JP2014090410A - ホワイトバランス調整方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、ホワイトバランス調整方法を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明に係るホワイトバランス調整方法は、画素配置方式がＢＧｂ／ＧｒＲ形式であるＲａｗ画像をロードするステップと、Ｒａｗ画像からＢ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得するステップと、全ての画素のカラースケール値を所定間隔で複数のグループに分けて、各々のグループの全てのカラースケール値に対応する画素個数を記録して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各々のグループの累計比例を獲得するステップと、累計比例を所定の最小値及び所定の最大値と比較して、最大値より大きいか等しい累計比例及び最小値より小さいか等しい累計比例を獲得して、参考白及び参考黒を獲得するステップと、参考白及び参考黒に基づいて、改めて量化してホワイトバランスを調整したカラースケール値を獲得するステップと、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理技術に関するものであり、特にホワイトバランス調整方法に関するものである。

物体から反射する色は光源の色によって定まるが、人の脳はこのような色彩変化を検出して補正することができるので、晴天、曇天、電球、蛍光灯下の色変化に適応することができるが、肉眼では白色が自然に見えていても、カメラで撮影すると不自然な色あいに写る。例えば、電球を照明光源とする部屋で写真を撮ると、写真の色は黄色がかった不自然な色に写る。

ホワイトバランスは、カメラにおいて、さまざまな色温度の光源のもとで、白色を正確に白く映し出すように補正する機能である。ホワイトバランスが取れていないと、肉眼では色合いが自然に見えていても、カメラで撮影すると不自然な色あいに写る。

従来の技術において、色ヒストグラムストレッチング（Ｃｏｌｏｒ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｓｔｒｅｔｃｈｉｎｇ，ＣＨＳ）方法は、画像ホワイトバランスを調整するために用いられ、ホワイトバランスが取れていないＲＧＢの３つのチャンネルのヒストグラムを改めて０〜２５５の範囲に量化する。しかし、調整結果はこの方法に小さい誤差があり且つリアルタイムの特性を有すると発見した。なお、色ヒストグラムストレッチング方法は、光源中の参考黒及び参考白を評価するために、より大きな格納空間を必要とする。

本発明の目的は、上記の課題を解決し、メモリの格納空間を少なく占用することができるホワイトバランス調整方法を提供することである。

本発明に係るホワイトバランス調整方法は、Ｒａｗ画像をロードするステップであって、Ｒａｗ画像の画素配置方式はＢＧｂ／ＧｒＲ形式である、ステップと、Ｒａｗ画像からＢ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルを抽出し、且つ対応するチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得するステップと、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの全ての画素のカラースケール値を別々に走査して、所定間隔でカラースケール値を複数のグループに分けて、各々のグループの全てのカラースケール値に対応する画素個数を記録して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各々のグループの累計比例を獲得するステップと、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒの各々のチャンネルの累計比例を所定の最小値及び所定の最大値と比較して、最大値より大きいか等しい累計比例及び最小値より小さいか等しい累計比例を獲得するステップであって、最大値より大きいか等しい累計比例に対応する全てのグループのカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値より小さいか等しい累計比例に対応する全てのグループのカラースケール値の平均値は参考黒である、ステップと、獲得した参考白及び参考黒に基づいて、色ヒストグラムストレッチング方法を採用して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルのカラースケール値を改めて量化してホワイトバランスを調整したカラースケール値を獲得するステップと、を備える。

従来の技術と比べると、本発明のホワイトバランス調整方法は、Ｒ、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒチャンネルの全てのカラースケール値の累計比例を格納せず、所定間隔でカラースケール値をグループに分けてから格納するので、メモリの格納空間を少なく占用する。

本発明の実施形態に係るホワイトバランス調整方法のフローチャートである。 Ｒａｗ画像の画素配置の概略図である。 本発明の実施形態に係るホワイトバランス調整方法及び従来の技術に係る色ヒストグラムストレッチング方法により要求される記憶空間の概略図である。

図１を参照すると、本発明の実施形態に係わるホワイトバランス調整方法は、以下のステップを備える。

ステップＳ１：Ｒａｗ画像をロードする。Ｒａｗ画像の画素配置方式は、ＢＧｂ／ＧｒＲ形式である。

ステップＳ２：Ｒａｗ画像からＢ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルを抽出し、且つ対応するチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得する。

ステップＳ３：Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの全ての画素のカラースケール値を別々に走査して、所定間隔でカラースケール値を複数のグループに分けて、各々のグループの全てのカラースケール値に対応する画素個数を記録して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各々のグループの累計比例を獲得する。

ステップＳ４：Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒの各々のチャンネルの累計比例を所定の最小値及び所定の最大値と比較して、最大値より大きいか等しい累計比例及び最小値より小さいか等しい累計比例を獲得する。最大値より大きいか等しい累計比例に対応する全てのグループのカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値より小さいか等しい累計比例に対応する全てのグループのカラースケール値の平均値は参考黒である。

ステップＳ５：獲得した参考白及び参考黒に基づいて、色ヒストグラムストレッチング（ＣＨＳ）方法を適用して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルのカラースケール値を改めて量化してホワイトバランスを調整したカラースケール値を獲得する。

図２を参照すると、ステップＳ１において、Ｒａｗ画像（英語でＲａｗは「生」、「未加工」を意味するので、Ｒａｗ画像はイメージセンサーによって光信号をデジタル信号に変換してなる画像データのことである）は複数の画素（ｐｉｘｅｌ）からなり、イメージセンサーの表面を覆うカラーフィルターによって図２に示すベイヤーパターン（Ｂａｙｅｒ Ｐａｔｔｅｒｎ）を得ることができる。奇数行の画素配置がＢＧＢＧＢＧである場合、偶数行の画素配置はＧＲＧＲＧＲであり、又は奇数行の画素配置がＧＲＧＲＧＲである場合、偶数行の画素配置はＢＧＢＧＢＧであり、ＧｂはＢＧＢＧの中のＧを代表し、ＧｒはＧＲＧＲの中のＧを代表する。

ステップＳ２において、複数の画素を別々に走査して、Ｂチャンネルの全ての画素のカラースケール値、Ｇｂチャンネルの全ての画素のカラースケール値、Ｇｒチャンネルの全ての画素のカラースケール値及びＲチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得する。

Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルにおいて、先ずどのチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得するかは特別に限定されなく、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの順序であってもよく、Ｒ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｂチャンネルの順序であってもよく、又は他の順序であってもよい。

画素毎に８ｂｉｔｓで表示すると、カラースケール値の範囲は０〜２５５であり、画素毎に１０ｂｉｔｓで表示すると、カラースケール値の範囲は０〜１０２３である。画素のカラースケール値の範囲は０〜２^ｎ−１であり、ｎは画素のビットナンバーである。

ステップＳ３において、先ずＲチャンネルの全ての画素のカラースケール値を走査して、全てのカラースケール値に対応する画素個数を記録することができ、例えば、カラースケール値が５０である画素個数は２００００であり、カラースケール値が１００である画素個数は３８０００であり、カラースケール値が２００である画素個数は４００００であるなどのデータを記録する。

累計比例の計算方法を説明すると、例えば、Ｒａｗ画像の総括的な画素個数が９７６×１２９６であって、Ｒチャンネルにおけるカラースケール値が１である画素個数は１００００であり、カラースケール値が２である画素個数は５０００であり、カラースケール値が３である画素個数は１００００であると、カラースケール値が３である時の累計比例は（１００００＋５０００＋１００００）／（９７６×１２９６）＝０．０１９８であり、累計比例０．０１９８はカラースケール値３に対応する。明細書中の画素個数は便利に説明するために例を挙げたので、必ずしも正確ではない。

本実施形態に係る累計比例は、１つのカラースケール値の累計比例ではなく、所定間隔内の全てのカラースケール値の累計比例であり、所定間隔の範囲はカラースケール値の範囲と同じであり、且つ所定間隔は１より大きい。本実施形態において、所定間隔がＩｔｖである場合、各々のチャンネルの全ての画素のカラースケール値は（２^ｎ−１）／Ｉｔｖ個のグループに分けられ、従って（２^ｎ−１）／Ｉｔｖ個の累計比例を獲得できる。

もし、所定間隔が５であると、カラースケール値が０〜４の範囲にある画素を同じグループに属させ、カラースケール値が５〜９の範囲にある画素を同じグループに属させ、カラースケール値が１０〜１４の範囲にある画素を同じグループに属させるように類推する。例えば、カラースケール値が４である累計比例は、カラースケール値が０〜４の範囲にある全ての画素の個数とＲａｗ画像の総括的な画素個数の比値であり、カラースケール値が９である累計比例は、カラースケール値が０〜９の範囲にある全ての画素の個数とＲａｗ画像の総括的な画素個数の比値であり、換言すると、各々の累計比例は所定間隔内の１つのグループのカラースケール値と対応する。

このように類推して、同じ方法でＢ、Ｇｂ、Ｇｒチャンネルの所定間隔内のカラースケール値の累計比例を獲得する。

Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルのカラースケール値の累計比例を獲得することは、前後順序がない。

ステップＳ４において、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各自の最小値及び最大値は使用者が自分で決定し、異なるチャンネルの最大値及び最小値は別々に同じであるか又は異なることができる。

本実施形態において、各々のチャンネルの所定の最小値は全て０．０１であり、所定の最大値は全て０．９９である。

ステップＳ４において、Ｒチャンネルの全ての累計比例を最大値及び最小値と比較して、最小値より小さいか等しい全ての累計比例及び最大値より大きいか等しい全ての累計比例を獲得することができ、最大値より大きいか等しい累計比例に対応する全てのグループ内のカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値より小さいか等しい累計比例に対応する全てのグループ内のカラースケール値の平均値は参考黒である。

このように類推して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒチャンネルに対して、Ｒチャンネルと同じ方法を採用して、各自の累計比例を利用して、対応するチャンネルの参考白及び参考黒を獲得する。

ステップＳ５において、Ｒａｗ画像の画素毎に参考白及び参考黒に基づいて調整し、ホワイトバランスを調整した画素のカラースケール値は以下の数式で表示される。

ここで、ＣはＲａｗ画像の各々の画素の原始カラースケール値を表示し、Ｈは参考白を表示し、Ｌは参考黒を表示し、Ｍは２５５又は１０２３であり、例えば、Ｒチャンネルのワイトバランスを調整した画素のカラースケール値を計算する場合、Ｈ、ＬはＲチャンネルの対応する値を採用しなければならない。

Ｒチャンネルと同様に、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒチャンネルの参考白及び参考黒に基づいて対応するチャンネルのホワイトバランスを調整した色ヒストグラムを獲得する。

本実施形態に係るホワイトバランス調整方法は、Ｒ、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒチャンネルの全てのカラースケール値の累計比例を格納せず、所定間隔でカラースケール値をグループに分けてから格納するので、メモリの格納空間を少なく占用する。

図３に示されたように、所定間隔が２である場合、本実施形態に係るホワイトバランス調整方法が必要とする格納空間は、従来の技術のホワイトバランス調整方法が必要とする格納空間の１／２であり、所定間隔が８である場合、本実施形態に係るホワイトバランス調整方法が必要とする格納空間は、従来の技術のホワイトバランス調整方法が必要とする格納空間の１／８であり、本実施形態に係るホワイトバランス調整方法が必要とする格納空間は、従来の技術のホワイトバランス調整方法が必要とする格納空間より遥かに小さい。

以上、本発明を実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々変更可能であることは勿論であって、本発明の技術的範囲は、添付の特許請求の範囲から決まる。

Claims (5)

1. Ｒａｗ画像をロードするステップであって、前記Ｒａｗ画像の画素配置方式はＢＧｂ／ＧｒＲ形式である、ステップと、
   前記Ｒａｗ画像からＢ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルを抽出し、且つ対応するチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得するステップと、
   前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの全ての画素のカラースケール値を別々に走査して、所定間隔でカラースケール値を複数のグループに分けて、各々のグループの全てのカラースケール値に対応する画素個数を記録して、前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各々のグループの累計比例を獲得するステップと、
   前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒの各々のチャンネルの累計比例を所定の最小値及び所定の最大値と比較して、最大値より大きいか等しい累計比例及び最小値より小さいか等しい累計比例を獲得するステップであって、最大値より大きいか等しい累計比例に対応する全てのグループのカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値より小さいか等しい累計比例に対応する全てのグループのカラースケール値の平均値は参考黒である、ステップと、
   獲得した参考白及び参考黒に基づいて、色ヒストグラムストレッチング方法を採用して、前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルのカラースケール値を改めて量化してホワイトバランスを調整したカラースケール値を獲得するステップと、
   を備えることを特徴とするホワイトバランス調整方法。
2. 前記最小値は全て０．０１であり、前記最大値は全て０．９９であることを特徴とする請求項１に記載のホワイトバランス調整方法。
3. 前記画素のカラースケール値の範囲は０〜２^ｎ−１であり、ｎは画素のビットナンバーであることを特徴とする請求項１に記載のホワイトバランス調整方法。
4. 前記所定間隔は、１より大きく且つ２^ｎ−１より小さい整数であることを特徴とする請求項３に記載のホワイトバランス調整方法。
5. 前記色ヒストグラムストレッチング方法によってホワイトバランスを調整した画素のカラースケール値は、以下の数式によって表示され、
   ここで、ＣはＲａｗ画像の各々の画素の原始カラースケール値を表示し、Ｈは参考白を表示し、Ｌは参考黒を表示し、Ｍは２５５又は１０２３であることを特徴とする請求項１に記載のホワイトバランス調整方法。