ビデオカメラのホワイトバランスの補正方法
【課題】 入力の映像信号へのホワイトバランス（白均衡）の補正時、各単位セルに蓄積データの混色データの正否を判断後に、その結果を補正過程で反映するビデオカメラの白均衡の補正方法の提供。
【解決手段】 白均衡の補正方法で（Ａ）捕捉の１画面分の映像を64個の単位セルに区分し、各セル単位で色差信号の蓄積段階と、（Ｂ）前記蓄積の各単位セルのデータが黒体輻射曲線を含む所定の領域内に存在か否かから有効セルの抽出段階と、（Ｃ）段階Ｂから抽出の有効セルが有するAFデータ量が有する有効データとしての加重値と、隣接セル間の相関図が有する有効データとしての加重値を綜合して、最終加重値を算出後にこれを予決定の基準値との比較結果で当該セルのデータが単色か混色かの判断段階と、（Ｄ）段階Ｃで前記有効セルのデータが混色との判定時には当該セルを排除のまま、白均衡補正の実行段階と、（Ｅ）段階Ｃで前記有効セルのデータが単色との判定時には当該セルを適用して、白均衡の補正実行の段階、とを含む。
【解決手段】 白均衡の補正方法で（Ａ）捕捉の１画面分の映像を64個の単位セルに区分し、各セル単位で色差信号の蓄積段階と、（Ｂ）前記蓄積の各単位セルのデータが黒体輻射曲線を含む所定の領域内に存在か否かから有効セルの抽出段階と、（Ｃ）段階Ｂから抽出の有効セルが有するAFデータ量が有する有効データとしての加重値と、隣接セル間の相関図が有する有効データとしての加重値を綜合して、最終加重値を算出後にこれを予決定の基準値との比較結果で当該セルのデータが単色か混色かの判断段階と、（Ｄ）段階Ｃで前記有効セルのデータが混色との判定時には当該セルを排除のまま、白均衡補正の実行段階と、（Ｅ）段階Ｃで前記有効セルのデータが単色との判定時には当該セルを適用して、白均衡の補正実行の段階、とを含む。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ビデオカメラのホワイトバランスの補正方法に係り、特に入力される映像信号に対するホワイトバランスの補正時、各々の単位セルに蓄積されたデータが混色データであるかどうかを判断した後、その結果を補正過程において反映することにより、ホワイトバランスの補正がよリ正確に行われることができるようにするビデオカメラのホワイトバランスの補正方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般的に、ビデオカメラは捕捉された色相により、白黒ビデオカメラと、カラービデオカメラとに区分され、更に用途により記録／保管用（一般家庭用と専門放送用）と、監視用とに区分されることができる。この中で記録／保管用のビデオカメラは、言わばカムコーダ(Camcorder) とも呼ばれるが、通常、カムコーダとする場合にはカメラ部と、録画／再生部と、モニター部が単一のケース内に具備されていることを称する一方、監視用のビデオカメラのシステムにおいては、カメラ部が録画／再生部やモニター部と別々に構成されている。従って、前記のような監視用のシステムにおいて、ビデオカメラというのは、録画／再生部やモニター部を制外し、ただカメラのみを指称する用語で使用される場合が多い。以下、本明細書において“ビデオカメラ”というのは、記録保管用のカラービデオカメラ即ち、カラーカムコーダのカメラ部と、監視用のカラービデオカメラとを通称する用語で使用する。
【０００３】一方、ビデオカメラの映像捕捉素子から提供されるビデオ信号は、以後にいろんな信号処理、例えば、自動焦点(Automatic Focus；以下、簡単に“AF”と称する）調整やブルミング(B1ooming)防止処理などを経て、モニター及びVCR で出力されるが、かかる信号処理内容中にホワイトバランスの補正処理が包含されている。
【０００４】ホワイトバランス(White Ba1ance）の補正処理に関する先行技術文献として、米国特許番号4,736,241 号（特許日:1988 年４月５日）がある。前記米国特許文献においては、ビデオカメラの映像捕捉素子から提供された色差信号で照明光源の色温度の変化を検出し、前記検出信号に基づき、赤信号と青信号を処理することによりホワイトバランスを自動で調節するハードウェアの構成が開始されている。
【０００５】このようにビデオカメラにおけるホワイトバランスの補正というのは、全画面に対する色差信号であるR-Y,B-Y の平均値がゼロになるように赤色利得(red gain)と、青色利得(b1ue gain）を自動で調定する機能を言う。説明を敷えんすると、人間の目は色温度の変化例えば、秋の空の青い光源から夕やけの赤い光源への変化などにかかわらず、白い色の被写体を正確に同一な白い色に区別することができる。しかし、電気信号を使用するビデオカメラは、前記のような人問の目の順応効果を提供できない。即ち、3000[ °k]の照明下でビデオカメラを介して、白い色の被写体を撮影した後、このように撮影された被写体がモニター上で白い色を示すように赤色利得及び青色利得を調整した状態で更に被写体の周りの照明を50O0[ °k]に換え、同一な被写体を撮影すると、モニターの画面に出力される被写体は白い色ではない青い色を示す。このようなビデオカメラの盲点を直すための方便がホワイトバランスの補正機能である。
【０００６】一方、ホワイトバランスの補正をソフトウェア式で処理する従来の方法は捕捉された１画面分のデータを所定の個数の単位セルに分割した状態において、各々の単位セル別に色差信号を蓄積した後に黒体輻射曲線を用いて有効セルを選別し、このように選別された有効セルの色差信号の平均値がゼロになるようにする。しかし、前述したように従来のビデオカメラにおけるホワイトバランスの補正方法によれば、有効だと判定されたセル色相が単色であるか混色であるかを区分せず、ホワイトバランスの補正を実行するので処理結果が正確できない問題がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】したがって、本発明は前述した問題点を解決するために案出されたもので、本発明の目的は画面を多数個に分割して構成される各々の単位セルについて、自動焦点データまたは隣接セルの相関図に基づき、その構成の色相の単色／混色を区別した後にその結果を補正過程において反映することにより、ホワイトバランスの補正処理がより正確に行われることができるようにするビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前述した目的を達成するための本発明は、画面の色差信号の平均値がゼロになるように捕捉された映像信号の赤色利得及び青色利得を調整するホワイトバランスの補正方法において、（Ａ）前記捕捉された１画面分の映像を所定の個数の単位セルに区分し、前記区分された各々のセルの単位で色差信号を蓄積する段階と、（Ｂ）前記蓄積された各々の単位セルのデータがホワイトバランスの補正に適用可能なデータであるかどうかに基づき、有効セルを抽出する段階と、（Ｃ）前記段階Ｂから抽出された有効セルのデータが単色データであるか混色データであるかを判断する段階と、（Ｄ）前記段階Ｃにおいて前記有効セルのデータが混色データであると判定された場合には当該セルを排除させたまま、ホワイトバランスの補正を実行する段階と、（Ｅ）前記段階Ｃにおいて前記有効セルのデータが単色データであると判定された場合には当該セルを適用して、ホワイトバランスの補正を実行する段階とを含むことを特徴とする。
【０００９】前述した構成において、各々の単位セルに蓄積されたデータがホワイトバランスの補正に必要なデータであるかどうかに対する判断は、前記蓄積されたデータが黒体輻射曲線を包含する所定の領域内に存在されるかどうかに基づいて行われることができる。そして、前記段階Ｃにおいての単色データであるかどうかに対する判断は、当該セルが有するAFデータ量または、当該セルに隣接したセルが有する相関図に基づいて行われることができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下添付した図面を参照して、本発明の良好な実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法について詳細に説明する。図１は、本発明が適用されることができるビデオカメラの概略的なブロック構成図である。図１に示すように、本発明によるビデオカメラは、レンズ（図示せず）から入って来る光を電気信号に変換させる映像捕捉部10と、映像捕捉部10によって捕捉されたアナログビデオ信号を対応されるディジタルビデオ信号に変換するA/D 変換部20と、ディジタルビデオ信号を１フレームまたは、１フィールドの画面単位で貯蔵するメモリー部30と、メモリー部30に対するディジタルビデオ信号の記入及び読出を制御するメモリー制御部60と、メモリー部30から読出されたディジタル形態のビデオ信号をアナログ形態のビデオ信号に変換し出力するD/A 変換部50と、ホワイトバランスの補正は勿論、ビデオカメラの動作を総括制御するマイクロコンピューター40とから構成される。前述した構成において、映像捕捉部10は、電荷結合素子(Charge Coup1ed Device）で良好に具現されることができる。そして、以下においてはメモリー部30に１フィールドの画面単位が貯蔵されることとして説明を進める。
【００１１】図２は、本発明の一つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートであり、図３は本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法において、有効セルを抽出するために利用される黒体輻射曲線を示す図である。図５は本発明のホワイトバランスの補正方法を説明するための１フィールド分の画面構成例示図である。図２に示すように、本発明の一つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法によると、まず、段階Ｓ10では、ビデオカメラの映像捕捉部10によって捕捉された後に、A/D 変換部20によってディジタル形態に変換されたビデオ信号から各フィールド別に輝度信号Ｙと、色差信号R-Y,B-Y を抽出する。ビデオカメラにおいて輝度信号ｙと、色差信号R-Y,B-Y は、全て１フィールドという期間の間蓄積された後に、次の１フィールド分が入力される時読まれることになるが、この過程において、図５に示すように全画面が所定の個数、例えば64個の単位セルに分割され、このように分割された各単位セル別に色差信号R-Y,B-Y が蓄積された後に読まれることになる。
【００１２】段階Ｓ20においては、段階Ｓ10から読まれた各単位セルのデータがホワイトバランスの補正に必要な有効データであるかどうかに基づいて、有効セルを抽出する。この際、有効データであるかどうかに対する判断は、図３に示すような黒体輻射曲線により、良好に行われることができる。図３に示す黒体輻射曲線は、色温度による光源の分布図を示すことであり、かかる黒体輻射曲線を含む任意の領域Ａ内に存在するデータのみをホワイトバランスの補正に必要な有効データであると判定することになる。そして、前記の任意の領域Ａは、物理的な実験を通じて適切に設定されることができる。
【００１３】次いで、段階Ｓ30においては、段階Ｓ20で有効だと判定された各セルについて、そこに蓄積されたデータが単色データであるか混色データであるかを判断するためにフィルタリングを実行する。本実施の形態において、この段階Ｓ30は当該セルのAFデータ量が予め定められた基準値R1を超過するかどうかに基づいて実行される。こういう理由は、物体の境界面においては高周波成分が多く発生されるが、AFデータ量が多いということは、結果的に当該セルに物体の境界面が存在する確率が大きいということであり、これはまた当該セルに互いに違う色相を有する物体が混在している確率が大きいということを意味するのである。
【００１４】段階Ｓ30においての判断結果、AFデータの量が基準値R1以上である場合には、段階Ｓ40へ進み、当該セルのデータを混色データであると見なして、ホワイトバランスの補正時にそのデータを排除させる。反面、段階Ｓ30においての判断結果、AFデータの量が基準値R1未満である場合には、段階Ｓ50へ進み、当該セルのデータを単色データであると見なして、そのデータも用いてホワイトバランスを補正する。即ち、現在のフィールドにおいて有効な単色データのみを有するセルの色差信号R-Y,B-Y の総平均値がゼロになるように赤色利得及び青色利得を調整する。
【００１５】図４は、本発明の二つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートであり、本実施の形態において段階Ｓ60と段階Ｓ70は、前述した図２の実施の形態と同一な方法で行われる。次いで、段階Ｓ80においては、当該セルと当該セルの周りのセルらとの相関図を調査する。即ち、図５の例において、当該セルＢと、そのセルＢを囲んでいるセル（B1乃至B8）との間の相関図を調査する。具体的には、セルＢの上・下・左・右にあるセルらB2,B6,B8,B4 の色差信号R-Y,B-Y のベクトル和（以下，簡単に隣接セルのベクトル和と称する）を求め、このように求められた隣接セルのベクトル和と、当該セルＢの自体の色差信号R-Y,B-Y のベクトル和（以下、簡単に当該セルのベクトル和と称する）とを比較して、相関図を求める。一つの例として、図５で上側にある被写体Ｆの色が黄色であり、下側にある被写体Ｇの色がマゼンタ(Magenta）であると仮定すると、中心にあるセルＢは、これらが混合されてぼんやりしている赤色を有する一方、このセルＢの上・下側のセルB2,B6 の混合色と、左・右側のセルB8,B4 の混合色もやはりぼんやりしている赤色を各々有することになって、セルＢとの相関図が大きくなる。結果的に、当該セルと、隣接セルの間に相関図が大きい場合には言い換えれば、ベクトル和の間の距離差が小さい場合には、当該セルが有する色が混色である確率が大きい。
【００１６】次いで、段階Ｓ90においては、段階Ｓ80から求められた相関図を予め定められた基準値R2と比較する。段階Ｓ90においての比較結果、相関図が基準値R2以上である場合には、段階Ｓ100 へ進み、当該セルのデータを混色データであると見なして、これを排除させたまま、ホワイトバランスの補正を実行する反面、相関図が基準値R2未満である場合には、このセルも用いてホワイトバランスの補正を実行する。
【００１７】図６は、本発明の三つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートであり、図６の実施の形態は、図２及び図４の実施形態を綜合したことである。まず、段階Ｓ120 及び段階Ｓ130 は図２においての段階Ｓ10及び段階Ｓ20と同一な方法で実行される。次いで、段階Ｓ140 においては、当該セルが有するAFデータの量によって、そのセルが有する有効データとしての加重値を算出する。
【００１８】図７は、図６においてAFデータによる加重値を算出する過程を説明するための図である。図７において、ＡとＢに示すグラフは、各々のAFデータの量の増加曲線と、これに対応する加重値曲線を示す。図７に示すように、当該セルが有するAFデータの量がx2以上ならば飽和状態である１（正規化された値である）の値を有するが、この場合には加重値も飽和状態である１（正規化された値である）の値を有する。このような方式で当該セルが有するAFデータの量がx1である場合には、これに対応される加重値はx3の値を有する。
【００１９】次いで、段階Ｓ150 においては、当該セルと隣接セルらとの相関図による加重値を算出する。図８は、図６において隣接セルの相関図による加重値を算出する過程を説明するための図であり、ＡとＢに示すグラフは各々の当該セルと、隣接セルのベクトル和との間の距離差と、これに対応する加重値曲線を示す。前述したように、当該セルのベクトル和と、その隣接セルのベクトル和との間の距離差が大きければ大きいほど相関図は小さくなり、結果的に有効データとしての加重値は大きくなる。図８において、当該セルのベクトル和と、その隣接セルのベクトル和との間の距離差がx4である場合に加重値はx5の値を有する。
【００２０】次いで、段階Ｓ160 においては、段階Ｓ140 と段階Ｓ150 から各々算出された加重値を綜合して、最終加重値を算出する。図９は、図６で最終加重値を算出する過程を説明するための図である。図９に示すように、段階Ｓ160 においては、図７で当該セルのAFデータの量を示すx1の垂直軸値であるt1の下にある加重値グラフ上においての面積と、図８で当該セルの隣接セルのベクトル和との間の距離差を示すx4の垂直軸値であるt2の下にある加重値グラフ上においての面積を重畳させ、更にこれらの面積の重さの中心を求めて、最終的な加重値を算出する。次いで、段階Ｓ170 においては、段階Ｓ160 から求められた最終加重値を予め定められた基準値R3と比較する。段階Ｓ170 においての比較結果、最終加重値が基準値Ｒ以上である場合には、当該セルのデータが単色データであると判断し、段階Ｓ180 へ進み、当該セルも用いてホワイトバランスの補正を実行する反面、段階Ｓ170 においての比較結果、最終加重値が基準値R3未満である場合には、当該セルのデータが混色データであると判断し、段階Ｓ190 へ進み、これを排除させたまま、ホワイトバランスの補正を実行する。
【００２１】本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法は、前述した実施の形態に限らず、本発明の技術思想が許容する範囲内で多様に変形して実施することができる。例えば、１フィールド分ではなく、１フレーム分（以下、特許請求の範囲ではこれを総称して１画面分と称する）についてホワイトバランスの補正を実行することもでき、単位セルの個数を適切に増減することもできる。一方、各々の基準値であるR1,R2,R3と、図７及び図８に示すグラフの斜めと、飽和点は実験によって適切に決定されることができ、最終加重値の算出方法も重さの中心法ではない他の方法で具現されうる。延いては、最終的な有効セルの判定方式もAFデータ法と、隣接セルの相関図法を順次実行する方法などによっても具現されうる。この場合には、AFデータ量によって有効セルであると判定されたセルについて、更に隣接セルとの相関図の関係を調査し、かかる相関図が予め定められた基準値を満足させる場合にのみ最終的に有効セルで取ることもできる。また、相関図の算出時の隣接セルを当該セルの上・下・左・右セルではない対脚点に位置するセルで設定することもでき、当該セルに隣接する全てのセルで設定することもできる。
【００２２】
【発明の効果】以上述べたように、本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法によれば、自動焦点データまたは、周りのセルらとの相関図に基づき、その構成の色相の単色／混色を区別し、その結果を補正時に反映することによりホワイトバランスの補正処理がより正確に実行されることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用されることができるビデオカメラのブロック構成図である。
【図２】本発明の一つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法において、有効セルを抽出する時利用される黒体輻射曲線を示す図である。
【図４】本発明の二つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するための１フィールド分の画面構成例示図である。
【図６】本発明の三つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートである。
【図７】図６において、AFデータによる加重値を算出する過程を説明するための図である。
【図８】図６において、隣接セルらとの相関図による加重値を算出する過程を説明するための図である。
【図９】図６において、最終の加重値を算出する過程を説明するための図である。
【符号の説明】
10 映像捕捉部
20 A/D 変換部
30 メモリー部
40 マイクロコンピューター
50 D/A 変換部
60 メモリー制御部
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ビデオカメラのホワイトバランスの補正方法に係り、特に入力される映像信号に対するホワイトバランスの補正時、各々の単位セルに蓄積されたデータが混色データであるかどうかを判断した後、その結果を補正過程において反映することにより、ホワイトバランスの補正がよリ正確に行われることができるようにするビデオカメラのホワイトバランスの補正方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般的に、ビデオカメラは捕捉された色相により、白黒ビデオカメラと、カラービデオカメラとに区分され、更に用途により記録／保管用（一般家庭用と専門放送用）と、監視用とに区分されることができる。この中で記録／保管用のビデオカメラは、言わばカムコーダ(Camcorder) とも呼ばれるが、通常、カムコーダとする場合にはカメラ部と、録画／再生部と、モニター部が単一のケース内に具備されていることを称する一方、監視用のビデオカメラのシステムにおいては、カメラ部が録画／再生部やモニター部と別々に構成されている。従って、前記のような監視用のシステムにおいて、ビデオカメラというのは、録画／再生部やモニター部を制外し、ただカメラのみを指称する用語で使用される場合が多い。以下、本明細書において“ビデオカメラ”というのは、記録保管用のカラービデオカメラ即ち、カラーカムコーダのカメラ部と、監視用のカラービデオカメラとを通称する用語で使用する。
【０００３】一方、ビデオカメラの映像捕捉素子から提供されるビデオ信号は、以後にいろんな信号処理、例えば、自動焦点(Automatic Focus；以下、簡単に“AF”と称する）調整やブルミング(B1ooming)防止処理などを経て、モニター及びVCR で出力されるが、かかる信号処理内容中にホワイトバランスの補正処理が包含されている。
【０００４】ホワイトバランス(White Ba1ance）の補正処理に関する先行技術文献として、米国特許番号4,736,241 号（特許日:1988 年４月５日）がある。前記米国特許文献においては、ビデオカメラの映像捕捉素子から提供された色差信号で照明光源の色温度の変化を検出し、前記検出信号に基づき、赤信号と青信号を処理することによりホワイトバランスを自動で調節するハードウェアの構成が開始されている。
【０００５】このようにビデオカメラにおけるホワイトバランスの補正というのは、全画面に対する色差信号であるR-Y,B-Y の平均値がゼロになるように赤色利得(red gain)と、青色利得(b1ue gain）を自動で調定する機能を言う。説明を敷えんすると、人間の目は色温度の変化例えば、秋の空の青い光源から夕やけの赤い光源への変化などにかかわらず、白い色の被写体を正確に同一な白い色に区別することができる。しかし、電気信号を使用するビデオカメラは、前記のような人問の目の順応効果を提供できない。即ち、3000[ °k]の照明下でビデオカメラを介して、白い色の被写体を撮影した後、このように撮影された被写体がモニター上で白い色を示すように赤色利得及び青色利得を調整した状態で更に被写体の周りの照明を50O0[ °k]に換え、同一な被写体を撮影すると、モニターの画面に出力される被写体は白い色ではない青い色を示す。このようなビデオカメラの盲点を直すための方便がホワイトバランスの補正機能である。
【０００６】一方、ホワイトバランスの補正をソフトウェア式で処理する従来の方法は捕捉された１画面分のデータを所定の個数の単位セルに分割した状態において、各々の単位セル別に色差信号を蓄積した後に黒体輻射曲線を用いて有効セルを選別し、このように選別された有効セルの色差信号の平均値がゼロになるようにする。しかし、前述したように従来のビデオカメラにおけるホワイトバランスの補正方法によれば、有効だと判定されたセル色相が単色であるか混色であるかを区分せず、ホワイトバランスの補正を実行するので処理結果が正確できない問題がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】したがって、本発明は前述した問題点を解決するために案出されたもので、本発明の目的は画面を多数個に分割して構成される各々の単位セルについて、自動焦点データまたは隣接セルの相関図に基づき、その構成の色相の単色／混色を区別した後にその結果を補正過程において反映することにより、ホワイトバランスの補正処理がより正確に行われることができるようにするビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前述した目的を達成するための本発明は、画面の色差信号の平均値がゼロになるように捕捉された映像信号の赤色利得及び青色利得を調整するホワイトバランスの補正方法において、（Ａ）前記捕捉された１画面分の映像を所定の個数の単位セルに区分し、前記区分された各々のセルの単位で色差信号を蓄積する段階と、（Ｂ）前記蓄積された各々の単位セルのデータがホワイトバランスの補正に適用可能なデータであるかどうかに基づき、有効セルを抽出する段階と、（Ｃ）前記段階Ｂから抽出された有効セルのデータが単色データであるか混色データであるかを判断する段階と、（Ｄ）前記段階Ｃにおいて前記有効セルのデータが混色データであると判定された場合には当該セルを排除させたまま、ホワイトバランスの補正を実行する段階と、（Ｅ）前記段階Ｃにおいて前記有効セルのデータが単色データであると判定された場合には当該セルを適用して、ホワイトバランスの補正を実行する段階とを含むことを特徴とする。
【０００９】前述した構成において、各々の単位セルに蓄積されたデータがホワイトバランスの補正に必要なデータであるかどうかに対する判断は、前記蓄積されたデータが黒体輻射曲線を包含する所定の領域内に存在されるかどうかに基づいて行われることができる。そして、前記段階Ｃにおいての単色データであるかどうかに対する判断は、当該セルが有するAFデータ量または、当該セルに隣接したセルが有する相関図に基づいて行われることができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下添付した図面を参照して、本発明の良好な実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法について詳細に説明する。図１は、本発明が適用されることができるビデオカメラの概略的なブロック構成図である。図１に示すように、本発明によるビデオカメラは、レンズ（図示せず）から入って来る光を電気信号に変換させる映像捕捉部10と、映像捕捉部10によって捕捉されたアナログビデオ信号を対応されるディジタルビデオ信号に変換するA/D 変換部20と、ディジタルビデオ信号を１フレームまたは、１フィールドの画面単位で貯蔵するメモリー部30と、メモリー部30に対するディジタルビデオ信号の記入及び読出を制御するメモリー制御部60と、メモリー部30から読出されたディジタル形態のビデオ信号をアナログ形態のビデオ信号に変換し出力するD/A 変換部50と、ホワイトバランスの補正は勿論、ビデオカメラの動作を総括制御するマイクロコンピューター40とから構成される。前述した構成において、映像捕捉部10は、電荷結合素子(Charge Coup1ed Device）で良好に具現されることができる。そして、以下においてはメモリー部30に１フィールドの画面単位が貯蔵されることとして説明を進める。
【００１１】図２は、本発明の一つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートであり、図３は本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法において、有効セルを抽出するために利用される黒体輻射曲線を示す図である。図５は本発明のホワイトバランスの補正方法を説明するための１フィールド分の画面構成例示図である。図２に示すように、本発明の一つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法によると、まず、段階Ｓ10では、ビデオカメラの映像捕捉部10によって捕捉された後に、A/D 変換部20によってディジタル形態に変換されたビデオ信号から各フィールド別に輝度信号Ｙと、色差信号R-Y,B-Y を抽出する。ビデオカメラにおいて輝度信号ｙと、色差信号R-Y,B-Y は、全て１フィールドという期間の間蓄積された後に、次の１フィールド分が入力される時読まれることになるが、この過程において、図５に示すように全画面が所定の個数、例えば64個の単位セルに分割され、このように分割された各単位セル別に色差信号R-Y,B-Y が蓄積された後に読まれることになる。
【００１２】段階Ｓ20においては、段階Ｓ10から読まれた各単位セルのデータがホワイトバランスの補正に必要な有効データであるかどうかに基づいて、有効セルを抽出する。この際、有効データであるかどうかに対する判断は、図３に示すような黒体輻射曲線により、良好に行われることができる。図３に示す黒体輻射曲線は、色温度による光源の分布図を示すことであり、かかる黒体輻射曲線を含む任意の領域Ａ内に存在するデータのみをホワイトバランスの補正に必要な有効データであると判定することになる。そして、前記の任意の領域Ａは、物理的な実験を通じて適切に設定されることができる。
【００１３】次いで、段階Ｓ30においては、段階Ｓ20で有効だと判定された各セルについて、そこに蓄積されたデータが単色データであるか混色データであるかを判断するためにフィルタリングを実行する。本実施の形態において、この段階Ｓ30は当該セルのAFデータ量が予め定められた基準値R1を超過するかどうかに基づいて実行される。こういう理由は、物体の境界面においては高周波成分が多く発生されるが、AFデータ量が多いということは、結果的に当該セルに物体の境界面が存在する確率が大きいということであり、これはまた当該セルに互いに違う色相を有する物体が混在している確率が大きいということを意味するのである。
【００１４】段階Ｓ30においての判断結果、AFデータの量が基準値R1以上である場合には、段階Ｓ40へ進み、当該セルのデータを混色データであると見なして、ホワイトバランスの補正時にそのデータを排除させる。反面、段階Ｓ30においての判断結果、AFデータの量が基準値R1未満である場合には、段階Ｓ50へ進み、当該セルのデータを単色データであると見なして、そのデータも用いてホワイトバランスを補正する。即ち、現在のフィールドにおいて有効な単色データのみを有するセルの色差信号R-Y,B-Y の総平均値がゼロになるように赤色利得及び青色利得を調整する。
【００１５】図４は、本発明の二つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートであり、本実施の形態において段階Ｓ60と段階Ｓ70は、前述した図２の実施の形態と同一な方法で行われる。次いで、段階Ｓ80においては、当該セルと当該セルの周りのセルらとの相関図を調査する。即ち、図５の例において、当該セルＢと、そのセルＢを囲んでいるセル（B1乃至B8）との間の相関図を調査する。具体的には、セルＢの上・下・左・右にあるセルらB2,B6,B8,B4 の色差信号R-Y,B-Y のベクトル和（以下，簡単に隣接セルのベクトル和と称する）を求め、このように求められた隣接セルのベクトル和と、当該セルＢの自体の色差信号R-Y,B-Y のベクトル和（以下、簡単に当該セルのベクトル和と称する）とを比較して、相関図を求める。一つの例として、図５で上側にある被写体Ｆの色が黄色であり、下側にある被写体Ｇの色がマゼンタ(Magenta）であると仮定すると、中心にあるセルＢは、これらが混合されてぼんやりしている赤色を有する一方、このセルＢの上・下側のセルB2,B6 の混合色と、左・右側のセルB8,B4 の混合色もやはりぼんやりしている赤色を各々有することになって、セルＢとの相関図が大きくなる。結果的に、当該セルと、隣接セルの間に相関図が大きい場合には言い換えれば、ベクトル和の間の距離差が小さい場合には、当該セルが有する色が混色である確率が大きい。
【００１６】次いで、段階Ｓ90においては、段階Ｓ80から求められた相関図を予め定められた基準値R2と比較する。段階Ｓ90においての比較結果、相関図が基準値R2以上である場合には、段階Ｓ100 へ進み、当該セルのデータを混色データであると見なして、これを排除させたまま、ホワイトバランスの補正を実行する反面、相関図が基準値R2未満である場合には、このセルも用いてホワイトバランスの補正を実行する。
【００１７】図６は、本発明の三つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートであり、図６の実施の形態は、図２及び図４の実施形態を綜合したことである。まず、段階Ｓ120 及び段階Ｓ130 は図２においての段階Ｓ10及び段階Ｓ20と同一な方法で実行される。次いで、段階Ｓ140 においては、当該セルが有するAFデータの量によって、そのセルが有する有効データとしての加重値を算出する。
【００１８】図７は、図６においてAFデータによる加重値を算出する過程を説明するための図である。図７において、ＡとＢに示すグラフは、各々のAFデータの量の増加曲線と、これに対応する加重値曲線を示す。図７に示すように、当該セルが有するAFデータの量がx2以上ならば飽和状態である１（正規化された値である）の値を有するが、この場合には加重値も飽和状態である１（正規化された値である）の値を有する。このような方式で当該セルが有するAFデータの量がx1である場合には、これに対応される加重値はx3の値を有する。
【００１９】次いで、段階Ｓ150 においては、当該セルと隣接セルらとの相関図による加重値を算出する。図８は、図６において隣接セルの相関図による加重値を算出する過程を説明するための図であり、ＡとＢに示すグラフは各々の当該セルと、隣接セルのベクトル和との間の距離差と、これに対応する加重値曲線を示す。前述したように、当該セルのベクトル和と、その隣接セルのベクトル和との間の距離差が大きければ大きいほど相関図は小さくなり、結果的に有効データとしての加重値は大きくなる。図８において、当該セルのベクトル和と、その隣接セルのベクトル和との間の距離差がx4である場合に加重値はx5の値を有する。
【００２０】次いで、段階Ｓ160 においては、段階Ｓ140 と段階Ｓ150 から各々算出された加重値を綜合して、最終加重値を算出する。図９は、図６で最終加重値を算出する過程を説明するための図である。図９に示すように、段階Ｓ160 においては、図７で当該セルのAFデータの量を示すx1の垂直軸値であるt1の下にある加重値グラフ上においての面積と、図８で当該セルの隣接セルのベクトル和との間の距離差を示すx4の垂直軸値であるt2の下にある加重値グラフ上においての面積を重畳させ、更にこれらの面積の重さの中心を求めて、最終的な加重値を算出する。次いで、段階Ｓ170 においては、段階Ｓ160 から求められた最終加重値を予め定められた基準値R3と比較する。段階Ｓ170 においての比較結果、最終加重値が基準値Ｒ以上である場合には、当該セルのデータが単色データであると判断し、段階Ｓ180 へ進み、当該セルも用いてホワイトバランスの補正を実行する反面、段階Ｓ170 においての比較結果、最終加重値が基準値R3未満である場合には、当該セルのデータが混色データであると判断し、段階Ｓ190 へ進み、これを排除させたまま、ホワイトバランスの補正を実行する。
【００２１】本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法は、前述した実施の形態に限らず、本発明の技術思想が許容する範囲内で多様に変形して実施することができる。例えば、１フィールド分ではなく、１フレーム分（以下、特許請求の範囲ではこれを総称して１画面分と称する）についてホワイトバランスの補正を実行することもでき、単位セルの個数を適切に増減することもできる。一方、各々の基準値であるR1,R2,R3と、図７及び図８に示すグラフの斜めと、飽和点は実験によって適切に決定されることができ、最終加重値の算出方法も重さの中心法ではない他の方法で具現されうる。延いては、最終的な有効セルの判定方式もAFデータ法と、隣接セルの相関図法を順次実行する方法などによっても具現されうる。この場合には、AFデータ量によって有効セルであると判定されたセルについて、更に隣接セルとの相関図の関係を調査し、かかる相関図が予め定められた基準値を満足させる場合にのみ最終的に有効セルで取ることもできる。また、相関図の算出時の隣接セルを当該セルの上・下・左・右セルではない対脚点に位置するセルで設定することもでき、当該セルに隣接する全てのセルで設定することもできる。
【００２２】
【発明の効果】以上述べたように、本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法によれば、自動焦点データまたは、周りのセルらとの相関図に基づき、その構成の色相の単色／混色を区別し、その結果を補正時に反映することによりホワイトバランスの補正処理がより正確に実行されることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用されることができるビデオカメラのブロック構成図である。
【図２】本発明の一つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法において、有効セルを抽出する時利用される黒体輻射曲線を示す図である。
【図４】本発明の二つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するための１フィールド分の画面構成例示図である。
【図６】本発明の三つの実施の形態によるビデオカメラのホワイトバランスの補正方法を説明するためのフローチャートである。
【図７】図６において、AFデータによる加重値を算出する過程を説明するための図である。
【図８】図６において、隣接セルらとの相関図による加重値を算出する過程を説明するための図である。
【図９】図６において、最終の加重値を算出する過程を説明するための図である。
【符号の説明】
10 映像捕捉部
20 A/D 変換部
30 メモリー部
40 マイクロコンピューター
50 D/A 変換部
60 メモリー制御部
【特許請求の範囲】
【請求項１】 画面の色差信号の平均値がゼロになるように捕捉された映像信号の赤色利得及び青色利得を調整するホワイトバランスの補正方法において、（Ａ）前記捕捉された１画面分の映像を所定の個数の単位セルに区分し、前記区分された各々のセル単位で色差信号を蓄積する段階と、（Ｂ）前記蓄積された各々の単位セルのデータがホワイトバランスの補正に適用可能なデータであるかどうかに基づいて、有効セルを抽出する段階と、（Ｃ）前記段階Ｂから抽出された有効セルのデータが単色データであるか混色データであるかを判断する段階と、（Ｄ）前記段階Ｃにおいて前記有効セルのデータが混色データであると判定された場合には当該セルを排除させたまま、ホワイトバランスの補正を実行する段階と、（Ｅ）前記段階Ｃにおいて前記有効セルのデータが単色データであると判定された場合には当該セルを適用して、ホワイトバランスの補正を実行する段階とを含むことを特徴とするビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項２】 前記段階Ｂにおいて各々の単位セルに蓄積されたデータがホワイトバランスの補正に必要なデータであるかどうかに対する判断は、前記蓄積されたデータが黒体輻射曲線を含む所定の領域内に存在するかどうかに基づいて実行されることを特徴とする、請求項１記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項３】 前記段階Ｃにおいての単色データと混色データの判断は当該セルが有するAFデータ量に基づいて実行されることを特徴とする、請求項２記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項４】 前記AFデータ量に基づいて、単色データを有すると判定されたセルについて、隣接セルらとの相関図を再び調査し、前記調査の結果に基づいて、最終的に単色データであるか混色データであるかを判断することを特徴とする、請求項３記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項５】 前記当該セルと、隣接セルらとの相関図は、当該セルに蓄積された色差信号データのベクトル和と、前記当該セルの上・下・左・右に位置したセルらの色差信号データのベクトル和との間の距離差に基づいて算出されることを特徴とする、請求項４記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項６】 前記段階Ｃにおいての単色データと混色データの判断は、当該セルと隣接セルらとの間の相関図に基づいて実行されることを特徴とする、請求項２記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項７】 前記当該セルと、隣接セルらとの間の相関図は、当該セルに蓄積された色差信号データのベクトル和と、前記当該セルの上・下・左・右に位置したセルらの色差信号データのベクトル和との間の距離差に基づいて算出されることを特徴とする、請求項６記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項８】 前記段階Ｃにおいて単色データであるか混色データであるかに対する判断は、当該セルが有するAFデータ量に基づいた有効データの加重値と、当該セルと隣接したセルらとの間の相関図が有する有効データの加重値を綜合し、最終加重値を算出した後に前記算出された最終加重値を予め定められた基準値と比較した結果によって実行されることを特徴とする、請求項２記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項９】 段階Ａにおいての単位セルの個数は、64個であることを特徴とする、請求項２、または８のいずれかに記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項１】 画面の色差信号の平均値がゼロになるように捕捉された映像信号の赤色利得及び青色利得を調整するホワイトバランスの補正方法において、（Ａ）前記捕捉された１画面分の映像を所定の個数の単位セルに区分し、前記区分された各々のセル単位で色差信号を蓄積する段階と、（Ｂ）前記蓄積された各々の単位セルのデータがホワイトバランスの補正に適用可能なデータであるかどうかに基づいて、有効セルを抽出する段階と、（Ｃ）前記段階Ｂから抽出された有効セルのデータが単色データであるか混色データであるかを判断する段階と、（Ｄ）前記段階Ｃにおいて前記有効セルのデータが混色データであると判定された場合には当該セルを排除させたまま、ホワイトバランスの補正を実行する段階と、（Ｅ）前記段階Ｃにおいて前記有効セルのデータが単色データであると判定された場合には当該セルを適用して、ホワイトバランスの補正を実行する段階とを含むことを特徴とするビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項２】 前記段階Ｂにおいて各々の単位セルに蓄積されたデータがホワイトバランスの補正に必要なデータであるかどうかに対する判断は、前記蓄積されたデータが黒体輻射曲線を含む所定の領域内に存在するかどうかに基づいて実行されることを特徴とする、請求項１記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項３】 前記段階Ｃにおいての単色データと混色データの判断は当該セルが有するAFデータ量に基づいて実行されることを特徴とする、請求項２記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項４】 前記AFデータ量に基づいて、単色データを有すると判定されたセルについて、隣接セルらとの相関図を再び調査し、前記調査の結果に基づいて、最終的に単色データであるか混色データであるかを判断することを特徴とする、請求項３記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項５】 前記当該セルと、隣接セルらとの相関図は、当該セルに蓄積された色差信号データのベクトル和と、前記当該セルの上・下・左・右に位置したセルらの色差信号データのベクトル和との間の距離差に基づいて算出されることを特徴とする、請求項４記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項６】 前記段階Ｃにおいての単色データと混色データの判断は、当該セルと隣接セルらとの間の相関図に基づいて実行されることを特徴とする、請求項２記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項７】 前記当該セルと、隣接セルらとの間の相関図は、当該セルに蓄積された色差信号データのベクトル和と、前記当該セルの上・下・左・右に位置したセルらの色差信号データのベクトル和との間の距離差に基づいて算出されることを特徴とする、請求項６記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項８】 前記段階Ｃにおいて単色データであるか混色データであるかに対する判断は、当該セルが有するAFデータ量に基づいた有効データの加重値と、当該セルと隣接したセルらとの間の相関図が有する有効データの加重値を綜合し、最終加重値を算出した後に前記算出された最終加重値を予め定められた基準値と比較した結果によって実行されることを特徴とする、請求項２記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【請求項９】 段階Ａにおいての単位セルの個数は、64個であることを特徴とする、請求項２、または８のいずれかに記載のビデオカメラのホワイトバランスの補正方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図５】
【図９】
【図４】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図５】
【図９】
【図４】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０００−９２５１０（Ｐ２０００−９２５１０Ａ）
【公開日】平成１２年３月３１日（２０００．３．３１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願平１１−２３７００６
【出願日】平成１１年８月２４日（１９９９．８．２４）
【出願人】（３９００１９８３９）三星電子株式会社 (8,520)
【公開日】平成１２年３月３１日（２０００．３．３１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１１年８月２４日（１９９９．８．２４）
【出願人】（３９００１９８３９）三星電子株式会社 (8,520)
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