JP2001091820A - 測距装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】広範囲な測距領域を有する測距装置であっても
タイムラグを増大させることなく、かつ背景に影響を受
けずに主要被写体に対して正確なオートフォーカス処理
を行い得る測距装置を提供する。 【解決手段】マイクロコンピュータ１１の指示の下、Ａ
Ｆエリアセンサ１２の出力に基づいて被写体の輪郭を抽
出し、広範囲な測距エリアのうちで輪郭内について重点
的に測距を行うことで、背景に影響されることなく主要
被写体に正確にピントをあわせることが可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、測距装置、詳しく
は、カメラ等に利用可能な測距装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、複数の測距ポイントについて測距
を行うオートフォーカス機能を有するカメラは種々提案
されている。たとえば特開平１０−１４２４９０号公報
には、撮影画面内の広い範囲にわたり多数の測距ポイン
トを有し、撮影毎にその全ての測距ポイントを測距する
測距装置を備えるカメラが開示されている。

【０００３】さらに近年、背景の影響を受けないように
工夫されたカメラも提案されている。特開平５−７３２
６号公報には、撮影画面内のエッジ部分を検出してゲー
ト信号を発生して測距枠を設定し、背景の影響を受けな
いように工夫する測距装置が提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平１０−１４２４９０号公報に開示された測距装置
は、撮影毎に全ての測距ポイントにおいて測距を行うの
で、非常にタイムラグが大きくなり使い勝手が悪いとい
う問題がある。

【０００５】また、タイムラグを短縮するために、非常
に高速な処理回路やマイコン等を使用すると、大きなコ
ストアップとなり、汎用的なカメラには採用できないと
いう問題がある。

【０００６】さらに上記特開平５−７３２６号公報に開
示された測距装置は、ビデオ信号から高域成分を検出す
るコントラスト方式による山登りオートフォーカス装置
に限定されている。このコントラスト方式はフォーカス
レンズをスキャンしながら、最も高周波成分が大きくな
るフォーカスレンズの位置を検出するので、非常にタイ
ムラグが大きくシャッタチャンスを逃してしまうという
問題がある。

【０００７】本発明はかかる問題点に鑑みてなされたも
のであり、広範囲な測距領域を有する測距装置であって
もタイムラグを増大させることなく、かつ背景に影響を
受けずに主要被写体に対して正確なオートフォーカス処
理を行い得る測距装置を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに本発明の第１の測距装置は、撮像素子と、この撮像
素子の出力に基づいて被写体の輪郭を抽出する輪郭抽出
手段と、この輪郭抽出手段の出力に応じて設定される領
域内を優先的に測距する測距手段と、を具備したことを
特徴とする。

【０００９】上記の目的を達成するために本発明の第２
の測距装置は、撮像素子と、この撮像素子の出力に基づ
いて被写体の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、この輪郭
抽出手段により抽出された領域に対する適正撮像信号が
得られるように再度積分動作を実行する再積分手段と、
この再積分手段によって得られた撮像信号に基づいて測
距動作を行う測距手段と、を具備したことを特徴とす
る。

【００１０】上記の目的を達成するために本発明の第３
の測距装置は、撮像素子と、この撮像素子の出力に基づ
いて被写体の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、この輪郭
抽出手段の出力に応じて領域内に複数の測距エリアを設
定して測距動作を行う測距手段と、を具備したことを特
徴とする。

【００１１】上記の目的を達成するために本発明の第４
の測距装置は、上記第１、第２または第３の測距装置に
おいて、被写体に補助光を照射する補助光手段と、上記
撮像素子の出力より定常光成分を除去する定常光除去手
段と、を備え、上記補助光手段で被写体を照射し、上記
定常光除去手段で定常光成分を除去した撮像素子出力に
基づいて被写体の輪郭を抽出することを特徴とする。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。

【００１３】図１は、本発明の第１の実施形態である測
距装置の構成を示したブロック図である。

【００１４】図に示すように、本実施形態の測距装置
は、当該測距装置を備えるカメラ全体における各回路の
制御を司るマイクロコンピュータ１１と、後述する測距
光学系１００により形成される被写体像を撮像して電気
信号であるセンサデータに変換するＡＦエリアセンサ１
２と、フォーカシーングレンズ１４を駆動するフォーカ
スレンズ駆動部１３と、該フォーカシーングレンズ１４
の移動量に対応するパルス信号を発生するフォーカスレ
ンズエンコーダ１５と、撮影画面に対応し、複数に分割
された測光用受光素子２３ａの発生する光電流信号を処
理して測光出力を発生する測光部２３と、シャッタを駆
動してフィルムに対する露出を行うシャッタ駆動部１６
と、撮影時の補助光源としてストロボ２０ａを発光させ
るストロボ回路部２０と、カメラ内部の情報をＬＣＤ等
の表示素子により表示する表示部１９と、レリーズボタ
ンに連動したスイッチである１ＲＳＷ（ファーストレリ
ーズスイッチ）１７及び２ＲＳＷ（セカンドレリーズス
イッチ）１８と、オートロード、１駒巻き上げ、巻き戻
しのフィルム駆動動作を行うフィルム駆動部２１と、撮
影レンズのズーム動作を行うズームレンズ駆動部２２
と、カメラの姿勢（縦、横）を検出し、マイクロコンピ
ュータ１１に対して出力するカメラ姿勢検出部１２０
と、で主要部が構成される。

【００１５】マイクロコンピュータ１１は、その内部
に、ＣＰＵ（中央処理装置）１１ａ、ＲＯＭ１１ｂ，Ｒ
ＡＭ１１ｃ，Ａ／ＤコンバータＡＤＣ１１ｄを有する。
このうちＣＰＵ１１ａは、ＲＯＭ１１ｂに格納されたシ
ーケンスプログラムに従って一連の動作を行う。

【００１６】マイクロコンピュータ１１はさらにＥＥＰ
ＲＯＭ１１ｅを有しており、オートフォーカス（Ａ
Ｆ）、測光・露出演算等に関する補正データをカメラ毎
に記憶している。また、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅには、後述
する撮影画面内の主要被写体を検出するための各種パラ
メータ等が格納されている。

【００１７】ＡＦエリアセンサ１２は、撮像領域１２ａ
である水平方向と垂直方向に二次元状に配置された受光
素子群とその処理回路１２ｂとを備えている。そして、
受光素子（フォトダイオード）への入射光により発生す
る電荷を画素毎の画素増幅回路により電圧に変換すると
ともに増幅して出力する。マイクロコンピュータ１１
は、このＡＦエリアセンサ１２の積分動作の制御、セン
サデータの読み出し制御を行い、ＡＦエリアセンサ１２
の出力するセンサデータを処理して測距演算を行なうよ
うになっている。

【００１８】またＡＦエリアセンサ１２は、定常光除去
回路１２ｃを有している。この定常光除去回路１２ｃ
は、マイクロコンピュータ１１の制御下に定常光を除去
するか否かを切り換る機能を有する。

【００１９】フォーカスレンズ駆動部１３は、撮影レン
ズ１３０の一部であるフォーカシーングレンズ１４を駆
動し、フォーカスレンズエンコーダ１５は、該フォーカ
シーングレンズ１４の移動量に対応するパルス信号を発
生する。マイクロコンピュータ１１は測距演算結果に基
づき、フォーカスレンズ駆動部１３に駆動信号を出力
し、フォーカスエンコーダ１５の出力をモニタしてフォ
ーカスレンズ１４の位置制御を行う。

【００２０】測光部２３は、撮影画面に対応し、複数に
分割された測光用受光素子２３ａの発生する光電流信号
を処理して測光出力を発生する。マイクロコンピュータ
１１はこの測光出力を上記ＡＤコンバータＡＤＣ１１ｄ
によりＡＤ変換して測光・露出演算を行う。

【００２１】シャッタ駆動部１６は、マイクロコンピュ
ータ１１の制御下にシャッタを駆動してフィルムに対す
る露出を行う。

【００２２】ストロボ回路部２０は、撮影時の補助光源
としてストロボ２０ａを発光させる機能を備え、マイク
ロコンピュータ１１の制御下にストロボ２０ａ発光のた
めの充電、発光制御がなされる。またストロボ回路部２
０は、ストロボ２０ａを測距動作時のオートフォーカス
補助光として使用する際に、マイクロコンピュータ１１
の制御下に発光制御を行う。

【００２３】表示部１９は、マイクロコンピュータ１１
の制御下にカメラ内部の情報をＬＣＤ等の表示素子によ
り表示する。

【００２４】１ＲＳＷ（ファーストレリーズスイッチ）
１７、２ＲＳＷ（セカンドレリーズスイッチ）１８はレ
リーズボタンに連動したスイッチであって、レリーズボ
タンの第１段階の押し下げにより１ＲＳＷ１７がオン
し、引き続いて第２段階の押し下げで２ＲＳＷ１８がオ
ンする。マイクロコンピュータ１１は１ＲＳＷ１７のオ
ンでＡＦ，測光動作を行い、２ＲＳＷ１８のオンで露出
動作、フィルム巻き上げ動作を行う。

【００２５】フィルム駆動部２１は、マイクロコンピュ
ータ１１の制御下にオートロード、１駒巻き上げ、巻き
戻しのフィルム駆動動作を行い、ズームレンズ駆動部２
２は、同じくマイクロコンピュータ１１の制御下に撮影
レンズのズーム動作を行う。また、マイクロコンピュー
タ１１に対して撮影レンズの焦点距離情報を出力する。

【００２６】カメラ姿勢検出部１２０は、カメラの姿勢
（縦、横）を検出し、マイクロコンピュータ１１に対し
て出力する。

【００２７】次に、このような構成を成す本実施形態の
測距装置の動作について説明する。図２は、本実施形態
の測距装置において、マイクロコンピュータ１１のメイ
ンルーチンを示すフローチャートである。

【００２８】まず、不図示の電源ＳＷがオンされるかあ
るいは電池が挿入されるとマイクロコンピュータ１１が
動作を開始し、ＲＯＭ１１ｂに格納されたシーケンスプ
ログラムを実行する。そして、マイクロコンピュータ１
１はカメラ内の各ブロックの初期化、ＥＥＰＲＯＭ１１
ｅ内のＡＦ、測光等の調整・補正データをＲＡＭ１１ｃ
に展開する（ステップＳ１０１）。

【００２９】次にマイクロコンピュータ１１は１ＲＳＷ
１７の状態を検出し、該１ＲＳＷ１７がオン操作を待つ
（ステップＳ１０２）。ここで、該１ＲＳＷ１７がオン
されるとマイクロコンピュータ１１はオートフォーカス
（ＡＦ）動作を行うよう該当回路を制御する（ステップ
Ｓ１０３）。続いて測光・露出演算処理（ステップＳ１
０４）を行い、２ＲＳＷ１８の状態を検出する（ステッ
プＳ１０５）。

【００３０】このステップＳ１０５で２ＲＳＷ１８がオ
ンされると、マイクロコンピュータ１１はシャッタ動作
を行うよう指示してフィルムに露出し（ステップＳ１０
６）、フィルムを１駒巻き上げる（ステップＳ１０
７）。

【００３１】一方、上記ステップＳ１０２において１Ｒ
ＳＷ１７がオンしていないとき、マイクロコンピュータ
１１は１ＲＳＷ１７、２ＲＳＷ１８以外のスイッチの入
力を検出する（ステップＳ１０８）。ここで他のスイッ
チ入力を検出すると当該スイッチ入力に応じた処理、た
とえばズームスイッチのアップ、ダウンスイッチ入力に
対してはズームアップ、ダウン処理を行うよう各回路に
指示する（ステップＳ１０９）。

【００３２】次に、本実施形態の測距装置における測距
光学系について説明する。図３は、本実施形態の測距装
置における測距光学系１００を示した説明図であり、光
学系、ＡＦエリアセンサ配置を示している。また、図４
は、三角測距の原理により被写体距離を求める方法を説
明するための図である。

【００３３】当該測距光学系１００は、いわゆる外光パ
ッシブ方式により被写体までの距離を測定するようにな
っており、図３に示すように、受光レンズ１０１、１０
２は基線長Ｂを隔てて配置され、被写体１０３の像を２
像に分割してＡＦエリアセンサ１２の受光領域１２ａに
結像させるようになっている。

【００３４】図４に示すように上記２像の相対的な位置
差ｘは三角測距の原理によって、受光レンズの焦点距離
ｆと基線長Ｂとから、被写体距離Ｌは以下の式による。

【００３５】Ｌ＝（Ｂ・ｆ）／ｘ 上述した測距演算はマイクロコンピュータ１１によって
行われる。より具体的には、ＡＦエリアセンサ１２の受
光領域１２ａに測距ブロックを設定して２像に対応する
センサデータを用いて相関演算を行い、上記２像の相対
的な位置差ｘを検出する。

【００３６】次に、図５を参照して上記ＡＦエリアセン
サ１２の構成について説明する。図５に示すように、Ａ
Ｆエリアセンサ１２は、撮影画面に対応する複数の画素
５３と、積分動作を制御するためにモニタ選択回路５７
と、水平シフトレジスタ５６、垂直シフトレジスタ５４
と、固定パターンノイズ除去回路５５とを備える。

【００３７】上述したようにＡＦエリアセンサ１２に
は、撮影画面に対応して複数の画素５３が配置される
が、この複数の画素のうち一画素５０は、受光素子であ
るフォトダイオード５２と、フォトダイオード５２の出
力する信号電荷を電圧信号に変換するための増幅器５１
（蓄積容量５８を含む）と、を備えている。なお増幅器
５１には定常光成分を除去する機能も含まれている。

【００３８】上記モニタ選択回路５７は、マイクロコン
ピュータ１１からの司令に基づく画素範囲について積分
量を示すモニタ信号を作成し出力する。

【００３９】水平シフトレジスタ５６、垂直シフトレジ
スタ５４は、マイクロコンピュータ１１からの司令によ
り制御され、各画素の信号出力を選択して出力する。

【００４０】固定パターンノイズ除去回路５５は、各画
素の信号出力に含まれる固定パターンノイズを除去する
ための回路である。

【００４１】次に、図６を参照して、本実施形態におけ
る撮影画面（ワイドとテレ）と測距領域との関係につい
て説明する。上述したように、本実施形態の測距装置は
外光測距方式を採用しているので、撮影画面と測距領域
とにはパララックスが存在する。このため本実施形態で
は撮影光学系の焦点距離情報（ズーム情報）に応じて測
距に使用する領域を限定する。このような焦点距離の変
化に応じた測距エリア位置補正データはＥＥＰＲＯＭ１
１ｅに予め記憶されており、マイクロコンピュータ１１
の初期化とともにＲＡＭ１１ｄに展開されている。そし
て、ズーム動作に応じてこの補正データを参照してＡＦ
エリアセンサ１２の受光領域内の測距動作に使用する測
距領域を決定する。さらにこの測距領域範囲内のセンサ
データにより測距演算を行う。

【００４２】またマイクロコンピュータ１１はＡＦエリ
アセンサ１２に対してこの測距領域内に対応する積分制
御用ピークモニタを発生するように制御信号を出力す
る。そしてＡＦエリアセンサ１２は、指定された測距エ
リアの範囲内のピーク信号をマイクロコンピュータ１１
に対して出力する。マイクロコンピュータ１１はこのモ
ニタ信号を参照して積分量が所定のレベルとなるように
制御する。

【００４３】本実施形態ではかかる工夫により撮影画面
外において被写体の影響を受けないようにすることが可
能となった。また、センサデータを読み出す際にも、上
記撮影画面に対応する測距領域補正データを参照して不
要な撮影画面外のセンサデータは読みとばしてＲＡＭ１
１ｃに格納しない。あるいはＡＦエリアセンサ１２に読
み出し範囲設定信号を出力して設定された範囲内のセン
サデータだけ出力するようにしている。

【００４４】次に、図７のフローチャートを参照して、
本実施形態の測距装置におけるオートフォーカス（Ａ
Ｆ）ルーチンを説明する。

【００４５】まず、マイクロコンピュータ１１はＡＦエ
リアセンサ１２に積分制御信号を出力して、積分動作を
行うよう指示する（ステップＳ２０１）。次にＡＦエリ
アセンサ１２から所定範囲内のピーク（最も明るい画
素）出力に対応するモニタ信号が出力される。マイクロ
コンピュータ１１はこのモニタ信号を参照しながら、Ａ
Ｆエリアセンサ１２の受光部の受光量が適正となるよう
に積分時間を調節する。

【００４６】この後マイクロコンピュータ１１は、ＡＦ
エリアセンサ１２に読み出しクロックＣＬＫを出力し
（ステップＳ２０２）、センサデータ（画素データ）を
ＡＤコンバータＡＤＣ１１ｄに出力させ、ＡＤ変換して
読み出しＲＡＭ１１ｃに格納する。

【００４７】さらにマイクロコンピュータ１１は、主要
被写体を抽出する処理を行い（ステップＳ２０３）、抽
出された主要被写体領域内に複数の測距エリアを設定す
る（ステップＳ２０４）。また、上記複数の測距エリア
について測距演算を行い（ステップＳ２０５）、得られ
た測距データが所定の条件（信頼性の有無等）を満足す
るか否かを判別する（ステップＳ２０６）。

【００４８】このステップＳ２０６で測距結果が所定の
条件を満足していれば、マイクロコンピュータ１１は、
この所定の条件を満たす複数の測距データについて平均
処理を行い（ステップＳ２０７）、その結果得られた測
距データを採用する。そして、上記採用した測距データ
に基づいてフォーカシングレンズ１４を駆動（ステップ
Ｓ２０８）して、リターンする。

【００４９】一方、上記ステップＳ２０６において測距
結果が所定の条件を満足しない場合は、マイクロコンピ
ュータ１１は、上記主要被写体領域内のセンサデータが
適正となるように制御して再度積分を行う。すなわち、
ＡＦエリアセンサ１２内のモニタ選択回路５７を制御し
て、主要被写体領域内に対応する画素のみについてモニ
タ信号を取得し、たとえばそれらの最大値をモニタ出力
としてマイクロコンピュータ１１に出力させるように設
定する（ステップＳ２０９）。

【００５０】そしてこの後、再びステップＳ２０１に戻
り、再度積分、読み出し、測距処理をやり直す。この場
合は、主要被写体の領域内のセンサデータが測距演算を
行うために適正となるよう積分制御を行うので、主要被
写体について良好な測距データが得られる。

【００５１】次に、図８のフローチャートを参照して、
本実施形態の測距装置における主要被写体検出動作につ
いて説明する。

【００５２】この主要被写体検出ルーチンでは、特に主
要被写体として人物を想定して、人物を検出する。な
お、ＡＦエリアセンサ１２により２個の画像が得られる
が、主要被写体検出に使用する画像データ（センサデー
タ）はどちらか一方の画像でもよいし、両方の画像を使
用してもよい。ＡＦエリアセンサ１２のセンサデータ
は、マイクロコンピュータ１１内のＲＡＭ１１ｃに格納
されており、このセンサデータに基づいて以下の処理を
行う。

【００５３】まず、処理の概要について説明する。最初
にマイクロコンピュータ１１は平滑化処理を行う（ステ
ップＳ３０１）。この処理は画像中のランダムノイズを
除去する処理であり、当該ノイズをフィルタ処理やフー
リエ変換によって除去する。なお除去されるランダムノ
イズはＡＦエリアセンサ１２自体が有するランダムノイ
ズや、ＡＦエリアセンサ１２の電源電圧変動等の外的ノ
イズにより発生するノイズである。

【００５４】次にマイクロコンピュータ１１は差分処理
を行う（ステップＳ３０２）。この処理においてマイク
ロコンピュータ１１はセンサデータに対して差分処理を
行い、エッジ検出を行う処理でエッジの候補領域とその
強度が与えられる。

【００５５】この後マイクロコンピュータ１１は２値化
処理を行う（ステップＳ３０３）。この処理においてマ
イクロコンピュータ１１は画像に対して閾値処理により
ある値以下の部分を抽出して２値画像を求める。

【００５６】さらにマイクロコンピュータ１１は連結・
図形融合処理（ステップＳ３０４）を行い、続いて細線
化処理（ステップＳ３０５）を行う。この処理によりエ
ッジに対応するある幅を有する図形が得られるので、細
線化アルゴリズムを適用して、線幅を約１にする。

【００５７】この後マイクロコンピュータ１１は、画像
の形状を判別して主要被写体を抽出する形状判定処理を
行い（ステップＳ３０６）、リターンする。

【００５８】次に上記各ステップの処理についてさらに
詳しく説明する。 （１）ステップＳ３０１：平滑化処理 この平滑化処理は画像内に混入するランダムノイズを除
去する処理である。この処理には種々の方法が知られる
が、近傍領域内の画素値の中央値（メディアン）を求め
るメディアンフィルタや、近傍領域を小領域に分け、小
領域毎に分散を求めて分散が最小の小領域を求め、その
平均値を出力するエッジ保存フィルタ等が有効である。

【００５９】上記メディアンフィルタは、画像のエッジ
がなまってしまう副作用があるが、エッジ保存フィルタ
はエッジがなまらないのでより有効である。また、その
他にフーリエ変換による方法もある。

【００６０】（２）ステップＳ３０２：差分処理による
エッジ検出処理 このステップでは、マイクロコンピュータ１１はセンサ
データｓ（ｉ，ｊ）について（図２３参照）、以下のよ
うな処理を行うことによりエッジ検出を行う。

【００６１】１次微分オペレータによる手法では、ｘ方
向の微分およびｙ方向の微分をそれぞれ以下の式により
計算する。 Δｘｓ（ｉ，ｊ）＝ｓ（ｉ，ｊ）−ｓ（ｉ−１，ｊ） Δｙｓ（ｉ，ｊ）＝ｓ（ｉ，ｊ）−ｓ（ｉ，ｊ−１） この結果、図９（ａ）に示すようなデータが得られる。

【００６２】また、２次微分オペレータによる手法では
以下の式により求められる。 Δ＾２ｘｓ（ｉ，ｊ）＝ｓ（ｉ−１，ｊ）−２ｓ（ｉ，
ｊ）−ｓ（ｉ＋１，ｊ） Δ＾２ｙｓ（ｉ，ｊ）＝ｓ（ｉ，ｊ−１）−２ｓ（ｉ，
ｊ）−ｓ（ｉ，ｊ＋１） ２次微分オペレータの一種であるラプラシアン・オペレ
ータは、エッジの肩の部分を強調するので、正の領域か
ら負の領域に移行する。そして“０”になる部分を求め
ることによってエッジが求められる（図９（ｂ））。

【００６３】具体的な処理方法としては、空間フィルタ
テーブル（重みテーブル）との積和演算を行う。図１０
は、上記空間フィルタテーブルの例を示した説明図であ
る。この図１０中、図１０（ａ）は１次微分オペレータ
（横方向） 図１０（ｂ）は１次微分オペレータ（縦方向） 図１０（ｃ）はラプラシアンオペレータ 図１０（ｄ）はソーベルオペレータ（Ｘ方向、Ｙ方向の
１次微分、絶対値データ変換、加算）をそれぞれ示す。

【００６４】また、当該処理の演算式は以下に示す通り
である。

【数１】 本実施形態では、以上の空間フィルタを、状況に応じて
適宜選択して使用する。

【００６５】なお、全画像について差分処理をする場合
は、比較的演算が簡単で高速な１次微分オペレータ、ラ
プラシアンオペレータを使用する。一方、撮影画面内の
一部の画像に関して差分処理を行う場合は、演算がやや
複雑で演算時間が大きいが効果は大きいソーベルオペレ
ータを選択して使用する。

【００６６】また、低輝度でＡＦエリアセンサ１２の積
分時間が長い場合は、１次微分オペレータまたはラプラ
シアンオペレータを使用し、一方高輝度で積分時間が小
さい場合は、ソーベルオペレータを使用することにより
ＡＦタイムラグとしてのバランスをとってもよい。

【００６７】（３）ステップＳ３０３：２値化処理（閾
値処理） この２値化処理を図１１に示すフローチャートを参照し
て説明する。当該２値化処理においてマイクロコンピュ
ータ１１はまず、画像内の各輝度を示す画素値の出現頻
度を表わすヒストグラムを作成し（ステップＳ４０
１）、次に閾値設定処理を行う（ステップＳ４０２）。
ここで、ヒストグラムに基づいて閾値を決定する手法は
種々知られているが、たとえばモード法では、上記のう
ちで頻度が最小の輝度値を閾値（スレッシュレベル）と
して、２値化処理を行なう（図１２参照）。

【００６８】上記ステップＳ４０２において閾値が設定
された後、マイクロコンピュータ１１は２値化を行う
（ステップＳ４０３）。

【００６９】なお、閾値設定の他の手法としては、取り
出す図形の面積がある程度わかっている場合に有効なｐ
−タイル法、図形の境界部分に閾値が設定されるように
定める微分ヒストグラム法、濃度値の集合を２つのクラ
スに分けたときのクラス間の分離が最もよくなるように
パラメータｔを求める判別分析法、画像位置に応じて閾
値を変化させる可変閾値法等の手法が知られている。

【００７０】本実施形態では、これらの手法を状況に応
じて適宜選択して使用する。たとえばヒストグラムの形
状を判別して明確な最小値が存在するか否かを判定し、
明確な場合はモード法を採用する。一方、不明確な場合
は判別分析法を採用する。

【００７１】このようにヒストグラムの形状判別を行
い、その結果に応じて閾値設定方法を変更する。ヒスト
グラムの形状判別方法については、図１３に示すように
たとえば（谷）極値でありかつ頻度最小値ａ、２番目に
小さい値ｂを求め、その差ｂ−ａを判別値ｄｔｈと比較
して、所定値ｄｔｈより大きい場合、最小値ａの輝度値
を閾値として採用する。一方、所定値以下の場合は、画
像位置に応じて閾値を変化させる可変閾値法を採用す
る。

【００７２】ここで、上記閾値設定処理を図１３及び図
１４に示すフローチャートを参照して詳しく説明する。
マイクロコンピュータ１１は、図１３に示す如き最小値
ａと２番目に小さい頻度ｂを求める（ステップＳ５０
１）。次に、この差（ｂ−ａ）と所定の判定値ｄｔｈと
を比較する（ステップＳ５０２）。そして、差（ｂ−
ａ）が判定値ｄｔｈより大きい場合は、最小値ａに対応
する輝度値Ｂａを閾値として採用する（ステップＳ５０
４）。一方、差（ｂ−ａ）が判定値ｄｔｈ以下の場合は
可変閾値法を採用する（ステップＳ５０５）。

【００７３】撮影画面全体に対応する画像での２値化の
場合は、最初にモード法により閾値を設定して２値化処
理を行う。そして、２値化画像を評価した結果が良好で
はない場合は画像を複数のブロックに分割して、分割ブ
ロック毎にヒストグラムを作成し、改めて分割ブロック
毎に閾値を設定するようにしてもよい。

【００７４】（４）ステップＳ３０４：ラベリング・図
形融合処理 マイクロコンピュータ１１は、画像中で同じ輝度値の画
素が互いに連結している連結部分の魂に対してラベリン
グを行う。つまり異なる連結部分に対して異なるラベル
を貼り付けて区別して領域（連結領域）を分離する（図
１７ラベリング１〜９参照）。

【００７５】また図形融合処理では、画像に含まれてい
る穴のような面積の小さい図形や点状の図形は、本質的
に有効でないばかりか、ノイズとして後の処理に悪影響
を及ぼす可能性があるので、除去する必要がある。その
ためマイクロコンピュータ１１は、元の図形を膨らませ
たり縮めたりしてノイズ成分を除去する。

【００７６】（５）ステップＳ３０５：細線化処理 この処理は、得られた２値画像を対象としてその中に含
まれる各々の連結領域に対して連結性を損なうことなく
線幅１の線図形まで細める処理である。すなわち、任意
の太さの線状の図形において、その幅方向の画素を順次
取り除くことにより線図形の中心線を求める。

【００７７】（６）ステップＳ３０６：形状判断処理 ここで連結領域の面積はその連結領域に属する画素の個
数である。周囲長は連結領域のまわりに境界に位置する
画素の個数である。ただし、斜め方向は水平、垂直方向
に対して√２倍に補正する。

【００７８】画像の形状を判定するために、以下の係数
ｅが使用される。

【００７９】ｅ＝（周囲長）＾２／（面積） ｅは、形状が円形の時に最小値を示し、形状が複雑にな
るほど大きい値を示す。

【００８０】人物の顔はほぼ円形に近いと考えられるの
で、上記ｅと所定値とを比較して対称画像が人物の顔か
否かを判定する。

【００８１】また上記連結領域面積も所定値と比較し
て、対称画像人物の顔か否かを判定する。また、形状判
定に先立ち、面積を所定範囲の値と比較して所定範囲以
外の場合は人物ではない画像と判別して、形状判定処理
を行わないようにしてもよい。このようにして演算量を
減少させてＡＦタイムラグを縮小させることができる。

【００８２】図１５は、上記形状判定処理ルーチンを示
したフローチャートである。図に示すように、マイクロ
コンピュータ１１は、抽出領域があるか否かを判別し
（ステップＳ６０１）、抽出領域がない場合はリターン
する。ここで抽出領域がある場合は抽出領域の面積Ｓを
求め、所定範囲内であるか否かを判別する（ステップＳ
６０２）。そして抽出領域面積Ｓが所定範囲の場合はス
テップＳ６０３に移行し、所定範囲内ではない場合はス
テップＳ６０７に移行する上記ステップＳ６０２におい
て抽出領域面積Ｓが所定範囲の場合は、マイクロコンピ
ュータ１１は形状判定値ｅを算出し、所定範囲内か否か
を判別する（ステップＳ６０３）。そして、所定範囲内
の場合は人物であると判定する（ステップＳ６０４）。

【００８３】この後マイクロコンピュータ１１は、全抽
出領域について形状判定したか否かを判別し（ステップ
Ｓ６０５）、終了している場合はリターンする。一方、
終了していない場合は、次の抽出領域を設定して（ステ
ップＳ６０６）、上記ステップＳ６０２に移行して上記
処理を繰り返し実行する。

【００８４】一方、マイクロコンピュータ１１は、上記
ステップＳ６０２において抽出領域面積Ｓが所定範囲に
ない場合、及び上記ステップＳ６０３において形状判定
値ｅが所定範囲内にない場合は、共に人物以外の被写体
と判定する（ステップＳ６０７）。この後、上記同様に
全抽出領域について形状判定したか否かを判別する（ス
テップＳ６０５）。

【００８５】ここで、図１６乃至図１８を参照して本実
施形態における人物判定画像について説明する。

【００８６】図１６は、本実施形態における人物判定画
像の一例を示した図であり、撮影画面の対応するＡＦエ
リアセンサ１２の画像領域当該画像である。なお、この
画像を原画像とする。

【００８７】図１７は、図１６に示す原画像を用いて差
分処理、２値化処理を施した後の画像を示す図である。
図に示すようにエッジ部分（輪郭）のみ抽出された画像
となっている。また、抽出エリアにラベリング処理を施
している（ラベリング１〜９）。

【００８８】図１８は、本実施形態における人物判定領
域および人物判定領域内の設定した複数の測距エリアを
示す説明図である。図に示すように、本実施形態では、
人物の顔と判定された領域３０１が抽出され、人物判定
領域３０１内の複数の測距エリアを設定し測距するよう
になっている。

【００８９】なお、図７のステップＳ２０９において、
マイクロコンピュータ１１は人物判定領域３０１内の画
素に対応する領域にモニタ範囲を設定するようＡＦエリ
アセンサ１２に対して司令を出力する。

【００９０】この領域のモニタ信号に基づいて再度積分
動作を行うことにより、逆光時の高輝度背景の影響を受
けて人物判定領域のセンサデータがつぶれてしまうのを
防止でき、人物判定領域３０１に対して最適なセンサデ
ータが得られ、高精度な測距演算を行うことが可能とな
る。

【００９１】次に形状判定の別の手法として、予め主要
被写体のパターンを記憶しておき基準画像とし、この基
準画像とパターンマッチング処理を行うことによって抽
出する手法を、図１９乃至図２１を参照して説明する。

【００９２】図１９は、形状判定の別の手法において使
用する人物判定画像の例を示した図であり、撮影画面の
対応するＡＦエリアセンサ１２の画像領域当該画像であ
る。なお、この画像を原画像として以下、形状判定の別
の手法を説明する。

【００９３】図２０は、図１９に示す原画像を用いて差
分処理、２値化処理を施した後の画像を示す図である。

【００９４】図に示すようにエッジ部分（輪郭）のみ抽
出された画像となっている。また、抽出エリアにラベリ
ング処理を施している（ラベリング１〜９）。当該別手
法においては、予めＥＥＰＲＯＭ１１ｅに記憶されてい
る主要被写体のパターン３００を基準画像とし（図２２
参照）、この基準画像３００と、上記２値化処理後の画
像との間でパターンマッチング処理（相関演算）を行う
ことによって、人物像を抽出する。

【００９５】上記基準画像３００は、図２２に示すよう
に、被写体距離変化に対応して複数の相似パターンＡ、
Ｂ…が準備されており、撮影レンズの焦点距離（ズーム
駆動部２２からの情報）等の条件に応じて選択される。

【００９６】また、カメラの姿勢に応じて複数のパター
ンが準備されており、カメラ姿勢検出部１２０の出力に
基づいて姿勢を判別し、パターンを選択することができ
る。

【００９７】さらに人物パターンに限らず、さまざまな
物体のパターンが準備されており、人物パターンが検出
できない場合に、予め決められた優先順位に従って選択
されたパターンマッチング処理がなされる。

【００９８】図２１は、当該別手法における人物判定領
域および人物判定領域内の設定した複数の測距エリアを
示す説明図である。

【００９９】図に示すように、当該別手法では、人物と
判定された領域が抽出され人物判定領域３０２内の複数
の測距エリアを設定して測距を行う。これら複数の測距
エリアの測距結果は、平均処理や最至近選択等の処理に
より一個の測距データにまとめられレンズ駆動が行われ
る。

【０１００】なお、図７のステップＳ２０９において
は、マイクロコンピュータ１１は人物判定領域３０２内
の画素に対応する領域にモニタ範囲を設定するようＡＦ
エリアセンサ１２に対して司令を出力する。そして、こ
の領域のモニタ信号に基づいて再度ＡＦエリアセンサ１
２の積分動作を行うことにより、人物判定領域３０２に
対して最適なセンサデータが得られ、高精度な測距演算
が可能である。

【０１０１】以上説明したように、本第１の実施形態の
測距装置によると、主要被写体の輪郭を検出し、広範囲
な測距エリアのうちで輪郭内について重点的に測距を行
うので、背景に影響されることなく主要被写体に正確に
ピントをあわせることが可能となり、かつ、タイムラグ
を縮小した測距装置を提供することができる。

【０１０２】次に、本発明の第２の実施形態について説
明する。この第２の実施形態は、その構成は図１に示す
限りにおいて上記第１の実施形態と同様である。したが
ってここでは差異のみの言及に留め、作用において異な
る部分のみを説明する。

【０１０３】本第２の実施形態の測距装置は、上記第１
の実施形態に比して主要被写体検出ルーチンのみを異に
し、その他の構成、作用は第１の実施形態と同様である
ので、ここでの詳しい説明は省略する。

【０１０４】図２４は、本第２の実施形態の測距装置に
おける主要被写体検出ルーチンを示したフローチャート
である。

【０１０５】図に示すように、まずマイクロコンピュー
タ１１は、プリ主要被写体検出を行い（ステップＳ７０
１）、撮影画面全体に対応するＡＦエリアセンサ１２の
センサデータよりおおまかに主要被写体の位置を求め
る。次に、マイクロコンピュータ１１は、本主要被写体
検出を行い（ステップＳ７０２）、プリ主要被写体検出
の結果に基づいて検出ブロックを新たに設定し、このブ
ロック内で詳細に主要被写体本検出を行う。

【０１０６】ここで、上記プリ主要被写体検出（プリ検
出）ルーチンについて図２５を参照して詳しく説明す
る。

【０１０７】このプリ主要被写体検出では、マイクロコ
ンピュータ１１は、まず全領域内のセンサデータについ
て差分処理を行う（ステップＳ８０１）。その後、全領
域内のセンサデータに関するヒストグラムを作成し、閾
値を設定して２値化処理を行う（ステップＳ８０２）。
さらに、２値化処理結果についてラベリング処理を行い
（ステップＳ８０３）、ラベリングされた連結領域につ
い形状判定処理を行う（ステップＳ８０４）。

【０１０８】この後、マイクロコンピュータ１１は上記
ステップＳ８０４において求めた形状判定処理結果より
抽出エリアを仮決定する（ステップＳ８０５）。なお、
本第２の実施形態においては、処理時間短縮のために当
該プリ検出を行う際、センサデータを所定画素毎に間引
いたり、加算平均をとって処理画素数を減らすようにし
ている。

【０１０９】次に、上記主要被写体本検出（本検出）ル
ーチンについて図２６を参照して詳しく説明する。

【０１１０】この主要被写体本検出では、マイクロコン
ピュータ１１は、まず上記プリ主要被写体検出処理の結
果に基づいて、抽出エリアを含む検出ブロック３０５を
設定する（ステップＳ９０１、図２７参照）。次に、マ
イクロコンピュータ１１は上記検出ブロック内について
差分処理を行い（ステップＳ９０２）、該ブロック内の
センサデータに基づいてヒストグラムを作成してブロッ
ク毎に閾値を決定する（ステップＳ９０３）。

【０１１１】この後マイクロコンピュータ１１はブロッ
ク毎に２値化処理（ステップＳ９０４）、ラベリング処
理（ステップＳ９０５）、形状判定処理（ステップＳ９
０６）を行い、抽出エリアを決定する（ステップＳ９０
７）。

【０１１２】このように撮影画面に対応するＡＦエリア
センサ１２の画素部分のセンサデータ全体について、エ
ッジ検出して輪郭より主要被写体をおおまかに検出す
る。

【０１１３】そして、その結果に基づいて検出領域付近
に新たな検出ブロックを設定し、詳細に主要被写体検出
を行うので、閾値を最適に設定することができ、良好な
２値化画像が得られ、主要被写体検出精度を大幅に向上
させることができる。

【０１１４】また、処理時間がやや長くなるのを許容す
るならば、最初から撮影画面に対応するＡＦエリアセン
サ１２の画素領域を複数のブロックに分割して、ブロッ
ク毎に本検出（図２６参照）を行ってもよい。すなわ
ち、ブロック毎にヒストグラム作成、閾値設定、２値化
処理、形状判定処理を行い、主要被写体エリアを抽出す
る。このとき分割ブロックの大きさを、撮影レンズの焦
点距離（ズーム駆動部２２からの情報）等の条件に応じ
て可変（広角側で大、望遠側で小）としてもよい。

【０１１５】また、ストロボ２０ａ、ストロボ回路部２
０による被写体への投光動作と同時に、ＡＦエリアセン
サ１２による積分動作を行い、かつ定常光除去回路１２
ｃを動作させて得られるセンサデータについて主要被写
体検出を行ってもよい。

【０１１６】主要被写体と背景の輝度が非常に近く、エ
ッジ（輪郭）を検出しにくい場合であっても、上記投光
により距離の差による反射光量の差が発生するので、精
度よくエッジ（輪郭）検出を行うことができる。

【０１１７】このように、本第２の実施形態の測距装置
によると、主要被写体の輪郭を検出して広範囲な測距エ
リアのうちで輪郭内について重点的に測距を行うので、
背景に影響されることなく主要被写体に正確にピントを
あわせることが可能となり、かつ、タイムラグを縮小し
た測距装置を提供することができる。

【０１１８】次に、本発明の第３の実施形態の測距装置
について説明する。図２８は、本第３の実施形態である
測距装置を備えるカメラの主要構成を示したブロック図
である。当該カメラは、いわゆるスーパーコンビネーシ
ョンＡＦと称されるオートフォーカス方式を採用したカ
メラであって、カメラ全体の制御を司るＣＰＵ５０１
と、被写体像を受像して光電変換した後に上記ＣＰＵ５
０１に測距情報を提供する測距部５０２と、ＣＰＵ５０
１の制御下に被写体に向けてストロボ光を発光する発光
源５０５ａと、この発光源５０５ａの発光を制御する回
路５０５と、測距種別情報あるいは主要被写体の判別の
可否情報を音声として発する音声信号発生回路５０７
と、で主要部が構成される。

【０１１９】上記測距部５０２は、２つの受光レンズか
ら被写体光を入射して光電変換するエリアセンサ５０２
ａ、５０２ｂと、このエリアセンサ５０２ａ、５０２ｂ
の出力をＡ／Ｄ変換して各画素のデジタル値をカメラ制
御用のマイクロコンピュータである上記ＣＰＵ５０１に
対して出力するＡ／Ｄ変換回路５０２ｃと、ＣＰＵ５０
１の制御下にエリアセンサ５０２ａ、５０２ｂの出力よ
り定常光を除去する定常光除去回路５１１と、を備えて
いる。

【０１２０】上記定常光除去回路５１１は被写体から定
常的に入射する直流的な光の信号を除去する回路であ
り、エリアセンサ５０２ａ、５０２ｂで受光した発光源
５０５ａからのパルス光のみを出力信号とする作用をす
る回路である。

【０１２１】ＣＰＵ５０１の制御の下、定常光除去回路
５１１を作動させた状態で発光回路５０５により発光源
５０５ａが発光すると、被写体５２０からの反射信号光
を受けたエリアセンサ５０２ａ上には、図２９に示す如
き像が結ばれる。なお、この図２９において、黒で示す
部分が光を入射したところを示している。

【０１２２】また、ＣＰＵ５０１には、上述の如きエリ
アセンサ上の像のパターンを分析するソフトウェア（パ
ターン判別プログラム５０１ａ）が組み込まれている。
このパターン判別プログラム５０１ａにより、被写体像
が人間の形であると判定されれば、これを主要被写体と
考えることができることになる。なお、パターン判別プ
ログラムは、上記第１実施形態における図１０に示す
「主要被写体検出」と同様の処理を行う。

【０１２３】次に、本実施形態の測距装置による測距動
作を図３０に示すフローチャートを参照して説明する。

【０１２４】図３０は、本第３の実施形態の測距装置に
おける測距ルーチンを示したフローチャートである。

【０１２５】ＣＰＵ５０１は、まず測距に先立って、い
わゆるプリ発光のために発光源５０５ａを作動させて補
助光照射を行うとともに、定常光除去回路５１１を作動
させてエリアセンサ５０２ａ、５０２ｂからの出力より
定常光を除去する（ステップＳ１１０１）。このプリ発
光、定常光除去動作により被写体５２０の反射信号光の
パターンのみが図２９に示す如く抽出される。ＣＰＵ５
０１はその内部プログラムであるパターン判別プログラ
ム５０１ａに基づいて当該反射信号光より被写体像が人
間の形であるか否かを判別する（ステップＳ１１０
２）。

【０１２６】次にＣＰＵ５０１は、上記パターン判別プ
ログラム５０１ａに基づく処理により主要被写体の位置
を検出する（ステップＳ１１０３）。ここでＣＰＵ５０
１は、被写体像が人間の形であると判別できる場合に
は、当該被写体は主要被写体であるとの判定を行いステ
ップＳ１１０４に移行する。このときＣＰＵ５０１は、
上記パターンを形成する光信号が弱いか否かあるいは十
分なコントラストがあるかに基づいてかかる判別を行
う。

【０１２７】ステップＳ１１０４においてＣＰＵ５０１
は、測距方式がいわゆるアクティブ方式（信号光をカメ
ラ側から投射して、その反射信号光を用いて測距するタ
イプ）と、パッシブタイプ（被写体の像信号をもとに測
距するタイプ）のいずれの方式を用いるかの選択を行な
う。ここで像信号のコントラストが弱いときには再度測
距用光（発光源５０５ａによる補助光）を照射して（ス
テップＳ１１１０）、その反射信号光によるアクティブ
オートフォーカスを、先に求められた主要被写体位置、
具体的には主要被写体の輪郭領域内部に複数の測距エリ
アを設定して重点的に行う（ステップＳ１１１１）。

【０１２８】この後、ＣＰＵ５０１は音声信号発生回路
５０７を制御して、アクティブオートフォーカスによる
測距であること、および主要被写体の判別の可否情報を
音声として発して（ステップＳ１１１２）、リターンす
る。なお、かかる情報に対応した音声パターンを（音声
パターン３）とする。

【０１２９】一方、上記ステップＳ１１０４において、
被写体からの反射信号光が弱いと判断された場合、ＣＰ
Ｕ５０１は、パッシブオートフォーカスの方が適してい
るとしてステップＳ１１０５に分岐する。このステップ
では、すでに求められた主要被写体位置の像信号の輪郭
領域内に複数の測距エリアを設定し重点的に用いたパッ
シブ方式による測距を行う。

【０１３０】この後、ＣＰＵ５０１は音声信号発生回路
５０７を制御して、パッシブオートフォーカスによる測
距であること、および主要被写体の判別の可否情報を音
声として発して（ステップＳ１１０６）、リターンす
る。なお、かかる情報に対応した音声パターンを（音声
パターン２）とする。

【０１３１】また、上記ステップＳ１１０３において主
要被写体を検出することができなかった場合は、輝度情
報等を加味してアクティブ方式またはパッシブ方式を選
択した後、被写体の存在確率の高い画面中央部を重点的
に測距する（ステップＳ１１２０）。

【０１３２】この後、ＣＰＵ５０１は音声信号発生回路
５０７を制御して、中央測距による測距であることおよ
び主要被写体の判別の可否情報を音声として発して（ス
テップＳ１１２１）、リターンする。なお、かかる情報
に対応した音声パターンを（音声パターン１）とする。

【０１３３】このように、各測距方式、すなわちステッ
プＳ１１０５におけるパッシブオートフォーカス、ステ
ップＳ１１１１におけるアクティブオートフォーカス、
ステップＳ１１２０における中央測距の各測距方式毎
に、測距種別の情報および主要被写体の判別の可否情報
が音声信号発生回路５０７から発せされる。

【０１３４】また、本実施形態は、単にアクティブ方式
とパッシブ方式とをハイブリッド的に組み合わせたので
はなく、２つの方式を用いて、主要被写体検知まで行っ
ていることを特徴とするものである。

【０１３５】以上説明したように、本第３の実施形態に
よると、ユーザーにわかりやすく、安心感のある測距を
行い得るカメラを提供することができる。

【０１３６】以上述べたように、上記各実施形態の測距
装置によると、主要被写体の輪郭を検出し、広範囲な測
距エリアのうちで輪郭内について重点的に測距を行うの
で、背景に影響されることなく主要被写体に正確にピン
トをあわせることが可能であり、かつタイムラグを縮小
可能な測距装置を提供することができる。

【０１３７】なお、本実施形態の測距装置は外光式測距
装置としているが、これに限らず、ＴＴＬ方式の測距装
置にも適用することができ、同様の効果を奏する。

【０１３８】[付記]以上詳述した如き本発明の実施形態
によれば、以下の如き構成を得ることができる。即ち、 （１）二次元領域内を撮像する積分型エリアセンサと、
この積分型エリアセンサの積分動作を制御する積分制御
手段と、上記積分型エリアセンサの出力に基づいて、上
記二次元領域内に存在する主要被写体を含む領域を抽出
する領域抽出手段と、この領域抽出手段により抽出され
た領域に対して測距演算を行う測距演算手段と、この測
距演算手段により得られた測距結果を所定の判定条件と
比較する比較手段と、この比較手段による比較結果が所
定条件に合致しない場合、上記積分制御手段による制御
パラメータを変更してから上記積分型エリアセンサの積
分動作を再度実行させる制御手段と、を具備したことを
特徴とする測距装置。

【０１３９】（２）上記領域抽出手段は、上記積分型エ
リアセンサから出力される画像データに所定の演算処理
を行い、画像データに含まれる物体像同士をそれぞれ分
離し、分離された各データと特定のパターンとを照合し
て物体像が人物像であるか否かを判定すると共に、人物
像と判定した領域の情報を出力することを特徴とする
（１）に記載の測距装置。

【０１４０】（３）上記所定の演算処理は、エッジ抽出
処理および二値化処理を含むことを特徴とする（２）に
記載の測距装置。

【０１４１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、広
範囲な測距領域を有する測距装置であってもタイムラグ
を増大させることなく、かつ背景に影響を受けずに主要
被写体に対して正確なオートフォーカス処理を行い得る
測距装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態である測距装置の構成
を示したブロック図である。

【図２】上記第１の実施形態の測距装置において、マイ
クロコンピュータのメインルーチンを示すフローチャー
トである。

【図３】上記第１の実施形態の測距装置における測距光
学系を示した説明図である。

【図４】三角測距の原理により被写体距離を求める方法
を説明するための図である。

【図５】上記第１の実施形態の測距装置において、ＡＦ
エリアセンサの構成を示したブロック図である。

【図６】上記第１の実施形態の測距装置における撮影画
面（ワイドとテレ）と測距領域との関係について説明し
た図である。

【図７】上記第１の実施形態の測距装置におけるオート
フォーカス（ＡＦ）ルーチンを示したフローチャートで
ある。

【図８】上記第１の実施形態の測距装置における主要被
写体検出動作を示したフローチャートである。

【図９】上記第１の実施形態の測距装置において、差分
処理によるエッジ検出処理の前後画像を示した線図であ
る。

【図１０】上記第１の実施形態の測距装置において、差
分処理における空間フィルタテーブルの例を示した説明
図である。

【図１１】上記第１の実施形態の測距装置において、２
値化処理を示したフローチャートである。

【図１２】上記第１の実施形態の測距装置において、２
値化処理の過程でモード法により閾値を決定する手法を
説明するための線図である。

【図１３】上記第１の実施形態の測距装置において、閾
値設定処理を説明するための線図である。

【図１４】上記第１の実施形態の測距装置において、閾
値設定処理を示したフローチャートである。

【図１５】上記第１の実施形態の測距装置において、形
状判定処理ルーチンを示したフローチャートである。

【図１６】上記第１の実施形態の測距装置において、人
物判定画像の一例を示した図である。

【図１７】上記第１の実施形態の測距装置において、図
１６に示す原画像を用いて差分処理、２値化処理を施し
た後の画像を示す図である。

【図１８】上記第１の実施形態の測距装置において、人
物判定領域および人物判定領域内の設定した複数の測距
エリアを示す説明図である。

【図１９】上記第１の実施形態の測距装置において、形
状判定の別の手法において使用する人物判定画像の例を
示した図である。

【図２０】上記第１の実施形態の測距装置において、図
１９に示す原画像を用いて差分処理、２値化処理を施し
た後の画像を示す図である。

【図２１】上記第１の実施形態の測距装置において、形
状判定の別の手法における人物判定領域および人物判定
領域内の設定した複数の測距エリアを示す説明図であ
る。

【図２２】上記第１の実施形態の測距装置におけるＥＥ
ＰＲＯＭに記憶されている、形状判定の別の手法におけ
る主要被写体のパターンの一例を示した説明図である。

【図２３】上記第１の実施形態の測距装置において、差
分処理によるエッジ検出処理の際に用いるセンサデータ
ｓ（ｉ，ｊ）について示した説明図である。

【図２４】本発明の第２の実施形態の測距装置における
主要被写体検出ルーチンを示したフローチャートであ
る。

【図２５】上記第２の実施形態の測距装置におけるプリ
主要被写体検出（プリ検出）ルーチンを示したフローチ
ャートである。

【図２６】上記第２の実施形態の測距装置における主要
被写体本検出（本検出）ルーチンを示したフローチャー
トである。

【図２７】上記第２の実施形態の測距装置における主要
被写体本検出において、新たな検出ブロックの一例を示
した説明図である。

【図２８】本発明の第３の実施形態の測距装置を備える
カメラの主要構成を示したブロック図である。

【図２９】上記第３の実施形態の測距装置におけるたエ
リアセンサ上に結像される像の一例を示した図である。

【図３０】上記第３の実施形態の測距装置における測距
ルーチンを示したフローチャートである。

【符号の説明】

１１…マイクロコンピュータ １２…ＡＦエリアセンサ １２ａ…画像領域 １２ｂ…処理回路 １２ｃ…定常光除去回路 １３…フォーカスレンズ駆動部 １４…フォーカスレンズ １５…フォーカスレンズエンコーダ １６…シャッタ駆動部 １７…１ＲＳＷ １８…２ＲＳＷ １９…表示部 ２０…ストロボ回路部 ２１…フィルム駆動部 ２２…ズームレンズ駆動部 ２３…測光部 １２０…カメラ姿勢検出部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０３Ｂ 13/36 Ｇ０３Ｂ 3/00 Ａ Ｆターム(参考） 2F065 AA04 AA06 AA12 DD06 DD12 FF04 FF05 JJ03 JJ26 QQ03 QQ04 QQ05 QQ08 QQ12 QQ13 QQ24 QQ31 QQ36 QQ43 2F112 AC06 BA05 BA20 CA02 FA07 FA08 FA09 FA21 FA27 FA35 FA36 FA41 FA45 FA50 2H011 BA05 BB02 BB05 DA08 2H051 BB07 BB10 CB22 CE06 CE08 DA03 DA10 DA15 DA18

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 撮像素子と、 この撮像素子の出力に基づいて被写体の輪郭を抽出する
   輪郭抽出手段と、 この輪郭抽出手段の出力に応じて設定される領域内を優
   先的に測距する測距手段と、 を具備したことを特徴とする測距装置。
2. 【請求項２】 撮像素子と、 この撮像素子の出力に基づいて被写体の輪郭を抽出する
   輪郭抽出手段と、 この輪郭抽出手段により抽出された領域に対する適正撮
   像信号が得られるように再度積分動作を実行する再積分
   手段と、 この再積分手段によって得られた撮像信号に基づいて測
   距動作を行う測距手段と、 を具備したことを特徴とする測距装置。
3. 【請求項３】 撮像素子と、 この撮像素子の出力に基づいて被写体の輪郭を抽出する
   輪郭抽出手段と、 この輪郭抽出手段の出力に応じて領域内に複数の測距エ
   リアを設定して測距動作を行う測距手段と、 を具備したことを特徴とする測距装置。
4. 【請求項４】 被写体に補助光を照射する補助光手段
   と、 上記撮像素子の出力より定常光成分を除去する定常光除
   去手段と、 を備え、 上記補助光手段で被写体を照射し、上記定常光除去手段
   で定常光成分を除去した撮像素子出力に基づいて被写体
   の輪郭を抽出することを特徴とする請求項１、２または
   ３に記載の測距装置。