JP2001091820A - 測距装置 - Google Patents
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Abstract
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
は、カメラ等に利用可能な測距装置に関する。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
施の形態を説明する。
距装置の構成を示したブロック図である。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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)。
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)。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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))。
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。
である。
適宜選択して使用する。
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。
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。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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)。
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。
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)。
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。
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。
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。
eが使用される。
るほど大きい値を示す。
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。
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。
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)。
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。
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)。
施形態における人物判定画像について説明する。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
分処理、2値化処理を施した後の画像を示す図である。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
出)ルーチンについて図25を参照して詳しく説明す
る。
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)。
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。
ーチンについて図26を参照して詳しく説明する。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
作を図30に示すフローチャートを参照して説明する。
おける測距ルーチンを示したフローチャートである。
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)。
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。
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)。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
を示したブロック図である。
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。
学系を示した説明図である。
を説明するための図である。
エリアセンサの構成を示したブロック図である。
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。
フォーカス(AF)ルーチンを示したフローチャートで
ある。
写体検出動作を示したフローチャートである。
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。
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。
値化処理を示したフローチャートである。
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。
値設定処理を説明するための線図である。
値設定処理を示したフローチャートである。
状判定処理ルーチンを示したフローチャートである。
物判定画像の一例を示した図である。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
カメラの主要構成を示したブロック図である。
リアセンサ上に結像される像の一例を示した図である。
ルーチンを示したフローチャートである。
Claims (4)
- 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。
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---|---|---|---|
JP26424799A JP4434375B2 (ja) | 1999-09-17 | 1999-09-17 | 測距装置 |
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010266699A (ja) * | 2009-05-15 | 2010-11-25 | Hoya Corp | 撮像装置 |
JP2012013488A (ja) * | 2010-06-30 | 2012-01-19 | Yamatake Corp | 信号判定装置および信号判定方法 |
JP2012018026A (ja) * | 2010-07-07 | 2012-01-26 | Yamatake Corp | 信号判定装置および信号判定方法 |
WO2024067071A1 (zh) * | 2022-09-27 | 2024-04-04 | 华为技术有限公司 | 一种拍摄方法、电子设备及介质 |
-
1999
- 1999-09-17 JP JP26424799A patent/JP4434375B2/ja not_active Expired - Fee Related
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