(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影シーン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の間のベクトル空間上の距離を、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属している確度の指標として算出する判別手段と、
前記撮影シーンで撮影された画像の無彩色検出範囲の広さを前記距離に応じて制限し、制限後の前記無彩色検出範囲に属する各色の頻度に基づき、前記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算出手段と
を備えたことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項２】
撮影シーン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の間のベクトル空間上の距離を、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属している確度の指標として算出する判別手段と、
前記撮影シーンで撮影された画像において無彩色検出範囲に属する各色の頻度を求める際に、前記特定グループの照明色範囲と同じ色範囲に属する色の頻度に対して前記距離に応じた重みを付与し、前記無彩色検出範囲に属する各色の重み付け後の頻度に基づき、前記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算出手段と
を備えたことを特徴とするカラー撮像装置。  
【請求項３】
撮影シーン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の間のベクトル空間上の距離を、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属している確度の指標として算出する判別手段と、
前記撮影シーンが前記特定グループに属する可能性を前記距離が示していた場合には、前記撮影シーンで撮影された画像の無彩色検出範囲を、前記特定グループの照明色範囲と同じ色範囲に制限し、制限後の前記無彩色検出範囲に属する各色の頻度に基づき、前記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算出手段とを備え、
前記判別手段は、
前記撮影シーンが前記特定グループに属しているか否かの判別が困難となるような前記距離の範囲を前記判別基準のグレーゾーンとして予め記憶し、
前記算出手段は、
前記撮影シーンが前記特定グループに属する可能性を前記距離が示していた場合であっても、前記距離が前記グレーゾーンに入る場合には、前記無彩色検出範囲を前記照明色範囲より広く設定する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項４】
撮影シーン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の間のベクトル空間上の距離を、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属している確度の指標として算出する判別手段と、
前記撮影シーンが前記特定グループに属する可能性を前記距離が示していた場合には、前記撮影シーンで撮影された画像において無彩色検出範囲に属する各色の頻度を求める際に、前記特定グループの照明色範囲と同じ色範囲に属する色の頻度に対して重みを付与し、前記無彩色検出範囲に属する各色の重み付け後の頻度に基づき、前記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算出手段とを備え、
前記判別手段は、
前記撮影シーンが前記特定グループに属しているか否かの判別が困難となるような前記距離の範囲を前記判別基準のグレーゾーンとして予め記憶し、
前記算出手段は、
前記撮影シーンが前記特定グループに属する可能性を前記距離が示していた場合であっても、前記距離が前記グレーゾーンに入る場合には、前記重みを小さめに設定する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４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、
前記特徴量ベクトルと前記判別基準とのベクトル空間上のユークリッド距離を前記確度の指標として算出する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５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、
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距離を算出する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項７】
請求項２又は請求項４に記載のカラー撮像装置において、
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距離を算出し、
前記算出手段は、
前記各色の頻度に付与すべき重み値を、前記複数の特定グループの各々に関して算出された距離と、それら特定グループの照明色と前記各色との類似度とに応じて設定する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項８】
請求項７に記載のカラー撮像装置において、
前記算出手段は、
前記複数の特定グループのうち、他のグループとの判別が容易な特定グループに関して算出された距離を、他のグループとの判別が困難な特定グループに関して算出された距離よりも重要視する
ことを特徴とするカラー撮像装置。
【請求項９】
請求項６〜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１０】
請求項１〜請求項９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、
前記距離の算出を撮影前の期間に行い、
前記算出手段は、
前記調整量の算出を撮影直後に行う
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１０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１２】
請求項１〜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、
前記算出手段が算出した調整量で前記画像に対しホワイトバランス調整を施す調整手段を更に備えた
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、撮影時に使用された照明の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、撮影時に使用された照明の種類が複数である場合など、微妙な色を持った画像に関する判別は難しいため、誤判別を起こし、ホワイトバランス調整に失敗する確率が高い。
【０００４】
そこで本発明は、ホワイトバランス調整に失敗する確率を抑え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、撮影シーン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の間のベクトル空間上の距離を、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属している確度の指標として算出する判別手段と、前記撮影シーンで撮影された画像の無彩色検出範囲の広さを前記距離に応じて制限し、制限後の前記無彩色検出範囲に属する各色の頻度に基づき、前記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算出手段とを備えたことを特徴とする。
本発明のカラー撮像装置は、撮影シーン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の間のベクトル空間上の距離を、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属している確度の指標として算出する判別手段と、前記撮影シーンで撮影された画像において無彩色検出範囲に属する各色の頻度を求める際に、前記特定グループの照明色範囲と同じ色範囲に属する色の頻度に対して前記距離に応じた重みを付与し、前記無彩色検出範囲に属する各色の重み付け後の頻度に基づき、前記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算出手段とを備えたことを特徴とする。  
本発明のカラー撮像装置は、撮影シーン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の間のベクトル空間上の距離を、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属している確度の指標として算出する判別手段と、前記撮影シーンが前記特定グループに属する可能性を前記距離が示していた場合には、前記撮影シーンで撮影された画像の無彩色検出範囲を、前記特定グループの照明色範囲と同じ色範囲に制限し、制限後の前記無彩色検出範囲に属する各色の頻度に基づき、前記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算出手段とを備え、前記判別手段は、前記撮影シーンが前記特定グループに属しているか否かの判別が困難となるような前記距離の範囲を前記判別基準のグレーゾーンとして予め記憶し、前記算出手段は、前記撮影シーンが前記特定グループに属する可能性を前記距離が示していた場合であっても、前記距離が前記グレーゾーンに入る場合には、前記無彩色検出範囲を前記照明色範囲より広く設定することを特徴とする。
本発明のカラー撮像装置は、撮影シーン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の間のベクトル空間上の距離を、照明色の類似した特定グループに前記撮影シーンが属している確度の指標として算出する判別手段と、前記撮影シーンが前記特定グループに属する可能性を前記距離が示していた場合には、前記撮影シーンで撮影された画像において無彩色検出範囲に属する各色の頻度を求める際に、前記特定グループの照明色範囲と同じ色範囲に属する色の頻度に対して重みを付与し、前記無彩色検出範囲に属する各色の重み付け後の頻度に基づき、前記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算出手段とを備え、前記判別手段は、前記撮影シーンが前記特定グループに属しているか否かの判別が困難となるような前記距離の範囲を前記判別基準のグレーゾーンとして予め記憶し、前記算出手段は、前記撮影シーンが前記特定グループに属する可能性を前記距離が示していた場合であっても、前記距離が前記グレーゾーンに入る場合には、前記重みを小さめに設定することを特徴とする。
【０００６】
なお、前記判別手段は、前記特徴量ベクトルと前記判別基準とのベクトル空間上のユークリッド距離を前記確度の指標として算出することが望ましい。
【０００７】
また、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距離を算出してもよい。
【０００９】
また、前記算出手段は、前記各色の頻度に付与すべき重み値を、前記複数の特定グループの各々に関して算出された距離と、それら特定グループの照明色と前記各色との類似度とに応じて設定してもよい。
【００１０】
また、前記算出手段は、前記複数の特定グループのうち、他のグループとの判別が容易な特定グループに関して算出された距離を、他のグループとの判別が困難な特定グループに関して算出された距離よりも重要視してもよい。
【００１１】
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。
【００１２】
また、前記判別手段は、前記確度の算出を撮影前の期間に行い、前記算出手段は、前記調整量の算出を撮影直後に行うことが望ましい。
【００１３】
また、前記判別手段は、サポートベクターマシンであることが望ましい。
【００１４】
また、本発明の何れかのカラー撮像装置は、前記算出手段が算出した調整量で前記画像に対しホワイトバランス調整を施す調整手段を更に備えてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ホワイトバランス調整に失敗する確率を抑えることのできるカラー撮像装置が実現する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
［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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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に属する確度の算出（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に属する確度の算出（第２の判別）、及び現在の撮影シーンがグループＤ3に属する確度の算出（第３の判別）を行うことも可能である。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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）。
【００３８】
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）。
【００３９】
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）。
【００４０】
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）。
【００４１】
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）。
【００４２】
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。
【００４３】
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）。
【００４４】
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）。
【００４５】
そして、グループＤ1，Ｄ2，Ｄ3は、以下のグループである。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
また、グループＤ4，Ｄ0を以下のとおり定義する。
【００５０】
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。
【００５１】
グループＤ0…照明色が無彩色検出範囲ＣL，ＣSSL，ＣFL1，ＣFL2，ＣHG，ＣS，ＣCL，ＣSHの何れかに属するような撮影シーンのグループ。
【００５２】
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。
【００５３】
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り、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それぞれラベリングされている。
【００５４】
個々の学習サンプルの各々からは、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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。これによって、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。
【００５７】
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。
【００５８】
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のデータがＲＯＭ２７に書き込まれる。
【００５９】
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。
【００６０】
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。このグレーゾーンＺｇ1が狭いほど、第１の判別の判別性能は高い（つまりグループＤ1は他のグループとの判別が容易である）とみなせる。
【００６１】
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Ｔｈpog1，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。
【００６２】
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。
【００６３】
なお、図６に示すグレーゾーンＺｇ2は、図５に示したグレーゾーンＺｇ1よりも広いものとする。つまり、第２の判別の判別性能は第１の判別の判別性能よりも低い（グループＤ2はグループＤ1よりも他のグループとの判別が困難）とする。
【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】
なお、図７に示すグレーゾーンＺｇ3は、図６に示したグレーゾーンＺｇ2よりも広いものとする。つまり、第３の判別の判別性能は第２の判別の判別性能よりも低い（グループＤ3はグループＤ2よりも他のグループとの判別が困難）とする。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
ステップＳ１０５：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。
【００７２】
ステップＳ１０６：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。
【００７３】
ステップＳ１０７：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Ｓ１０８に移行し、レリーズボタンが全押しされた場合はＳ１０９に移行する。
【００７４】
ステップＳ１０８：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。
【００７５】
ステップＳ１０９：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。
【００７６】
ステップＳ１１０：ＣＰＵ２９は、ステップＳ１０４，１０５，１０６で算出した距離ｄ1，ｄ2，ｄ3の値を参照し、その中で値が最も小さいものを見出す。
【００７７】
距離ｄ1の値が最小であった場合、ＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンがグループＤ1に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「１」に設定する。但し、ｄ1が最小であったとしても、Ｔｈpos1＜ｄ1であった場合は、現在の撮影シーンがグループＤ4に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「４」に設定する。また、Ｔｈneg1＜ｄ1＜Ｔｈpos1であった場合（ｄ1がグレーゾーンＺg1に位置していた場合）は、現在の撮影シーンがグループＤ0に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「０」に設定する。
【００７８】
距離ｄ2が最小であった場合、ＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンがグループＤ2に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「２」に設定する。但し、ｄ2が最小であったとしても、Ｔｈpos2＜ｄ2であった場合は、現在の撮影シーンがグループＤ4に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「４」に設定する。また、Ｔｈneg2＜ｄ2＜Ｔｈpos2であった場合（ｄ2がグレーゾーンＺg2に位置していた場合）は、現在の撮影シーンがグループＤ0に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「０」に設定する。
【００７９】
距離ｄ3が最小であった場合、ＣＰＵ２９は、現在の撮影シーンがグループＤ3に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「３」に設定する。但し、ｄ3が最小であったとしても、Ｔｈpos3＜ｄ3であった場合は、現在の撮影シーンがグループＤ4に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「４」に設定する。また、Ｔｈneg3＜ｄ3＜Ｔｈpos3であった場合（ｄ3がグレーゾーンＺg3に位置していた場合）は、現在の撮影シーンがグループＤ0に属するとみなし、現在の撮影シーンのグループ番号ｉを「０」に設定する。
【００８０】
ステップＳ１１１：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。
【００８１】
ステップＳ１１２：ＣＰＵ２９は、本画像を複数の小領域に分割する。
【００８２】
ステップＳ１１３：ＣＰＵ２９は、本画像の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、それら小領域の色度座標上の重心位置を算出する。そしてＣＰＵ２９は、その重心位置に相当する色度を、撮影時に使用された照明色とみなす。
【００８３】
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。また、重心位置を算出する際には、各小領域の輝度を考慮し、輝度の高い小領域の個数（頻度）を多めに計上してもよい。
【００８４】
ステップＳ１１４：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。
【００８５】
ステップＳ１１５：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。
【００８６】
以上、本実施形態のＣＰＵ２９は、撮影シーン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、その撮影シーンが特定グループに属している確度を算出し、その確度と本画像とに基づき撮影時の照明色を推定する。
【００８７】
つまり、本実施形態のＣＰＵ２９は、本画像から撮影時の照明色を推定するに当たり、撮影シーンが特定グループに属するか否か、という大まかな判別結果を利用するのではなく、撮影シーンが特定グループに属する確度、という詳細な判別結果を利用する。
【００８８】
したがって、本実施形態のＣＰＵ２９は、特定グループに属するか否かが微妙な撮影シーンにおいて照明色を誤って推定する確率を低減することができる。このため、ホワイトバランス調整に失敗する確率は軽減される。
【００８９】
また、本実施形態のＣＰＵ２９は、撮影シーンが特定グループに属している確度の指標として、撮影シーンの特徴量ベクトルと識別面とのベクトル空間上のユークリッド距離を算出するので、その確度は正しく検知される。
【００９０】
また、本実施形態のＣＰＵ２９は、撮影シーンが特定グループに属している確度の算出を撮影前の期間に行うので、撮影直後に照明色を推定する際の演算量を抑えることができる。
【００９１】
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。
【００９２】
［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。相違点は、ＣＰＵ２９の動作にある。
【００９３】
本実施形態のＣＰＵ２９は、図８のステップＳ１１０〜Ｓ１１３に代えて、図９のステップＳ１２１〜Ｓ１２８を実行する点にある。
【００９４】
ステップＳ１２１：ＣＰＵ２９は、先のステップＳ１０４，１０５，１０６で算出した距離ｄ1，ｄ2，ｄ3を参照し、距離ｄ1に基づきグループＤ1のウェイト係数ＷD1を算出し、距離ｄ2に基づきグループＤ2のウェイト係数ＷD2を算出し、距離ｄ3に基づきグループＤ3のウェイト係数ＷD3を算出する。
【００９５】
なお、ここで算出されるウェイト係数ＷD1と距離ｄ1との関係は、図１０に示すとおりであり、ウェイト係数ＷD2と距離ｄ2との関係は、図１１に示すとおりであり、ウェイト係数ＷD3と距離ｄ3との関係は、図１２に示すとおりである。つまり、グループＤiのウェイト係数ＷDiは、距離ｄiと、グレーゾーンＺgiの境界値Ｔｈnegi，Ｔｈposiとによって以下の式で算出される。
【００９６】
【数１】
0005092612.tif 000002
ステップＳ１２２：ＣＰＵ２９は、グループＤ1のウェイト係数ＷD1の値が「１」であるか否かを判別し、「１」であった場合にはステップＳ１２３へ移行し、「１」でなかった場合にはステップＳ１２４へ移行する。
【００９７】
ステップＳ１２３：ＣＰＵ２９は、グループＤ2のウェイト係数ＷD2の値を「０」に置換してからステップＳ１２５へ移行する。
【００９８】
ステップＳ１２４：ＣＰＵ２９は、グループＤ2のウェイト係数ＷD2の値が「１」であるか否かを判別し、「１」であった場合にはステップＳ１２５へ移行し、「１」でなかった場合にはステップＳ１２６へ移行する。
【００９９】
ステップＳ１２５：ＣＰＵ２９は、グループＤ3のウェイト係数ＷD3の値を「０」に置換してからステップＳ１２６へ移行する。
【０１００】
ステップＳ１２６：ＣＰＵ２９は、現時点でのウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3に基づき、無彩色検出範囲ＣLのウェイト値ＷL、無彩色検出範囲ＣSSLのウェイト値ＷSSL、無彩色検出範囲ＣFL1のウェイト値ＷFL1、無彩色検出範囲ＣFL2のウェイト値ＷFL2、無彩色検出範囲ＣHGのウェイト値ＷHG、無彩色検出範囲ＣSのウェイト値ＷS、無彩色検出範囲ＣCLのウェイト値ＷCL、無彩色検出範囲ＣSHのウェイト値ＷSHをそれぞれ算出する。
【０１０１】
ここで、無彩色検出範囲ＣLのウェイト値ＷLと、ウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3との関係は、以下のとおりである。
【０１０２】
ＷL＝Ｋ（ＣL，Ｄ1）・ＷD1＋Ｋ（ＣL，Ｄ2）・ＷD2＋Ｋ（ＣL，Ｄ3）・ＷD3＋Ｏｆ（ＣL）
但し、式中の係数Ｋ（ＣL，Ｄi）は、無彩色検出範囲ＣLとグループＤiの照明色との類似度によって決まる値であり、係数Ｏｆ（ＣL）は予め決められたオフセット値である。
【０１０３】
また、無彩色検出範囲ＣSSLのウェイト値ＷSSLと、ウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3との関係は、以下のとおりである。
【０１０４】
ＷSSL＝Ｋ（ＣSSL，Ｄ1）・ＷD1＋Ｋ（ＣSSL，Ｄ2）・ＷD2＋Ｋ（ＣSSL，Ｄ3）・ＷD3＋Ｏｆ（ＣSSL）
但し、式中の係数Ｋ（ＣSSL，Ｄi）は、無彩色検出範囲ＣSSLとグループＤiの照明色との類似度によって決まる値であり、係数Ｏｆ（ＣSSL）は予め決められたオフセット値である。
【０１０５】
また、無彩色検出範囲ＣFL1のウェイト値ＷFL1と、ウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3との関係は、以下のとおりである。
【０１０６】
ＷFL1＝Ｋ（ＣFL1，Ｄ1）・ＷD1＋Ｋ（ＣFL1，Ｄ2）・ＷD2＋Ｋ（ＣFL1，Ｄ3）・ＷD3＋Ｏｆ（ＣFL1）
但し、式中の係数Ｋ（ＣFL1，Ｄi）は、無彩色検出範囲ＣFL1とグループＤiの照明色との類似度によって決まる値であり、係数Ｏｆ（ＣFL1）は予め決められたオフセット値である。
【０１０７】
また、無彩色検出範囲ＣFL2のウェイト値ＷFL2と、ウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3との関係は、以下のとおりである。
【０１０８】
ＷFL2＝Ｋ（ＣFL2，Ｄ1）・ＷD1＋Ｋ（ＣFL2，Ｄ2）・ＷD2＋Ｋ（ＣFL2，Ｄ3）・ＷD3＋Ｏｆ（ＣFL2）
但し、式中の係数Ｋ（ＣFL2，Ｄi）は、無彩色検出範囲ＣFL2とグループＤiの照明色との類似度によって決まる値であり、係数Ｏｆ（ＣFL2）は予め決められたオフセット値である。
【０１０９】
また、無彩色検出範囲ＣHGのウェイト値ＷHGと、ウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3との関係は、以下のとおりである。
【０１１０】
ＷHG＝Ｋ（ＣHG，Ｄ1）・ＷD1＋Ｋ（ＣHG，Ｄ2）・ＷD2＋Ｋ（ＣHG，Ｄ3）・ＷD3＋Ｏｆ（ＣHG）
但し、式中の係数Ｋ（ＣHG，Ｄi）は、無彩色検出範囲ＣHGとグループＤiの照明色との類似度によって決まる値であり、係数Ｏｆ（ＣHG）は予め決められたオフセット値である。
【０１１１】
また、無彩色検出範囲ＣSのウェイト値ＷSと、ウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3との関係は、以下のとおりである。
【０１１２】
ＷS＝Ｋ（ＣS，Ｄ1）・ＷD1＋Ｋ（ＣS，Ｄ2）・ＷD2＋Ｋ（ＣS，Ｄ3）・ＷD3＋Ｏｆ（ＣS）
但し、式中の係数Ｋ（ＣS，Ｄi）は、無彩色検出範囲ＣSとグループＤiの照明色との類似度によって決まる値であり、係数Ｏｆ（ＣS）は予め決められたオフセット値である。
【０１１３】
また、無彩色検出範囲ＣCLのウェイト値ＷCLと、ウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3との関係は、以下のとおりである。
【０１１４】
ＷCL＝Ｋ（ＣCL，Ｄ1）・ＷD1＋Ｋ（ＣCL，Ｄ2）・ＷD2＋Ｋ（ＣCL，Ｄ3）・ＷD3＋Ｏｆ（ＣCL）
但し、式中の係数Ｋ（ＣCL，Ｄi）は、無彩色検出範囲ＣCLとグループＤiの照明色との類似度によって決まる値であり、係数Ｏｆ（ＣCL）は予め決められたオフセット値である。
【０１１５】
また、無彩色検出範囲ＣSHのウェイト値ＷSHと、ウェイト係数ＷD1，ＷD2，ＷD3との関係は、以下のとおりである。
【０１１６】
ＷSH＝Ｋ（ＣSH，Ｄ1）・ＷD1＋Ｋ（ＣSH，Ｄ2）・ＷD2＋Ｋ（ＣSH，Ｄ3）・ＷD3＋Ｏｆ（ＣSH）
但し、式中の係数Ｋ（ＣSH，Ｄi）は、無彩色検出範囲ＣSHとグループＤiの照明色との類似度によって決まる値であり、係数Ｏｆ（ＣSH）は予め決められたオフセット値である。
【０１１７】
なお、以上の各式における係数Ｋ，Ｏｆの大小関係は、例えば図１３のとおりとなる。図１３において「高」は＋１又はそれに近い値であり、「低」は−１又はそれに近い値であり、「中」は−１と＋１との中間の値（−０．５，＋０．５など）である。
【０１１８】
ステップＳ１２７：ＣＰＵ２９は、本画像を複数の小領域に分割する。
【０１１９】
ステップＳ１２８：ＣＰＵ２９は、本画像の個々の小領域の色度（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、各小領域の中から無彩色検出範囲ＣL，ＣSSL，ＣFL1，ＣFL2，ＣHG，ＣS，ＣCL，ＣSHに写像される小領域を見出し、それら小領域の色度座標上の重心位置を算出する。
【０１２０】
但し、この際、個々の無彩色検出範囲ＣL，ＣSSL，ＣFL1，ＣFL2，ＣHG，ＣS，ＣCL，ＣSHに写像される小領域の個数（頻度）には、ステップＳ１２６で算出したウェイト値ＷL，ＷSSL，ＷFL1，ＷFL2，ＷHG，ＷS，ＷCL，ＷSHがそれぞれ乗算される。つまり、無彩色検出範囲ＣLに写像される小領域の頻度にはウェイト値ＷLが乗算され、無彩色検出範囲ＣSSLに写像される小領域の頻度にはウェイト値ＷSSLが乗算され、無彩色検出範囲ＣFL1に写像される小領域の頻度にはウェイト値ＷFL1が乗算され、無彩色検出範囲ＣFL2に写像される小領域の頻度にはウェイト値ＷFL2が乗算され、無彩色検出範囲ＣHGに写像される小領域の頻度にはウェイト値ＷHGが乗算され、無彩色検出範囲ＣSに写像される小領域の頻度にはウェイト値ＷSが乗算され、無彩色検出範囲ＣCLに写像される小領域の頻度にはウェイト値ＷCLが乗算され、無彩色検出範囲ＣSHに写像される小領域の頻度にはウェイト値ＷSHが乗算される。なお、この際に、各小領域の輝度を考慮し、輝度の高い小領域の個数（頻度）を多めに計上してもよい。
【０１２１】
以上、本実施形態のＣＰＵ２９は、撮影シーンがグループＤ1に属する確度（距離ｄ1）と、グループＤ2に属する確度（距離ｄ2）と、グループＤ3に属する確度（距離ｄ3）とに応じて本画像中に存在する各色の頻度に重み付けをするので、どのグループに属するのかが微妙な撮影シーンの撮影であっても、撮影時の照明色を誤って推定する確率は低い。
【０１２２】
また、本実施形態のＣＰＵ２９は、各色の頻度に付与すべきウェイト値を、それら各色とグループＤ1，Ｄ2，Ｄ3の照明色との類似度に応じて決定するので、撮影時の照明色は高精度に推定される。
【０１２３】
また、本実施形態のＣＰＵ２９は、撮影時の照明色を推定する際に、判別の容易なグループに関する判別結果（ウェイト係数）を、判別の困難なグループに関する判別結果（ウェイト係数）よりも重視する。したがって、照明色が誤って推定される確率は低く抑えられる。
【０１２４】
［その他の実施形態］
なお、上記第２実施形態のＣＰＵ２９は、グループ毎のウェイト係数から無彩色検出範囲毎のウェイト値を算出するために計算式を使用したが、ルックアップテーブルを使用してもよい。ルックアップテーブルを使用すれば、撮影後に照明色を推定するまでの処理速度を高めることができる。
【０１２５】
また、上記何れかの実施形態のＣＰＵ２９は、第１の判別の処理と、第２の判別の処理と、第３の判別の処理とを直列的に実行したが、並列的に実行してもよい。
【０１２６】
また、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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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。
【０１２９】
また、上記何れかの実施形態の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。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。
【０１３０】
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、データの格納先が書き換え可能なメモリとなる。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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Ｓ１１０〜Ｓ１１５（又はＳ１２１〜１１５）を実行すればよい。
【０１３４】
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。
【図面の簡単な説明】
【０１３５】
【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】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。
【図１０】ウェイト係数ＷD1と距離ｄ1との関係を示す図である。
【図１１】ウェイト係数ＷD2と距離ｄ2との関係を示す図である。
【図１２】ウェイト係数ＷD3と距離ｄ3との関係を示す図である。
【図１３】係数Ｋの大きさの関係を示す図である。
【符号の説明】
【０１３６】
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】
0005092612.tif 000003
【図２】
0005092612.tif 000004
【図３】
0005092612.tif 000005
【図４】
0005092612.tif 000006
【図５】
0005092612.tif 000007
【図６】
0005092612.tif 000008
【図７】
0005092612.tif 000009
【図８】
0005092612.tif 000010
【図９】
0005092612.tif 000011
【図１０】
0005092612.tif 000012
【図１１】
0005092612.tif 000013
【図１２】
0005092612.tif 000014
【図１３】
0005092612.tif 000015