JP2001154090A

JP2001154090A - 測距装置

Info

Publication number: JP2001154090A
Application number: JP34075399A
Authority: JP
Inventors: Osamu Nonaka; 修野中; Masataka Ide; 昌孝井出
Original assignee: Olympus Optical Co Ltd
Current assignee: Olympus Corp
Priority date: 1999-11-30
Filing date: 1999-11-30
Publication date: 2001-06-08

Abstract

(57)【要約】【課題】従来の測距装置における測距を行なうためのセ
ンサ部に撮影用のセンサアレイを兼用すれば、新たな部
品の追加やスペース確保の必要なく実現できるが、特徴
点検出のためのパターン検出の精度が必要以上に高くな
り、処理時間に無駄が生じやすかった。【解決手段】本発明は、センサアレイを備え、測距のた
めの対象物判定の場合には、センサアレイの画素のピッ
チを粗く設定し、対象物迄の距離判定の場合には、その
検出画素ピッチを微細に設定して距離する測距装置であ
る。または、画素ピッチ切り換えを画素の間引き読み出
し、若しくは隣接画素信号の加算読み出しにより行なう
測距装置である。

Description

【発明の詳細な説明】

【発明の属する技術分野】本発明は、カメラ等に搭載さ
れる測距装置に係り、特に高速で撮影シーン内の被写体
の判定を行なう測距装置に関する。

【従来の技術】一般的にカメラには、撮影を行なう場合
に被写体までの距離を計測して、ピントが合うように撮
影レンズを調整する測距装置が搭載されている。撮影シ
ーンにおいては、主要被写体は様々であり、その対象物
によりピント合わせの位置が異なっている。例えば、主
要被写体となる対象物が人物であれば、顔などの上方を
中心としてピント合わせを行なうが、風景や建物などで
は、構図の中心にピント合わせが適している。しかし、
通常は構図内で主要被写体が存在すると思われる領域の
最至近距離の測距ポイントを選択してピント合わせを行
っていることが多かった。そこで、撮影される構図内で
主要被写体の特徴部分を検出して、その主要被写体にあ
ったピント合わせを行なう技術がある。例えば、特開平
１１−２５２６３号公報には、撮影シーンの構図に存在
する被写体となる対象物（領域）の輪郭形状、対象物の
距離分布若しくは、対象物の距離分布と輪郭から算出し
た対象物の実際の大きさに基づいて、対象物の特徴点を
検出する技術が記載されている。この結果に基づき、撮
影時の露出等の制御を切り換えている。

【発明が解決しようとする課題】前述した特開平１１−
２５２６３号公報に記載されるような対象物の特徴点を
検出する技術は、特に測距ポイントの決定が重要となっ
てくる。つまり、測距を行なうためのセンサ部は、光電
変換素子等からなる画素をマトリックス状に配置した構
成や、ライン状を複数段に配列した構成になっているこ
とが多く、いわゆるこのセンサアレイを対象物の特徴点
を検出するイメージセンサとして兼用すれば、新たな部
品の追加やスペース確保の必要なく実現できる。この対
象物の特徴点検出のためのパターン検出は、測距と同じ
精度で反射光の光量分布（像検出）を検出する必要はな
く、測距に比べて簡易的に行っても十分な結果を得るこ
とができる。従って、パターン検出を測距と同じプロセ
スの制御による処理速度では、時間的に無駄が生じやす
かった。そこで本発明は、測距と対象物の特徴点検出の
ためのパターン検出とは異なる演算処理により、演算及
び時間的な無駄を極力排除してバランスをとり、高速及
び高精度の測距装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、画面内の複数の検出ポイントを測距可能な
測距装置であって、画素列を有し、検出画素ピッチが少
なくとも微細と粗の２通りに切り換え可能なセンサアレ
イと、上記センサアレイの検出画素ピッチを粗く設定
し、上記センサアレイの検出視野内に存在する像の輪郭
を判定して、測距を行なうべき対象物を特定する手段
と、上記センサアレイの検出画素ピッチを微細に設定
し、上記特定手段により特定された対象物迄の距離を判
定する手段とを備える測距装置を提供する。また、画面
内の複数の検出ポイントを測距可能な測距装置であっ
て、画素列を有し、出力値が入射光量に比例するリニア
出力モードと、出力値が入射光量の対数圧縮値となる圧
縮出力モードとが切り換え可能なセンサアレイと、上記
センサアレイを圧縮出力モードに設定し、画面内の複数
の検出ポイントに存在する像の輪郭を判定して、測距を
行なうべき対象物を特定する手段と、上記センサアレイ
をリニアモードに設定し、上記特定手段により特定され
た対象物迄の距離を判定する手段とを備える測距装置を
提供する。さらに、センサアレイを有し、画面内の複数
のポイントを測距する測距装置において、上記センサア
レイの各画素の出力値を判定するための、切り換え可能
な第１、第２のＡ／Ｄ変換方式と、上記画面内の各ポイ
ントの像の特徴点を判別する第１動作モードと、上記画
面内の各ポイントの像までの距離を判別する第２動作モ
ードとを備え、測距シーケンスにおける上記第１、第２
の動作モードに応答して上記第１、第２のＡ／Ｄ変換方
式を切り換える測距装置を提供する。以上のような構成
された測距装置は、センサアレイを備え、測距のための
対象物判定の場合には、センサアレイの画素のピッチを
粗く設定して測距ポイント（対象物における主要被写
体）を決定し、その主要被写体までの距離判定の場合に
は、その検出画素ピッチを微細に設定して距離する。ま
たは、画素ピッチ切り換えを画素の間引き読み出し、若
しくは隣接画素信号の加算読み出しにより行なう。また
測距装置は、センサアレイを備え、測距のための対象物
判定の場合には、圧縮出力モードに設定して入射光量の
対数圧縮値から対象物の輪郭を検出して測距ポイント
（対象物における主要被写体）を決定し、その主要被写
体までの距離判定の場合には、リニアモードに設定して
入射光量に比例する出力値から対象物迄の距離を求め
る。さらに測距装置は、切り換え可能な第１、第２のＡ
／Ｄ変換方式により、撮影にあたって、第１動作モード
により画面内の各ポイントの像の特徴点を判別して主要
被写体を決定し、Ａ／Ｄ変換方式を切り換えて、第２動
作モードにより、その主要被写体までの距離を測距す
る。

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態について詳細に説明する。本実施形態を説明する
にあたり、図１及び図２を参照して、まず三角測距の原
理による測距装置について説明する。尚、以下の実施形
態では、測距装置のセンサ部として、受光素子からなる
画素（センサ）がライン状に配置されたものをラインセ
ンサとし、画素（センサ）が２次元的、例えばマトリッ
クス状に配置されたものをエリアセンサと称しており、
これらをまとめてセンサアレイとしている。図中、基線
長Ｂだけ離して配置された２つの受光レンズ３ａ，３ｂ
を介して被写体４の像をセンサアレイ２ａ，２ｂが高い
精度で検出すると、その視差が人の眼と同じような効果
によって像の位置の差ｘを生じさせ、被写体距離ＬをＬ＝Ｂ・ｆ／ｘという関係で求められる。この像位置判定は、センサア
レイ２ａ，２ｂからの２つの像の比較によって行なわれ
るため、非常に細かい分解能により像検出を行なう必要
がある。また、ここで、ｆは受光レンズの焦点距離であ
る。従って、演算制御部（ＣＰＵ）１が、これらの２つ
のラインセンサ出力から被写体像の相対位置差ｘを求
め、上述した式に従って被写体距離Ｌを算出して、ピン
ト合わせ部５を制御して被写体にピントを合わせること
ができ、これを用いると所謂、オートフォーカス（Ａ
Ｆ）カメラが構築できる。また、図３（ａ）に示すよう
に、被写体４が撮影レンズ７の画面６内の中心に存在せ
ず、光軸からｘ方向に角度θだけずれた位置に存在して
も、図２（ａ）に示すように、センサアレイ２ａのうち
基準として用いるセンサ位置をｘ０だけずらしてやれ
ばよい。つまり、θ＝arctan （ｘ０／ｆ）の関係によ
って、θだけずれた位置の被写体を測距できる。このよ
うに、ラインセンサによって測距可能位置としてｘ方向
に広がりを持たせることができる。あとは、センサのど
の位置を重点的に測距すればよいかをパターン検出によ
って決定すればよい。次に、第１の実施形態において、
対象物の特徴点検出のためのパターン検出にラインセン
サを用いた構成例について説明する。図１に示したスト
ロボ発光部８を介して、ＣＰＵ１がそのキセノン管９を
発光させれば、その時の人物４からの反射信号光が受光
レンズ３ａを介して、センサアレイ２ａに入射する。こ
のセンサアレイ２ａからの出力結果の分布より主要被写
体距離の検出が可能となる。つまり、図３（ｃ）に示す
ように、センサアレイ２ａ上に反射光が分布し、その反
射光の位置ｘ１を検出することによって人物の位置を
画面中心からの角度θとして求めることができる。例え
ば、センサアレイの個々の画素のピッチをＰとし、この
装置のＰ０番目の画素が、画面中心を狙っており、Ｐ
１番目のセンサに反射光像の中心がある場合、ｘ＝
（Ｐ１ −Ｐ０）／Ｐの位置（−ｘ１）の位置、つ
まり、θに換算すると、θ＝arctan（−ｘ／ｆ）の位置
に被写体が存在すると考えられるので、この位置を重点
的に測距すればよい。但し、この（−ｘ１）を求める
だけならば、反射光の光量分布（像検出）を前述した測
距における程、正確に検出する必要はない。従って、図
３（ｃ）に示す電圧Ｖ０１以上の光量か、それに満たな
い光量であるかを判定して、図３（ｄ）に示すような２
値化された光量判定が行なわれれば十分である。つま
り、図２（ｂ）に示すようにセンサ出力を基準電圧を分
割した種々の電圧と順次比較して、Ａ／Ｄ変換をする方
式においては、比較電圧ＶＣＯＭＰをＶ０１に固定して
判定すればよいので、高速な主要被写体位置判定が可能
となる。図２（ｃ）には、ピント合わせのフローチャー
トを示す。まず、測距に先立ち、粗いピッチでラインセ
ンサの結果を算出してＡ／Ｄ変換を行ない、パターン判
定を行なう（ステップＳ１）。次に、測距ポイントを決
定し（ステップＳ２）、次に細かいピッチで結果を算出
してＡ／Ｄ変換を行ない、測距結果を算出する（ステッ
プＳ３）。このようにＡ／Ｄ変換の分解能を切り換えた
ため、ピント合わせの高速化が実現できる。次に、第２
の実施形態において、対象物の特徴点検出のためのパタ
ーン検出にエリアセンサを用いた構成例について説明す
る。例えば、図３（ｂ）に示すように主要被写体となる
対象物（人物）４が中央に存在しない構図に対しては、
前述した第１実施形態では、高速のピント合わせができ
なかった。そこで本実施形態の測距装置では、ラインセ
ンサに代わって、エリアセンサに適用して、高速処理を
行なう。図４（ｂ）に示すように、ラインセンサによる
測距範囲２ａ’は、カメラの撮影画面１２に対し、中央
部横並びの狭い範囲でしかなかった。これに対して、エ
リアセンサは、ラインセンサを２次元的に配置した構成
と同様なので、撮影画面１２とほぼ同じ測距範囲１３ま
で測距エリアを広げることができる。従って、図４
（ａ）に示すような構図で撮影したい場合、従来の測距
装置では、まず測距時に、測距範囲内（画面中心）に主
要被写体を入れて、レリーズボタンを半押して測距した
後、その半押し状態を保持したままカメラを構えなおし
て、撮影したい構図に移動させた後、レリーズボタンを
さらに押し込み露光する、所謂フォーカスロック動作と
いう２段階動作による露光を行っていた。しかし、この
動作は、撮影前の予備動作に手間が掛かることや、動き
のある被写体では所望する構図にしている間にシャッタ
チャンスを逃してしまうなど、即写生に欠けていた。こ
こで、エリアセンサを用いて測距可能範囲を広くすれ
ば、図４（ａ）に示すような撮影画面においても画面端
に位置する主要被写体を測距することが可能となる。し
かし、このように画面端の対象物を測距できる技術を用
いたとしても、実施する場合には、測距可能ポイントが
増加した分だけ、主要被写体が撮影画面内のどこにいる
かを検出する技術が重要となる。これらの測距ポイント
が極端に増加した場合、これらの測距ポイントに対して
順次調べると処理に時間がかかり、フォーカスロックよ
り長い時間が必要となってしまう。これでは逆効果であ
り、エリアセンサがラインセンサより高価である分だけ
デメリットが大きい。そこで、図５を参照して、第２の
実施形態における高速に主要被写体の位置を検出する測
距装置の概念について説明する。まず、カメラは図５
（ａ）に示すように、測距を行なうに先立って、撮影画
面内に相当する画角で広く発光する。この時、被写体の
距離に応じて、反射信号光がエリアセンサに入射する反
射光のエリアセンサ上の分布を等価的に図示すると図５
（ｂ）に示すようになる。これは、煩雑な背景からは、
その距離が遠い故に反射信号光はほとんど返ってこな
い。しかし、人物や手前の花などからは、距離が比較的
近い故に反射信号光が返って来るので、エリアセンサ上
のパターンは、図５（ｂ）に示すように、きわめて単純
化されたものとなる。このほぼ２値化されたパターン信
号をカメラの演算制御部が所定のパターン判定シーケン
スによって演算制御すれば、撮影画面内のどの位置に主
要被写体が存在するかを判定することができる。この考
え方は、前述した図１乃至図３において説明したものと
同様であり、この位置判定に従って、図５（ｃ）に示す
ように、測距ポイントを特定した測距を行なえば、瞬時
に主要被写体が撮影画面内のどこに存在しても、その位
置にピント合わせができるオートフォーカス（ＡＦ）技
術が実現できる。この時の測距方式としては、改めて測
距用光を投射する所謂アクティブ方式による測距でも、
測距用光を投射しないパッシブ方式の測距でも、その時
の状況に応じて切り換えればよい。図６（ａ）には、こ
の第２の実施形態における概念的な構成を示し説明す
る。図６（ａ）は、被写体２１をプリ発光により被写体
位置を検出する方式の測距を行なう構成例を示してい
る。まず、投光部２２における投光制御回路２３の制御
によりストロボ２４から補助光を被写体２１に投光し、
その反射信号光は、２つの受光レンズ２５ａ，２５ｂへ
入射して、それぞれ２つのエリアセンサ２６ａ，２６ｂ
に入射する。これらのエリアセンサ２６ａ，２６ｂは、
被写体像を受像して光電変換し、それらの出力はＡ／Ｄ
変換回路２７でＡ／Ｄ変換されて、各画素のディジタル
値が演算制御部（ＣＰＵ）２８に入力される。また、こ
れらのエリアセンサ２６ａ，２６ｂには、定常光除去回
路３０が接続されており、演算制御部２８の制御によ
り、撮影画面から定常的に入射する直流的な光の信号は
除去され、ストロボ２４からのパルス光（補助光）のみ
が出力信号として得られるようになっている。従って、
定常光除去回路３０を作動させた状態で、反射信号光を
エリアセンサ２６ａ，２６ｂ上に受光させると、その受
光面には図６（ｂ）に示すような黒の部分からなる像を
結ぶことになる。このようなエリアセンサ上に結像され
た像のパターンの分析は、演算制御部２８に組み込まれ
たパターン判別部（例えば、ソフトウェアからなる）に
よって行ない、像パターン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。図７に
示すフローチャートを参照して、第２の実施形態の測距
装置による測距について説明する。まず、測距を実施す
るに先立って、投光部２２における投光制御回路２３の
制御によりストロボ２４をプリ発光させて、被写体２１
に補助光を投光し、その反射信号光をエリアセンサ２６
ａ，２６ｂに入射する。その時、定常光除去回路３０を
作動させて、エリアセンサ２６ａ，２６ｂに結像した反
射信号光から定常光を除去して反射信号光の像信号のみ
を取り出す（ステップＳ１１）。そして、Ａ／Ｄ変換回
路２７でＡ／Ｄ変換された像信号を演算制御部２８に入
力して、ソフトウェアによってエリアセンサ２６ａ，２
６ｂ上に結像された像パターンの分析を行なう（ステッ
プＳ１２）。この分析された像パターンが人物の形状等
であり、主要被写体か否かを判定する（ステップＳ１
３）。ここで、パターン検出による人物判定のしかたに
ついて説明する。図８（ａ）に示すように、エリアセン
サ２６ａ，２６ｂは、複数列にもラインセンサが並んで
画面を見つめている形式になるので、この列の中から代
表的な３つの列３１ａ，３１ｂ，３１ｃを取り出して判
断する単純な方法を説明する。図８（ｃ）に示すような
構図であった場合、３１ａの列の上に人物は存在せず、
３１ｂ，３１ｃの列の上には、各々顔と体がかかってい
るので、図８（ｂ）に示すような各ラインの反射光によ
る出力結果が得られる。本実施例では、これらの各列の
反射光量分布の凸型分布を調べて人物被写体か否かをパ
ターン判定する。このパターン判定について図９及び図
１０に示すフローチャートを参照して説明する。まず、
３１ａの列に沿ってパターン判定を行なうことを指定す
る（ステップＳ３１）。以降のステップで、３１ａの列
の処理が終了した後は、後述するステップＳ５４，Ｓ５
６に移行して、３１ｂ，３１ｃの各列に対しても同様な
処理を繰り返して行なう。次に、所定の変化量ΔＰ０１
を凸判定のΔＰ０変化量に入れ、この変化量により大
きな変化が起こったか否かで凸型を検出する（ステップ
Ｓ３２）。そして、図１に示したＣＰＵ２８がｘ，ｙ座
標に沿って延長したエリアセンサ２６ａ，２６ｂの
（１，ｙ）座標、つまり３１ａの列の最初の画素の出力
を読みこむ（ステップＳ３３）。このエリアセンサ２６
ａのｘ方向には、３００個の画素（測距用受光素子）が
並んでいるため、ｘをインリクメントし（ステップＳ３
４）、ｘが３００に達するまで、ステップＳ３６以降の
処理を繰り返し行なう（ステップＳ３５）。ｘが３００
に達しない場合（ＮＯ）、順次ｘを１つづつ増加させ
て、センサ出力をＣＰＵ２８へ読み込み（ステップＳ３
６）、次式よりΔＰを求める（ステップＳ３７）。 ΔＰ＝Ｐ０（ｘ）−Ｐ０（ｘ−１）次に、この結果ΔＰを隣の画素の結果Ｐ０と比較し（ス
テップＳ３８）、結果ΔＰ≦結果Ｐ０であれば（Ｎ
Ｏ）、結果ΔＰの絶対値｜ΔＰ｜を求める（ステップＳ
３９）。そして再度、結果ΔＰを隣の画素の結果Ｐ０と
比較する（ステップＳ４０）。この比較で、結果ΔＰ≦
結果Ｐ０であれば、上記ステップＳ３４に戻る。これら
の比較は、ステップＳ３８においては、順次出力が増加
する部分、ステップＳ４０においては減少する部分の判
定を行っている。つまり、ステップＳ３８で前述したΔ
Ｐ０以上の増加が認められ、ステップＳ４０で減少が
認められると先に述べた凸型の検出がなされる。しかし
上記ステップＳ３８の比較において、結果ΔＰ＞結果Ｐ
０であれば（ＹＥＳ）、ステップＳ４１に移行して、こ
のステップＳ４１からステップＳ４６において、この凸
部を形成するｘの値を各列（図８に示す３１ａ，３１
ｂ，３１ｃ）に分類して、ＣＰＵ２８の図示しないメモ
リに記憶する処理を行なう。同様に、上記ステップ４０
においても、結果ΔＰ＞結果Ｐ０であれば（ＹＥＳ）、
ステップＳ４７に移行して、このステップＳ４７からス
テップＳ５２において、凸部を形成するｘの値を各列３
１ａ，３１ｂ，３１ｃに分類して、ＣＰＵ２８のメモリ
に記憶する処理を行なう。例えば、３１ａの列上で凸型
が検出されると、この立ち上がりのｘ座標はｘ１３１ａ
とし立ち下がりのｘ座標はｘ２３１ａと表現する。
また、上記ステップＳ４４，Ｓ５０では、ΔＰ０を再
設定しているが、これによって、判定レベルが大きめに
なるように変更して、何度もステップＳ３８，ステップ
Ｓ４０の判定が起こらないように工夫している。次に、
ｙが３１ａ列であるか否かを判定し（ステップＳ５
３）、３１ａ列であれば（ＹＥＳ）、ｙを３１ｂ列に換
えて（ステップＳ５４）、上記ステップＳ３４に戻る。
しかし、ｙが３１ａ列でなければ（ＮＯ）、ｙが３１ｂ
列か否かを判定し（ステップＳ５５）、ｙが３１ｂ列で
あれば、（ＹＥＳ）、ｙを３１ｃ列に換えて（ステップ
Ｓ５６）、上記ステップＳ３２に戻る。これにより、こ
の凸部判定をしている。しかし、これまでの凸部判定に
おいて、この段階では凹部であるおそれもあるので、立
ち上がったｘ座標が立ち上がりのｘ座標より小さい数で
あることを確認する。つまり、立ち下がりｘ座標ｘ２３
１ａと立ち上がりｘ座標ｘ１３１ａとを比較する（ス
テップＳ５７）。この判定で、その条件を満たさない時
すなわち、ｘ座標ｘ２３１ａ＞ｘ座標ｘ１３１ａで
なければ（ＮＯ）、凸の幅を０とし（ステップＳ５
８）、その条件を満たす時（ＹＥＳ）、その差分である
凸部の幅Δｘ３１ａを先に求めた立ち上がり、立ち下が
りの座標の差として求める（ステップＳ５９）。以降同
様にして、ステップＳ６０，Ｓ６３にて立ち上がったｘ
座標が立ち上がりのｘ座標より小さい数であることを確
認し、その条件を満たさない時は（ＮＯ）、ステップＳ
６１，６４でそれぞれ凸の幅を０とし、条件を満たす時
のみ（ＹＥＳ）、ステップＳ６２，Ｓ６５でそれぞれ凸
部の幅Δｘ３１ｂ，Δｘ３１ｃを先に求めた立ち上が
り、立ち下がりの座標の差として求めるようにしてい
る。これらの幅が順次Δｘ３１ａ≦Δｘ３１ｂ＜Δｘ３
１ｃと大きくなっているかどうかで判定する（ステップ
Ｓ６６，Ｓ６７）。これが満たされていない場合（Ｎ
Ｏ）、図８（ｃ），（ｄ）に示すように、上の方から頭
部、肩部が検出されないものとして人物とは判定できな
かったこととし、撮影画面の中央で測距を行ない（ステ
ップＳ６８）、リターンする（図７のステップＳ１３で
ＮＯと判定されるようにする。）また、上記ステップＳ６６，Ｓ６７の判定で幅が順次Δ
ｘ３１ａ≦Δｘ３１ｂ＜Δｘ３１ｃと大きくなっている
場合（ＹＥＳ）、次に、中央の列３１ｂの凸部検出がで
きたか否かを判定し（ステップＳ６９）、検出できなか
った（Δｘ３１ｂ＝０）時には（ＹＥＳ）、図３（ｄ）
に示すような構図であるものと判断し、ｙ座標としては
３１ｃ列の付近、ｘ座標としては凸部の中心の付近を重
点的に測距する（ステップＳ７０）。一方、検出できた
ならば（ＹＥＳ）、図３（ｃ）に示すような構図である
ため、エリアセンサのｙ座標は３１ｂ列、ｘ座標は（ｘ
２３１ｂ＋ｘ１３１ｂ）／２で凸部中心を測距の重点エ
リアとする（ステップＳ７１）。このように、上記ステ
ップＳ７０，Ｓ７１に分岐した場合は、図７のステップ
Ｓ１３をＹＥＳに分岐する。図７に戻って説明する。次
に、ステップＳ１３の判定で、像パターンが主要被写体
と判定できなかった、即ち主要被写体の位置が特定でき
なかった場合には（ＮＯ）、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Ｓ１４）。この判定では、上記凸部のエッジの高
さΔＰ０の結果に従い、ΔＰ０が大きい時は光投射
の効果が大きいとして、アクティブ式優先にする等、工
夫をすればよい。このような工夫によって、図８（ｃ）
の様な構図のみならず、同図（ｄ）のような構図でも、
自動的に人物を検出できるため、図７のステップＳ１３
の判定で人物か否かを判定し、分岐することができる。
そしてＣＰＵ２８が予め記憶される表示パターンの中か
ら、主要被写体の位置が特定できない、及び撮影画面の
中央部を測距する旨のパターンを選択して、音声発生部
２９から音声によりユーザーに警告を行なう（ステップ
Ｓ１５）。一方、上記ステップＳ１３の判定で、像パタ
ーンが主要被写体と判定された場合（ＹＥＳ）、像パタ
ーンを形成する像信号（光信号）の強弱及び十分なコン
トラストか否かにより、測距をアクティブ方式で行なう
かパッシブ方式で行なうかを判別する（ステップＳ１
６）。この判定で、像信号（光信号）により十分なコン
トラストが得られない場合には（ＹＥＳ）、アクティブ
方式による測距を行なう。従って、再度、投光部２２か
ら測距用光を被写体２１に照射して、定常光除去回路３
０を作動させて、エリアセンサ２６ａ，２６ｂに結像し
た反射信号光から定常光を除去して反射信号光の像信号
のみを取り出す（ステップＳ１７）。そして、プリ発光
により求められた主要被写体位置に対して、重点的にア
クティブ方式の測距を行なう（ステップＳ１８）。この
時、ファインダ内に設けられた液晶を制御して、選択さ
れた被写体位置を図１２に示すように、ターゲット表示
してもよい（ステップＳ１９）。一方、上記ステップＳ
１６の判定で像信号が弱いと判断された場合には（Ｎ
Ｏ）、すでに求められた主要被写体位置の像信号を重点
的に用いたパッシブ方式による測距を行なう（ステップ
Ｓ２０）。この時は、上記ファインダ内液晶は図１１に
示すように、選択された被写体位置をすかしてみせるよ
うな表示にしてもよい。これらの測距方式、または主要
被写体の判別の可否に従って、ＣＰＵ２８が表示形態を
選択して、ユーザーに知らせることにより、撮影条件等
がわかりやすく、安心感のある測距ができる。よって本
実施形態によれば、アクティブ方式とパッシブ方式を単
に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を高精度で行なうことが
できる。このように、反射した光が反射して来たか否か
のみを検出するには様々な単純化の方法が考えられる。
先に、図１３を参照して、測距用のセンサのピッチが細
かい方が測距が高精度になることについて説明する。例
えば、測距装置の２つのセンサアレイ（図１の２ａ，２
ｂ）の出力（像信号）の相対位置差を求める場合、図１
３（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、２つのセンサ
出力（像信号）を１ピッチずつずらしながら差（相関）
を求めていけば、２つの像が一致した時（図１３
（ｂ））、それらの和（相関関数）が最小となることか
ら、ずれ量の判定ができる。この図１３に示すような場
合は、相対ずれ量が１の時に差の和が０になっている
が、実際には、ずれ量０とずれ量１の中間で２つの像の
相関が最も良くなる。しかし、ピッチが細かければ細か
い程その中間値はとりにくくなるので、ずれ量判定の精
度はアップし、測距性能としても高精度となる。また、
このような演算を行なうことから、Ａ／Ｄ変換の精度も
できるだけ高くなければならない。しかし、１つ１つの
センサ出力を正確に求めていると時間がかかり、さらに
画面内の広い範囲から特定の位置を求める主要被写体検
知の場合、像信号の取り込みを１つ１つのセンサについ
て測距の場合と同じ程に高精度、高分解能で行なってい
ると、ますますタイムラグが増大する方向になる。従っ
て、広い範囲になる程、各センサの像信号の処理時間を
切りつめる必要がある。その方法としては、先に述べた
Ａ／Ｄ変換の精度を落として高速化する方法と、もう１
つは、像の取り込みのピッチを粗くする方法がある。図
１４（ａ）に示すような構図で、２ａ’の部分の像を取
り込む場合、測距においては図１４（ｃ）に示すように
ピッチを細かくして、被写体判定の時には、図１４
（ｂ）に示すようにピッチを粗くすればよい。例えば、
図１５に示すように、センサ４１〜４４によって、アレ
イが形成されている場合、センサ４１，４３からのセン
サ出力は、それぞれセンサ４２，４４のセンサ出力を加
算して積分してしまう方法がある。この方法により、積
分回路４５，４６は積分を行なわなくなるので、ＣＰＵ
１は、隣接するセンサの出力の和を積分した積分回路４
７，４８の出力のみをＡ／Ｄ変換器１０を介して読みこ
むようにすれば、全領域の像信号をモニタする時間は半
減される。ＣＰＵ１は、切り換え部４９を用いて、スイ
ッチ５０，５１及び５２を制御し、図１４（ｂ），
（ｃ）に示したように、被写体判定時と測距時で、画像
の粗さを切り換える。図１６（ａ）に示すフローチャー
トを参照して、センサ出力の和・積分による画像取り込
みについて説明する。まず、前述したように隣接する画
素（センサ）の出力値の和を積分し（ステップＳ８
１）、その積分値をＡ／Ｄ変換する（ステップＳ８
２）。Ａ／Ｄ変換された像信号のパターンから主要被写
体を検知する（ステップＳ８３）。そして、各センサ出
力を個々に積分し（ステップＳ８４）、Ａ／Ｄ変換する
（ステップＳ８５）。その後、測距をアクティブ方式か
パッシブ方式で行ない（ステップＳ８６）、その測距結
果に基づき、ピント合わせを行なう（ステップＳ８
７）。また、図１６（ｂ）に示すフローチャートを参照
して、間引いて選択したセンサ出力による画像取り込み
について説明する。まず、全センサの積分を行ない（ス
テップＳ９１）、配列されたうちの偶数番目の列のセン
サから出力された積分値のみをＡ／Ｄ変換して（ステッ
プＳ９２）、、そのＡ／Ｄ変換された像信号のパターン
から主要被写体を検知する（ステップＳ９３）。そし
て、主要被写体の位置を絞りこんでから、その位置（領
域）のみ奇数列、偶数列の各センサから出力された積分
値をＡ／Ｄ変換する（ステップＳ９４）。その後、測距
をアクティブ方式かパッシブ方式で行ない（ステップＳ
９５）、その測距結果に基づき、ピント合わせを行なう
（ステップＳ９６）。このように、主要被写体検知時
は、偶数センサのみＡ／Ｄ変換し、被写体の位置を絞り
こんでから、その所定位置のみ奇数、偶数とも読むよう
にしてもよい。この実施形態によれば、像判定の細かさ
を切り換えて、高速の主要被写体検知を行なうことがで
きる。次に、本発明による第３の実施形態について説明
する。本実施形態は、前述した第２の実施形態の変形例
であり、２次元的に画素（センサ）の粗さを切り換える
ものである。図１７（ａ）に示すように、粗いピッチで
主要被写体位置を判定し、図１７（ｂ）に示すように、
特定部分（顔の部分）のみを細かい精度で像検出する。
図１８は、このようなセンサの粗さ切り換えを行なうた
めの切換回路の一例を示す。この構成では、センサ５１
ａ，ｂ〜５５ａ，ｂがａ列とｂ列の２列に配置され、そ
れぞれ両側にスイッチＳＷ群５６ａ，５６ｂ，５７ａ，
５７ｂと、上記スイッチＳＷ群５６ａ，５６ｂを介し
て、積分回路群５８ａ，５８ｂが設けられている。さら
に、センサ５１ａ〜５５ａの各センサ出力の積分値をＡ
／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部５９ａと、センサ５１ａ〜５
５ａ，５１ｂ〜５５ｂのセンサ出力を加算して積分する
和積分回路６０と、その和積分値をＡ／Ｄ変換するＡ／
Ｄ変換部５９ｂと、Ａ／Ｄ変換部５９ａ，５９ｂからの
結果を演算処理するＣＰＵ６１と、ＣＰＵ６１に制御さ
れ、スイッチＳＷ群５６ａ，５６ｂとスイッチＳＷ群５
７ａ，５７ｂとに切り換える切換回路６２とを備えてい
る。この構成においては、出力が切り換えによって、ス
イッチＳＷ群５６ａ，５６ｂがオン、スイッチＳＷ群５
７ａ，５７ｂがオフで独立に出力されたり（Ａ／Ｄされ
たり）、和積分回路６０により加算されて（スイッチＳ
Ｗ群５６ａ，５６ｂはオフ、スイッチＳＷ群５７ａ，５
７ｂはオンである）、Ａ／Ｄ変換されたり（Ａ／Ｄ変換
回路５９ｂ）、状況に応じて、ＣＰＵ６１は、像検出の
粗さや範囲を切り換えている。以上説明したように、こ
の変形例では２次元的に像の粗さを切り換えて、より効
率よく高速に主要被写体判定を行なうことができる。次
に本発明の第４の実施形態について説明する。図１９に
示す本実施形態は、第３の実施形態をさらに発展させ
て、各センサの処理を単純な積分制御と圧縮演算制御の
２通りに切り換えて行なう構成である。この構成におい
て、センサ７１〜７５が配列され、それぞれの一方に、
一連で動作するスイッチＳＷ群７６ａを介して積分回路
７７が接続され、それらの積分出力は、Ａ／Ｄ変換部７
８ａに出力される。また、センサ７１〜７５のそれぞれ
の他方は、一連で動作するスイッチＳＷ群７６ｂを介し
て圧縮回路７９に接続され、これらの圧縮出力は、Ａ／
Ｄ変換部７８ｂに出力される。この構成において、図２
０に示すフローチャートを参照して、作用について説明
する。まず、スイッチＳＷ群７６ａをオフ、スイッチＳ
Ｗ群７６ｂをオンさせて、センサ７１〜７５からのセン
サ出力が圧縮回路７９ａ〜７９ｅに出力されるように選
択する（ステップＳ１０１）。そして、圧縮回路７９ａ
〜７９ｅにより対数圧縮されたセンサ出力がＡ／Ｄ変換
部７８ｂを介して、ＣＰＵ８０に出力される（ステップ
Ｓ１０２）。ＣＰＵ８０は、このセンサ出力に基づき、
主要被写体を検出する（ステップＳ１０３）。次に、ス
イッチＳＷ群７６ａをオン、スイッチＳＷ群７６ｂをオ
フに切り換えて、積分回路７７ａ〜７７ｅ側を選択し、
それぞれ積分されたセンサ出力を、Ａ／Ｄ変換部７８ａ
を介して、ＣＰＵ８０に出力する（ステップＳ１０
４）。ＣＰＵ８０は、このセンサ出力に基づき、主要被
写体を検出する（ステップＳ１０５）。その後、測距を
アクティブ方式かパッシブ方式で行ない（ステップＳ１
０６）、その測距結果に基づき、ピント合わせを行なう
（ステップＳ１０７）。以上のように、スイッチＳＷ群
７６ａ側を選択することによって、従来より知られてい
るリニアな積分出力がＡ／Ｄ変換部７８ａを介して、Ｃ
ＰＵ８０に出力される。しかし、スイッチＳＷ群７６ｂ
側を選択した場合には、センサ出力はダイオードのＩ／
Ｖ特性などを利用して、対数圧縮され、信号レベルが倍
になるごとに出力が１ステップずつ上昇するようなノン
リニアな形の出力として、Ａ／Ｄ変換部７８ｂを介し
て、ＣＰＵ８０に出力される。このノンリニア出力は、
精度は劣化するが、きわめてダイナミックレンジが広い
ため、図２１（ａ）に示すような明暗の分布のはげしい
撮影シーンで全体的な像判定を行なう時に有効である。
つまり、精度にして数段もの変化があるとリニア積分で
は、図２１（ｂ）のように特定の部分しか正確な像デー
タが得られない。しかし、ノンリニア出力なら図２１
（ｃ）に示すように、広い輝度分布に対応した出力が可
能となり、主要被写体検知時は、こちらの処理の方が好
適する。従って、この実施形態では、図２１（ａ）に示
すような撮影シーン等で主要被写体を判定する場合に
は、精度は劣るがダイナミックレンジの広い対数圧縮形
式の出力回路を用いて、特定領域（図１７（ｂ）の顔の
部分等）の測距時には、ダイナミックレンジの狭い、し
かし高精度なリニアな出力特性を持つ積分回路を選択
し、精度の高い測距演算を行なうようにする。このよう
な選択によって、高速で主要被写体を判定し、且つ測距
すべき狭い領域を広い範囲から効率よく絞りこみ、その
特定された領域に対しては、高精度のピント合わせがで
きる。以上の実施形態について説明したが、本明細書に
は以下のような発明も含まれている。（１）センサアレイを有し、画面内の複数のポイントを
測距する測距装置において、上記画面内の各ポイントの
像の特徴点を判別する第１動作モードと、上記画面内の
各ポイントの像までの距離を判別する第２動作モード
と、測距シーケンスにおける上記第１、第２の動作モー
ドに応答して上記センサアレイの位置的な分解能を切り
換える手段と、を具備したことを特徴とする測距装置。（２）上記切り換え手段は、上記センサアレイの互いに
隣接する画素の出力値を加算するか、無効化するかによ
って位置的な分解能を切り換えることを特徴とする上記
（１）項に記載の測距装置。

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、測
距に先立って撮影シーンにおける測距を行なうべき対象
物の判定を行ない、主要被写体に対して測距ポイントを
決定するため、様々な状況に対応でき、且つコストアッ
プせずに測距装置を提供できる。さらに、この測距装置
によれば、主要被写体の特定と測距の時に、そのデータ
の読み出し方法を切り換えたため、高速化及び高精度が
実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施形態における三角測距の原理による
測距装置について説明するための図である。

【図２】第１の実施形態における三角測距の原理による
測距装置について説明するための図である。

【図３】ラインセンサ出力と被写体像との関係を示す図
である。

【図４】測距エリアと撮影したい構図との関係を示す図
である。

【図５】第２の実施形態における高速に主要被写体の位
置を検出する測距装置の概念について説明するための図
である。

【図６】第２の実施形態における測距装置の概念的な構
成例と、エリアセンサ上に結像した像を示す図である。

【図７】第２の実施形態の測距装置による測距について
説明するためのフローチャートである。

【図８】被写体距離エリアセンサにおけるセンサ列と撮
影画面との関係を示す図である。

【図９】被写体をパターン判定するためのフローチャー
トの前半部分である。

【図１０】被写体をパターン判定するためのフローチャ
ートの後半部分である。

【図１１】カメラのファインダ内液晶に表示される被写
体の例を示す図である。

【図１２】カメラのファインダ内液晶に表示される被写
体の例を示す図である。

【図１３】２つのセンサ出力（像信号）とそのずれ量を
示す図である。

【図１４】微細なピッチと粗いピッチで取り込んだ像信
号を示す図である。

【図１５】切り換えによりセンサ列を選択して、画素ピ
ッチを切り換えるための構成例を示す図である。

【図１６】画素ピッチを切り換えるための動作について
説明するためのフローチャートである。

【図１７】主要被写体位置の判定時と測距時の精度につ
いて説明するための図である。

【図１８】画素ピッチの粗さ切り換えを行なうための切
換回路の一構成例を示す図である。

【図１９】第３の実施形態における測距装置の切換回路
の一構成例を示す図である。

【図２０】第３の実施形態による測距装置の切換回路の
切り換え動作について説明するための図である。

【図２１】明暗の分布のはげしい撮影シーンとその像デ
ータの一例を示す図である。

【符号の説明】

１…演算制御部（ＣＰＵ）２ａ，２ｂ…センサアレイ３ａ，３ｂ…受光レンズ４…被写体５…ピント合わせ部６…画面７…撮影レンズ８…ストロボ発光部９…キセノン管１０…Ｄ／Ａ変換回路

フロントページの続きＦターム(参考） 2F112 AA09 AC03 BA05 BA06 CA02 CA12 DA24 FA03 FA07 FA36 FA38 FA45 2H011 AA01 BA05 BA14 BA23 BA33 BB06 2H051 AA01 BB07 BB10 BB16 BB20 BB23 CE02

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画面内の複数の検出ポイントを測距可能
な測距装置であって、画素列を有し、検出画素ピッチ
が少なくとも微細と粗の２通りに切り換え可能なセンサ
アレイと、上記センサアレイの検出画素ピッチを粗く設定し、上記
センサアレイの検出視野内に存在する像の輪郭を判定し
て、測距を行なうべき対象物を特定する手段と、上記センサアレイの検出画素ピッチを微細に設定し、上
記特定手段により特定された対象物迄の距離を判定する
手段と、を具備したことを特徴とする測距装置。
【請求項２】上記センサアレイの検出画素ピッチの切
り換えは、隣接画素信号の加算読み出し、または画素の
間引き読み出しによることを特徴とする請求項１に記載
の測距装置。
【請求項３】画面内の複数の検出ポイントを測距可能
な測距装置であって、画素列を有し、出力値が入射光
量に比例するリニア出力モードと、出力値が入射光量の
対数圧縮値となる圧縮出力モードとが切り換え可能なセ
ンサアレイと、上記センサアレイを圧縮出力モードに設定し、画面内の
複数の検出ポイントに存在する像の輪郭を判定して、測
距を行なうべき対象物を特定する手段と、上記センサアレイをリニアモードに設定し、上記特定手
段により特定された対象物迄の距離を判定する手段と、
を具備したことを特徴とする測距装置。
【請求項４】センサアレイを有し、画面内の複数のポ
イントを測距する測距装置において、上記センサアレイの各画素の出力値を判定するための、
切り換え可能な第１、第２のＡ／Ｄ変換方式と、上記画面内の各ポイントの像の特徴点を判別する第１動
作モードと、上記画面内の各ポイントの像までの距離を判別する第２
動作モードと、を具備し、測距シーケンスにおける上記第１、第２の動作モードに
応答して上記第１、第２のＡ／Ｄ変換方式を切り換える
ようにしたことを特徴とする測距装置。