JP2009009072A - カメラの動的フォーカスゾーン - Google Patents

Abstract

【課題】カメラ（１００）に対する動的フォーカスゾーンを実装するシステム及び方法を開示する。
【解決手段】例示的な実施態様では、方法は、撮影されているシーン（１４５）から基準画像（５００）を選択することを含んでもよい。方法はまた、基準画像に隣接する領域から複数の差画像（５０５）を選択することを含んでもよい。方法はまた、基準画像と複数の差画像とを比較することを含んでもよい。方法はまた、比較された基準画像と複数の差画像との相関に基づいて複数の別個のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）を選択することを含んでもよい。
【選択図】図１

Description

オートフォーカス機能を備えたカメラは、オートフォーカス動作で撮影されているシーンにおいて構造がはっきりした被写体（又はターゲット）を使用する。フォーカスレンズの位置（又は焦点距離）は、ターゲットのコントラストを最大にするように調整され、それは被写体に焦点が合っていることを示す。熟練した撮影者は、この概念を理解し、カメラの焦点を合わせるために適当なターゲットがフォーカスゾーンに確実に配置されるようにするが、通常のカメラユーザは、単に、「被写体に向けてボタンを押すだけ」で写真を撮りたいと望む。

被写体に向けてボタンを押すだけの写真術では、いかなる適当なターゲットもフォーカスゾーンにない可能性があり、そのため写真の焦点が十分に合わなくなる。カメラによっては、複数の固定フォーカスゾーンを使用することにより、適当なターゲットがそれらフォーカスゾーンのうちの少なくとも１つにある可能性が高くなるようにする。しかしながら、依然としていかなる適当なターゲットも固定フォーカスゾーンのいずれにもない可能性があり、又は固定フォーカスゾーンのいずれにもないよりよいターゲットがある可能性がある。

カメラレンズの焦点を合わせるためにレンジファインダ（非ＴＴＬフォーカスモジュール）を使用する等、他のオプションも利用可能である。しかしながら、レンジファインダは、フォーカス領域にわたって制御が限られており、レンズを整合するために較正が必要であり、カメラのコストを増大させる。したがって、大部分の一般消費者向けカメラに対しレンジファインダを使用することは実際的でなく且つ費用効率がよくない。

本明細書では、カメラに動的フォーカスゾーンを実装するシステム及び方法を開示する。例示的な実施形態では、たとえばコントラスト比、輝度数／エッジの頻度及び階調度等、任意の１つ又は複数の基準を使用して、撮影されているシーンを分析してそのシーンにおいてオートフォーカス動作に適当なターゲットを見つけるファームウェアを提供する。フォーカスゾーンは、オートフォーカス動作のためにこれらターゲットにわたり動的に生成される。任意に、異なる数／サイズ／形状のフォーカスゾーンを選択してもよい。また任意に、たとえば、オートフォーカス動作に暗すぎる／明るすぎるシーンの領域を限定する、さまざまなフィルタを適用してもよい。

例示的な実施形態では、システム及び方法は、フォーカス精度を向上させるために複数のフォーカスゾーンを実装する（したがってより大きいセンサエリアを使用することができる）。フォーカスゾーンを、異なるフォーカス基準に対して識別し、分類し、選択し、拒絶してもよい（たとえば、露出レベル、飽和及び画像構造に基づいて）。

さらに他の例示的な実施形態では、システム及び方法は自己相関アルゴリズムを使用してフォーカスゾーンを識別する。こうした実施形態は、容易に雑音の影響を受けるようなものではなく、大部分の基準及び被写体追跡アルゴリズムに対して有効に作用するターゲットを選択する傾向があり、それにより一般消費者向けカメラとしての実施をより強固なものとする。

図１は、動的フォーカスゾーンを実装することができる例示的なカメラシステム１００のブロック図である。例示的なカメラシステム１００は、現在既知であるか又は後に開発される可能性のある静止画像カメラ及び／又はビデオカメラである。

例示的なカメラシステム１００は、シャッタ１５５が開いている（たとえば画像露出のため）時に、シーン１４５における１つ又は複数の被写体１４０から反射する光１３０をイメージセンサ１５０上に集束させるように配置されるレンズ１２０を含む。なお、たとえばフォーカス動作のために別個のイメージセンサ（図示せず）も設けてもよい。例示的なレンズ１２０は、シーン１４５から反射する光１３０をイメージセンサ１５０上に集束させる任意の適当なレンズである。

例示的なイメージセンサ１５０を複数の感光セルとして実装してもよく、それらの各々は、光への露出に応じて電荷を蓄積する。任意の所与の画素に対する蓄積された電荷は、露光の強度及び持続時間に比例する。例示的なイメージセンサ１５０は、限定されないが、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサ又は相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサを含む。

カメラシステム１００はまた、プレ画像ロジック１６０を含んでもよい。デジタルカメラでは、プレ画像ロジック１６０は、露出中にイメージセンサ１５０によって取り込まれる光１３０を表す電気信号をイメージセンサ１５０から受け取ることにより、シーン１４５のデジタルプレ画像を生成する。

プレ画像を使用することにより、カメラシステムが、さまざまな処理（たとえば自動露出、オートフォーカス、画像安定化、ホワイトバランスの検出等）を実行することができる。プレ画像（複数可）は、カメラが焦点合せ、自動露出、プレフラッシュ計算に対してすでに実施しているプレ画像のうちの１つ又は複数であってもよく、且つ／又はプレ画像（複数可）を、ユーザに表示するために特に取得してもよい。

カメラシステム１００はまた処理ロジック１７０も含んでもよい。処理ロジック１７０は、プレ画像ロジック１６０からプレ画像データを受け取り、そのプレ画像（又は「フレームデータ」）に対してさまざまな計算又は処理を実行する。例示的な処理ロジック１７０は、後により詳細に説明するターゲット選択及び動的フォーカスゾーンを使用してオートフォーカス動作のための処理を実施する。

処理ロジック１７０は、プレ画像ロジック１６０に加えて他のソースから入力を受け取ってもよい。たとえば、カメラ設定データ１８０を、処理ロジック１７０に対する入力として提供してもよい。処理ロジック１７０からの出力を、処理ロジック１７０の１つ又は複数の他のプログラムコードモジュールにより且つ／又はシステムデバイス（たとえば、オートフォーカス動作中にレンズ１２０を移動させるアクチュエータドライブ１９０）によって使用してもよい。

説明を続ける前に、図１に示すもののようなシャッタ、イメージセンサ及び他のデバイスと、図示しないがカメラに共通である他のものとは、カメラ及び写真の技術分野においてよく理解されていることに留意されたい。これら構成要素を、当業者は、本明細書の教示を熟知した後にカメラシステム１００に対して容易に提供することができ、したがって、これ以上の説明は不要である。

また、図１に関して示し上述したカメラシステム１００は、動的フォーカスゾーンを実装することができるカメラシステムを単に例示するものである、ということも留意されたい。本明細書で説明するシステム及び方法は、カメラシステム１００で使用することにのみ限定されるようには意図されていない。動的フォーカスゾーンを実装することができるカメラシステムの他の実施形態もまた考えられる。

図２ａ及び図２ｂは、動的フォーカスゾーンの例示的な選択を示し、（ａ）は、実装することができる例示的なグリッドエレメント２００の概念図であり、（ｂ）は、実装することができる例示的なヒストグラム２５０ａ〜２５０ｃである。例示的な実施形態では、グリッドエレメント２００は、画像取込デバイス（たとえば図１のイメージセンサ１５０）上の個々の画素を表してもよい。別の例示的な実施形態では、グリッドエレメント２００は、画素群（たとえば、画素単位より高速にシーンを分析するため）を表してもよい。さらに別の例示的な実施形態では、グリッドエレメント２００は、オーバラップしている画素（たとえば、図２ａのオーバラップしているグリッドエレメント２０５によって示すように）を表してもよい。具体的な実施態様は、限定されないが処理速度、所望の粒度、コスト等、設計考慮事項によって決まってもよい。

グリッドエレメント２００を分析して、撮影されているシーンにおける、焦点合せ動作に適している可能性があるターゲットを識別する。例示的な実施形態では、隣接するグリッドエレメント２００に対して画素データを提供する（たとえば、図１のプレ画像ロジック１６０により）。隣接するグリッドエレメント２００の画素データを比較して、ターゲットを識別する（たとえば、図１の処理ロジック１７０により）。たとえば、異なる輝度レベルを示す隣接するグリッドエレメント２００は、撮影されているシーンにおいて構造がはっきりした領域、ひいてはオートフォーカス動作に適当なターゲットを示す可能性がある。

概して、隣接するグリッドエレメント間の平均ヒストグラム値の絶対差を合計することにより、高コントラストの領域が識別される。最高コントラストは、最大合計を有するグリッドエレメントの周囲に存在し、そのため、フォーカスゾーンを、これらのグリッドエレメントを含むように選択してもよい。局所領域における複数のグリッドエレメントのすべてが大きいコントラスト合計を有する場合、これらグリッドエレメントを結合して単一ターゲットゾーンにしてもよい。

この比較を、プログラムコードで実行するが（たとえば図１の処理ロジック１７０）、ヒストグラム２５０ａ〜２５０ｃを比較することによって視覚的に観察してもよい。ヒストグラム２５０a〜２５０ｃを、隣接するグリッドエレメント２００の画素データ（たとえば輝度レベル）を使用して生成してもよい。この例では、ヒストグラム２５０ａは、図２ａにおいてＡと示すグリッドエレメントの画素データに対応し、ヒストグラム２５０ｂは、図２ａにおいてＢと示すグリッドエレメントの画素データに対応し、ヒストグラム２５０ｃは、図２ａにおいてＣと示すグリッドエレメントの画素データに対応する。Ｘ軸２５２ａ〜２５２ｃは、輝度値（たとえば左から右に示す増大する値）を表し、Ｙ軸２５４ａ〜２５４ｃは、それら輝度値を示す各グリッドエレメントの画素の数を表す。

ヒストグラム２５０ａ〜２５０ｃを通して線２６０によって示すように、グリッドエレメントＡ及びＢは、実質的に同じ輝度値を有し、したがってそれほどの構造を表さない可能性があることが分かる。しかしながら、グリッドエレメントＡ及びＣは異なる輝度値を有し（高コントラスト）、それは、グリッドエレメントＡとＢとの間によりはっきりした構造がある可能性があることを示す。したがって、グリッドエレメントＡ及びＣの上にフォーカスゾーンを配置することは、オートフォーカス動作に適当なターゲットを提供する可能性がある。

撮影されているシーンにおいてターゲットを識別する他の実施形態もまた既知であり、及び／又は後に開発される可能性があり、本明細書における教示を用いて実施することができる。たとえば、各グリッドエレメントの性能指数を計算してもよく、性能指数が最大であるグリッドエレメントを使用してフォーカスゾーンを選択してもよい。さらに他の実施形態は、たとえば本出願人が共有する米国特許第６，７４７，８０８号において示され説明されている。しかしながら、撮影されているシーンにおいてターゲットを識別するために、隣接するグリッドエレメント２００を区別する任意の適当な基準を実施してもよい、ということを留意されたい。

さらに、フォーカスゾーンを選択する（又はすでに選択されたフォーカスゾーンを拒絶する）ために１つ又は複数のフィルタも実装してもよい。一例では、多数の飽和した画素を含む画像の領域に飽和フィルタを実装してもよい。飽和フィルタを、これら画素をフォーカスゾーンのいずれかから排除するため、又は別法としてこれら画素を結合して単一のターゲットゾーンにするため（たとえば暗視のため）に実装してもよい。別の例では、フォーカスゾーンからオートフォーカス動作に明るすぎるか又は暗すぎる画像の領域を排除するために露出フィルタを実装してもよい（たとえばヒストグラム２５０ａ〜２５０ｃにおけるノイズ２５６ａ〜２５６ｃ、２５８ａ〜２５８ｃ）。

図３ａ及び図３ｂは、例示的なフォーカスゾーンの第１のセットを使用するオートフォーカス動作を示し、図３ａは、撮影されているシーンにおいて選択されるフォーカスゾーン３１０ａ〜３１０ｅを示すデジタル画像３００であり、図３ｂは、選択されたフォーカスゾーンを使用してオートフォーカス動作中にレンズ位置を確定するプロット３５０である。プロットされたデータの各線は、フォーカスゾーン３１０ａ〜３１０ｅのうちの１つに対応し、性能指数（ＦＯＭ）値の大きいフォーカスほど優れたフォーカス鮮鋭度を示す。

この例では、フォーカスゾーン３１０ａ〜３１０ｅは、実質的に、撮影されているシーンの中心に配置される。図３ａから、フォーカスゾーンのいずれにおいてもほとんど変化がなく、このため、オートフォーカス動作に適当なターゲットがないことが分かる。これを、フォーカスレンズの異なる位置に対して性能指数（ＦＯＭ）の変化をほとんど示さないプロット３５０によってさらに示す。

図４ａ及び図４ｂは、例示的なフォーカスゾーンの第２のセットを使用するオートフォーカス動作を示し、図４ａは、撮影されているシーンにおいて選択されるフォーカスゾーン４１０ａ〜４１０ｅを示すデジタル画像４００であり、図４ｂは、選択されたフォーカスゾーンを使用してオートフォーカス動作中にレンズ位置を確定するプロット４５０である。

この例では、たとえば図２ａ及び図２ｂに関して上述したように、オートフォーカス動作に適当なターゲットを識別するために隣接するグリッドエレメントを比較することにより、動的フォーカスゾーン４１０ａ〜４１０ｅが確定されている。したがって、フォーカスゾーン４１０ａ〜４１０ｅは、フォーカスゾーンの各々が、構造がはっきりした領域（すなわち適当なターゲット）を含むように、実質的に撮影されている手の縁に沿って位置づけられる。これは、フォーカスレンズの位置が調整される際により優れた性能指数（ＦＯＭ）を示すプロット４５０によってさらに示される（シーンの焦点が合っていることを示す）。フォーカスゾーンの各々において画像内容が高いほど、オートフォーカス動作に対し優れた信号対雑音比が有効にもたらされ、最適なフォーカスレンズ位置を見つける可能性が高くなる。

図４ａ及び図４ｂに示すフォーカスゾーン４１０ａ〜４１０ｅは、形状が矩形であり、互いに実質的に同じサイズであることに留意されたい。さらに、この例では５つのフォーカスゾーンが選択されている。しかしながら、フォーカスゾーンはそのように限定されない。他の実施形態では、フォーカスゾーンは任意のサイズ及び／又は形状であってもよい。たとえば、フォーカスゾーンは本質的に動的であってもよい（すなわち、構造がはっきりした領域に一致するように適合される）。さらに、いかなる数のフォーカスゾーンを実装してもよい。フォーカスゾーンの使用は、少なくとも或る程度まで、限定されないがオートフォーカス動作のための処理速度及び所望の粒度等、設計考慮事項によって決まってもよい。たとえば、より多くのフォーカスゾーンを選択するほど時間がかかる可能性があるが、オートフォーカス動作に対してより優れたターゲットが提供される可能性がある。

図５ａ及び図５ｂは、自己相関の技術を示し、図５ａは例示的な基準画像５００を示し、図５ｂは例示的な相関プロット５５０ａ、５５０ｂである。一般に、自己相関の技術は、撮影されているシーン５１０における基準画像５００と周囲領域との画像レジストレーションを含む。少なくとも或る程度の画像構造を含む基準画像と周囲領域とは、周囲領域と十分な相関をもたない傾向にある。逆に、画像構造を殆ど含まない基準画像は、周囲画像と非常に高い相関を有する傾向にある。例示的な実施形態では、自己相関の技術を使用してフォーカスゾーンを選択してもよい。別の例示的な実施形態では、自己相関の技術を使用してフォーカスゾーンを限定してもよい（たとえば、すでに選択されたフォーカスゾーンを容認するか又は拒絶するため）。

例示的な実施形態では、基準画像５００を、撮影されているシーン５１０の或る領域の画素データをコピーすることによって選択してもよい。基準画像５００を、任意の適当な基準を使用してシーン５１０から選択してもよい。たとえば、自己相関の技術がフォーカスゾーンを選択するために実装されている場合、基準画像５００を、所定の「開始点」から選択してもよい。又はたとえば、自己相関の技術がフォーカスゾーンを限定するために実装されている場合、基準画像５００を、すでに識別されたフォーカスゾーン内から選択してもよい。

そして、たとえば矢印５２０ａ〜５２０ｄによって示すように、基準画像５００を隣接する領域にわたって移動することにより、差画像５０５が生成される。各差画像５０５に対する画素データは、基準画像５００の画素データから元の画像を減算することによって生成され、それにより少なくとも幾分かの差がもたらされる。この差を、差画像のすべての画素の絶対値を合計することによって量子化してもよい。プロット５５０ａ及び５５０ｂにおける黒のドットは、差画像の絶対値の合計が小さい（すなわち高相関）領域を示す。プロット５５０ａに示す黒のドットによって表されるように、この合計が、基準画像の元の位置に隣接する領域において小さい（すなわち、高相関がある）場合、基準画像５００の近くにほとんど画像構造がない可能性がある（そのため、それはオートフォーカス動作のための十分なターゲットでない可能性がある）。プロット５５０ｂに示すように、基準画像５００の元の位置の近くにおいてこの合計が大きい（すなわち相関がほとんどない）場合、基準画像の近くに多数の画像構造がある可能性がある（このため、それは、オートフォーカス動作のための優れたターゲットである可能性がある）。

例示的な実施形態では、画像構造の指向性を識別するために画像構造マップを生成してもよい。したがって、画像構造の方向に沿ってフォーカスを最適化するようにフォーカスゾーンを選択してもよい。

図６及び図７は、カメラの動的フォーカスゾーンのために実施することができる例示的な動作を示すフローチャートである。動作６００及び７００を、１つ又は複数のコンピュータ可読媒体における論理命令として具現化してもよい。論理命令は、プロセッサによって実行されると、説明した動作を実施する。例示的なインプリメンテーションでは、図に示す構成要素及び関係を、カメラの動的フォーカスゾーンのために使用してもよい。

図６は、カメラの動的フォーカスゾーンを選択するために実施することができる例示的な動作を示すフローチャートである。動作６１０において、シーンを少なくとも１つの画素基準に対して分析する。たとえば、輝度、露出、コントラスト等に対してプレ画像データを分析する。動作６２０において、シーンの隣接する領域について画素基準を比較する。たとえば、隣接するグリッドエレメントに対する画素基準を比較する。動作６３０において、シーンの隣接する領域の比較に基づいて少なくとも１つのターゲットを識別する。たとえば、高コントラストを示す隣接する領域は、はっきりした画像構造を含む可能性があり、したがって、オートフォーカス動作中にターゲットとして使用するのに適している可能性がある。また動作６４０において、動作６３０において識別された少なくとも１つのターゲットを含むフォーカスゾーンを選択する。

動作６５０において、別のフォーカスゾーンを選択すべきか否かを判断する。別のフォーカスゾーンを選択するよう判断される場合、動作は動作６１０に戻る。別のフォーカスゾーンを選択しないように判断される場合、処理は６６０においてオートフォーカス動作に進む。

図７は、カメラの動的フォーカスゾーンを限定するために実施することができる例示的な動作を示すフローチャートである。動作７１０において、撮影されているシーンから基準画像を選択する。たとえば、基準画像に対して画素データを収集する。動作７２０において、基準画像を隣接する領域に移動する。たとえば、差画像とも呼ぶ１つ又は複数の隣接する領域に対して画素データを収集する。動作７３０において、基準画像を差画像と比較する。たとえば、基準画像の画素データを差画像の画素データから減じる。

動作７４０において、基準画像と差画像との間に相関があるか否か判断する。高い相関がある（たとえば、それほどの画像構造がない）場合、基準画像をフォーカスゾーンとして拒絶する。逆に、相関がほとんどない（たとえば、画像構造がある)場合、基準画像及び近傍領域をフォーカスゾーンとして選択する。

図６及び図７に関して示し説明した動作は、カメラの動的フォーカスゾーンの例示的な実施態様を説明するために提供している。それら動作は図示した順序に限定されないことに留意されたい。また、さらに他の動作を実施してもよい。

示し説明した例示的な実施形態は、例示の目的のために提供するものであり、限定するものとして意図されていない、ということに留意されたい。カメラの動的フォーカスゾーンのためにさらに他の実施形態も考えられる。

動的フォーカスゾーンを実装することができる例示的なカメラシステムのブロック図である。 動的フォーカスゾーンの例示的な選択を示し、実装することができる例示的なグリッドエレメントの概念図である。 動的フォーカスゾーンの例示的な選択を示し、実装することができる例示的なヒストグラムを示す図である。 例示的なフォーカスゾーンの第１のセットを使用するオートフォーカス動作を示し、撮影されているシーンにおいて選択されるフォーカスゾーンを示すデジタル画像の図である。 例示的なフォーカスゾーンの第１のセットを使用するオートフォーカス動作を示し、選択されたフォーカスゾーンを使用してオートフォーカス動作中にレンズ位置を確定するためのプロットを示す図である。 例示的なフォーカスゾーンの第２のセットを使用するオートフォーカス動作を示し、撮影されているシーンにおいて選択されるフォーカスゾーンを示すデジタル画像の図である。 例示的なフォーカスゾーンの第２のセットを使用するオートフォーカス動作を示し、選択されたフォーカスゾーンを使用してオートフォーカス動作中にレンズ位置を確定するためのプロットを示す図である。 自己相関の技術を示し、例示的な基準画像を示す図である。 自己相関の技術を示し、例示的な相関プロットを示す図である。 カメラに対する動的フォーカスゾーンを選択するために実施することができる例示的な動作を示すフローチャートである。 カメラに対する動的フォーカスゾーンを限定するために実施することができる例示的な動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１００ カメラシステム
１２０ レンズ
１３０ フォーカス光
１４５ シーン
１５０ イメージセンサ
１６０ プレ画像ロジック
１７０ 処理ロジック
１８０ カメラ設定データ
１９０ アクチュエータドライブ
２００ グリッドエレメント
５００ 基準画像
５０５ 差画像
５１０ シーン

Claims (10)

1. カメラ（１００）においてオートフォーカス動作を向上させる方法であって、
   撮影されているシーン（１４５）を、少なくとも１つの画素基準に対して分析することと、
   撮影されている前記シーンにおいて少なくとも１つのターゲットを識別するために、前記シーンの隣接する領域について前記少なくとも１つの画素基準を比較することと、
   前記少なくとも１つのターゲットを含む複数の別個のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）をオートフォーカス動作のために選択することと、
   オートフォーカス動作の前に前記複数の別個のフォーカスゾーンの各々を限定することと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記複数の別個のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）の各々を限定することは、基準画像（５００）と撮影されている前記シーン（１４５）の隣接する領域との自己相関に基づいてフォーカスゾーンを容認するか又は拒絶することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 輝度閾値に基づいて前記複数の別個のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）から画素を排除することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 画像構造に基づいて前記別個のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）のうちの少なくとも１つのサイズを動的に決めることをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 撮影されている前記シーン（１４５）の前記隣接する領域の各々に対してヒストグラムデータ（２５０ａ〜２５０ｃ）を生成することをさらに含み、該ヒストグラムデータは、前記シーンの前記隣接する領域について前記少なくとも１つの画素基準を比較するために使用されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. カメラ（１００）においてオートフォーカス動作を向上させる方法であって、
   撮影されているシーン（１４５）から基準画像（５００）を選択することと、
   前記基準画像に隣接する領域から複数の差画像（５０５）を選択することと、
   前記基準画像と前記複数の差画像とを比較することと、
   前記比較された基準画像と複数の差画像との相関に基づいて複数のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）を選択することと、
   を含むことを特徴とする方法。
7. 前記複数のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）を選択することは、少なくとも１つのすでに選択されたフォーカスゾーンを限定することを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記基準画像（５００）と前記複数の差画像（５０５）とを比較するために隣接する領域間の数学的基準を計算することをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. 画像構造に基づいて前記別個のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）のうちの少なくとも１つのサイズを動的に決めることをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
10. 前記複数のフォーカスゾーン（４１０ａ〜４１０ｅ）のうちの少なくとも１つを選択する前に、撮影されている前記シーン（１４５）において画像構造のマップを生成することをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。

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