JP2000147363A - 焦点検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複数の焦点検出領域を有する焦点検出装置の
自動選択モードにおいて、撮影者が意図しない被写体を
主要被写体と誤認することを防止し、簡単な演算処理で
主要被写体を確実に検出する。 【解決手段】 複数の焦点検出領域の内の少なくとも１
個の焦点検出領域を特定領域とし、この特定領域では自
動選択モードと手動選択モードとで異なる焦点検出演算
を実行する。これにより、天空や人物の衣服や道路など
の撮影者の意図しない被写体を捕捉する可能性が高い焦
点検出領域において、それらの被写体を主要被写体と誤
認することが避けられ、主要被写体の存在する焦点検出
領域を確実に選択して焦点検出することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、撮影画面内に複数
の焦点検出領域を有する焦点検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】撮影レンズの焦点状態、すなわちデフォ
ーカス量を検出する焦点検出領域を、撮影画面の複数の
位置に備えた焦点検出装置が知られている。例えば図６
（ａ）に示す焦点検出装置では、撮影画面の中央に焦点
検出領域ＦａＣが、その左右に焦点検出領域ＦａＬとＦ
ａＲがそれぞれ設けられている。また、同図（ｂ）に示
す焦点検出装置では、撮影画面の中央に焦点検出領域Ｆ
ａＣが、その左右に焦点検出領域ＦａＬとＦａＲが、さ
らに上下に焦点検出領域ＦａＴとＦａＢがそれぞれ設け
られている。

【０００３】この種の焦点検出装置は一般に焦点検出領
域の自動選択モードと手動選択モードとを備えており、
前者の自動選択モードでは、すべての焦点検出領域でデ
フォーカス量の演算を行い、演算結果の複数のデフォー
カス量に基づいて一つのデフォーカス量を決定し、その
デフォーカス量により撮影レンズの駆動や焦点調節状態
の表示を行っている。このときのデフォーカス量の決定
の例としては、複数のデフォーカス量のうち、最も至近
を示すデフォーカス量を主要被写体に対するデフォーカ
ス量として選択するなどの方法がある。また、手動選択
モードでは、撮影者が一つの焦点検出領域を選択し、選
択領域で演算したデフォーカス量によって撮影レンズの
駆動や焦点調節状態の表示を行っている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、撮影画面の
下側には一般に被写体の主要でない部分、例えば人物撮
影の場合は人物の衣服が、風景撮影の場合は道路や地面
が位置することが多い。これらの被写体はコントラスト
がはっきりしないために焦点検出精度が低く、デフォー
カス量の演算結果にばらつきが生じる。そのため、図６
（ｂ）に示す焦点検出装置では、場合によってこのデフ
ォーカス量が最至近を示すこともあり、検出精度の低い
（信頼性の低い）デフォーカス量を選択することになっ
て、自動選択モード時に撮影者が意図しない被写体を主
要被写体と誤認することがある。

【０００５】この問題を解決するために、撮影画面下側
の焦点検出領域を作動させないようにするか、あるいは
下側領域のデフォーカス量を他の領域のデフォーカス量
と比較して、複雑な処理により最終的なデフォーカス量
を決定することが提案されている（例えば、特開昭６３
−１７２２４６号公報参照）。しかしながら、この方法
では、画面下側に主要被写体が実在する場合にはそれを
主要被写体であると認識できなくなり、その上、最終的
なデフォーカス量を決定する演算が複雑になるという、
新たな問題がある。

【０００６】本発明の目的は、複数の焦点検出領域を有
する焦点検出装置の自動選択モードにおいて、撮影者が
意図しない被写体を主要被写体と誤認することを防止
し、簡単な演算処理で主要被写体を確実に検出すること
にある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】（１） 請求項１の発明
は、撮影画面に複数の焦点検出領域を設定し、各焦点検
出領域に対応する焦点検出光学系とイメージセンサーを
備え、複数の焦点検出領域における焦点検出結果に基づ
いて最終的な撮影レンズの焦点調節状態を決定する自動
選択モードと、手動操作により選択された焦点検出領域
の焦点検出結果を最終的な撮影レンズの焦点調節状態と
する手動選択モードとを有する焦点検出装置に適用され
る。そして、複数の焦点検出領域の内の少なくとも１個
の焦点検出領域を特定領域とし、この特定領域では自動
選択モードと手動選択モードとで異なる焦点検出演算を
実行する。 （２） 請求項２の焦点検出装置は、特定領域を撮影画
面の下側に位置する焦点検出領域としたものである。 （３） 請求項３の焦点検出装置は、自動選択モード設
定時には、特定領域に対応するイメージセンサーで検出
された被写体像データに対して、低周波数成分を抽出す
るフィルター処理を行わないようにしたものである。

【０００８】

【発明の実施の形態】カメラにおける焦点検出方式とし
て位相差検出方式があり、図７を用いてこの方式を説明
する。撮影レンズ１００の領域１０１を介して入射した
光束は、視野マスク２００、フィールドレンズ３００、
絞り開口部４０１および再結像レンズ５０１を通り、イ
メージセンサーアレイ６００のＡ列上に結像する。同様
に、撮影レンズ１００の領域１０２を介して入射した光
束は、視野マスク２００、フィールドレンズ３００、絞
り開口部４０２および再結像レンズ５０２を通り、イメ
ージセンサーアレイ６００のＢ列上に結像する。イメー
ジセンサーアレイ６００は、入射光の強度に応じた出力
を発生する複数の光電変換画素を一次元的に並べたもの
である。

【０００９】イメージセンサーアレイ６００のＡ列とＢ
列上に結像した一対の被写体像は、撮影レンズ１００が
予定焦点面よりも前に被写体の鮮鋭像を結ぶ、いわゆる
前ピン状態では互いに近づき、逆に予定焦点面より後ろ
に被写体の鮮鋭像を結ぶ、いわゆる後ピン状態では互い
に遠ざかる。そして、ちょうど予定焦点面に被写体の鮮
鋭像を結ぶ、いわゆる合焦時には、イメージセンサーア
レイ６００のＡ列とＢ列上の被写体像は相対的に一致す
る。したがって、この一対の被写体像をイメージセンサ
ーアレイ６００のＡ列、Ｂ列で光電変換して電気信号に
変え、これらの信号を演算処理して一対の被写体像の相
対位置ずれ量を求めることによって、撮影レンズ１００
の焦点調節状態、ここでは合焦状態からはなれている量
とその方向（以下ではデフォーカス量と呼ぶ）が分か
る。

【００１０】再結像レンズ５０１と５０２によるイメー
ジセンサーアレイ６００のＡ列とＢ列の投影像は、予定
焦点面近傍で重なり、重なった投影像の領域が焦点検出
領域となる。

【００１１】イメージセンサーアレイ６００には電荷蓄
積型ＣＣＤなどが用いられる。被写体輝度が低くイメー
ジセンサーアレイに入射する光量が少ない場合は電荷蓄
積時間を長くし、被写体輝度が高くイメージセンサーア
レイに入射する光量が多い場合は電荷蓄積時間を短くす
る。これにより、イメージセンサーの出力信号レベルを
焦点検出演算に適したレベルにすることができる。

【００１２】次に、デフォーカス量を求める演算方法を
説明する。イメージセンサーアレイ６００のＡ列とＢ列
はそれぞれ複数の光電変換画素からなり、複数の出力信
号列ａ[1]，・・，ａ[n]、ｂ[1]，・・，ｂ[n]を出力す
る（図９（ａ）、（ｂ）参照）。そして、この一対の出
力信号列の内の所定範囲のデータを相対的に所定のデー
タ分Ｌずつシフトしながら相関演算を行う。最大シフト
数をｌmaxとすると、Ｌの範囲は−ｌmax〜＋ｌmaxとな
る。具体的には相関量Ｃ[L]を数式１で算出する。

【数１】Ｃ[L]＝Σ｜ａ[i+L]−ｂ[i]｜ ここで、Σはｉ＝ｋ〜ｒの総和を表し、Ｌ＝−ｌmax，
・・，−２，−１，０，１，２，・・，＋ｌmaxであ
る。数式１において、Ｌは上述のごとくデータ列のシフ
ト量に当たる整数である。初項ｋと最終項ｒは、例えば
数式２に示すようにシフト量Ｌに依存して変化させる。

【数２】 Ｌ≧０の時； ｋ＝ｋ０＋ＩＮＴ｛−Ｌ／２｝ ｒ＝ｒ０＋ＩＮＴ｛−Ｌ／２｝ Ｌ＜０の時； ｋ＝ｋ０＋ＩＮＴ｛（−Ｌ＋１）／２｝ ｒ＝ｒ０＋ＩＮＴ｛（−Ｌ＋１）／２｝ ここでｋ０、ｒ０はシフト量Ｌが０の時の初項と最終項
である。

【００１３】この数式２によって初項ｋと最終項ｒを変
化させた時の、数式１におけるＡ列とＢ列の信号の差分
の絶対値を算出する組み合わせと、差分の絶対値を加算
する演算範囲を図１０に示す。このように、シフト量Ｌ
の変化にともない、Ａ列とＢ列の相関演算に使用する範
囲が互いに逆方向にずれていく。初項ｋと最終項ｒをシ
フト量Ｌにかかわらず一定とする方法もあり、この場合
は、一方の列の相関演算に使用する範囲は常に一定とな
り、他方の列のみがずれる。そして、相対位置ずれ量は
一対のデータが一致したときのシフト量Ｌとなるので、
こうして得られた相関量Ｃ[L]の中で極小値となる相関
量を与えるシフト量を検出し、これに図７に示す光学系
およびイメージセンサーアレイ６００の光電変換画素の
ピッチ幅によって定まる定数とを掛けたものがデフォー
カス量となる。よって、最大シフト数ｌmaxが大きいほ
ど大きなデフォーカス量でも検出できることになる。

【００１４】ところで、相関量Ｃ[L]は図９（ｃ）に示
すように離散的な値であり、検出可能なデフォーカス量
の最小単位はイメージセンサーアレイ６００のＡ列、Ｂ
列の光電変換画素のピッチ幅によって制限されてしま
う。そこで、離散的な相関量Ｃ[L]より補間演算を行う
ことによって新たに真の極小値Ｃexを算出し、綿密な焦
点検出を行う方法が特開昭６０−３７５１３号公報で本
出願人により開示されている。これは図８に示すよう
に、極小値である相関量Ｃ[Le]とその両側のシフト量で
の相関量Ｃ[Le+1]、Ｃ[Le-1]を用いて真の極小値Ｃexと
これを与えるずれ量Ｌｓを数式３および数式４により算
出するものである。

【数３】 ＤL＝（Ｃ[Le-1]−Ｃ[Le+1]）／２ Ｃex＝Ｃ[Le]−｜ＤL｜ Ｅ＝ＭＡＸ｛Ｃ[Le+1]−Ｃ[Le]，Ｃ[Le-1]−Ｃ[Le]｝

【数４】Ｌｓ＝Ｌｅ＋ＤL／Ｅ 数式３においてＭＡＸ｛Ｃａ，Ｃｂ｝はＣａとＣｂの内
の大なる方を選択することを表す。そして、デフォーカ
ス量ＤＦは前記ずれ量Ｌｓから数式５によって算出され
る。

【数５】ＤＦ＝Ｋｆ×Ｌｓ 数式５においてＫｆは図７に示す光学系およびイメージ
センサーアレイ６００の光電変換画素のピッチ幅によっ
て定まる定数である。

【００１５】こうして得られたデフォーカス量が真にデ
フォーカス量を示しているのか、ノイズなどによる相関
量の揺らぎによるものなのかを判定する必要があり、数
式６に示す条件を満たしたとき、デフォーカス量は信頼
ありとする。

【数６】Ｅ＞Ｅ１ ＆ Ｃex／Ｅ＜Ｇ１ 数式６におけるＥ１、Ｇ１は所定のしきい値である。数
値Ｅは相関量の変化の様子を示し被写体のコントラスト
に依存する値であり、値が大きいほどコントラストが高
く信頼性が高いことになる。Ｃexは一対のデータが最も
一致したときの差分であり本来は０となる。しかしなが
ら、ノイズの影響、さらには領域１０１と領域１０２と
で視差が生じているため、一対の被写体像に微妙な差が
生じ、Ｃexが０にならない。ノイズや被写体像の差の影
響は被写体のコントラストが高いほど小さいので、一対
のデータの一致度を表す数値としてはＣex／Ｅを用いて
いる。当然ながらＣex／Ｅが０に近いほど一対のデータ
の一致度が高く信頼性が高いことになる。なお、数値Ｅ
の代わりに一対のデータの一方に関するコントラストを
算出し、これを用いて信頼性判定を行う場合もある。そ
して、信頼性ありと判定されると、デフォーカス量ＤＦ
に基づく撮影レンズ１００の駆動、あるいは表示を行
う。以上説明した数式１から数式６までの相関演算、補
間演算、条件判定をまとめて焦点検出演算と呼ぶことに
する。

【００１６】以上の説明ではイメージセンサーアレイ６
００のＡ列とＢ列の出力信号列ａ[1]，・・，ａ[n]、ｂ
[1]，・・，ｂ[n]そのものを、焦点検出演算に用いてい
る。しかしながら、ナイキスト周波数より高い周波数成
分や、Ａ列とＢ列の出力のアンバランスの影響で正しい
焦点検出ができないことがある。そこで、出力信号列に
対してフィルター処理を施し、フィルター処理データを
用いて焦点検出演算を行う方法が本出願人による特開昭
６１−２４５１２３号公報や特開昭６０−１５１６０７
号公報で開示されている。

【００１７】フィルター処理についてはこれらの公報で
詳しく述べられているので、ここでは簡単に説明する。
まず、次式によりＡ列とＢ列の出力信号列ａ[1]，・
・，ａ[n]、ｂ[1]，・・，ｂ[n]から高周波成分カット
フィルター処理データＰａ[1]，・・，Ｐａ[n-2]、Ｐｂ
[1]，・・，Ｐｂ[n-2]を得る。

【数７】 Ｐａ[i]＝（ａ[i]＋２×ａ[i+1]＋ａ[i+2]）／４ Ｐｂ[i]＝（ｂ[i]＋２×ｂ[i+1]＋ｂ[i+2]）／４ ここで、ｉ＝１〜（ｎ−２）である。こうして得られた
フィルター処理データＰａ[1]，・・，Ｐａ[n-2]、Ｐｂ
[1]，・・，Ｐｂ[n-2]に対して次式によりＡ列とＢ列の
出力のアンバランスの影響を除去するフィルター処理を
施し、フィルター処理データＦａ[1]，・・，Ｆａ[n-2-
2s]、Ｆｂ[1]，・・，Ｆｂ[n-2-2s]を得る。

【数８】 Ｆａ[i]＝−Ｐａ[i]＋２×Ｐａ[i+s]−Ｐａ[i+2s] Ｆｂ[i]＝−Ｐｂ[i]＋２×Ｐｂ[i+s]−Ｐｂ[i+2s] ここでｉ＝１〜（ｎ−２−２ｓ）である。

【００１８】数式８においてｓは１〜１０程度の整数で
あり、数値が大きいほど被写体パターンのより低周波数
成分を抽出し、数値が小さいほど被写体パターンのより
高周波数成分を抽出することになる。また、フィルター
処理データの数はｓが大きいほど減少する。合焦状態付
近では被写体像は高周波数成分を多く含むのでｓとして
は比較的小さい値が好ましく、非合焦状態では被写体像
はぼけて低周波数成分のみとなるのでｓは大きな値が好
ましい。合焦状態付近であっても被写体のコントラスト
が低く、はっきりしないパターンの場合には、ｓが小さ
いと信頼性が得られないのでｓの値を大きくする必要が
ある。ｓが小さい場合は低周波数成分はほとんど除去さ
れてしまうので、デフォーカス量が大きくて高周波数成
分がない場合には検出不能となる。よって、この場合に
は数式１における最大シフト数ｌmaxをあまり大きくし
ても意味がなく、比較的小さな値でよい。反対にｓが大
きい場合には低周波数成分を抽出するので、デフォーカ
ス量が大きくても検出可能となり、ｌmaxに比較的大き
な値を設定する。

【００１９】図１１は低周波数成分のみの被写体の例で
あり、（ａ）は出力信号列、（ｂ）はｓ＝２のフィルタ
ー処理データ、（ｃ）はｓ＝４のフィルター処理データ
である。合焦状態なのでＡ列の出力信号列とＢ列の出力
信号列が重なっているとする。このように、ｓ＝２のフ
ィルター処理データはほとんどコントラストがなく平ら
であり、ｓ＝４とすることによりコントラストが十分と
なり、信頼性のあるデフォーカス量を得ることができ
る。

【００２０】図１２は高周波成分のみからなる被写体の
場合であり、（ａ）〜（ｃ）のデータの種類は図１１と
同じであり、合焦状態とする。この場合は、ｓ＝２でコ
ントラストが十分となり信頼性のあるデフォーカス量を
得ることができる。

【００２１】被写体によって被写体像データに含まれる
周波数成分が異なるので、最初はｓを２として高周波数
成分を抽出するフィルター処理データを演算し、このフ
ィルター処理データを用いて数式１から数式６の焦点検
出演算を行う。そして、信頼性のあるデフォーカス量が
得られれば演算を終了し、信頼性のあるデフォーカス量
が得られない場合には、ｓを４として低周波数成分を抽
出するフィルター処理データを演算し、このフィルター
処理データを用いて数式１から数式６の焦点検出演算を
行う。このような演算手順を繰り返し、信頼性のあるデ
フォーカス量が得られるまでｓの値を増大させていく方
法がある。この方法によれば、最初は高周波成分を抽出
するので、通常の被写体の合焦状態付近であれば、この
時点で信頼性のあるデフォーカス量を得ることができ
る。被写体が人物の顔などで低周波数成分のみを持つ場
合には、低周波成分を抽出するフィルター処理データに
よる焦点検出演算でデフォーカス量を得ることができ
る。また、デフォーカス量が大きい場合には、低周波成
分を抽出するフィルター処理データを用い、最大シフト
数ｌmaxを大きくして焦点検出演算を行ってデフォーカ
ス量を得ることができる。よって、合焦状態付近では演
算時間が短くてすむので、被写体が移動体である場合に
も容易に追従し、低周波成分のみの被写体であっても合
焦可能であり、大きなデフォーカス量も検出することが
できる。

【００２２】図６（ｂ）の焦点検出装置では、図７に示
す光学系とイメージセンサーアレイを複数組備えること
によって、複数の焦点検出領域ＦａＣ、ＦａＬ、Ｆａ
Ｒ、ＦａＴ、ＦａＢを形成する。このような複数のデフ
ォーカス量を得る焦点検出装置の自動選択モードでは、
特開昭６０−２６２００４号公報で開示されているよう
に、最も至近を示すデフォーカス量を選択する、あるい
は前述の数値Ｅが最大であるデフォーカス量を選択す
る。

【００２３】本発明の一実施の形態を説明する。この実
施の形態では、図６（ｂ）に示すように、中央領域Ｆａ
Ｃ、左領域ＦａＬ、右領域ＦａＲ、上領域ＦａＴ、下領
域ＦａＢの、合計５個の焦点検出領域を備えた焦点検出
装置を例に上げて説明する。

【００２４】また、この実施の形態では撮影画面下側の
焦点検出領域ＦａＢを特定領域とし、この特定領域では
自動選択モード設定時と手動選択モード設定時とで異な
る焦点検出演算を実行する。

【００２５】図１は一実施の形態の構成を示す図であ
る。１は焦点検出光学系であり、撮影レンズ１００を通
過した被写体からの光をイメージセンサー２へ導くため
に、中央領域ＦａＣ、左領域ＦａＬ、右領域ＦａＲ、上
領域ＦａＴ、下領域ＦａＢの５個の焦点検出領域のそれ
ぞれに対応する光学系１−Ｃ、１−Ｌ、１−Ｒ、１−
Ｔ、１−Ｂを備えている。それぞれの光学系は、図７に
示す視野マスク２００、フィールドレンズ３００、絞り
開口部４０１、４０２および再結像レンズ５０１、５０
２を備えている。

【００２６】２はイメージセンサーであり、中央領域Ｆ
ａＣ、左領域ＦａＬ、右領域ＦａＲ、上領域ＦａＴ、下
領域ＦａＢの５個の焦点検出領域のそれぞれに対応する
イメージセンサーアレイ２−Ｃ、２−Ｌ、２−Ｒ、２−
Ｔ、２−Ｂを備えている。それぞれのイメージセンサー
アレイは、図７に示すイメージセンサーアレイ６００の
ようにＡ列とＢ列から成り、出力信号列ａ
［１］，．．．，ａ［ｎ］、ｂ［１］，．．．，ｂ
［ｎ］を出力する。

【００２７】３は焦点検出演算部であり、イメージセン
サー２の各センサーアレイが出力する出力信号列ａ
［ｉ］、ｂ［ｉ］に対して数式７と数式８に示すフィル
ター処理を施し、フィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆ
ｂ［ｉ］を得る。そして、フィルター処理データＦａ
［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を用いて数式１から数式６による焦
点検出演算を行い、中央領域ＦａＣ、左領域ＦａＬ、右
領域ＦａＲ、上領域ＦａＴ、下領域ＦａＢの各焦点検出
領域においてデフォーカス量ＤｆＣ、ＤｆＬ、ＤｆＲ、
ＤｆＴ、ＤｆＢを算出する。

【００２８】４は焦点検出領域の自動選択モードと手動
選択モードのいずれかを設定する選択モード設定部であ
り、前者の自動選択モードを設定した場合には、すべて
の焦点検出領域で焦点検出演算を行って得た複数のデフ
ォーカス量に基づいて、一つのデフォーカス量をカメラ
が自動的に決定し、後者の手動選択モードでは、撮影者
が一つの焦点検出領域を任意に選択することができる。
５は、手動選択モード設定時に任意の焦点検出領域を選
択するための領域選択部である。また、６はデフォーカ
ス量決定部であり、焦点検出演算部４で演算した複数の
デフォーカス量に基づいて一つの最終的なデフォーカス
量ＤｆＺを決定する。さらに、７は、デフォーカス量決
定部６で決定した最終デフォーカス量ＤｆＺに基づいて
撮影レンズ１００を駆動するレンズ駆動部である。

【００２９】図２により、一実施の形態の全体動作を説
明する。ステップ１において、自動選択モードが設定さ
れているか否かを確認し、自動選択モードが設定されて
いればステップ２へ進み、手動選択モードが設定されて
いればステップ３へ進む。自動選択モード設定時は、ス
テップ２で、すべての焦点検出領域ＦａＣ、ＦａＬ、Ｆ
ａＲ、ＦａＴ、ＦａＢでデフォーカス量ＤｆＣ、Ｄｆ
Ｌ、ＤｆＲ、ＤｆＴ、ＤｆＢを演算する。一方、手動選
択モード設定時は、ステップ３で、領域選択部５で選択
された焦点検出領域のみでデフォーカス量を演算する。
次に、ステップ４で演算結果のデフォーカス量に基づい
て最終デフォーカス量ＤｆＺを決定する。そして、ステ
ップ５で、最終デフォーカス量ＤｆＺにしたがって撮影
レンズ１００を駆動する。なお、焦点検出演算において
信頼性のあるデフォーカス量が得られなかった場合には
焦点検出不能となるが、この場合には信頼性のあるデフ
ォーカス量が得られるレンズ位置を捜す、いわゆるスキ
ャンニング動作を行うか、あるいはレンズ駆動を停止し
た状態とする。

【００３０】図２のステップ２と３で実行される焦点検
出演算の詳細を説明する。まず、撮影画面下側の焦点検
出領域ＦａＢ以外の領域における焦点検出演算を、図３
により説明する。ステップ１０１で出力信号列ａ
［ｉ］、ｂ［ｉ］を入力し、続くステップ１０２で数式
７によりフィルター処理データＰａ［ｉ］、Ｐｂ［ｉ］
を演算する。ステップ１０３では数式８のｓの値を２と
し、続くステップ１０４で数式８の演算を実行し、高周
波数成分を抽出するフィルター処理データＦａ［ｉ］、
Ｆｂ［ｉ］を得る。ステップ１０５において、フィルタ
ー処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を用いて数式１か
ら数式６の焦点検出演算を実行する。

【００３１】ステップ１０６で、信頼性のあるデフォー
カス量が得られたか否かを判定する。信頼性のあるデフ
ォーカス量が得られた場合はステップ１１６へ進み、焦
点検出可能として処理を終了する。一方、信頼性のある
デフォーカス量が得られなかった場合はステップ１０７
へ進み、数式８のｓの値を４とし、続くステップ１０８
で数式８の演算を実行し、低周波数成分を抽出するフィ
ルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を得る。そし
て、ステップ１０９でフィルター処理データＦａ
［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を用いて数式１から数式６の焦点検
出演算を実行する。

【００３２】ステップ１１０において、信頼性のあるデ
フォーカス量が得られたか否かを判定する。信頼性のあ
るデフォーカス量が得られた場合はステップ１１６へ進
み、焦点検出可能として処理を終了する。一方、信頼性
のあるデフォーカス量が得られなかった場合はステップ
１１１へ進み、数式８のｓの値を８とし、続くステップ
１１２で数式８の演算を実行し、さらに低周波数成分を
抽出するフィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］
を得る。ステップ１１３では、フィルター処理データＦ
ａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を用いて数式１から数式６の焦点
検出演算を実行する。ステップ１１４で、信頼性のある
デフォーカス量が得られたか否かを判定する。信頼性の
あるデフォーカス量が得られた場合はステップ１１６へ
進み、焦点検出可能として処理を終了する。一方、信頼
性のあるデフォーカス量が得られなかった場合はステッ
プ１１５へ進み、焦点検出不能として処理を終了する。

【００３３】このように、撮影画面下側の焦点検出領域
ＦａＢ以外の領域では、高周波数成分を抽出したフィル
ター処理データと、低周波数成分を抽出したフィルター
処理データとを用いて焦点検出演算が行われるので、様
々なパターンの被写体に対して焦点検出が可能であり、
撮影者の意図する主要被写体を確実に検出することがで
きる。

【００３４】撮影画面下側の焦点検出領域ＦａＢにおけ
る焦点検出演算を、図４により説明する。ステップ２０
１で出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］を入力し、続くステ
ップ２０２で数式７によりフィルター処理データＰａ
［ｉ］、Ｐｂ［ｉ］を算出する。ステップ２０３では数
式８のｓの値を２とし、続くステップ２０４で数式８の
演算を実行し、高周波数成分を抽出するフィルター処理
データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を得る。ステップ２０５
において、フィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ
［ｉ］を用いて数式１から数式６の焦点検出演算を実行
する。

【００３５】ステップ２０６で、信頼性のあるデフォー
カス量が得られたか否かを判定する。信頼性のあるデフ
ォーカス量が得られた場合はステップ２１７へ進み、焦
点検出可能として処理を終了する。一方、信頼性のある
デフォーカス量が得られなかった場合はステップ２０７
へ進み、自動選択モードが設定されているか否かを確認
する。

【００３６】高周波数成分を抽出したフィルター処理デ
ータＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を用いた焦点検出演算で、
信頼性のあるデフォーカス量が得られず、且つ自動選択
モードが設定されている時は、引き続いて低周波数成分
を抽出したフィルター処理データによる焦点検出演算を
行わない。上述したように、撮影画面下側の焦点検出領
域ＦａＢには、人物撮影時には衣服、風景撮影時には道
路や地面のようなパターンがはっきりしない、撮影者の
意図しない被写体が位置することが多い。そのため、低
周波数成分を抽出したフィルター処理データを用いて焦
点検出演算を行うと、衣服や道路などを主要被写体と誤
認してしまうことがある。そこで、以後の焦点検出演算
を行わずにステップ２１６へ進み、焦点検出不能として
処理を終了する。

【００３７】一方、手動選択モード設定時は、撮影者が
撮影画面下側の被写体に合焦させたいという意図がある
ので、引き続き低周波数成分を抽出したフィルター処理
データを用いて焦点検出演算を行う。ステップ２０８で
数式８のｓの値を４とし、続くステップ２０９で数式８
の演算を実行し、低周波数成分を抽出したフィルター処
理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を得る。ステップ２１
０では、フィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］
を用いて数式１から数式６の焦点検出演算を実行する。

【００３８】ステップ２１１で、信頼性のあるデフォー
カス量が得られたか否かを判定する。信頼性のあるデフ
ォーカス量が得られた場合はステップ２１７へ進み、焦
点検出可能として処理を終了する。一方、信頼性のある
デフォーカス量が得られなかった場合はステップ２１２
へ進み、数式８のｓの値を８とする。続くステップ２１
３で数式８の演算を実行し、さらに低周波数成分を抽出
するフィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を得
る。ステップ２１４では、フィルター処理データＦａ
［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］を用いて数式１から数式６の焦点検
出演算を実行する。そして、ステップ２１５で信頼性の
あるデフォーカス量が得られたか否かを判定し、得られ
た場合はステップ２１７へ進み、焦点検出可能として処
理を終了する。一方、信頼性のあるデフォーカス量が得
られなかった場合はステップ２１６へ進み、焦点検出不
能として処理を終了する。

【００３９】このように、撮影画面下側の焦点検出領域
ＦａＢを特定領域とし、自動選択モード設定時には特定
領域ＦａＢに対応するイメージセンサー２−Ｂで検出さ
れた被写体像データに対して低周波数成分を抽出するフ
ィルター処理を行わない。つまり、この特定領域では、
自動選択モード設定時に低周波数成分を抽出したフィル
ター処理データを用いた焦点検出演算を行わない。これ
により、衣服や道路などのコントラストのはっきりしな
いパターンの被写体に対して焦点検出演算を実行するこ
とが防止され、撮影者の意図しないこのような被写体を
主要被写体と誤認することが避けられる。

【００４０】しかし、撮影者の意図する主要被写体が撮
影画面下側に位置する場合には、高周波数成分を抽出し
たフィルター処理データによる焦点検出演算によって、
その主要被写体を確実に検出できる。

【００４１】なお、手動選択モード設定時は、高周波数
成分を抽出したフィルター処理データと、低周波数成分
を抽出したフィルター処理データとを用いて焦点検出演
算を行うので、様々なパターンの被写体に対して焦点検
出が可能であり、撮影者の意図する主要被写体を確実に
検出できる。

【００４２】図２のステップ４で実行される最終デフォ
ーカス量の決定動作を、図５により説明する。ステップ
３０１で手動選択モード時が設定されているか否かを確
認し、手動選択モードが設定されていればステップ３０
４へ進み、自動選択モードが設定されていればステップ
３０２へ進む。自動選択モード設定時は、ステップ３０
２で、すべての焦点検出領域における焦点検出演算の結
果、焦点検出可能な領域が存在するか否かを確認する。
焦点検出可能な領域が存在する場合はステップ３０３へ
進み、検出可能領域のデフォーカス量の中から最も近距
離を示すデフォーカス量を選択し、これを最終デフォー
カス量ＤｆＺとして処理を終了する。一方、焦点検出可
能な領域が存在しない場合はステップ３０６へ進み、検
出不能であるため最終デフォーカス量ＤｆＺが定まらな
いから焦点検出不能として処理を終了する。

【００４３】手動選択モード設定時は、ステップ３０４
で、領域選択部５で選択された領域において焦点検出可
能か否かを確認し、検出可能な場合はステップ３０５へ
進み、選択領域のデフォーカス量を最終デフォーカス量
ＤｆＺとして処理を終了する。一方、選択領域において
焦点検出不能な場合はステップ３０６へ進み、最終デフ
ォーカス量ＤｆＺが定まらないから焦点検出不能として
処理を終了する。このように、最終デフォーカス量Ｄｆ
ｚの決定において、特別に複雑な処理を必要とせず、従
来と同様な処理でよい。

【００４４】なお、上述した実施の形態では、撮影画面
下側の焦点検出領域ＦａＢを、自動選択モード設定時に
低周波数成分による焦点検出演算を行わない特定領域と
したが、特定領域は画面下側の領域に限定されず、他の
領域であってもよく、また複数の領域であってもよい。
例えば、撮影画面上側の領域ＦａＴを特定領域とした場
合には、画面上側に位置することが多い天空に対して、
無用な焦点検出演算が行われるのを避けることができ
る。また、撮影画面の上下の領域ＦａＢ、ＦａＴを特定
領域とした場合には、画面上側に位置することが多い天
空と、画面下側に位置することが多い人物の衣服や道路
に対して、無用な焦点検出演算が行われるのを避けるこ
とができる。

【００４５】また、上述する実施の形態では、自動選択
モード設定時に最至近を示すデフォーカス量を最終デフ
ォーカス量に決定する例を示したが、最終デフォーカス
量は最至近のデフォーカス量に限定されず、最もコント
ラストの高い領域を選択したり、複数のデフォーカス量
を平均処理して最終デフォーカス量としてもよい。

【００４６】さらに、上述した実施の形態では、手動選
択モードにおいて一つの領域を選択しているが、複数の
領域を選択し、複数の選択領域で得られたデフォーカス
量に基づいて最終デフォーカス量を決定するようにして
もよい。

【００４７】

【発明の効果】（１） 以上説明したように請求項１の
発明によれば、複数の焦点検出領域の内の少なくとも１
個の焦点検出領域を特定領域とし、この特定領域では自
動選択モードと手動選択モードとで異なる焦点検出演算
を実行するようにしたので、天空や人物の衣服や道路な
どの撮影者の意図しない被写体を捕捉する可能性が高い
焦点検出領域において、それらの被写体を主要被写体と
誤認することが避けられ、主要被写体を捕捉する焦点検
出領域を確実に自動選択して焦点検出することができ
る。そして、本発明の焦点検出装置を用いて撮影レンズ
の焦点調節を行えば、撮影者の意図する主要被写体に撮
影レンズを確実に合焦させることができる。 （２） また、請求項２の発明によれば、撮影画面下側
の焦点検出領域を特定領域としたので、撮影画面下側に
位置することが多い、人物の衣服や道路などのパターン
のはっきりしない被写体を主要被写体と誤認することが
避けられ、主要被写体を捕捉する焦点検出領域を確実に
自動選択して焦点検出することができる。 （３） さらに、特定領域に対応するイメージセンサー
で検出された被写体像データに対して低周波数成分を抽
出するフィルター処理を行わないようにしたので、人物
の衣服や道路などのパターンのはっきりしない、撮影者
の意図しない被写体を捕捉する焦点検出領域を自動的に
選択して焦点検出することが避けられる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 一実施の形態の構成を示す図である。

【図２】 一実施の形態の全体動作を示すフローチャー
トである。

【図３】 撮影画面下側の焦点検出領域以外の領域にお
ける焦点検出演算を示すフローチャートである。

【図４】 撮影画面下側の焦点検出領域における焦点検
出演算を示すフローチャートである。

【図５】 最終デフォーカス量の決定動作を示すフロー
チャートである。

【図６】 撮影画面内の焦点検出領域の設定例を示す図
である。

【図７】 焦点検出光学系を示す図である。

【図８】 焦点検出演算を説明する図である。

【図９】 焦点検出演算を説明する図である。

【図１０】 相関演算を説明する図である。

【図１１】 低周波数成分のみからなるパターンを示す
図である。

【図１２】 高周波数成分のみからなるパターンを示す
図である。

【符号の説明】

１ 焦点検出光学系 ２ イメージセンサー ３ 焦点検出演算部 ４ 選択モード設定部 ５ 領域選択部 ６ デフォーカス量決定部 １００ 撮影レンズ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】撮影画面に複数の焦点検出領域を設定し、
   各焦点検出領域に対応する焦点検出光学系とイメージセ
   ンサーを備え、複数の焦点検出領域における焦点検出結
   果に基づいて最終的な撮影レンズの焦点調節状態を決定
   する自動選択モードと、手動操作により選択された焦点
   検出領域の焦点検出結果を最終的な撮影レンズの焦点調
   節状態とする手動選択モードとを有する焦点検出装置に
   おいて、 前記複数の焦点検出領域の内の少なくとも１個の焦点検
   出領域を特定領域とし、この特定領域では自動選択モー
   ドと手動選択モードとで異なる焦点検出演算を実行する
   ことを特徴とする焦点検出装置。
2. 【請求項２】請求項１に記載の焦点検出装置において、 前記特定領域は撮影画面の下側に位置する焦点検出領域
   であることを特徴とする焦点検出装置。
3. 【請求項３】請求項２に記載の焦点検出装置において、 自動選択モード設定時には、前記特定領域に対応するイ
   メージセンサーで検出された被写体像データに対して、
   低周波数成分を抽出するフィルター処理を行わないこと
   を特徴とする焦点検出装置。