JP2009258231A - Correlation calculation method, correlation calculation device, focus detecting device and imaging apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、一対のデータ列間の相関量を演算する相関演算方法、相関演算装置、焦点検出装置および撮像装置に関する。 The present invention relates to a correlation calculation method, a correlation calculation device, a focus detection device, and an imaging device that calculate a correlation amount between a pair of data strings.
一対の物体像に対応した一対のデータ列間の相対的な変位量(像ズレ量、シフト量)を算出する焦点検出装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
この装置では、一対のデータ列{A1、A2、A3、・・・}と{B1、B2、B3、・・・}に対して、式C(L)=Σ|Ai−Bi+L|(ただし、Σは所定範囲(i=q〜r)の総和演算を表す)によりシフト量Lを変えながら比較して相関量C(L)を算出し、相関量C(L)が最小となるシフト量に基づいて像ズレ量を算出している。
A focus detection device that calculates a relative displacement amount (image shift amount, shift amount) between a pair of data strings corresponding to a pair of object images is known (see, for example, Patent Document 1).
In this apparatus, for a pair of data strings {A1, A2, A3,...} And {B1, B2, B3,...}, The expression C (L) = Σ | Ai−Bi + L | However, Σ represents a sum calculation of a predetermined range (i = q to r), and the correlation amount C (L) is calculated by comparing the shift amount L while changing the shift amount L, and the shift that minimizes the correlation amount C (L). The image shift amount is calculated based on the amount.
この出願の発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
しかしながら、上述した従来の焦点検出装置における相関量C(L)の演算では、一対のデータ列がもともと同一のデータ列を相対的にシフトしたものであるという前提のもとに考案された相関演算式であるため、同一性が崩れている一対のデータ列にこの相関演算式を適用すると、相関量が最小になるシフト量の誤差が増大したり、シフト量の算出自体が不能になるという問題がある。 However, in the calculation of the correlation amount C (L) in the above-described conventional focus detection apparatus, the correlation calculation devised on the premise that the pair of data strings is originally a relative shift of the same data string. If this correlation calculation formula is applied to a pair of data strings that are not identical, the error of the shift amount that minimizes the correlation amount increases or the calculation of the shift amount itself becomes impossible. There is.
(1) 請求項1の発明は、複数の第1データが一次元上に展開された第1データ列と、複数の第2データが一次元上に展開された第2データ列とを一次元上で相対的な変位量を変えながら変位させ、第1データ列と第2データ列との間の相関量を演算して相関量の極値が得られる変位量を求める相関演算方法において、第1データ列と第2データ列とが相対的に変位された状態において対応する第1データと第2データとの比の変化が、一次元上の位置によらず等しいとして第1データ列と第2データ列との間の類似性を表す評価量を導出し、該評価量を一次元上の所定位置の近傍における第1データと第2データとの間の演算として定義し、所定位置を一次元上の所定区間に亘って移動させて評価量を積算した量を相関量とする相関演算方法である。
(2) 請求項2の発明は、請求項1に記載の相関演算方法において、一次元上の第1の距離だけ離れた2点においてそれぞれ対応する第1データと第2データとの比の変化と、2点から相対的に第2の距離だけ離れた2点においてそれぞれ対応する第1データと第2データとの比の変化とが等しいとして評価量を導出し、該評価量を一次元上の所定位置の近傍における第1データと第2データとの間の演算として定義するようにしたものである。
(3) 請求項3の発明は、請求項2に記載の相関演算方法において、第1の距離と第2の距離とが異なる距離である。
(4) 請求項4の発明は、請求項2または請求項3に記載の相関演算方法において、比の変化は、一次元上の第1の距離だけ離れた2点においてそれぞれ対応する第1データと第2データとの比の割合である。
(5) 請求項5の発明は、請求項2または請求項3に記載の相関演算方法において、比の変化は、一次元上の第1の距離だけ離れた2点においてそれぞれ対応する第1データと第2データとの比の差である。
(6) 請求項6の発明は、請求項1〜5のいずれか一項に記載の相関演算方法において、評価量を積算する際に、評価量の絶対値をとって積算するようにしたものである。
(7) 請求項7の発明は、請求項1〜6のいずれか一項に記載の相関演算方法において、一次元上の所定位置の近傍における第1データと第2データとの間の演算で算出される評価量を、該演算に用いられる第1データと第2データにより正規化するようにしたものである。
(8) 請求項8の発明は、請求項1〜7に記載の相関演算方法において、第1データ列と第2データ列は、光学系の射出瞳の異なる領域を通過した光束によって形成される一対の像をサンプリングした一対のデータ列である。
(9) 請求項9の発明は、請求項1〜8のいずれか一項に記載の相関演算方法により、第1データ列と第2データ列との間の相関量の極値が得られる変位量を演算する演算手段を備える相関演算装置である。
(10) 請求項10の発明は、光学系を通過した一対の光束を受光し、一対の光束が光学系の予定焦点面上に形成する一対の像に対応する第1データ列と第2データ列を生成する瞳分割像検出手段と、第1データ列と第2データ列との間の相関量の極値が得られる変位量を演算する請求項9に記載の相関演算装置と、変位量に基づいて光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段とを備える焦点検出装置である。
(11) 請求項11の発明は、請求項10に記載の焦点検出装置において、瞳分割像検出手段は、マイクロレンズと光電変換部とからなる焦点検出用の画素が複数個配列されており、複数の焦点検出用画素の出力に基づいて第1データ列と第2データ列を生成するようにしたものである。
(12) 請求項12の発明は、請求項11に記載の焦点検出装置と、撮像素子とを備える撮像装置である。
(13) 請求項13の発明は、請求項12に記載の撮像装置において、撮像素子は、光学系による像を撮像する撮像用画素と焦点検出用画素とを同一基板上に設けたものである。
(1) According to the first aspect of the present invention, a first data string in which a plurality of first data are expanded in one dimension and a second data string in which a plurality of second data are expanded in one dimension are one-dimensional. In the correlation calculation method for obtaining the displacement amount by which displacement is performed while changing the relative displacement amount and calculating the correlation amount between the first data string and the second data string to obtain the extreme value of the correlation amount. It is assumed that the change in the ratio between the corresponding first data and second data in the state where the first data string and the second data string are relatively displaced is equal regardless of the one-dimensional position. An evaluation amount representing similarity between two data strings is derived, and the evaluation amount is defined as an operation between the first data and the second data in the vicinity of a predetermined position on one dimension, and the predetermined position is defined as a primary Correlation calculation method using the amount obtained by accumulating the evaluation amount by moving over the original predetermined interval. Is the law.
(2) The invention according to
(3) The invention according to
(4) The invention of
(5) The invention according to
(6) In the invention according to
(7) The invention according to
(8) The invention according to
(9) The invention according to
(10) The invention of
(11) According to an eleventh aspect of the present invention, in the focus detection apparatus according to the tenth aspect, the pupil-divided image detection means includes a plurality of focus detection pixels each including a microlens and a photoelectric conversion unit. A first data string and a second data string are generated based on outputs from a plurality of focus detection pixels.
(12) The invention of claim 12 is an image pickup apparatus including the focus detection apparatus according to
(13) According to a thirteenth aspect of the present invention, in the image pickup apparatus according to the twelfth aspect, the image pickup element includes an image pickup pixel for picking up an image by the optical system and a focus detection pixel on the same substrate. .
本発明によれば、同一性が崩れている一対のデータ列に対しても一対のデータ列の相関量が最小になるシフト量を正確に算出することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately calculate a shift amount that minimizes the correlation amount between a pair of data strings even for a pair of data strings whose identity is broken.
一実施の形態の焦点検出装置を搭載した撮像装置として、レンズ交換式デジタルスチルカメラを例に上げて説明する。図1は一実施の形態のカメラの構成を示すカメラの横断面図である。一実施の形態のデジタルスチルカメラ201は交換レンズ202とカメラボディ203から構成され、交換レンズ202がマウント部204を介してカメラボディ203に装着される。カメラボディ203にはマウント部204を介して種々の撮影光学系を有する交換レンズ202が装着可能である。
A description will be given of an example of an interchangeable lens digital still camera as an imaging device equipped with the focus detection device of one embodiment. FIG. 1 is a cross-sectional view of a camera showing the configuration of the camera of one embodiment. A
交換レンズ202はレンズ209、ズーミング用レンズ208、フォーカシング用レンズ210、絞り211、レンズ駆動制御装置206などを備えている。レンズ駆動制御装置206は不図示のマイクロコンピューター、メモリ、駆動制御回路などから構成され、フォーカシング用レンズ210の焦点調節と絞り211の開口径調節のための駆動制御や、ズーミング用レンズ208、フォーカシング用レンズ210および絞り211の状態検出などを行う他、後述するボディ駆動制御装置214との通信によりレンズ情報の送信とカメラ情報の受信を行う。絞り211は、光量およびボケ量調整のために光軸中心に開口径が可変な開口を形成する。
The
カメラボディ203は撮像素子212、ボディ駆動制御装置214、液晶表示素子駆動回路215、液晶表示素子216、接眼レンズ217、メモリカード219などを備えている。撮像素子212には、撮像画素が二次元状に配置されるとともに、焦点検出位置に対応した部分に焦点検出画素が組み込まれている。この撮像素子212については詳細を後述する。
The
ボディ駆動制御装置214はマイクロコンピューター、メモリ、駆動制御回路などから構成され、撮像素子212の駆動制御と画像信号および焦点検出信号の読み出しと、焦点検出信号に基づく焦点検出演算と交換レンズ202の焦点調節を繰り返し行うとともに、画像信号の処理と記録、カメラの動作制御などを行う。また、ボディ駆動制御装置214は電気接点213を介してレンズ駆動制御装置206と通信を行い、レンズ情報の受信とカメラ情報(デフォーカス量や絞り値など)の送信を行う。
The body
液晶表示素子216は電気的なビューファインダー(EVF:Electronic View Finder)として機能する。液晶表示素子駆動回路215は撮像素子212によるスルー画像を液晶表示素子216に表示し、撮影者は接眼レンズ217を介してスルー画像を観察することができる。メモリカード219は、撮像素子212により撮像された画像を記憶する画像ストレージである。
The liquid
交換レンズ202を通過した光束により、撮像素子212の受光面上に被写体像が形成される。この被写体像は撮像素子212により光電変換され、画像信号と焦点検出信号がボディ駆動制御装置214へ送られる。
A subject image is formed on the light receiving surface of the
ボディ駆動制御装置214は、撮像素子212の焦点検出画素からの焦点検出信号に基づいてデフォーカス量を算出し、このデフォーカス量をレンズ駆動制御装置206へ送る。また、ボディ駆動制御装置214は、撮像素子212からの画像信号を処理して画像を生成し、メモリカード219に格納するとともに、撮像素子212からのスルー画像信号を液晶表示素子駆動回路215へ送り、スルー画像を液晶表示素子216に表示させる。さらに、ボディ駆動制御装置214は、レンズ駆動制御装置206へ絞り制御情報を送って絞り211の開口制御を行う。
The body
レンズ駆動制御装置206は、フォーカシング状態、ズーミング状態、絞り設定状態、絞り開放F値などに応じてレンズ情報を更新する。具体的には、ズーミング用レンズ208とフォーカシング用レンズ210の位置と絞り211の絞り値を検出し、これらのレンズ位置と絞り値に応じてレンズ情報を演算したり、あるいは予め用意されたルックアップテーブルからレンズ位置と絞り値に応じたレンズ情報を選択する。
The
レンズ駆動制御装置206は、受信したデフォーカス量に基づいてレンズ駆動量を算出し、レンズ駆動量に応じてフォーカシング用レンズ210を合焦位置へ駆動する。また、レンズ駆動制御装置206は受信した絞り値に応じて絞り211を駆動する。
The lens
図2は、交換レンズ202の撮影画面上における焦点検出位置を示す図であり、後述する撮像素子212上の焦点検出画素列が焦点検出の際に撮影画面上で像をサンプリングする領域(焦点検出エリア、焦点検出位置)の一例を示す。この例では、矩形の撮影画面100上の中央および上下の3箇所に焦点検出エリア101〜103が配置される。長方形で示す焦点検出エリアの長手方向に、焦点検出画素が直線的に配列される。
FIG. 2 is a diagram showing a focus detection position on the photographing screen of the
図3は撮像素子212の詳細な構成を示す正面図であり、撮像素子212上の焦点検出エリア101の近傍を拡大して示す。撮像素子212には撮像画素310が二次元正方格子状に稠密に配列されるとともに、焦点検出エリア101に対応する位置には焦点検出用の焦点検出画素313、314が垂直方向の直線上に隣接して交互に配列される。なお、図示を省略するが、焦点検出エリア102、103の近傍の構成も図3に示す構成と同様である。
FIG. 3 is a front view showing a detailed configuration of the
撮像画素310は、図4に示すようにマイクロレンズ10、光電変換部11、および色フィルター(不図示)から構成される。色フィルターは赤(R)、緑(G)、青(B)の3種類からなり、それぞれの分光感度は図6に示す特性になっている。撮像素子212には、各色フィルターを備えた撮像画素310がベイヤー配列されている。
As illustrated in FIG. 4, the
焦点検出画素313は、図5(a)に示すようにマイクロレンズ10と光電変換部13とから構成され、光電変換部13の形状は半円形である。また、焦点検出画素314は、図5(b)に示すようにマイクロレンズ10と光電変換部14とから構成され、光電変換部14の形状は半円形である。焦点検出画素313と焦点検出画素314とをマイクロレンズ10を重ね合わせて表示すると、光電変換部13と14が垂直方向に並んでいる。焦点検出画素313と焦点検出画素314は、焦点検出エリア101〜103において垂直方向(光電変換部13と14の並び方向)に交互に配置される。
As shown in FIG. 5A, the
焦点検出画素313、314には光量をかせぐために色フィルターが設けられておらず、その分光特性は光電変換を行うフォトダイオードの分光感度と、赤外カットフィルター(不図示)の分光特性とを総合した分光特性(図7参照)となる。つまり、図6に示す緑画素、赤画素および青画素の分光特性を加算したような分光特性となり、その感度の光波長領域は緑画素、赤画素および青画素の感度の光波長領域を包括している。
The
焦点検出用の焦点検出画素313、314は、撮像画素310のBとGが配置されるべき列に配置されている。焦点検出用の焦点検出画素313、314が、撮像画素310のBとGが配置されるべき列に配置されているのは、画素補間処理において補間誤差が生じた場合に、人間の視覚特性上、赤画素の補間誤差に比較して青画素の補間誤差が目立たないためである。
The
撮像画素310の光電変換部11は、マイクロレンズ10によって最も明るい交換レンズの射出瞳径(例えばF1.0)を通過する光束をすべて受光するような形状に設計される。また、焦点検出画素313、314の光電変換部13、14は、マイクロレンズ10によって交換レンズの射出瞳の所定の領域(例えばF2.8)を通過する光束をすべて受光するような形状に設計される。
The
図8は撮像画素310の断面図である。撮像画素310では撮像用の光電変換部11の前方にマイクロレンズ10が配置され、マイクロレンズ10により光電変換部11の形状が前方に投影される。光電変換部11は半導体回路基板29上に形成される。なお、不図示の色フィルターはマイクロレンズ10と光電変換部11の中間に配置される。
FIG. 8 is a cross-sectional view of the
図9(a)は焦点検出画素313の断面図である。画面中央の焦点検出エリア101に配置された焦点検出画素313において、光電変換部13の前方にマイクロレンズ10が配置され、マイクロレンズ10により光電変換部13の形状が前方に投影される。光電変換部13は半導体回路基板29上に形成されるとともに、その上にマイクロレンズ10が半導体イメージセンサーの製造工程により一体的かつ固定的に形成される。なお、画面上下の焦点検出エリア102、103に配置された焦点検出画素313の断面構造についても、図9(a)に示す断面構造と同様である。
FIG. 9A is a cross-sectional view of the
図9(b)は焦点検出画素314の断面図である。画面中央の焦点検出エリア101に配置された焦点検出画素314において、光電変換部14の前方にマイクロレンズ10が配置され、マイクロレンズ10により光電変換部14の形状が前方に投影される。光電変換部14は半導体回路基板29上に形成されるとともに、その上にマイクロレンズ10が半導体イメージセンサーの製造工程により一体的かつ固定的に形成される。なお、画面上下の焦点検出エリア102、103に配置された焦点検出画素314の断面構造についても、図9(b)に示す断面構造と同様である。
FIG. 9B is a cross-sectional view of the
図10は、マイクロレンズを用いた瞳分割型位相差検出方式の焦点検出光学系の構成を示す。なお、焦点検出画素の部分は拡大して示す。図において、90は、交換レンズ202(図1参照)の予定結像面に配置されたマイクロレンズから前方dの距離に設定された射出瞳である。この距離dは、マイクロレンズの曲率、屈折率、マイクロレンズと光電変換部との間の距離などに応じて決まる距離であって、この明細書では測距瞳距離と呼ぶ。91は交換レンズの光軸、10a〜10dはマイクロレンズ、13a、13b、14a、14bは光電変換部、313a、313b、314a、314bは焦点検出画素、73,74、83,84は焦点検出光束である。
FIG. 10 shows a configuration of a pupil division type phase difference detection type focus detection optical system using a microlens. The focus detection pixel portion is shown in an enlarged manner. In the figure,
また、93は、マイクロレンズ10a、10cにより投影された光電変換部13a、13bの領域であり、この明細書では測距瞳と呼ぶ。図10では、説明を解りやすくするために楕円形の領域で示しているが、実際には光電変換部の形状が拡大投影された形状になる。同様に、94は、マイクロレンズ10b、10dにより投影された光電変換部14a、14bの領域であり、この明細書では測距瞳と呼ぶ。図10では、説明を解りやすくするために楕円形の領域で示しているが、実際には光電変換部の形状が拡大投影された形状になる。
図10では、撮影光軸に隣接する4つの焦点検出画素313a、313b、314a、314bを模式的に例示しているが、焦点検出エリア101のその他の焦点検出画素においても、また画面周辺部の焦点検出エリア102、103の焦点検出画素においても、光電変換部はそれぞれ対応した測距瞳93、94から各マイクロレンズに到来する光束を受光するように構成されている。焦点検出画素の配列方向は一対の測距瞳の並び方向、すなわち一対の光電変換部の並び方向と一致させる。
In FIG. 10, four
マイクロレンズ10a〜10dは交換レンズ202(図1参照)の予定結像面近傍に配置されており、マイクロレンズ10a〜10dによりその背後に配置された光電変換部13a、13b、14a、14bの形状がマイクロレンズ10a〜10cから測距瞳距離dだけ離間した射出瞳90上に投影され、その投影形状は測距瞳93,94を形成する。すなわち、投影距離dにある射出瞳90上で各焦点検出画素の光電変換部の投影形状(測距瞳93,94)が一致するように、各焦点検出画素におけるマイクロレンズと光電変換部の相対的位置関係が定められ、それにより各焦点検出画素における光電変換部の投影方向が決定されている。
The
光電変換部13aは測距瞳93を通過し、マイクロレンズ10aに向う光束73によりマイクロレンズ10a上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。同様に、光電変換部13bは測距瞳93を通過し、マイクロレンズ10cに向う光束83によりマイクロレンズ10c上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。また、光電変換部14aは測距瞳94を通過し、マイクロレンズ10bに向う光束74によりマイクロレンズ10b上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。同様に、光電変換部14bは測距瞳94を通過し、マイクロレンズ10dに向う光束84によりマイクロレンズ10d上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。
The
上述した2種類の焦点検出画素を直線状に多数配置し、各画素の光電変換部の出力を測距瞳93および測距瞳94に対応した出力グループにまとめることによって、測距瞳93と測距瞳94をそれぞれ通過する焦点検出用光束が画素列上に形成する一対の像の強度分布に関する情報が得られる。この情報に対して後述する像ズレ検出演算処理(相関演算処理、位相差検出処理)を施すことによって、いわゆる瞳分割型位相差検出方式で一対の像の像ズレ量が検出される。さらに、像ズレ量に一対の測距瞳の重心間隔に応じた変換演算を行うことによって、予定結像面に対する現在の結像面(予定結像面上のマイクロレンズアレイの位置に対応した焦点検出位置における結像面)の偏差(デフォーカス量)が算出される。
A large number of the two types of focus detection pixels described above are arranged in a straight line, and the output of the photoelectric conversion unit of each pixel is grouped into a
図11は、一実施の形態のデジタルスチルカメラ(撮像装置)の撮像動作を示すフローチャートである。ボディ駆動制御装置214は、ステップ100でカメラの電源がオンされると、ステップ110以降の撮像動作を開始する。ステップ110において撮像画素のデータを間引き読み出しし、電子ビューファインダーに表示させる。続くステップ120では焦点検出画素列から一対の像に対応した一対の像データを読み出す。なお、焦点検出エリアは、撮影者が焦点検出エリア選択部材(不図示)を用いて焦点検出エリア101〜103の内のいずれかを予め選択しているものとする。
FIG. 11 is a flowchart illustrating an imaging operation of the digital still camera (imaging device) according to the embodiment. When the power of the camera is turned on in
ステップ130では読み出された一対の像データに基づいて後述する像ズレ検出演算処理(相関演算処理)を行い、像ズレ量を演算してデフォーカス量に変換する。ステップ140で合焦近傍か否か、すなわち算出されたデフォーカス量の絶対値が所定値以内であるか否かを調べる。合焦近傍でないと判定された場合はステップ150へ進み、デフォーカス量をレンズ駆動制御装置206へ送信し、交換レンズ202のフォーカシングレンズ210を合焦位置に駆動させる。その後、ステップ110へ戻って上述した動作を繰り返す。
In step 130, an image shift detection calculation process (correlation calculation process) described later is performed based on the read pair of image data, and the image shift amount is calculated and converted into a defocus amount. In step 140, it is checked whether or not the focus is close, that is, whether or not the absolute value of the calculated defocus amount is within a predetermined value. If it is determined that the lens is not in focus, the process proceeds to step 150, where the defocus amount is transmitted to the lens
なお、焦点検出不能な場合もこのステップに分岐し、レンズ駆動制御装置206へスキャン駆動命令を送信し、交換レンズ202のフォーカシングレンズ210を無限から至近までの間でスキャン駆動させる。その後、ステップ110へ戻って上述した動作を繰り返す。
Even when focus detection is impossible, the process branches to this step, a scan drive command is transmitted to the lens
ステップ140で合焦近傍であると判定された場合はステップ160へ進み、シャッターボタン(不図示)の操作によりシャッターレリーズがなされたか否かを判別する。シャッターレリーズがなされていないと判定された場合はステップ110へ戻り、上述した動作を繰り返す。一方、シャッターレリーズがなされたと判定された場合はステップ170へ進み、レンズ駆動制御装置206へ絞り調整命令を送信し、交換レンズ202の絞り値を制御F値(撮影者または自動により設定されたF値)にする。絞り制御が終了した時点で、撮像素子212に撮像動作を行わせ、撮像素子212の撮像画素310および全ての焦点検出画素313,314から画像データを読み出す。
If it is determined in step 140 that the focus is close to the in-focus state, the process proceeds to step 160, where it is determined whether or not a shutter release has been performed by operating a shutter button (not shown). If it is determined that the shutter release has not been performed, the process returns to step 110 to repeat the above-described operation. On the other hand, if it is determined that the shutter release has been performed, the process proceeds to step 170, where an aperture adjustment command is transmitted to the lens
ステップ180において、焦点検出画素列の各画素位置の画素データを焦点検出画素の周囲の撮像画素のデータに基づいて画素補間する。続くステップ190では、撮像画素のデータおよび補間されたデータからなる画像データをメモリーカード219に記憶し、ステップ110へ戻って上述した動作を繰り返す。
In
図12は、図11のステップ130における焦点検出演算処理の詳細を示す示すフローチャートである。ボディ駆動制御装置214は、ステップ200からこの焦点検出演算処理(相関演算処理)を開始する。
FIG. 12 is a flowchart showing details of the focus detection calculation process in step 130 of FIG. The body
ステップ210において、 焦点検出画素列から出力される一対のデータ列(α1〜αM、β1〜βM:Mはデータ数)に対して(1)式に示すような高周波カットフィルター処理を施し、第1データ列(A1〜AN)と第2データ列(B1〜BN)を生成する。これにより、データ列から相関処理に悪影響を及ぼすノイズ成分や高周波成分を除去することができる。なお、演算時間の短縮を図る場合や、すでに大きくデフォーカスしていて高周波成分が少ないことがわかっている場合などには、ステップ210の処理を省略することもできる。
An=αn+2・αn+1+αn+2,
Bn=βn+2・βn+1+βn+2 ・・・(1)
(1)式において、n=1〜Nである。
In
An =
Bn = βn + 2 · βn + 1 + βn + 2 (1)
In the formula (1), n = 1 to N.
データ列An、Bnは、理想的には同一データ列を相対的にシフトしたものとなるはずであるが、上述した瞳分割方式の焦点検出画素で得られる一対のデータ列では、焦点検出光束のケラレ(口径蝕)により、同一性が崩れている。 The data strings An and Bn should ideally be the same data string relatively shifted, but in the pair of data strings obtained by the above-described pupil-division focus detection pixels, the focus detection light flux Identity is broken by vignetting.
図13は、焦点検出光束のケラレ(口径蝕)を説明するための図である。図において、位置x0(像高0)と位置x1(像高h)にある一対の焦点検出画素は、それぞれ予定焦点面92の前方dにある測距瞳面90において測距瞳領域93、94を通過する一対の焦点検出光束53,54および63、64を受光するように構成されている。予定焦点面92の前方d1(<d)の面95に光学系の絞り開口96がある場合には、位置x0(像高0)にある一対の焦点検出画素が受光する一対の焦点検出光束53,54は、絞り開口96により光軸91に対して対称に口径蝕が発生するため、一対の焦点検出画素が受光する光量のバランスは崩れない。
FIG. 13 is a diagram for explaining vignetting (vignetting) of the focus detection light beam. In the figure, a pair of focus detection pixels at a position x0 (image height 0) and a position x1 (image height h) are distance
これに対し、位置x1(像高h)にある一対の焦点検出画素が受光する一対の焦点検出光束63,64は、絞り開口96によって非対称に口径蝕が発生するために、一対の焦点検出画素が受光する光量のバランスは崩れてしまう。
On the other hand, the pair of focus detection light beams 63 and 64 received by the pair of focus detection pixels at the position x1 (image height h) cause vignetting asymmetrically by the
図14は、予定焦点面92から光軸91の方向に測距瞳面90を見た場合の図である。焦点検出光束64は絞り開口96により大きく口径蝕が発生しているのに対し、焦点検出光束63は絞り開口96による口径蝕の発生が少ないことがわかる。
FIG. 14 is a diagram when the distance measuring
図15(a)、(b)は、図13および図14の状態において位置x0(像高0)の近傍の焦点検出画素列が受光する一対の像と、位置x1(像高h)の近傍の焦点検出画素列が受光する一対の像の強度分布(縦軸は光量、横軸は撮影画面上の位置)を示したものである。焦点検出光束の口径蝕のバランスがとれている場合には、図15(a)に示すように、一対の像信号400,401は同一の像信号関数が単に横方向にシフトしたものとなっている。これに対し、焦点検出光束の口径蝕のバランスが崩れている場合には、図15(b)に示すように、一対の像信号402,403は同一の信号を相対的にシフトしたものにはならない。 FIGS. 15A and 15B show a pair of images received by the focus detection pixel column in the vicinity of the position x0 (image height 0) and the vicinity of the position x1 (image height h) in the states of FIGS. 2 shows the intensity distribution of a pair of images received by the focus detection pixel array (the vertical axis indicates the amount of light, and the horizontal axis indicates the position on the photographing screen). When the vignetting balance of the focus detection light beam is balanced, as shown in FIG. 15A, the pair of image signals 400 and 401 are obtained by simply shifting the same image signal function in the horizontal direction. Yes. On the other hand, when the vignetting balance of the focus detection light beam is lost, as shown in FIG. 15B, the pair of image signals 402 and 403 are obtained by relatively shifting the same signal. Don't be.
図16は、焦点検出光束の口径蝕により同一性が崩れた一対の像信号F(x)、G(x)の一例を示す。図16において、F(x)、G(x)はsin関数(高周波)を相対的に歪ませたものであり、横軸xの数字はデータサンプリング位置、縦軸はデータ値、図中の■印はF(x)をサンプリングしたデータ(A1〜AN)、□印はG(x)をサンプリングしたデータ(B1〜BN)を示す。 FIG. 16 shows an example of a pair of image signals F (x) and G (x) whose identity is lost due to vignetting of the focus detection light beam. In FIG. 16, F (x) and G (x) are relatively distorted sin functions (high frequency), the number on the horizontal axis x is the data sampling position, the vertical axis is the data value, and A mark indicates data (A1 to AN) obtained by sampling F (x), and a square mark indicates data (B1 to BN) obtained by sampling G (x).
一対の像信号F(x)、G(x)間に次式のような関連性H(x)があると仮定し、この仮定に基づいて一対の像信号間の像ズレ量を検出する。
F(x)=G(x)・H(x) ・・・(2)
(2)式において、一対の像信号F(x)、G(x)間の関連性を表す関数H(x)は、焦点検出光束のケラレに起因する一対の像信号のアンバランス量を示しており、図17に示すように低周波数成分のみの関数となっている。すなわち、焦点検出光束の口径蝕によって一対の像信号の同一性が崩れ、一対の像信号の内の一方の像信号はF(x)になり、他方の像信号はG(x)になる。
It is assumed that there is a relationship H (x) as shown in the following equation between the pair of image signals F (x) and G (x), and the image shift amount between the pair of image signals is detected based on this assumption.
F (x) = G (x) · H (x) (2)
In the equation (2), a function H (x) representing the relationship between the pair of image signals F (x) and G (x) indicates the unbalance amount of the pair of image signals due to the vignetting of the focus detection light beam. As shown in FIG. 17, it is a function of only low frequency components. That is, due to vignetting of the focus detection light beam, the identity of the pair of image signals is lost, and one of the pair of image signals is F (x), and the other image signal is G (x).
F(x)をサンプリングしたデータ列(A1〜AN)と、G(x)をサンプリングしたデータ列(B1〜BN)を位置vだけシフトしたデータ列とが本来合致する場合には、関数H(x)をサンプリングしたデータは、一対の像信号データの比Ai/Bi+v(iは任意のデータ位置)として表される。 If the data string (A1 to AN) sampled from F (x) and the data string obtained by shifting the data string (B1 to BN) sampled from G (x) by the position v originally match, the function H ( Data obtained by sampling x) is expressed as a ratio Ai / Bi + v (i is an arbitrary data position) of a pair of image signal data.
関数H(x)は低周波関数であるから、図17に示すように、位置nにおけるデータ比(An/Bn+v)と、位置nから距離tだけ離れた位置n+tにおけるデータ比(An+t/Bn+t+v)との比(割合)(An/Bn+v)/(An+t/Bn+t+v)は、位置nから距離sだけ離れた位置n+sにおけるデータ比(An+s/Bn+s+v)と、位置n+sから距離tだけ離れた位置n+s+tにおけるデータ比(An+s+t/Bn+s+t+v)との比(割合)(An+s/Bn+s+v)/(An+s+t/Bn+s+t+v)と略等しいと考えることができ、(3)式を導出することができる。
(An/Bn+v)/(An+t/Bn+t+v)=(An+s/Bn+s+v)/(An+s+t/Bn+s+t+v) ・・・(3)
Since the function H (x) is a low frequency function, as shown in FIG. 17, the data ratio (An / Bn + v) at the position n and the data ratio (at the position n + t away from the position n by the distance t) ( The ratio (ratio) to (An + t / Bn + t + v) (An / Bn + v) / (An + t / Bn + t + v) is obtained at the position n + s away from the position n by the distance s. The data ratio (An + s / Bn + s + v) and the data ratio (An + s + t / Bn + s + t + v) at a position n + s + t separated from the position n + s by a distance t The ratio (ratio) of (An + s / Bn + s + v) / (An + s + t / Bn + s + t + v) can be considered to be approximately equal, and the expression (3) can be derived. it can.
(An / Bn + v) / (An + t / Bn + t + v) = (An + s / Bn + s + v) / (An + s + t / Bn + s + t + v) (3)
(3)式において、両辺を通分して分母のデータの値が0になった場合の発散を回避するとともに、演算を左辺にまとめると(4)式が得られる。
An・An+s+t・Bn+t+v・Bn+s+v−An+s・An+t・Bn+v・Bn+s+t+v=0 ・・・(4)
(4)式の左辺は歪みが生じた一対のデータ列間の類似性を表す評価量となっており、(4)式の特性はデータ位置nが変化しても維持されるから、一対のデータ間のシフト量をkとして(5)式に示すように(4)式の絶対値をとり、さらにデータ位置を所定区間に亘って変化させて積算した量C(k)は、k=vの時に極値を示すことになる。
C(k)=Σ|An・An+s+t・Bn+t+k・Bn+s+k−An+s・An+t・Bn+k・Bn+s+t+k| ・・・(5)
(5)式において、Σ(積算)は例えばn=p〜qの範囲で行われる。
In equation (3), divergence is avoided when both sides are divided and the denominator data value becomes zero, and when the operations are combined on the left side, equation (4) is obtained.
An, An + s + t, Bn + t + v, Bn + s + v-An + s, An + t, Bn + v, Bn + s + t + v = 0 (4)
The left side of the equation (4) is an evaluation amount representing the similarity between a pair of data strings in which distortion occurs, and the characteristics of the equation (4) are maintained even if the data position n changes. Assuming that the shift amount between the data is k, the amount C (k) obtained by taking the absolute value of the equation (4) as shown in the equation (5) and changing the data position over a predetermined interval is k = v An extreme value will be shown at the time.
C (k) = Σ | An, An + s + t, Bn + t + k, Bn + s + k-An + s, An + t, Bn + k, Bn + s + t + k | (5)
In the equation (5), Σ (integration) is performed in the range of n = p to q, for example.
図16に示すような同一性の崩れたサイン波形の一対の像データに対し、上述した従来の相関演算を適用した場合には、最高相関を示す相関量C(k)の落ち込み箇所がなく、一対の像データ間の像ズレ量を検出することができないか、または検出可能であっても検出した像ズレ量に大きな誤差が生じる。これに対し、図16に示すような同一性の崩れたサイン波形の一対の像データに対し、距離s=1、距離t=10として一実施の形態の(5)式に示す相関演算を適用した場合には、相関量C(k)は図18に示すようなグラフとなり、最高相関を示す相関量C(k)の落ち込みが明確に現れ、一対の像データ間の像ズレ量を検出することができるようになる。 When the above-described conventional correlation calculation is applied to a pair of image data having a sine waveform whose identity is broken as shown in FIG. 16, there is no drop in the correlation amount C (k) indicating the highest correlation. An image shift amount between a pair of image data cannot be detected, or even if it can be detected, a large error occurs in the detected image shift amount. On the other hand, the correlation calculation shown in the expression (5) of the embodiment is applied to a pair of image data having a sine waveform whose identity is broken as shown in FIG. 16 with the distance s = 1 and the distance t = 10. In this case, the correlation amount C (k) becomes a graph as shown in FIG. 18, and a drop in the correlation amount C (k) showing the highest correlation clearly appears, and an image shift amount between a pair of image data is detected. Will be able to.
図19に■印で示すグラフは、図16に示すサイン波形の一対の像データを±1画素の範囲において0.1画素単位で相対的にずらした場合の、横軸に像ズレ量を、縦軸に(5)式による像ズレ量演算(距離s=1、距離t=10)と後述する内挿演算を行った結果を示すグラフであり、誤差がない場合には原点(0,0)を通り傾き1の直線になるはずのものである。一実施の形態の相関演算によれば、誤差もなく良好な結果が得られることがわかる。 In the graph indicated by ■ in FIG. 19, the horizontal axis indicates the image shift amount when the pair of image data of the sine waveform shown in FIG. 16 is relatively shifted in units of 0.1 pixels within a range of ± 1 pixel. The vertical axis is a graph showing the result of the image shift amount calculation (distance s = 1, distance t = 10) and the interpolation calculation described later according to the equation (5). When there is no error, the origin (0, 0 ) And should be a straight line with a slope of 1. According to the correlation calculation of one embodiment, it can be seen that good results can be obtained without error.
図20に示すような同一性の崩れたサイン波形(低周波)の一対の像データに対し、距離s=1、距離t=10として(5)式に示す相関演算を適用した場合には、相関量C(k)は図21に示すようなグラフとなり、最高相関を示す相関量C(k)の落ち込みが明確に現れ、一対の像データ間の像ズレ量を検出することができるようになる。 When the correlation calculation shown in the equation (5) is applied to a pair of image data of a sine waveform (low frequency) whose identity is broken as shown in FIG. 20 with a distance s = 1 and a distance t = 10, The correlation amount C (k) becomes a graph as shown in FIG. 21, and the drop of the correlation amount C (k) showing the highest correlation clearly appears so that the image shift amount between a pair of image data can be detected. Become.
図22に■印で示すグラフは、図20に示すサイン波形の一対の像データを±1画素の範囲において0.1画素単位で相対的にずらした場合の、横軸に像ズレ量を、縦軸に(5)式による像ズレ量演算(距離s=1、距離t=10)と後述する内挿演算を行った結果を示すグラフであり、誤差がない場合には原点(0,0)を通り傾き1の直線になるはずのものである。一実施の形態の相関演算によれば、誤差もなく良好な結果が得られることがわかる。 The graph indicated by ■ in FIG. 22 shows the image shift amount on the horizontal axis when the pair of image data of the sine waveform shown in FIG. 20 is relatively shifted in units of 0.1 pixels within a range of ± 1 pixel. The vertical axis is a graph showing the result of the image shift amount calculation (distance s = 1, distance t = 10) and the interpolation calculation described later according to the equation (5). If there is no error, the origin (0, 0 ) And should be a straight line with a slope of 1. According to the correlation calculation of one embodiment, it can be seen that good results can be obtained without error.
上記のように、低周波および高周波の像信号に対して一実施の形態の(5)式の相関演算が有効であることがシミュレーションにより確認されている。また、距離sと距離tは異ならせておくことによって(例えば、一方を大きな値、他方を小さな値に設定)、低周波像と高周波像のどちらにも精度よく対応できることが確認されている。 As described above, it has been confirmed by simulation that the correlation calculation of the expression (5) of the embodiment is effective for low-frequency and high-frequency image signals. Further, it has been confirmed that the distance s and the distance t are different (for example, one is set to a large value and the other is set to a small value), so that both the low-frequency image and the high-frequency image can be accurately handled.
図12に戻って説明を続ける。ステップ220において第1データ列(A1〜AN)と第2データ列(B1〜BN)を相対的にずらし(シフト量k)ながら、(5)式の相関量C(k)の演算を行う。なお、シフト量kは整数であり、一対のデータの検出ピッチを単位とした相対的シフト量である。
Returning to FIG. 12, the description will be continued. In
ステップ230において、(5)式の演算結果は、図23(a)に示すように、一対のデータの相関が高いシフト量(図23(a)ではk=kj=2)において相関量C(k)が最小(小さいほど相関度が高い)になる。(6)式〜(9)式による3点内挿の手法を用いて、連続的な相関量に対する最小値C(x)を与えるシフト量xを求める。
x=kj+D/SLOP ・・・(6),
C(x)= C(kj)−|D| ・・・(7),
D={C(kj-1)−C(kj+1)}/2 ・・・(8),
SLOP=MAX{C(kj+1)−C(kj),C(kj-1)−C(kj)} ・・・(9)
In step 230, as shown in FIG. 23 (a), the calculation result of the equation (5) is obtained by calculating the correlation amount C ((k = kj = 2 in FIG. 23 (a)) when the correlation between the pair of data is high. k) is the smallest (the smaller the value, the higher the degree of correlation). Using a three-point interpolation method according to equations (6) to (9), a shift amount x that gives a minimum value C (x) for a continuous correlation amount is obtained.
x = kj + D / SLOP (6),
C (x) = C (kj) − | D | (7),
D = {C (kj-1) -C (kj + 1)} / 2 (8),
SLOP = MAX {C (kj + 1) -C (kj), C (kj-1) -C (kj)} (9)
ステップ240では、(6)式で求めたシフト量xを用いて被写体像面の予定結像面に対するデフォーカス量DEFを次式により求めることができる。
DEF=KX・PY・x ・・・(10)
(10)式において、PYは検出ピッチであり、KXは一対の測距瞳の重心の開き角の大きさによって決まる変換係数である。
In
DEF = KX · PY · x (10)
In equation (10), PY is a detection pitch, and KX is a conversion coefficient determined by the size of the opening angle of the center of gravity of the pair of distance measuring pupils.
算出されたデフォーカス量DEFの信頼性があるかどうかは、以下のようにして判定される。図23(b)に示すように、一対のデータの相関度が低い場合は、内挿された相関量の最小値C(x)の値が大きくなる。したがって、C(x)が所定値以上の場合は信頼性が低いと判定する。あるいは、C(x)をデータのコントラストで規格化するために、コントラストに比例した値となるSLOPでC(x)を除した値が所定値以上の場合は信頼性が低いと判定する。あるいはまた、コントラストに比例した値となるSLOPが所定値以下の場合は、被写体が低コントラストであり、算出されたデフォーカス量DEFの信頼性が低いと判定する。図23(c)に示すように、一対のデータの相関度が低く、シフト範囲kmin〜kmaxの間で相関量C(k)の落ち込みがない場合は、最小値C(x)を求めることができず、このような場合は焦点検出不能と判定する。焦点検出が可能であった場合には算出された像ズレ量に所定の変換係数を乗じてデフォーカス量を算出する。 Whether or not the calculated defocus amount DEF is reliable is determined as follows. As shown in FIG. 23B, when the correlation degree between the pair of data is low, the value of the minimum value C (x) of the interpolated correlation amount becomes large. Therefore, when C (x) is equal to or greater than a predetermined value, it is determined that the reliability is low. Alternatively, in order to normalize C (x) with the contrast of data, if the value obtained by dividing C (x) by SLOP that is proportional to the contrast is equal to or greater than a predetermined value, it is determined that the reliability is low. Alternatively, if SLOP that is proportional to the contrast is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the subject has low contrast and the reliability of the calculated defocus amount DEF is low. As shown in FIG. 23C, when the correlation between the pair of data is low and there is no drop in the correlation amount C (k) between the shift ranges kmin to kmax, the minimum value C (x) is obtained. In such a case, it is determined that the focus cannot be detected. When focus detection is possible, the defocus amount is calculated by multiplying the calculated image shift amount by a predetermined conversion coefficient.
ステップ250で、焦点検出演算処理(相関演算処理)を終了して図11のステップ140へリターンする。 In step 250, the focus detection calculation process (correlation calculation process) is terminated, and the process returns to step 140 in FIG.
《発明の他の実施の形態》
上述した実施の形態において、(5)式で示す相関演算式で求めた結果は、図18、図21に示すグラフのように極値を挟むグラフ波形が像歪みの影響を受けて非対称となっているため、上述した3点内挿の手法では誤差を生ずる場合がある。
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In the above-described embodiment, the result obtained by the correlation calculation expression shown by the expression (5) is that the graph waveform sandwiching the extreme value is asymmetric due to the influence of image distortion as shown in the graphs shown in FIGS. Therefore, the above-described three-point interpolation method may cause an error.
これを回避するために、(5)式の相関演算に用いるデータで(5)式を(11)式または(12)式に示すように正規化することによって、像歪みの影響を緩和して極値を挟むグラフ波形の対称性を高め、3点内挿の手法での誤差を減少させることができる。
C(k)={Σ|{An・An+s+t・Bn+t+k・Bn+s+k−An+s・An+t・Bn+k・Bn+s+t+k}/{(An2+An+s2+An+t2+An+s+t2)・(Bn+k2+Bn+s+k2+Bn+t+k2+Bn+s+t+k2)}|} ・・・(11),
C(k)={Σ|An・An+s+t・Bn+t+k・Bn+s+k−An+s・An+t・Bn+k・Bn+s+t+k|}/{(ΣAn2)・(ΣBn+k2)} ・・・(12)
In order to avoid this, the influence of image distortion is reduced by normalizing the expression (5) with the data used for the correlation calculation of the expression (5) as shown in the expression (11) or (12). It is possible to increase the symmetry of the graph waveform sandwiching the extreme value and reduce the error in the three-point interpolation method.
C (k) = {Σ | {An · An + s + t · Bn + t + k · Bn + s + k−An + s · An + t · Bn + k · Bn + s + t + k} / {(An2 + An + s2 + An + t2 + An + s + t2) · (Bn + k2 + Bn + s + k2 + Bn + t + k2 + Bn + s + t + k2)}}} (11),
C (k) = {Σ | An, An + s + t, Bn + t + k, Bn + s + k-An + s, An + t, Bn + k, Bn + s + t + k |} / {(ΣAn2) · (ΣBn + k2)} (12)
上述した一実施の形態では、一対の像信号F(x)、G(x)間の関連性を表す関数H(x)が低周波のみから構成されることを利用して、位置nのデータ比と位置n+tにおけるデータとの比(割合)が、位置n+sにおけるデータ比と位置n+s+tにおけるデータ比との比(割合)が等しくなると想定して(5)式の相関演算を導出しているが、位置nにおけるデータ比(An/Bn+v)と、位置n+tにおけるデータ比(An+t/Bn+t+v)との差{(An/Bn+v)−(An+t/Bn+t+v)}と、位置n+sにおけるデータ比(An+s/Bn+s+v)と位置n+s+tにおけるデータ比(An+s+t/Bn+s+t+v)との差{(An+s/Bn+s+v)−(An+s+t/Bn+s+t+v)}が等しいと考えることによって、(13)式を導出することができる。
(An/Bn+v)−(An+t/Bn+t+v)=(An+s/Bn+s+v)−(An+s+t/Bn+s+t+v) ・・・(13)
In the above-described embodiment, the data at the position n is utilized by utilizing that the function H (x) representing the relationship between the pair of image signals F (x) and G (x) is composed of only low frequencies. Assuming that the ratio (ratio) between the ratio and the data at position n + t is equal to the ratio (ratio) between the data ratio at position n + s and the data ratio at position n + s + t, Although the correlation calculation is derived, the difference between the data ratio (An / Bn + v) at the position n and the data ratio (An + t / Bn + t + v) at the position n + t {(An / Bn + v) − (An + t / Bn + t + v)}, the data ratio at position n + s (An + s / Bn + s + v) and the data ratio at position n + s + t (An + s +) By considering that the difference {(An + s / Bn + s + v) − (An + s + t / Bn + s + t + v)} from t / Bn + s + t + v) is equal to ( 13) Equation can be derived.
(An / Bn + v)-(An + t / Bn + t + v) = (An + s / Bn + s + v)-(An + s + t / Bn + s + t + v) (13)
(13)式において、両辺を通分して分母のデータの値が0になった場合の発散を回避するとともに、演算を左辺にまとめると(14)式が得られる。
(An・Bn+s+v・Bn+t+v・Bn+s+t+v)−(An+t・Bn+v・Bn+s+v・Bn+s+t+v)−(An+s・Bn+v・Bn+t+v・Bn+s+t+v)+(An+s+t・Bn+v・Bn+s+v・Bn+t+v)=0・・・(14)
In Equation (13), divergence is avoided when both sides are divided and the denominator data value becomes 0, and when the operations are combined on the left side, Equation (14) is obtained.
(An, Bn + s + v, Bn + t + v, Bn + s + t + v) − (An + t, Bn + v, Bn + s + v, Bn + s + t + v) − (An + s ・ Bn + v ・ Bn + t + v ・ Bn + s + t + v) + (An + s + t ・ Bn + v ・ Bn + s + v ・ Bn + t + v) = 0 (14)
(14)式の左辺は歪みが生じた一対のデータ列間の類似性を表す評価量となっており、(14)式の特性はデータ位置nが変化しても維持されるから、一対のデータ間のシフト量をkとして(15)式に示すように(14)式の絶対値をとり、さらにデータ位置を所定区間に亘って変化させて積算した量C(k)は、k=vの時に極値を示すことになる。
C(k)=Σ|(An・Bn+s+k・Bn+t+k・Bn+s+t+k)−(An+t・Bn+k・Bn+s+k・Bn+s+t+k)−(An+s・Bn+k・Bn+t+k・Bn+s+t+k)+(An+s+t・Bn+k・Bn+s+k・Bn+t+k)| ・・・(15)
(15)式においてΣ(積算)は例えばn=p〜qの範囲で行われる。
The left side of the equation (14) is an evaluation amount representing the similarity between the pair of data strings in which the distortion occurs, and the characteristic of the equation (14) is maintained even if the data position n changes. Assuming that the shift amount between data is k, the amount C (k) obtained by taking the absolute value of equation (14) as shown in equation (15) and changing the data position over a predetermined interval is k = v An extreme value will be shown at the time.
C (k) = Σ | (An, Bn + s + k, Bn + t + k, Bn + s + t + k)-(An + t, Bn + k, Bn + s + k, Bn + s + t + k)-(An + s, Bn + k, Bn + t + k, Bn + s + t + k) + (An + s + t, Bn + k, Bn + s + k, Bn + t + k) | (15)
In the equation (15), Σ (integration) is performed in the range of n = p to q, for example.
図16に示すような同一性の崩れたサイン波形(高周波)の一対の像データに対し、距離s=1、距離t=10として(15)式に示す相関演算を適用した場合には、相関量C(k)は図24に示すようなグラフとなり、最高相関を示す相関量C(k)の落ち込みが明確に現れ、一対の像データ間の像ズレ量を検出することができるようになる。 When the correlation calculation shown in the equation (15) is applied to a pair of image data of a sine waveform (high frequency) whose identity is broken as shown in FIG. 16 with the distance s = 1 and the distance t = 10, the correlation The amount C (k) becomes a graph as shown in FIG. 24, and the drop of the correlation amount C (k) showing the highest correlation clearly appears, and the amount of image shift between a pair of image data can be detected. .
上記図19に□印で示すグラフは、図16に示すサイン波形の一対の像データを±1画素の範囲において0.1画素単位で相対的にずらした場合の、横軸に像ズレ量を、縦軸に(15)式による像ズレ量演算(距離s=1、距離t=10)と上述した内挿演算を行った結果を示すグラフであり、誤差がない場合には原点(0,0)を通り傾き1の直線になるはずのものである。(15)式による像ズレ量演算によれば、誤差もなく良好な結果が得られることがわかる。 In the graph indicated by □ in FIG. 19, the horizontal axis indicates the image shift amount when the pair of image data of the sine waveform shown in FIG. 16 is relatively shifted in units of 0.1 pixel within a range of ± 1 pixel. The vertical axis is a graph showing the result of the image shift amount calculation (distance s = 1, distance t = 10) and the above-described interpolation calculation according to the equation (15). If there is no error, the origin (0, 0) and should be a straight line with a slope of 1. According to the image shift amount calculation by the equation (15), it can be seen that a good result can be obtained without error.
また、上記図20に示すような同一性の崩れたサイン波形(低周波)の一対の像データに対し、距離s=1、距離t=10として(15)式に示す相関演算を適用した場合には、相関量C(k)は図25に示すようなグラフとなり、最高相関を示す相関量C(k)の落ち込みが明確に現れ、一対の像データ間の像ズレ量を検出することができるようになる。 Further, when the correlation calculation shown in the equation (15) is applied to a pair of image data having a sine waveform (low frequency) whose identity is broken as shown in FIG. 20 with a distance s = 1 and a distance t = 10. The correlation amount C (k) becomes a graph as shown in FIG. 25, and a drop in the correlation amount C (k) showing the highest correlation clearly appears, so that an image shift amount between a pair of image data can be detected. become able to.
上記図22に□印で示すグラフは、図20に示すサイン波形の一対の像データを±1画素の範囲において0.1画素単位で相対的にずらした場合の、横軸に像ズレ量を、縦軸に(15)式による像ズレ量演算(距離s=1、距離t=10)と上述した内挿演算を行った結果を示すグラフであり、誤差がない場合には原点(0,0)を通り傾き1の直線になるはずのものである。(15)式による像ズレ量演算によれば、誤差もなく良好な結果が得られることがわかる。 In the graph indicated by □ in FIG. 22, the horizontal axis indicates the image shift amount when the pair of image data of the sine waveform shown in FIG. 20 is relatively shifted in units of 0.1 pixels within a range of ± 1 pixel. The vertical axis is a graph showing the result of the image shift amount calculation (distance s = 1, distance t = 10) and the above-described interpolation calculation according to the equation (15), and when there is no error, the origin (0, 0) and should be a straight line with a slope of 1. According to the image shift amount calculation by the equation (15), it can be seen that a good result can be obtained without error.
上記のように低周波および高周波の像信号に対して(15)式に示す相関演算が有効であることがシミュレーションにより確認されている。また、距離sと距離tは異ならせておくことによって(例えば、一方を大きな値、他方を小さな値に設定)、低周波像と高周波像のどちらにも精度よく対応できることが確認されている。 As described above, it has been confirmed by simulation that the correlation calculation shown in the equation (15) is effective for the low-frequency and high-frequency image signals. Further, it has been confirmed that the distance s and the distance t are different (for example, one is set to a large value and the other is set to a small value), so that both the low-frequency image and the high-frequency image can be accurately handled.
(15)式に示す相関演算式により求めた結果は、図24、図25に示すグラフのように極値を挟むグラフ波形が像歪みの影響を受けて非対称となっているため、上述した3点内挿の手法では誤差を生ずる場合がある。 Since the graph waveform sandwiching the extreme value is asymmetric due to the influence of the image distortion as shown in the graphs of FIGS. The point interpolation technique may cause an error.
これを回避するために、(15)式の相関演算に用いるデータで(15)式を(16)式または(17)式のように正規化することによって、像歪みの影響を緩和して極値を挟むグラフ波形の対称性を高め、3点内挿の手法での誤差を減少させることができる。
C(k)={Σ|{(An・Bn+s+k・Bn+t+k・Bn+s+t+k)−(An+t・Bn+k・Bn+s+k・Bn+s+t+k)−(An+s・Bn+k・Bn+t+k・Bn+s+t+k)+(An+s+t・Bn+k・Bn+s+k・Bn+t+k)}/{(An2+An+s2+An+t2+An+s+t2)・(Bn+k2+Bn+s+k2+Bn+t+k2+Bn+s+t+k2)}|} ・・・(16),
C(k)={Σ|(An・Bn+s+k・Bn+t+k・Bn+s+t+k)−(An+t・Bn+k・Bn+s+k・Bn+s+t+k)−(An+s・Bn+k・Bn+t+k・Bn+s+t+k)+(An+s+t・Bn+k・Bn+s+k・Bn+t+k)|}/{(ΣAn2)・(ΣBn+k2)} ・・・(17)
In order to avoid this, the influence of image distortion is alleviated by normalizing the expression (15) as the expression (16) or (17) with the data used for the correlation calculation of the expression (15). It is possible to increase the symmetry of the graph waveform sandwiching the values and reduce the error in the three-point interpolation method.
C (k) = {Σ | {(An · Bn + s + k · Bn + t + k · Bn + s + t + k) − (An + t · Bn + k · Bn + s + k · Bn + s + t + k)-(An + s, Bn + k, Bn + t + k, Bn + s + t + k) + (An + s + t, Bn + k, Bn + s + k, Bn + t + k)} / {(An2 + An + s2 + An + t2 + An + s + t2) (Bn + k2 + Bn + s + k2 + Bn + t + k2 + Bn + s + t + k2)} |} (16),
C (k) = {Σ | (An · Bn + s + k · Bn + t + k · Bn + s + t + k) − (An + t · Bn + k · Bn + s + k · Bn + s + t + k)-(An + s, Bn + k, Bn + t + k, Bn + s + t + k) + (An + s + t, Bn + k, Bn + s + k, Bn + t + k) |} / {(ΣAn2) · (ΣBn + k2)} (17)
《その他の変形例》
撮像素子における焦点検出エリアの配置は図2に限定されることはなく、対角線方向や、その他の位置に水平方向および垂直方向に焦点検出エリアを配置することも可能である。
<< Other modifications >>
The arrangement of the focus detection areas in the image sensor is not limited to that shown in FIG. 2, and the focus detection areas can be arranged in the diagonal direction and in other positions in the horizontal and vertical directions.
図3に示す撮像素子212では、焦点検出画素313、314がひとつの画素内にひとつの光電変換部を備えた例を示したが、ひとつの画素内に一対の光電変換部を備えるようにしてもよい。図26は、図3の撮像素子212に対応した撮像素子212Aの部分拡大図であり、焦点検出画素311はひとつの画素内に一対の光電変換部を備える。図に示す焦点検出画素311は、図3に示す焦点検出画素313と焦点検出画素314のペアに相当した機能を果たす。
In the
焦点検出画素311は、図27に示すようにマイクロレンズ10と一対の光電変換部13,14から構成される。焦点検出画素311には光量をかせぐために色フィルターは配置されておらず、その分光特性は光電変換を行うフォトダイオードの分光感度と、赤外カットフィルター(不図示)の分光特性とを総合した分光特性(図7参照)となる。つまり、図6に示す緑画素、赤画素および青画素の分光特性を加算したような分光特性となり、その感度の光波長領域は緑画素、赤画素および青画素の感度の光波長領域を包括している。
The
図28は、図26に示す撮像素子212Aの焦点検出画素による瞳分割方式の焦点検出動作を説明するための図である。図において、90は、交換レンズの予定結像面に配置されたマイクロレンズの前方dの距離に設定された射出瞳である。ここで、距離dは、マイクロレンズの曲率、屈折率、マイクロレンズと光電変換部の間の距離などに応じて決まる距離であって、以下では測距瞳距離と呼ぶ。91は交換レンズの光軸、50、60はマイクロレンズ、(53,54)、(63,64)は焦点検出画素の対の光電変換部、73,74、83,84は焦点検出用光束である。
FIG. 28 is a diagram for explaining the focus detection operation of the pupil division method by the focus detection pixels of the
さらに、93はマイクロレンズ50、60により投影された光電変換部53,63の領域であり、以下では測距瞳と呼ぶ。同様に、94はマイクロレンズ50、60により投影された光電変換部54,64の領域であり、以下では測距瞳と呼ぶ。図28では、光軸91上にある焦点検出画素(マイクロレンズ50と一対の光電変換部53、54からなる)と、隣接する焦点検出画素(マイクロレンズ60と一対の光電変換部63、64からなる)を模式的に例示しているが、撮像面上の周辺に配置された焦点検出用画素においても、一対の光電変換部はそれぞれ一対の測距瞳93、94から各マイクロレンズに到来する光束を受光する。焦点検出画素の配列方向は一対の測距瞳の並び方向と一致させる。
マイクロレンズ50、60は光学系の予定結像面近傍に配置されており、光軸91上に配置されたマイクロレンズ50によって、その背後に配置された一対の光電変換部53、54の形状がマイクロレンズ50、60から測距瞳距離dだけ離間した射出瞳90上に投影され、その投影形状は測距瞳93,94を形成する。また、マイクロレンズ50に隣接して配置されたマイクロレンズ60によって、その背後に配置された一対の光電変換部63、64の形状が測距瞳距離dだけ離間した射出瞳90上に投影され、その投影形状は測距瞳93,94を形成する。すなわち、測距瞳距離dにある射出瞳90上で各焦点検出画素の光電変換部の投影形状(測距瞳93,94)が一致するように、各画素のマイクロレンズと光電変換部の位置関係が決定されている。
The
光電変換部53は、測距瞳93を通過してマイクロレンズ50へ向う焦点検出光束73によってマイクロレンズ50上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。また、光電変換部54は、測距瞳94を通過してマイクロレンズ50へ向う焦点検出光束74によってマイクロレンズ50上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。同様に、光電変換部63は、測距瞳93を通過してマイクロレンズ60へ向う焦点検出光束83によってマイクロレンズ60上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。また、光電変換部64は、測距瞳94を通過してマイクロレンズ60へ向う焦点検出光束84によってマイクロレンズ60上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。
The
このような焦点検出用画素を直線状に多数配置し、各画素の一対の光電変換部の出力を測距瞳93および測距瞳94に対応した出力グループにまとめることによって、測距瞳93と測距瞳94を各々通過する焦点検出光束が焦点検出画素列上に形成する一対の像の強度分布に関する情報が得られる。この情報に対して後述する像ズレ検出演算処理(相関演算処理、位相差検出処理)を施すことによって、いわゆる瞳分割方式で一対の像の像ズレ量が検出される。さらに、像ズレ量に所定の変換処理を施すことによって、予定結像面に対する現在の結像面(予定結像面上のマイクロレンズアレイの位置に対応した焦点検出位置における結像面)の偏差(デフォーカス量)が算出される。
A large number of such focus detection pixels are arranged in a straight line, and the output of the pair of photoelectric conversion units of each pixel is grouped into an output group corresponding to the
次に、図3に示す撮像素子212では撮像画素310がベイヤー配列の色フィルターを備えた例を示したが、色フィルターの構成や配列はこれに限定されることはなく、補色フィルター(緑:G、イエロー:Ye、マゼンタ:Mg,シアン:Cy)の配列を採用してもよい。また、図3に示す撮像素子212では焦点検出画素313、314に色フィルターを設けない例を示したが、撮像画素310と同色の色フィルターの内のひとつのフィルター(例えば緑フィルター)を設けるようにした場合でも、本発明を適用することができる。
Next, in the
また、上述した一実施の形態の図5、図27に示す焦点検出画素311、313、314では、光電変換部の形状を半円形や矩形にした例を示したが、焦点検出画素の光電変換部の形状はこれらに限定されず、他の形状であってもよい。例えば焦点検出画素の光電変換部の形状を楕円や多角形にすることも可能である。
In the
さらに、図3に示す撮像素子212では、撮像画素と焦点検出画素を稠密正方格子配列に配置した例を示したが、稠密六方格子配列としてもよい。
Furthermore, in the
上述した一実施の形態では、マイクロレンズを用いた瞳分割方式による焦点検出動作を説明したが、本発明はこのような方式の焦点検出に限定されず、再結像瞳分割方式の焦点検出にも適用可能である。図29により、再結像瞳分割方式の焦点検出動作を説明する。図29において、191は交換レンズの光軸、110,120はコンデンサレンズ、111、121は絞りマスク、112,113、122,123は絞り開口、114、115、124,125は再結像レンズ、116、126は焦点検出用のイメージセンサー(CCD)である。
In the above-described embodiment, the focus detection operation by the pupil division method using the microlens has been described. However, the present invention is not limited to such a focus detection method, but is used for focus detection by the re-imaging pupil division method. Is also applicable. The focus detection operation of the re-imaging pupil division method will be described with reference to FIG. In FIG. 29, 191 is the optical axis of the interchangeable lens, 110 and 120 are condenser lenses, 111 and 121 are aperture masks, 112, 113, 122, and 123 are aperture openings, and 114, 115, 124, and 125 are re-imaging lenses,
また、132,133、142,143は焦点検出光束、190は交換レンズの予定結像面の前方d5の距離に設定された射出瞳である。ここで、距離d5は、コンデンサレンズ110,120の焦点距離と、コンデンサレンズ110,120と絞り開口112,113、122,123との間の距離などに応じて決まる距離であって、以下では測距瞳距離と呼ぶ。192は、コンデンサレンズ110,120により投影された絞り開口112,122の領域であり、以下では測距瞳と呼ぶ。同様に、193は、コンデンサレンズ110,120により投影された絞り開口113,123の領域であり、以下では測距瞳と呼ぶ。コンデンサレンズ110、絞りマスク111、絞り開口112,113、再結像レンズ114、115およびイメージセンサー116が、一つの位置で焦点検出を行う再結像方式の瞳分割方位相差検出の焦点検出ユニットを構成する。
図29においては、光軸191上にある焦点検出ユニットと光軸外にある焦点検出ユニットとを模式的に例示している。複数の焦点検出ユニットを組み合わせることによって、図2に示す3箇所の焦点検出位置101〜103において再結像方式の瞳分割位相差検出で焦点検出を行う焦点検出装置を実現することができる。
In FIG. 29, a focus detection unit on the optical axis 191 and a focus detection unit outside the optical axis are schematically illustrated. By combining a plurality of focus detection units, it is possible to realize a focus detection apparatus that performs focus detection by pupil division phase difference detection of the re-imaging method at the three
コンデンサレンズ110からなる焦点検出ユニットは、交換レンズの予定結像面近傍に配置されたコンデンサレンズ110、その背後に配置されたイメージサンサ116、コンデンサレンズ110とイメージサンサ116との間に配置され、予定結像面近傍に結像された1次像をイメージセンサー116上に再結像する一対の再結像レンズ114、115、一対の再結像レンズの近傍(図では前面)に配置された一対の絞り開口112、113を有する絞りマスク11から構成される。
The focus detection unit including the
イメージセンサー116は、複数の光電変換部が直線に沿って密に配置されたラインサンサであり、光電変換部の配置方向は一対の測距瞳の分割方向(=絞り開口の並び方向)と一致させる。このイメージセンサー116からは、イメージセンサー116上に再結像された一対の像の強度分布に対応した情報が出力され、この情報に対して後述する像ズレ検出演算処理(相関処理、位相差検出処理)を施すことによって、いわゆる瞳分割型位相差検出方式(再結像方式)で一対の像の像ズレ量が検出される。さらに、像ズレ量に所定の変換係数を乗ずることによって、予定結像面に対する現在の結像面の偏差(デフォーカス量)が算出される。
The
イメージセンサー116は再結像レンズ114、115により予定結像面上に投影されており、デフォーカス量(像ズレ量)の検出精度は、像ズレ量の検出ピッチ(再結像方式の場合は予定結像面上に投影された光電変換部の配列ピッチ)により決まる。
The
コンデンサレンズ110は、絞りマスク111の絞り開口112、113を射出瞳190上に領域192、193として投影している。領域192,193を測距瞳と呼ぶ。すなわち、イメージセンサー116上に再結像される一対の像は射出瞳190上の一対の測距瞳192,193を通過する光束によって形成される。射出瞳190上の一対の測距瞳192,193を通過する光束132、133を焦点検出用光束と呼ぶ。
The
このような再結像瞳分割方式においても、測距瞳の口径蝕によってイメージセンサー上に形成される一対の像のバランス崩れが生ずるので、イメージセンサーの出力信号を処理する際に本発明を適用することができる。 Even in such a re-imaging pupil division method, the balance of the pair of images formed on the image sensor is lost due to vignetting of the distance measuring pupil, so the present invention is applied when processing the output signal of the image sensor. can do.
また、本発明は撮影光学系を通過する光束を瞳分割する方式の焦点検出に限定されず、外光三角測距方式による距離測定にも適用可能である。図30により、外光三角測距方式の焦点検出動作を説明する。図30において、レンズ320とその結像面に配置されたイメージセンサー326からなるユニットと、レンズ330とその結像面に配置されたイメージセンサー336からなるユニットとが基線長を隔てて配置される。これらの一対のユニットが測距装置347を構成する。
In addition, the present invention is not limited to focus detection using a method of dividing a light beam passing through a photographing optical system into pupils, and can also be applied to distance measurement using an external light triangulation method. The focus detection operation of the external light triangulation method will be described with reference to FIG. In FIG. 30, a unit composed of a
測距対象350の像が、レンズ320および330によりイメージセンサー326および336上に形成される。イメージセンサー326および336上に形成される像の位置関係は、測距装置347から測距対象350までの距離に応じて変化する。したがって、イメージセンサー326および336の信号データに対して本発明を適用した像ズレ検出を行うことによって、2像の相対的位置関係を検出し、この位置関係に基づいて測距対象350までの距離を測定することができる。
An image of the
外光三角測距方式においては、レンズ320とレンズ330に汚れや雨滴が付着することによって、一対の信号にレベル差が生じたり歪みが生じたりすることが発生するので、本発明の適用は有効である。
In the external light triangulation method, dirt or raindrops are attached to the
なお、撮像装置としては、上述したようなカメラボディに交換レンズが装着される構成のデジタルスチルカメラやフィルムスチルカメラに限定されない。例えばレンズ一体型のデジタルスチルカメラ、フィルムスチルカメラ、あるいはビデオカメラにも本発明を適用することができる。さらには、携帯電話などに内蔵される小型カメラモジュール、監視カメラやロボット用の視覚認識装置、車載カメラなどにも適用できる。 Note that the imaging apparatus is not limited to a digital still camera or a film still camera in which an interchangeable lens is mounted on the camera body as described above. For example, the present invention can be applied to a lens-integrated digital still camera, film still camera, or video camera. Furthermore, the present invention can be applied to a small camera module built in a mobile phone, a surveillance camera, a visual recognition device for a robot, an in-vehicle camera, and the like.
また、本発明は、カメラ以外の焦点検出装置や測距装置、さらにはステレオ測距装置にも適用できる。さらに、時間が異なるイメージセンサーの信号間の相関を検出して被写体像の動きやカメラのブレを検出する装置にも適用できる。さらにまた、イメージセンサーの画像信号と特定の画像信号のパターンマッチングにも適用できる。 The present invention can also be applied to focus detection devices other than cameras, distance measuring devices, and stereo distance measuring devices. Furthermore, the present invention can also be applied to an apparatus that detects the movement of a subject image and camera shake by detecting the correlation between signals from image sensors having different times. Furthermore, the present invention can be applied to pattern matching between an image signal of an image sensor and a specific image signal.
さらに、本発明は、画像信号データの相関を検出するものに限定されず、音に関するデータの相関やその他一般に2つの信号の相関を検出するものにも適用することができる。 Furthermore, the present invention is not limited to the one that detects the correlation between the image signal data, but can also be applied to the one that detects the correlation between the data related to sound and generally the correlation between two signals.
10;マイクロレンズ、11、13、14;光電変換部、202;交換レンズ、212、212A;撮像素子、214 ボディ駆動制御装置、310;撮像画素、311、313、314;焦点検出画素
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記第1データ列と前記第2データ列とが相対的に変位された状態において対応する前記第1データと前記第2データとの比の変化が、一次元上の位置によらず等しいとして前記第1データ列と前記第2データ列との間の類似性を表す評価量を導出し、該評価量を一次元上の所定位置の近傍における前記第1データと前記第2データとの間の演算として定義し、前記所定位置を一次元上の所定区間に亘って移動させて前記評価量を積算した量を前記相関量とすることを特徴とする相関演算方法。 While changing the relative displacement amount in the first dimension, the first data string in which the plurality of first data is expanded in one dimension and the second data string in which the plurality of second data are expanded in one dimension are changed. In the correlation calculation method for calculating the amount of displacement by which displacement is performed and the amount of correlation between the first data string and the second data string is calculated to obtain the extreme value of the amount of correlation,
In the state where the first data string and the second data string are relatively displaced, the corresponding change in the ratio between the first data and the second data is equal regardless of the one-dimensional position. Deriving an evaluation amount representing the similarity between the first data string and the second data string, and calculating the evaluation amount between the first data and the second data in the vicinity of a predetermined position on one dimension. A correlation calculation method characterized in that an amount obtained by defining the calculation and moving the predetermined position over a predetermined one-dimensional section and integrating the evaluation amount is used as the correlation amount.
一次元上の第1の距離だけ離れた2点においてそれぞれ対応する前記第1データと前記第2データとの比の変化と、前記2点から相対的に第2の距離だけ離れた2点においてそれぞれ対応する前記第1データと前記第2データとの比の変化とが等しいとして前記評価量を導出し、該評価量を一次元上の所定位置の近傍における前記第1データと前記第2データとの間の演算として定義することを特徴とする相関演算方法。 The correlation calculation method according to claim 1,
A change in the ratio of the corresponding first data to the second data at two points that are separated by a first distance on one dimension, and two points that are relatively separated from the two points by a second distance. The evaluation amount is derived on the assumption that the change in the ratio between the corresponding first data and the second data is equal, and the evaluation amount is calculated based on the first data and the second data in the vicinity of a predetermined position on one dimension. A correlation calculation method characterized in that the calculation is defined as a calculation between and.
前記第1の距離と前記第2の距離とが異なる距離であることを特徴とする相関演算方法。 The correlation calculation method according to claim 2,
The correlation calculation method, wherein the first distance and the second distance are different distances.
前記比の変化は、一次元上の前記第1の距離だけ離れた2点においてそれぞれ対応する前記第1データと前記第2データとの比の割合であることを特徴とする相関演算方法。 In the correlation calculation method according to claim 2 or claim 3,
The change in the ratio is a ratio of the ratio between the first data and the second data corresponding to each of two points separated by the first distance on a one dimension.
前記比の変化は、一次元上の前記第1の距離だけ離れた2点においてそれぞれ対応する前記第1データと前記第2データとの比の差であることを特徴とする相関演算方法。 In the correlation calculation method according to claim 2 or claim 3,
The correlation change method is characterized in that the change in the ratio is a difference in ratio between the first data and the second data corresponding to each other at two points separated by the first distance on one dimension.
前記評価量を積算する際に、前記評価量の絶対値をとって積算することを特徴とする相関演算方法。 In the correlation calculation method according to any one of claims 1 to 5,
A correlation calculation method characterized in that when the evaluation amount is integrated, an absolute value of the evaluation amount is taken and integrated.
一次元上の前記所定位置の近傍における前記第1データと前記第2データとの間の演算で算出される評価量を、該演算に用いられる前記第1データと前記第2データにより正規化することを特徴とする相関演算方法。 In the correlation calculation method according to any one of claims 1 to 6,
The evaluation amount calculated by the calculation between the first data and the second data in the vicinity of the predetermined position on one dimension is normalized by the first data and the second data used for the calculation. A correlation calculation method characterized by the above.
前記第1データ列と前記第2データ列は、光学系の射出瞳の異なる領域を通過した光束によって形成される一対の像をサンプリングした一対のデータ列であることを特徴とする相関演算方法。 In the correlation calculation method according to claim 1,
The correlation calculation method characterized in that the first data string and the second data string are a pair of data strings obtained by sampling a pair of images formed by light beams that have passed through different areas of the exit pupil of the optical system.
前記第1データ列と前記第2データ列との間の相関量の極値が得られる変位量を演算する請求項9に記載の相関演算装置と、
前記変位量に基づいて前記光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段とを備えることを特徴とする焦点検出装置。 A pupil-divided image detection that receives a pair of light beams that have passed through the optical system and generates a first data sequence and a second data sequence corresponding to a pair of images that the pair of light beams form on a predetermined focal plane of the optical system. Means,
The correlation calculation device according to claim 9, which calculates a displacement amount from which an extreme value of a correlation amount between the first data string and the second data string is obtained,
And a focus detection unit that detects a focus adjustment state of the optical system based on the displacement.
前記瞳分割像検出手段は、マイクロレンズと光電変換部とからなる焦点検出用の画素が複数個配列されており、前記複数の焦点検出用画素の出力に基づいて前記第1データ列と前記第2データ列を生成することを特徴とする焦点検出装置。 The focus detection apparatus according to claim 10, wherein
The pupil-divided image detection means includes a plurality of focus detection pixels each including a microlens and a photoelectric conversion unit, and the first data string and the first data are based on outputs of the plurality of focus detection pixels. A focus detection apparatus that generates two data strings.
撮像素子とを備えることを特徴とする撮像装置。 A focus detection apparatus according to claim 11;
An imaging device comprising: an imaging device.
前記撮像素子は、光学系による像を撮像する撮像用画素と前記焦点検出用画素とを同一基板上に設けたことを特徴とする撮像装置。 The imaging apparatus according to claim 12,
The image pickup device, wherein the image pickup pixel for picking up an image by an optical system and the focus detection pixel are provided on the same substrate.
Priority Applications (1)
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