重み付けをする。したがって、本実施形態でも照明種類は高精度に推定される。
【０１３７】
なお、本実施形態のＣＰＵ２９は、重み付けを行う際に第１の判別の結果（距離ｄ1）と、第２の判別の結果（距離ｄ2）と、第３の判別の結果（距離ｄ2）との全てを使用するので、第１実施形態のように判別の処理を省略することは無い。したがって、本実施形態のＣＰＵ２９は、第１の判別の処理と、第２の判別の処理と、第３の判別の処理とを並列的に実行してもよい。
【０１３８】
［その他の実施形態］
なお、上記何れかの実施形態では、閃光発光装置が使用されないことを前提としたが、閃光発光装置が使用される可能性を考慮し、特徴量ベクトルのベクトル成分に、閃光の発光強度を含めてもよい。
【０１３９】
また、上記何れかの実施形態では、特徴量ベクトルのベクトル成分に、撮影条件として撮影レンズの焦点距離と被写体距離とを含めたが、撮影レンズの絞り値などの他の撮影条件をを含めてもよい。
【０１４０】
また、上記何れかの実施形態では、特徴量ベクトルのベクトル成分に、被写体条件として被写界のエッジ量を含めたが、被写界のコントラストなどの他の被写体条件を含めてもよい。
【０１４１】
また、第１実施形態のＣＰＵ２９は、無彩色検出範囲の分割数を８とし、グループの分割数を４とした。また、第２の実施形態のＣＰＵ２９は、無彩色検出範囲の分割数を１５とし、グループの分割数を４とした。しかし、無彩色検出範囲の分割数とグループの分割数との組み合わせは、他の組み合わせであってもよい。
【０１４２】
例えば、無彩色検出範囲の分割数を１５とし、グループの分割数を７としてもよい。１５個の無彩色検出範囲と、７個のグループとの組み合わせの一例を以下に示す。
【０１４３】
無彩色検出範囲ＣS1…色温度の低い晴天の色度範囲。
【０１４４】
無彩色検出範囲ＣS2…色温度の高い晴天の色度範囲。
【０１４５】
無彩色検出範囲ＣCL…曇天の色度範囲。
【０１４６】
無彩色検出範囲ＣSH…日陰の色度範囲。
【０１４７】
無彩色検出範囲ＣL…電球の色度範囲。
【０１４８】
無彩色検出範囲ＣFLWW…電球色蛍光灯の色度範囲。
【０１４９】
無彩色検出範囲ＣFLW…白色蛍光灯の色度範囲。
【０１５０】
無彩色検出範囲ＣFLN…昼白色蛍光灯の色度範囲。
【０１５１】
無彩色検出領域ＣFLD…昼光色蛍光灯の色度範囲。
【０１５２】
無彩色検出領域ＣEXN…演色性の高い昼白色蛍光灯の色度範囲。
【０１５３】
無彩色検出領域ＣEXD…演色性の高い昼光色蛍光灯の色度範囲。
【０１５４】
無彩色検出領域ＣHG1…第１の水銀灯の色度範囲。
【０１５５】
無彩色検出領域ＣHG2…第２の水銀灯の色度範囲。
【０１５６】
無彩色検出範囲ＣSSL…夕日の色度範囲。
【０１５７】
無彩色検出範囲ＣNTL…ナトリウムランプの色度範囲。
【０１５８】
グループＤ1…照明色が無彩色検出範囲ＣS1，ＣS2の何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１５９】
グループＤ2…照明色が無彩色検出範囲ＣCL，ＣSHの何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１６０】
グループＤ3…照明色が無彩色検出範囲ＣL，ＣFLWW，ＣFLWの何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１６１】
グループＤ4…照明色が無彩色検出範囲ＣFLNに属するような撮影シーンのグループ。
【０１６２】
グループＤ5…照明色が無彩色検出領域ＣFLD，ＣEXN，ＣEXDの何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１６３】
グループＤ6…照明色が無彩色検出領域ＣHG1，ＣHG2の何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１６４】
グループＤ7…照明色が無彩色検出範囲ＣSSL，ＣNTLの何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【０１６５】
また、上記した何れかの実施形態では、ＳＶＭの学習は予め行われ、識別面等のデータ（Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3，Ｔｈpos1，Ｔｈneg1，Ｔｈpos2，Ｔｈneg2，Ｔｈpos3，Ｔｈneg2）は書き換えられないことを前提としたが、ユーザから指定された照明種類に応じてホワイトバランス調整を行う手動ホワイトバランス機能が電子カメラに搭載されている場合は、その照明種類が指定される度にＳＶＭが学習を行い、そのデータを更新してもよい。なお、その場合は、識別面のデータの格納先が書き換え可能なメモリとなる。
【０１６６】
また、上記した何れかの実施形態では、撮影シーンの判別処理がレリーズボタンの半押し期間中に繰り返されたが、レリーズボタンの半押直後に１回だけ行われることとしてもよい。この場合、レリーズボタンの半押し直後の判別結果がレリーズボタンの半押し期間中に保持されることになる。
【０１６７】
また、上記した何れかの実施形態では、被写界の監視と本画像の取得とを異なる撮像素子で行う一眼レフレックスタイプの電子カメラを説明したが、共通の撮像素子で行うコンパクトタイプの電子カメラにも本発明は適用可能である。
【０１６８】
また、上記した何れかの実施形態では、電子カメラの記録モードが通常記録モードである場合を想定したが、ＲＡＷ記録モードであった場合、ＣＰＵ２９は、判別によって得られたデータを含む付帯情報を作成し、その付帯情報を本画像のＲＡＷデータと共に記憶媒体３２へ記録すればよい。その後、ＲＡＷデータの現像処理を行う際に、ＣＰＵ２９が記憶媒体３２からＲＡＷデータを読み込んで、上述したステップＳ１１９（又はＳ１１９’）及びステップＳ１２０を実行すればよい。
【０１６９】
また、上記した何れかの実施形態では、ホワイトバランス調整量の算出処理を電子カメラが実行したが、それら処理の一部又は全部をコンピュータに実行させてもよい。その場合、処理に必要なプログラムがコンピュータへインストールされる。そのインストールは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体やインターネットなどを介して行われる。
【０１７０】
また、上記した第２実施形態では、撮影時に使用される照明種類が１種類であると仮定してその照明種類を推定したが、使用される照明種類が複数である可能性を考慮してもよい。その場合のステップＳ１１９’は、例えば以下のとおりとなる。
【０１７１】
（１）ＣＰＵ２９は、第１の重み付け係数テーブル（図１０）から距離ｄ1の値に対応する係数Ａ1〜Ａ15を読み出し、第２の重み付け係数データ（図１１）から距離ｄ2の値に対応する係数Ｂ1〜Ｂ15を読み出し、第３の重み付け係数データ（図１２）から距離ｄ3の値に対応する係数Ｃ1〜Ｃ15を読み出す。
【０１７２】
（２）ＣＰＵ２９は、読み出された重み係数Ａ1〜Ａ15，Ｂ1〜Ｂ15，Ｃ1〜Ｃ15に基づき、第ｎの無彩色検出範囲に関する重み係数Ｋnを、Ｋn＝Ａn＋Ｂn＋Ｃnの式により算出する（ｎ＝１〜１５）。
【０１７３】
（３）ＣＰＵ２９は、算出された重み係数Ｋ1〜Ｋ15の値を調整する。具体的に、ＣＰＵ２９は、重み係数Ｋ1〜Ｋ15のうち、負の値を採るものについては全てゼロに置換してから、重み係数Ｋ1〜Ｋ15の各々を、重み係数Ｋ1〜Ｋ15の和が１となるように正規化する。正規化後の重み係数Ｋ1〜Ｋ15を、「正規化重み係数Ｋ1〜Ｋ15」と称す。
【０１７４】
（４）ＣＰＵ２９は、本画像を複数の小領域に分割し、個々の小領域の色度（領域内の平均色度）を算出し、それらの色度を色度座標上へ写像する。さらにＣＰＵ２９は、各小領域の中で無彩色検出範囲（第１の無彩色検出範囲〜第１５の無彩色検出範囲）に写像された小領域の数（頻度）を、無彩色検出範囲毎に算出する。但し、ＣＰＵ２９は、第１の無彩色検出範囲〜第１５の無彩色検出範囲の各々の頻度に対し、（３）で取得した正規化重み係数Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，…，Ｋ1，Ｋ15をそれぞれ乗算する。
【０１７５】
（５）ＣＰＵ２９は、本画像上の第１の無彩色検出範囲〜第１５の無彩色検出領域に写像される各小領域の色度座標上の重心位置を算出し、算出された重心位置の色度（相関色温度）を、撮影時に使用された照明色とみなす。
【０１７６】
（６）ＣＰＵ２９は、算出された重心位置の相関色温度（Ｔｃ，ｄｕｖ）からホワイトバランス調整量（ゲインＧB，ＧR）を算出する。
【図面の簡単な説明】
【０１７７】
【図１】電子カメラの光学系の構成を示す模式図である。
【図２】電子カメラの回路構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態の無彩色検出範囲を示す図である。
【図４】ベクトル空間上の学習サンプルの分布例を示す図である。
【図５】距離ｄ1とサンプル数との関係（一例）を示す図である。
【図６】距離ｄ2とサンプル数との関係（一例）を示す図である。
【図７】距離ｄ3とサンプル数との関係（一例）を示す図である。
【図８】撮影に関する第１実施形態のＣＰＵ２９の動作フローチャートである。
【図９】色ヒストグラムの色度範囲を説明する図である。
【図１０】第１の重み付け係数テーブルを説明する図である。
【図１１】第２の重み付け係数テーブルを説明する図である。
【図１２】第３の重み付け係数テーブルを説明する図である。
【図１３】撮影に関する第２実施形態のＣＰＵ２９の動作フローチャートである。
【符号の説明】
【０１７８】
１１…カメラ本体，１６…カラー撮像素子，１６ａ…ＡＦＥ，２２…分割測光センサ，２２ａ…Ａ／Ｄ変換回路，２３…画像処理回路，２４…バッファメモリ，２５…記録インタフェース，２６…操作スイッチ，２９…ＣＰＵ，２８…ＲＡＭ，２７…ＲＯＭ，３１…バス
【図１】
0005023874.tif 000002
【図２】
0005023874.tif 000003
【図３】
0005023874.tif 000004
【図４】
0005023874.tif 000005
【図５】
0005023874.tif 000006
【図６】
0005023874.tif 000007
【図７】
0005023874.tif 000008
【図８】
0005023874.tif 000009
【図９】
0005023874.tif 000010
【図１０】
0005023874.tif 000011
【図１１】
0005023874.tif 000012
【図１２】
0005023874.tif 000013
【図１３】
0005023874.tif 000014