"被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段、前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出手段、前記算出手段によって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を前記算出手段によって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出手段、前記算出手段によって算出された適正白バランス調整係数の値を前記検出手段によって検出された可能性の値の増大に伴って前記確定白バランス調整係数の値に近づける補正手段、および前記補正手段によって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって前記確定白バランス調整係数を更新する更新手段を備える、画像処理回路。前記算出手段は、前記被写界像上の複数の位置にそれぞれ対応する複数の色評価値を取得する色評価値取得手段、前記色評価値取得手段によって取得された複数の色評価値の中から前記色範囲に属する1または2以上の色評価値を抽出する色評価値抽出手段、および前記色評価値抽出手段によって抽出された1または2以上の色評価値に基づいて前記適正白バランス調整係数を算出する調整係数算出手段を含む、請求項1記載の画像処理装置。前記検出手段は、前記適正白バランス調整係数と肌色に対応する基準白バランス調整係数との相違を算出する相違算出手段、および前記相違算出手段によって算出された相違が低減するほど前記可能性の値を増大させる制御手段を含む、請求項1または2記載の画像処理装置。前記検出手段によって検出された可能性が閾値以下であるとき前記基準白バランス調整係数を前記算出手段によって算出された適正白バランス調整係数に基づいて変更する変更手段をさらに備える、請求項3記載の画像処理装置。前記適正白バランス調整係数は前記部分画像の色を加色法で混合することによって得られる色を白色に変換するための係数に相当し、前記基準白バランス調整係数は前記肌色を前記白色に変換するための係数に相当する、請求項3または4記載の画像処理装置。前記補正手段によって補正された値は前記適正白バランス係数の値と前記確定白バランス調整係数の値とを前記可能性の値に応じて異なる比率で重み付け加算した値に相当する、請求項1ないし5のいずれかに記載の画像処理装置。前記取り込み手段は被写界を捉える撮像面を有して前記被写界像を繰り返し出力する撮像手段を含む、請求項1ないし6のいずれかに記載の画像処理装置。被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、および前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段を備える画像処理装置のプロセッサに、前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出ステップ、前記算出ステップによって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を前記算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出ステップ、前記算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数の値を前記検出ステップによって検出された可能性の値の増大に伴って前記確定白バランス調整係数の値に近づける補正ステップ、および前記補正ステップによって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって前記確定白バランス調整係数を更新する更新ステップを実行させるための、白バランス調整プログラム。被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、および前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段を備える画像処理装置によって実行される白バランス調整方法であって、前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出ステップ、前記算出ステップによって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を前記算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出ステップ、前記算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数の値を前記検出ステップによって検出された可能性の値の増大に伴って前記確定白バランス調整係数の値に近づける補正ステップ、および前記補正ステップによって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって前記確定白バランス調整係数を更新する更新ステップを備える、白バランス調整方法。被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段、およびメモリに保存された内部制御プログラムに従う処理を実行するプロセッサを備える画像処理装置に供給される外部制御プログラムであって、前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出ステップ、前記算出ステップによって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を前記算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出ステップ、前記算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数の値を前記検出ステップによって検出された可能性の値の増大に伴って前記確定白バランス調整係数の値に近づける補正ステップ、および前記補正ステップによって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって前記確定白バランス調整係数を更新する更新ステップを前記内部制御プログラムと協働して前記プロセッサに実行させるための、外部制御プログラム。被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段、外部制御プログラムを取り込む取り込み手段、および前記取り込み手段によって取り込まれた外部制御プログラムとメモリに保存された内部制御プログラムとに従う処理を実行するプロセッサを備える画像処理装置であって、前記外部制御プログラムは、前記取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出ステップ、前記算出ステップによって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を前記算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出ステップ、前記算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数の値を前記検出ステップによって検出された可能性の値の増大に伴って前記確定白バランス調整係数の値に近づける補正ステップ、および前記補正ステップによって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって前記確定白バランス調整係数を更新する更新ステップを前記内部制御プログラムと協働して実行するプログラムに相当する、画像処理装置。しかし、背景技術では、顔領域が検出されない状態での高精度の白バランス制御を想定しておらず、白バランスの調整性能に限界がある。それゆえに、この発明の主たる目的は、白バランスの調整性能を高めることができる、画像処理装置を提供することである。この発明に従う画像処理装置は、被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段、取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出手段、算出手段によって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を算出手段によって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出手段、算出手段によって算出された適正白バランス調整係数の値を検出手段によって検出された可能性の値の増大に伴って確定白バランス調整係数の値に近づける補正手段、および補正手段によって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって確定白バランス調整係数を更新する更新手段を備える。好ましくは、算出手段は、被写界像上の複数の位置にそれぞれ対応する複数の色評価値を取得する色評価値取得手段、色評価値取得手段によって取得された複数の色評価値の中から色範囲に属する1または2以上の色評価値を抽出する色評価値抽出手段、および色評価値抽出手段によって抽出された1または2以上の色評価値に基づいて適正白バランス調整係数を算出する調整係数算出手段を含む。好ましくは、検出手段は、適正白バランス調整係数と肌色に対応する基準白バランス調整係数との相違を算出する相違算出手段、および相違算出手段によって算出された相違が低減するほど可能性の値を増大させる制御手段を含む。或る局面では、検出手段によって検出された可能性が閾値以下であるとき基準白バランス調整係数を算出手段によって算出された適正白バランス調整係数に基づいて変更する変更手段がさらに備えられる。他の局面では、適正白バランス調整係数は部分画像の色を加色法で混合することによって得られる色を白色に変換するための係数に相当し、基準白バランス調整係数は肌色を白色に変換するための係数に相当する。好ましくは、補正手段によって補正された値は適正白バランス係数の値と確定白バランス調整係数の値とを可能性の値に応じて異なる比率で重み付け加算した値に相当する。好ましくは、取り込み手段は被写界を捉える撮像面を有して被写界像を繰り返し出力する撮像手段を含む。この発明に従う白バランス調整プログラムは、被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、および取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段を備える画像処理装置のプロセッサに、取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出ステップ、算出ステップによって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出ステップ、算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数の値を検出ステップによって検出された可能性の値の増大に伴って確定白バランス調整係数の値に近づける補正ステップ、および補正ステップによって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって確定白バランス調整係数を更新する更新ステップを実行させるための、白バランス調整プログラムである。この発明に従う白バランス調整方法は、被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、および取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段を備える画像処理装置によって実行される白バランス調整方法であって、取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出ステップ、算出ステップによって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出ステップ、算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数の値を検出ステップによって検出された可能性の値の増大に伴って確定白バランス調整係数の値に近づける補正ステップ、および補正ステップによって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって確定白バランス調整係数を更新する更新ステップを備える。この発明に従う外部制御プログラムは、被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段、およびメモリに保存された内部制御プログラムに従う処理を実行するプロセッサを備える画像処理装置に供給される外部制御プログラムであって、取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出ステップ、算出ステップによって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出ステップ、算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数の値を検出ステップによって検出された可能性の値の増大に伴って確定白バランス調整係数の値に近づける補正ステップ、および補正ステップによって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって確定白バランス調整係数を更新する更新ステップを内部制御プログラムと協働してプロセッサに実行させるための、外部制御プログラムである。この発明に従う画像処理装置は、被写界像を繰り返し取り込む取り込み手段、取り込み手段によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する調整手段、外部制御プログラムを取り込む取り込み手段、および取り込み手段によって取り込まれた外部制御プログラムとメモリに保存された内部制御プログラムとに従う処理を実行するプロセッサを備える画像処理装置であって、外部制御プログラムは、取り込み手段によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する算出ステップ、算出ステップによって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する検出ステップ、算出ステップによって算出された適正白バランス調整係数の値を検出ステップによって検出された可能性の値の増大に伴って確定白バランス調整係数の値に近づける補正ステップ、および補正ステップによって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって確定白バランス調整係数を更新する更新ステップを内部制御プログラムと協働して実行するプログラムに相当する。この発明によれば、適正白バランス調整係数は白色を含む色範囲に属する色を示す部分画像に基づいて算出され、部分画像が人肌を表す画像である可能性は算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出される。適正白バランス調整係数の値は、検出された可能性の値が増大するほど確定白バランス調整係数の値に近づけられる。確定白バランス調整係数はこうして補正された適正白バランス調整係数によって更新され、繰り返し取り込まれる被写界像の白バランスは更新された確定白バランス調整係数を参照して調整される。これによって、人肌の出現に起因する白バランスの変動を抑制することができ、白バランスの調整性能が向上する。この発明の上述の目的,その他の目的,特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。以下、この発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。[基本的構成]図1を参照して、この実施例のビデオカメラは、基本的に次のように構成される。取り込み手段1は、被写界像を繰り返し取り込む。調整手段2は、取り込み手段1によって取り込まれた被写界像の白バランスを確定白バランス調整係数を参照して調整する。算出手段3は、取り込み手段1によって取り込まれた被写界像のうち白色を含む色範囲の色を示す部分画像に基づいて適正白バランス調整係数を算出する。検出手段4は、算出手段3によって注目された部分画像が人肌を表す画像である可能性を算出手段によって算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出する。補正手段5は、算出手段3によって算出された適正白バランス調整係数の値を検出手段4によって検出された可能性の値の増大に伴って確定白バランス調整係数の値に近づける。更新手段6は、補正手段5によって補正された値を示す適正白バランス調整係数によって確定白バランス調整係数を更新する。適正白バランス調整係数は白色を含む色範囲に属する色を示す部分画像に基づいて算出され、部分画像が人肌を表す画像である可能性は算出された適正白バランス調整係数に基づいて検出される。適正白バランス調整係数の値は、検出された可能性の値が増大するほど確定白バランス調整係数の値に近づけられる。確定白バランス調整係数はこうして補正された適正白バランス調整係数によって更新され、繰り返し取り込まれる被写界像の白バランスは更新された確定白バランス調整係数を参照して調整される。これによって、人肌の出現に起因する白バランスの変動を抑制することができ、白バランスの調整性能が向上する。[実施例]図2を参照して、この実施例のディジタルビデオカメラ10は、ドライバ18aおよび18bによってそれぞれ駆動されるフォーカスレンズ12および絞り機構14を含む。被写界の光学像は、これらの部材を通してイメージセンサ16の撮像面に照射される。撮像面には複数の受光素子=画素が2次元状に配置され、撮像面は原色ベイヤ配列の色フィルタ図示せずによって覆われる。撮像面に配置された受光素子は色フィルタを構成するフィルタ要素と1対1で対応し、各受光素子で生成される電荷の量はRRed,GGreenまたはBBlueに対応する光の強度を反映する。電源が投入されるとCPU38は、動画取り込み処理を実行するべく、撮像制御タスクの下でドライバ18cを起動する。ドライバ18cは、1/60秒毎に発生する垂直同期信号Vsyncに応答して、撮像面を露光し、これによって生成された電荷をラスタ走査態様で撮像面から読み出す。この結果、被写界を表す生画像データが、60fpsのフレームレートでイメージセンサ16から出力される。出力される生画像データは、各画素がR,GおよびBのいずれか1つの色情報を有する画像データに相当する。前処理回路20は、イメージセンサ16から出力された生画像データにディジタルクランプ,画素欠陥補正,ゲイン制御などの処理を施す。このような前処理を施された生画像データは、メモリ制御回路24を通してSDRAM26の生画像エリア26aに書き込まれる。後処理回路28は、生画像エリア26aに格納された生画像データをメモリ制御回路24を通して1/60秒毎に読み出し、読み出された生画像データに色分離,白バランス調整,YUV変換などの処理を施す。これによって生成されたYUV形式の画像データは、メモリ制御回路24を通してSDRAM26のYUV画像エリア26bに書き込まれる。LCDドライバ30は、YUV画像エリア26bに格納された画像データをメモリ制御回路24を通して繰り返し読み出し、読み出された画像データに基づいてLCDモニタ32を駆動する。この結果、被写界を表すリアルタイム動画像スルー画像がモニタ画面に表示される。キー入力装置40に向けて記録開始操作が行われると、CPU38は、記録処理を開始するべく、対応する命令をメモリI/F34に与える。メモリI/F34は、YUV画像エリア26bに格納された画像データを繰り返し読み出し、読み出された画像データを記録媒体36に保存する。キー入力装置40に向けて記録終了操作が行われると、CPU38は、記録処理を終了するべく、対応する命令をメモリI/F34に与える。メモリI/F34は、上述の動作を終了する。図3を参照して、撮像面には評価エリアEVAが割り当てられる。評価エリアEVAは水平方向および垂直方向の各々において16分割され、合計256個の分割エリアが撮像面にマトリクス状に配置される。前処理回路20は、評価エリアEVAに属する一部の生画像データを簡易的にYデータに変換し、変換されたYデータをAE/AF評価回路22に与える。AE/AF評価回路22は、与えられたYデータを分割エリア毎に積分し、合計256個の積分値を輝度評価値として作成する。AE/AF評価回路22はまた、与えられたYデータの高周波成分を分割エリア毎に積分し、合計256個の積分値をAF評価値として作成する。これらの積分処理は、垂直同期信号Vsyncが発生する毎に繰り返し実行される。この結果、256個の輝度評価値および256個のAF評価値が、垂直同期信号Vsyncに応答してAE/AF評価回路22から出力される。撮像条件は、垂直同期信号Vsyncが発生する毎に、以下の要領で調整される。また、以下の処理は、撮像制御タスクと並列する撮像条件調整タスクの下で、CPU38によって実行される。まず、AE/AF評価回路22から出力された256個の輝度評価値を参照したAE処理が実行される。これによって、適正EV値が算出され、算出された適正EV値を定義する絞り量および露光時間がドライバ18bおよび18cにそれぞれ設定される。この結果、スルー画像の明るさが適度に調整される。次に、既定のAF起動条件が満足されるか否かが、AE/AF評価回路22から出力された256個のAF評価値に基づいて判別される。AF処理は、否定的な判別結果に対応して中断され、肯定的な判別結果に対応して実行される。フォーカスレンズ12はAF処理によって合焦点に配置され、これによってスルー画像の鮮鋭度が向上する。後処理回路28は、図4に示すように構成される。上述のように、生画像データは、各画素がR,GおよびBのいずれか1つの色情報を有する画像データに相当する。色分離回路50は、このような生画像データを各画素がR,GおよびBの全ての色情報を有する画像データに変換する。変換された画像データは、白バランス調整回路52に与えられる。レジスタ52tには、白バランスを調整するための最適ゲインαsおよびβsが設定される。このうち、最適ゲインαsはアンプ52rに与えられ、最適ゲインβsはアンプ52bに与えられる。色分離回路50によって変換された画像データを形成するRの色情報つまりRデータはアンプ52rによって増幅され、同じ画像データを形成するBの色情報つまりBデータはアンプ52bによって増幅される。こうして、白バランスが調整された画像データが得られる。調整された白バランスを有する画像データの形式は、YUV変換回路54によってRGB形式からYUV形式に変換される。変換された画像データは、メモリ制御回路24に向けて出力される。また、色分離回路50によって変換された画像データのうち、Rデータは積分器56rに与えられ、Bデータは積分器56bに与えられ、そしてGの色情報つまりGデータは積分器56gに与えられる。積分器56r,56gおよび56bはそれぞれ、与えられたRデータ,GデータおよびBデータを図3に示す評価エリアEVAを形成する分割エリア毎に積分する。この積分処理もまた、垂直同期信号Vsyncが発生する毎に繰り返し実行される。この結果、256個のR評価値Σr,Σr,...が垂直同期信号Vsyncに応答して積分器56rから出力され、256個のG評価値Σg,Σg,...が垂直同期信号Vsyncに応答して積分器56gから出力され、そして256個のB評価値Σb,Σb,...が垂直同期信号Vsyncに応答して積分器56bから出力される。撮像条件調整タスクの下ではまた、こうして得られたR評価値Σr,G評価値ΣgおよびB評価値Σbを参照したAWB処理が、垂直同期信号Vsyncに応答して繰り返し実行される。レジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsはAWB処理によって繰り返し更新され、この結果、スルー画像の白バランスが継続的に調整される。AWB処理は、具体的には以下の要領で実行される。まず総和SUMΣr,SUMΣgおよびSUMΣbが0に設定される。次に、256個のR評価値Σr,Σr,...が積分器56rから取り込まれ、256個のG評価値Σg,Σg,...が積分器56gから取り込まれ、そして256個のB評価値Σb,Σb,...が積分器56bから取り込まれる。続いて、変数Kが1~256の各々に設定され、K番目の分割エリアに対応するR評価値Σr,G評価値ΣgおよびB評価値Σbによって定義される色が図5に示す白検出範囲DT1~DT3の少なくとも1つに属するか否かが判別される。そして、判別結果が肯定的であれば、K番目のR評価値Σrが総和SUMΣrに積算され、K番目のG評価値Σgが総和SUMΣgに積算され、そしてK番目のB評価値Σbが総和SUMΣbに積算される。図5において、白検出範囲DT1は、太陽光が照射された白色物体を表す物体像の色の近傍の色をカバーする範囲に相当する。また、白検出範囲DT2は、蛍光灯の光が照射された白色物体を表す物体像の色の近傍の色をカバーする範囲に相当する。さらに、白検出範囲DT3は、白熱灯の光が照射された白色物体を表す物体像の色の近傍の色をカバーする範囲に相当する。総和SUMΣrは、このような白検出範囲DT1~DT3の少なくとも1つに属するR評価値Σr,Σr,...の総和に相当する。同様に、総和SUMΣgは白検出範囲DT1~DT3に属するG評価値Σg,Σg,...の総和に相当し、総和SUMΣbは白検出範囲DT1~DT3に属するB評価値Σb,Σb,...の総和に相当する。最適ゲインαsおよびβsは、こうして得られた総和SUMΣr,SUMΣgおよびSUMΣbを数1に適用することによって算出される。算出された最適ゲインαsおよびβsは、白検出範囲DT1~DT3の少なくとも1つに属する色を加色法で混合して得られる色を白色に変換するためのゲインに相当する。[数1]αs=SUMΣg/SUMΣrβs=SUMΣg/SUMΣb数1に従う演算処理は、垂直同期信号Vsyncに応答して繰り返し実行される。1回目の演算処理が完了すると、算出された最適ゲインαsおよびβsに基づいて肌色ゲインαskinおよびβskinが初期設定される。肌色ゲインαskinは最適ゲインαsのK1倍の値を示し、肌色ゲインβskinは最適ゲインβsのK2倍の値を示す。ここで、K1およびK2はいずれも定数である。また、肌色ゲインαskinおよびβskinは、肌色を白色に変換するためのゲインに相当する。肌色ゲインαskinおよびβskinの初期設定が完了すると、数1に従って算出された最適ゲインαsおよびβsがレジスタ52tに設定される。さらに、同じ最適ゲインαsおよびβsがバックアップゲインαbkおよびβbkとして退避される。バックアップゲインαbkおよびβbkはそれぞれ、レジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsと常に一致する。数1に従う2回目以降の演算処理の後は、白検出範囲DT1~DT3の少なくとも1つに属する色を有する物体が人肌である可能性をLとして算出する処理が実行される。可能性Lは以下の要領で算出される。まず、肌色ゲインαskinと最適ゲインαsとの差分の絶対値がΔαとして算出され、肌色ゲインβskinと最適ゲインβsとの差分の絶対値がΔβとして算出される。次に、座標αskin,βskinから座標αs,βsまでの距離を示すDが、数2に従って算出される。[数2]D=√Δα2Δβ2算出された距離Dが最大値Dmaxを上回れば、可能性Lは0に設定される。また、算出された距離Dが最小値Dminを下回れば、可能性LはLmaxに設定される。さらに、算出された距離Dが最大値Dmax以下でかつ最小値Dmin以上であれば、可能性Lは数3に従って算出される。[数3]L={1-D-Dmin/Dmax-Dmin}/100したがって、可能性Lは、距離Dに対して図6に示す特性を示す。図6によれば、可能性Lは、距離Dが最小値Dminを下回る範囲において100を示し、距離Dが最小値Dminから増大するとともに0まで減少し、そして距離Dが最大値Dmaxを上回る範囲において0を維持する。算出された可能性Lが0を上回るとき、最適ゲインαsおよびβsは数4に従って補正される。[数4]αs={LαbkLmax-Lαs}/Lmaxβs={LβbkLmax-Lβs}/Lmax補正された最適ゲインαsおよびβsの値は、可能性Lに対して図7に示す特性を示す。つまり、補正された最適ゲインαsおよびβsの値は、可能性Lが増大するほどバックアップゲインαbkおよびβbkに近づく。レジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsならびにバックアップゲインαbkおよびβbkは、こうして補正された最適ゲインαsおよびβsによって更新される。したがって、人肌が被写界に出現したときは、レジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsの変動量が抑制される。一方、算出された可能性Lが0であれば、数4に従う最適ゲインαsおよびβsの補正処理に代えて、肌色ゲインαskinおよびβskinの更新処理が実行される。上述と同様、肌色ゲインαskinは数1に従って算出された最適ゲインαsのK1倍に設定され、肌色ゲインβskinは数1に従って算出された最適ゲインβsのK2倍に設定される。また、レジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsならびにバックアップゲインαbkおよびβbkは、数1に従って算出された最適ゲインαsおよびβsによって更新される。つまり、座標αskin,βskinおよびαs,βsが図8Aに示す位置関係にあるとき=距離Dが最大値Dmax以下のときは、最適ゲインαsおよびβsが数4に従って補正される。加えて、補正後の最適ゲインαsおよびβsが、レジスタ52tに設定されるとともに、バックアップゲインαbkおよびβbkとして退避される。これに対して、座標αskin,βskinおよびαs,βsが図8Bに示す位置関係にあるとき=距離Dが最大値Dmaxを上回るときは、数1に従って算出された最適ゲインαsおよびβsに基づいて肌色ゲインαskinおよびβskinが更新される。加えて、数1に従って算出された最適ゲインαsおよびβsが、レジスタ52tに設定されるとともに、バックアップゲインαbkおよびβbkとして退避される。可能性Lが図9に示す要領で変化したとき、肌色ゲインαskinおよびβskin,最適ゲインαsおよびβs,レジスタ52tの設定,バックアップゲインαbkおよびβbkは、以下の要領で更新される。算出された可能性Lが0であれば、数1に従って算出された最適ゲインαsおよびβsに基づいて肌色ゲインαskinおよびβskinが更新される。さらに、数1に従って算出された最適ゲインαsおよびβsが、レジスタ52tに設定され、バックアップゲインαbkおよびβbkとして退避される。算出された可能性Lが55であれば、肌色ゲインαskinおよびβskinの更新が中断される。最適ゲインαsおよびβsの値がバックアップゲインαbkおよびβbkの値を参照して補正され、レジスタ52tには補正された最適ゲインαsおよびβsが設定される。バックアップゲインαbkおよびβbkは、補正された最適ゲインαsおよびβsによって更新される。なお、算出された可能性Lが100を示すときは、可能性Lが55のときと同様の処理が実行される。ただし、数4から分かるように、可能性Lが100を示すときは、補正された最適ゲインαsおよびβsの値はバックアップゲインαbkおよびβbkの値と一致する。このため、補正された最適ゲインαsおよびβsをレジスタ52tに設定したりバックアップゲインαbkおよびβbkとして退避させる処理は実質的に無意味となる。このように、人肌が出現したときに最適ゲインαsおよびβsの値をバックアップゲインαbkおよびβbkの値に近づけることで、人肌の出現に起因する白バランスの変動が抑制される。また、可能性Lが0であるときに肌色ゲインαskinおよびβskinを更新することで、光源の変化に起因する可能性Lの算出精度の低下を防止することができる。CPU38は、図10に示す撮像制御タスクおよび図11~図14に示す撮像条件調整タスクを含む複数のタスクをマルチタスクOSの制御の下で並列的に実行する。なお、これらのタスクに対応する制御プログラムは、フラッシュメモリ42に記憶される。図10を参照して、ステップS1では動画取り込み処理を実行する。これによって、スルー画像がLCDモニタ32に表示される。ステップS3では記録開始操作が行われたか否かを判別し、判別結果がNOからYESに更新されるとステップS5に進む。ステップS5では、記録処理を開始するべく、対応する命令をメモリI/F34に与える。メモリI/F34は、YUV画像エリア26bに格納された画像データをメモリ制御回路24を通して繰り返し読み出し、読み出された画像データを記録媒体36に保存する。ステップS7では記録終了操作が行われたか否かを判別し、判別結果がNOからYESに更新されるとステップS9に進む。ステップS9では、記録処理を終了するべく、対応する命令をメモリI/F34に与える。メモリI/F34は、上述の動作を終了する。ステップS9の処理が完了すると、ステップS3に戻る。図11を参照して、ステップS11では、フォーカスレンズ12を初期位置に配置し、絞り機構14の開放量を初期値に調整し、撮像面の露光時間を基準値に設定する。ステップS11ではさらに、ステップS23のAWB処理において参照されるフラグFLGwbを0に設定する。なお、フラグFLGwbは上述した数1に従う演算処理の実行回数を識別するためのフラグであり、実行回数が0回のときに0を示す一方、実行回数が1回以上のときに1を示す。ステップS13では、垂直同期信号Vsyncが発生したか否かを繰り返し判別する。判別結果がNOからYESに更新されるとステップS15に進み、AE/AF評価回路22から出力された256個の輝度評価値および256個のAF評価値を取り込む。ステップS17では、取り込まれた輝度評価値に基づくAE処理を実行する。この結果、スルー画像の明るさが適度に調整される。ステップS19では、AF起動条件が満足されるか否かをステップS15で取り込まれたAF評価値に基づいて判別する。判別結果がNOであればそのままステップS23に進み、判別結果がYESであればステップS21のAF処理を経てステップS23に進む。AF処理はステップS15で取り込まれたAF評価値に基づいて実行され、この結果、スルー画像の鮮鋭度が向上する。ステップS23では、図12~図14に示すサブルーチンに従ってAWB処理を実行する。この結果、スルー画像の白バランスが的確に調整される。AWB処理が完了すると、ステップS13に戻る。図12を参照して、ステップS31では、最適ゲインαsおよびβsを算出するべく、ゲイン算出処理を実行する。算出された最適ゲインαsおよびβsは、白検出範囲DT1~DT3の少なくとも1つに属するR評価値Σr,G評価値ΣgおよびB評価値Σbを加色法で混合したときに得られる色を白色に変換するためのゲインに相当する。ステップS33では、フラグFLGwbが0を示すか否かを判別する。判別結果がYESであれば、ステップS35でフラグFLGwbを1に更新し、ステップS37でゲインαskinおよびβskinを設定ないし更新する。肌色ゲインαskinは最適ゲインαsのK1倍の値を示し、肌色ゲインβskinは最適ゲインβsのK2倍の値を示す。ここでK1およびK2はいずれも定数であり、肌色ゲインαskinおよびβskinは肌色を白色に変換するためのゲインに相当する。ステップS33の判別結果がNOであれば、ステップS39で可能性算出処理を実行する。これによって算出される可能性Lは、白検出範囲に属する色を有する物体が人肌である可能性に相当する。ステップS41では算出された可能性Lが0であるか否かを判別し、判別結果がYESであればステップS37で肌色ゲインαskinおよびβskinを更新する一方、判別結果がNOであればステップS43に進む。ステップS43では、上述した数4に従って最適ゲインαsおよびβsを補正する。最適ゲインαsおよびβsは、可能性Lが増大するほどバックアップゲインαbkおよびβbk=現時点でレジスタ52tに設定されている最適ゲインαsおよびβsに近づく。ステップS37またはS43の処理が完了すると、白バランス調整回路52を形成するレジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsを更新する。ステップS37からステップS45に移行したときは、ステップS31で算出された最適ゲインαsおよびβsがレジスタ52tに設定される。一方、ステップS43からステップS45に移行したときは、ステップS43で補正された最適ゲインαsおよびβsがレジスタ52tに設定される。ステップS47では、レジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsによってバックアップゲインαbkおよびβbkを更新する。この結果、バックアップゲインαbkおよびβbkはそれぞれ、レジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsと常に一致する。ステップS47の処理が完了すると、上階層のルーチンに復帰する。ステップS31のゲイン算出処理は、図13に示すサブルーチンに従って実行される。まずステップS51で、総和SUMΣr,SUMΣgおよびSUMΣbを0に設定する。ステップS53では、256個のR評価値Σr,Σr,...を積分器56rから取り込み、256個のG評価値Σg,Σg,...を積分器56gから取り込み、そして256個のB評価値Σb,Σb,...を積分器56bから取り込む。ステップS55では変数Kを1に設定し、ステップS57ではK番目の分割エリアに対応するR評価値Σr,G評価値ΣgおよびB評価値Σbによって定義される色が白検出範囲DT1~DT3の少なくとも1つに属するか否かを判別する。判別結果がNOであればそのままステップS61に進み、判別結果がYESであればステップS59の処理を経てステップS61に進む。ステップS59では、K番目のR評価値Σrを総和SUMΣrに積算し、K番目のG評価値Σgを総和SUMΣgに積算し、そしてK番目のB評価値Σbを総和SUMΣbに積算する。ステップS61では変数Kが256を上回るか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS63で変数KをインクリメントしてからステップS57に戻る一方、判別結果がYESであればステップS65で上述の数1に従って最適ゲインαsおよびβsを算出する。ステップS65の処理が完了すると、上階層のルーチンに復帰する。図12に示すステップS39の可能性算出処理は、図14に示すサブルーチンに従って実行される。ステップS71では、肌色ゲインαskinと最適ゲインαsとの差分の絶対値をΔαとして算出する。ステップS73では、肌色ゲインβskinと最適ゲインβsとの差分の絶対値をΔβとして算出する。ステップS75では、上述した数2に従って、座標αskin,βskinから座標αs,βsまでの距離をDとして算出する。ステップS77では算出された距離Dが最大値Dmaxを上回るか否かを判別し、ステップS79では算出された距離Dが最小値Dminを下回るか否かを判別する。ステップS77の判別結果がYESであればステップS81に進み、可能性Lを0に設定する。ステップS79の判別結果がYESであればステップS83に進み、可能性Lを100に設定する。ステップS77の判別結果およびステップS79の判別結果のいずれもNOであれば、上述の数3に従って可能性Lを算出する。ステップS81,S83またはS85の処理が完了すると、上階層のルーチンに復帰する。以上の説明から分かるように、白バランス調整回路52は、色分離回路50から繰り返し出力される画像データの白バランスをレジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsを参照して調整する。CPU38は、白バランス調整回路52から出力された画像データのうち白検出範囲DT1~DT3に属する色を示す部分画像データに基づいて、最適ゲインαsおよびβsを算出する。CPU38はまた、この部分画像データが人肌を表す画像データである可能性を、算出された最適ゲインαsおよびβsに基づいて検出する。算出された最適ゲインαsおよびβsの値は、検出された可能性の値の増大に伴ってバックアップゲインαbkおよびβbk=現時点でレジスタ52tに設定されている最適ゲインαsおよびβsに近づけられる。こうして補正された値を示す最適ゲインαsおよびβsは、レジスタ52tに設定するとともに、バックアップゲインαbkおよびβbkとして退避される。最適ゲインαsおよびβsは、白検出範囲DT1~DT3に属する色を示す部分画像データに基づいて算出され、この部分画像データが人肌を表す画像データである可能性は算出された最適ゲインαsおよびβsに基づいて検出される。最適ゲインαsおよびβsの値は、検出された可能性の値が増大するほど、レジスタ52tに設定済みの最適ゲインαsおよびβsつまり前回の最適ゲインαsおよびβsに近づけられる。レジスタ52tに設定された最適ゲインαsおよびβsは、こうして補正された最適ゲインαsおよびβsによって更新され、繰り返し取り込まれる被写界像の白バランスは更新された最適ゲインαsおよびβsを参照して調整される。これによって、人肌の出現に起因する白バランスの変動を抑制することができ、白バランスの調整性能が向上する。なお、この実施例では、マルチタスクOSおよびこれによって実行される複数のタスクに相当する制御プログラムは、フラッシュメモリ42に予め記憶される。しかし、図15に示すように通信I/F44をディジタルカメラ10に設け、一部の制御プログラムを内部制御プログラムとしてフラッシュメモリ42に当初から準備する一方、他の一部の制御プログラムを外部制御プログラムとして外部サーバから取得するようにしてもよい。この場合、上述の動作は、内部制御プログラムおよび外部制御プログラムの協働によって実現される。また、この実施例では、CPU38によって実行される処理を上述の要領で複数のタスクに区分するようにしている。しかし、各々のタスクをさらに複数の小タスクに区分してもよく、さらには区分された複数の小タスクの一部を他のタスクに統合するようにしてもよい。また、各々のタスクを複数の小タスクに区分する場合、その全部または一部を外部サーバから取得するようにしてもよい。"