JP2010510543A - 合焦支援システムおよび合焦支援方法 - Google Patents

Abstract

本発明は画像の合焦に関するものである。特には、本発明は、合焦レベルデータをユーザへ伝える手動合焦支援システムに関するものである。これらに限定されないが、グラフ、ハイライト、シンボル、およびさまざまなレベルの輝度または色が含まれる、異なる多種多様なディスプレイ方法が存在している。ディスプレイは、レンズからのデータ画像を示し、また、画像の上に重ね合わされ、画像と同時に更新された少なくとも１つの波形が、少なくとも１つの行の画素についてプロセッサによって決定された合焦レベルデータを表わす。

Description

この発明は、合焦情報を提供することに関するものである。

カメラまたは光学機器の焦点合わせには２つの基本的な方法がある。

自動焦点合わせシステムでは、ほとんどまたはまったくユーザ入力によることなくカメラによって合焦レベルが設定される。このカメラによって、そのカメラレンズにおける被写体の相対合焦レベルについてのデータが収集される。このカメラでは、そのデータを描写するためと最適な合焦レベルを設定するために、アルゴリズムが使用されている。しかしながら、このアルゴリズムは必ずしも撮影者の意図を達成するものではない。多くの自動焦点アルゴリズムは、フレームの中心に近い被写体または明るく輝いている被写体を優先する。撮影者の関心のある被写体が中心を外れたものであるかまたはかすかに輝いているものであるときには、そのアルゴリズムは、撮影者が関心を持っていない被写体に基づいて合焦レベルを較正する。

手動焦点カメラではユーザからの多くの尽力が必要である。しかし、これらの手動焦点カメラでは、撮影者にその合焦レベルにわたるいっそう多くの制御が付与される。手動焦点カメラは、ユーザの望みにすぐに反応し、また、ともすればいっそう正確に反応するので、プロは手動焦点カメラを使用することが多い。

自動焦点合わせ方式を採用するカメラまたは手動焦点合わせ方式を採用するカメラのいずれのシステムでも、所望の結果がもたらされるシステムの性能は、どの被写体に焦点が合っているか焦点が合っていないかを確認するユーザの能力にかかっている。自動焦点合わせシステムでは、どの被写体に焦点が合っているか焦点が合っていないかがはっきりしないときには、ユーザは、その自動焦点アルゴリズムがユーザの関心のある優先被写体を認識したことを確認することができず、また、その結果、その合焦レベルを設定することができない。手動焦点合わせシステムでは、どの被写体に焦点が合っているか焦点が合っていないかをユーザが確認することができないときには、ユーザは焦点調整の精度を確認することができない。

カメラディスプレイは、ある被写体に焦点が合っているかどうか、または焦点が合っていないときには正確にどの程度焦点が合っていないか、をユーザへ確実に伝えるためには、小さすぎるかまたは不適格であるかもしれない。これらのディスプレイによれば、ユーザはその合焦レベルにおける段階的変化を見分けることができず、またはファインダにおける複数の被写体間の合焦レベルのバランスをとることができないことがしばしばある。

画像を検出するために可変焦点距離のある光学レンズが使用されている。これらのレンズによって画像がセンサ上に合焦し、そのセンサによって、個々の画素（ピクセル）に対応している情報が捕捉される。検出された画像はディスプレイによって表示される。

ユーザが画像の焦点を調整するのを支援するために、波形によって合焦度が表示される。この波形は、その画像に重ね合わすことができ、またはその画像に近接して表示することができる。あるいは、この波形は別のスクリーンに表示することができる。この波形は、ユーザが焦点を同時調整することができるように、リアルタイムに更新される。合焦度の表示は、例えば静止画用カメラおよび動画用カメラのために使用することができる。

光学式センサによって、レンズからの画像が、何列にも何行にも配置されたディジタル画素の二次元列に変換される。１つの実施形態では、プロセッサがある画素列に作用して、その列における複数の画素についての合焦レベルデータが決定される。

上記波形によって、色の変化、強度の変化、密度の変化、振幅の変化、または他の視覚的しるしを通して、合焦度を表示することができる。異なる種類のしるしの組み合わせを使用することもできる。

この合焦レベルデータは、例えば縁部検出アルゴリズムで決定することができる。１つの実施形態では、合焦レベルデータは、ディジタル画素配列の少なくとも一部分と、その配列の同じ一部分のぼやけた描写とを比較することによって決定される。

１つの実施形態では、光学式センサの二次元列を使用して画像が検出される。検出された画像は、検出された画像を画素値の二次元列として表示するデータ構造に変換されるが、ここで、画素値とは、その光学式センサによって検出された光量の代表値である。選択された画素値と、この選択された画素値の近傍からの複数の画素値とを組み合わせることで、ぼやけた画像が作られる。次いで、上記の選択された画素値と対応しているぼやけた画像の画素値とを組み合わすことによって、合焦度が決定される。その後、この合焦度の視覚的表示が提供される。１つの実施形態では、合焦度の視覚的表示は、検出された画像の表示に重ね合わせることができる。別の実施形態では、合焦度の視覚的表示は、検出された画像の表示に隣接している。合焦度の視覚的表示の提供には、その合焦度に対応している波形を表示することが備わっていてもよい。波形上のある箇所は、垂直に一線配置された複数の画素についての平均合焦度に対応しているであろう。別の実施形態では、波形上のある箇所は、水平に一線配置された複数の画素についての平均合焦度に対応しているであろう。さらに別の実施形態では、波形上のある箇所は、あるブロックにおける複数の画素についての平均合焦度に対応しているであろう。さらなる別の実施形態では、波形上のある箇所は、隣接していない複数の画素についての平均合焦度に対応している。

１つの実施形態では、ある画像をリアルタイムに合焦させることができるようにするためにフィードバックを提供する方法には、プログラム化されたアルゴリズムを使用して複数の領域の合焦度を決定することと、それぞれの領域の合焦度の視覚的表示を提供することとが備わっている。この視覚的表示は、例えば、ある領域の起伏を変化させる波形、または幾何学的図形による焦点の表示のようなさまざまなフォーマットを採ることができる。この領域は、例えば、線状のまたは規則的な幾何学的パターンであってよい。１つの実施形態では、ある領域の合焦度はその領域の色を変化させることによって表示することができる。別の実施形態では、ある領域の合焦度はその領域の明るさを変化させることによって表示することができる。これらの領域は縁部検出によって説明することができ、また、それぞれの領域の合焦度は、例えばある縁部の明るさまたは色を変化させることによって表示することができる。

これらの特徴的構成および他の特徴的構成はこれから、図面を参照しながら以下で要約して説明される。これらの図面およびそれに関連する記載は、この発明の好ましい実施形態を例示するために提供されており、また、この発明の適用範囲を制限するものではない。

図１は、合焦レベルデータを伝えるための水平線グラフを示している。 図２は、合焦レベルデータを伝えるための垂直線グラフを示している。 図３は、分離した３本の線がある合焦レベルデータを伝えるための水平線グラフを示している。 図４は、合焦レベルデータを算出するかまたは表示することのできる、ある画像の上に重ね合わされたグリッドを示している。 図５は、合焦レベルデータを伝える、被写体の周りのハイライトを示している。 図６は、合焦支援システムの高水準図を示している。 図７は、水平走査線から合焦レベルデータを伝えるための水平線グラフを示している。 図８は、水平走査線から合焦レベルデータを伝えるための水平線グラフを示しており、この合焦レベルデータは縁部検出アルゴリズムを使用して算出されたものである。 図９は、垂直走査線から合焦レベルデータを伝えるための垂直線グラフを示している。 図１０は、水平走査線および垂直走査線から合焦レベルデータをそれぞれ伝えるための水平線グラフおよび垂直線グラフを示している。 図１１は、傾斜走査線から合焦レベルデータを伝えるための水平線グラフを示している。 図１２は、３本の走査線から平均化された合焦レベルデータを伝えるための水平線グラフを示している。 図１３は、１つの画素幅よりも大きい走査線から平均化された合焦レベルデータを伝えるための水平線グラフを示している。 図１４は、分離した３本の線がある合焦レベルデータを伝えるための水平線グラフを示しており、それぞれの線は異なった水平走査線に対応している。

異なる実施例についての以下の説明は、単に例示として表されており、従って、限定的な意味に理解すべきではない。この発明の適用範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定される。

１つの実施形態では、カメラによって合焦レベルデータがユーザへ表示される。この合焦レベルデータは、一次ファインダスクリーンの上に重ね合わされるか、または二次スクリーンの上に表示される。動画用カメラまたは写真用カメラのようなさまざまな光学画像形成システムによって、合焦レベルデータが作成されるとともに表示される。しかしながら、この発明はカメラに限定されるものではない。任意の光学画像形成システムが合焦レベル情報をユーザへ表示することができる。例として、光学顕微鏡、望遠鏡、または双眼鏡が挙げられる。同様に、画像を作成する非光学機器もまた、合焦レベル情報をユーザへ表示することができる。一例は電子顕微鏡である。さらに、画像または映像が記録された後に、アルゴリズムがそれらについての合焦レベルデータを作成してユーザへ表示することができる。

広範囲の異なる表示技術によって、合焦レベルデータがユーザへ伝えられる。例えば、図１は画像３０２の下方に置かれた線グラフ３００を示している。代わりに、カメラまたはディスプレイによって、画像の上に重ね合わされた線グラフが示されてもよい。線グラフ３００によって、より良好な合焦状態にある被写体３０６についてのより高い値３０４が表示されている。この線グラフによって、あまり良好に合焦されなかった被写体３１０についてのより低い値３０８が表示されている。ｘ軸３１２は、その下方では合焦レベルデータが表示されない合焦の基準線レベルを表している。ｘ軸３１２の限界値はさまざまな基準に従って設定することができる。その限界値は勾配の傾斜度に関連したいくつかの絶対値を反映するものであってもよく、この勾配は以下で説明される縁部検出アルゴリズムによって算出される。または、この限界値は全体の画像の平均合焦レベルへ動的に結び付けられてもよい。その場合、限界値は平均合焦レベルの１５０％または２００％へ設定されるであろう。この機構は、そのディスプレイから低い「ノイズ」値を排除するために、または、合焦状態にあるかまたは相対的に合焦状態にある被写体を表示するものについてのみデータを表示するために、使用されるであろう。

１つの実施形態では、線グラフ３００の上に表示された合焦レベルデータは、画素および標本採取率によって限定された、連続的な範囲の、または離散的でディジタル的な意味で少なくとも連続的な範囲の合焦レベル値を含んでいる。このことは、線グラフ３００の上における値が画像３０２の上における所望箇所での合焦レベル値に１対１に対応しているということを必ずしも意味していない。線グラフ３００は、連続状であってもよく、また、ユーザによってより良好に認識された生の合焦レベルデータの調整機能をも表示することができる。

図１におけるもののような単一の水平線グラフ３００は、画像の中で垂直に向けられた被写体についての合焦レベル情報を的確に伝えることがないであろう。この線グラフはそれぞれの水平箇所についてただ１つの値を表示するので、それは、その箇所に対して垂直に向けられた不明瞭な異なる合焦レベルであるかも知れない。

図２は垂直線グラフ４００のディスプレイを示している。図２は、垂直に向けられた被写体についてのより正確な合焦レベル情報を表示しているが、水平に向けられた被写体についての不明瞭な異なる合焦レベルであるかも知れない。別のディスプレイでは垂直線グラフと水平線グラフとが組み合わされるかも知れない。そのようなディスプレイによれば、水平ディスプレイ単独かまたは垂直ディスプレイ単独かのいずれかにおけるいくつかの不利益が克服される。しかし、データがどのように存在しているかによって、ユーザは、瞬間的な画像であるかも知れないものについての合焦レベル情報を取得するために、異なる２つの箇所で一瞥することが必要になるであろう。

図３は別の水平線グラフを示している。しかしながら、この水平線グラフにはいくつかの線がある。それぞれの線は、画像３０２の異なる区域についての合焦レベル情報を表わしている。例えば、１本以上の線３００１は、画像３０２の最上部についての合焦レベル情報を表わしている。１本以上の線３００２は、画像３０２の中間部についての合焦レベル情報を表わしている。１本以上の線３００３は、画像３０２の最下部についての合焦レベル情報を表わしている。合焦レベルが画像の最上部、中間部および最下部できわめて類似しているときには、これらの線は重ね合わされるとともに太くなるようになる。

他の実施形態ではグラフ表示は使用されない。例えば、図４は画像３０２の上に重ね合わされたグリッド７１２を示している。グリッド７１２それ自体は、ユーザに見える必要がない。しかし、グリッド領域７１４のそれぞれは合焦レベルを表示している。合焦レベルを表示するための１つ方法は、その領域７１４に色の濃淡を付けることである。その場合、きわめて良好に合焦した領域７１４には、赤い濃淡のような第１色が付けられてもよい。ごく不十分に合焦した領域７１４には、紫の濃淡のような第２色が付けられてもよい。きわめて良好に合焦したのでもごく不十分に合焦したのでもない合焦レベルがある領域７１４には、それぞれの合焦レベルに対応する色スペクトルに従って濃淡が付けられてもよい。

グリッド領域７１４の内部における合焦レベルを表示する別の方法は、それぞれの領域７１４の輝度レベルを変えることである。きわめて良好に合焦した領域７１４には、第１の比較的高い輝度があってもよい。ごく不十分に合焦した領域７１４には、第２の比較的低い（暗い）輝度があってもよい。中間の合焦レベルがある領域７１４には、これらそれぞれの合焦レベルに対応する輝度のレベルが付けられてもよい。

他のディスプレイの実施形態では、ある一般的な区域についての合焦レベルデータを表示するためにグリッドまたはグラフを使用する代わりに、被写体それ自体が際立たせられる。図５において、最も良好に合焦した被写体３０６には、被写体の縁部をたどる明るいハイライト８１８がある。最も不十分に合焦した被写体３１０には、非常にぼんやりしたハイライト８２２がある。このハイライトの輝度はその被写体の合焦レベルによって異なる。

あるいは、このディスプレイには、これらそれぞれの合焦レベルを表示するために、被写体の縁部の周りに色の濃淡が描かれていてもよい。例えば、きわめて良好に合焦した被写体３０６には、赤い濃淡のような第１色がそれらの縁部に付けられてもよい。ごく不十分に合焦した領域３１０には、紫の濃淡のような第２色がそれらの縁部に付けられてもよい。きわめて良好に合焦したのでもごく不十分に合焦したのでもない合焦レベルがある被写体には、それぞれの合焦レベルに対応する濃淡がそれらの縁部に沿って付けられてもよい。

１つの実施形態では、それぞれの被写体の周りを単に際立たせるのではなく、被写体が合焦しているときに、その被写体全体の起伏が引き上げられている。合焦していない被写体３１０は、平坦であるかまたは負の起伏状態にあるかのいずれかに見える。合焦した被写体３０６は画像から浮き上がり、一方、合焦していない被写体３１０は引っ込む。それぞれの被写体の起伏はその合焦レベルに対応している。この実施例には、ユーザが、合焦レベルデータを収集するために、被写体をファインダの中に集中させることができる、という利点がある。この実施形態はきわめて直観的なものであるので、ユーザは、ディスプレイの中における被写体の相対合焦レベルを決定するために、大量のディスプレイデータを解明する必要がない。

図６はカメラの構成についての実施形態を示している。このカメラは可視データ９２４をカメラレンズ９２６から収集する。このカメラは、可視データ９２４を記録するとともに、可視データ９２４の代表値をファインダ９３０に表示する。このカメラはまた、可視データ９２４をプロセッサ９２８へ送信する。このプロセッサは、可視データ９２４についての合焦レベルデータ９３２を演算するために、アルゴリズムを使用する。このプロセッサは、ユーザ９３４が可視データ９２４の上に重ね合わされたそれを見るときに、その合焦レベルデータ９３２を上記ファインダへ送る。ファインダ９３０は、プロセッサ９２８からの合焦レベルデータ９３２とレンズ９２６からの可視データ９２４とを同時に示す。

代替実施形態（不図示）では、自動焦点合わせ方式カメラにおいて、上記可視データを受け入れるとともに上記合焦レベルデータを演算するプロセッサはまた、その自動焦点合わせシステムについての合焦レベルを演算するプロセッサでもある。自動焦点合わせシステムでは、適切な合焦レベル設定値を決定するために、合焦レベルデータが自動的に作成される。この実施形態では、そのデータは再利用される。最適な焦点設定値をもたらすために、このカメラが合焦レベルデータを使用するだけでなく、そのデータもまた、ファインダを通してユーザへ送られる。ユーザはその後、この自動焦点合わせシステムがユーザの関心のある１つの被写体または複数の被写体についての合焦レベルを認識しかつ設定したことを確認することができる。

このプロセッサは、ユーザへ表示された合焦レベルデータを算出するためにアルゴリズムを使用する。

１つの実施形態では、プロセッサが、画像データをぼやけさせて比較画像を作成する。例えば、プロセッサは、ガウス近似またはクイックボックスぼやけ近似（Ｑｕｉｃｋ ｂｏｘ ｂｌｕｒ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）を使用するか、またはその画像を巻き込む。このぼやけた画像は、主として合焦した被写体３０６の縁部では元の画像とは異なっている。合焦した被写体３０６については、上記のぼやけさせる処理によって、被写体３０６の縁部とその周囲との間のはっきりしたコントラストがぼやける。このぼやけさせる処理によって、合焦していない被写体３１０の縁部での変化はほとんど作成されない。合焦していない被写体３１０とその周囲との間の弱いコントラストは、ぼやけた比較画像において弱いコントラストとして残る。縁部は典型的には、ぼやけさせる処理の間に最も変化する画素から構成されているので、合焦した被写体の縁部を見付けることは可能である。

ある画像が合焦しているかどうかを検出するためにいくつかの代替アルゴリズムが存在している。これらの多くは「縁部検出」アルゴリズムである。縁部検出アルゴリズムの例は、それらの内容全体が参照によってこの明細書に組み入れられる、Ａｎｉｌ Ｋ．Ｊａｉｎ氏による論文であるＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇの中に見いだすことができる。

１つのアルゴリズムでは、縁部を検出するために勾配演算子が使用される。勾配演算子は、勾配マップを作成するために使用されるマスクまたは簡単なマトリックスである。勾配演算子は、ある画像における画素に巻き込まれると、２つの直交方向に勾配マップをもたらす。同様に、限界演算子（ｃｏｍｐａｓｓ ｏｐｅｒａｔｏｒｓ）は、限界方向に対応するいくつかの選定方向に勾配マップをもたらす。この勾配が算出されると、その勾配が何らかの限界値を超えるそれらのスポットを探索することによって、ある縁部が認識される。合焦のレベルは一般に、その勾配の激しさに対応している。

他の縁部検出アルゴリズムでは、その画像へ二次導関数が適用される。この導関数によって、その画像にわたる画素強度の変化率が検出される。また、このアルゴリズムでは通常、画像に演算子が巻き込まれる。縁部は、その勾配が何らかの限界値を超える箇所によって、またはより一般的には、その二次導関数の波形がゼロと交差するスポットを探索することによって、認識される。縁部を検出するためにはゼロとの交差が有用であるが、それらは、２値へ戻るだけであり、それゆえ、正確な合焦レベルデータを伝えることがない。ここでもまた、合焦レベルは一般に、被写体の縁部での勾配の激しさに対応している。

勾配の測定値は、隣接する画素の強度によって変動する。この強度はそれぞれの画素の異なるいくつかの要素の１つ以上によって測定することができる。この強度は、画素の赤、緑、または青の含有量またはこれらの任意の組み合わせの含有量を意味する。ＹＣｂＣｒシステムでは、この強度は、それぞれの画素の特定成分すなわち彩度成分またはその組み合わせを意味する。ＨＳＶシステムでは、この強度は、その画素の色相成分、飽和度成分、または輝度成分、またはこれらの組み合わせを意味する。処理システムおよび表示システムの色空間に左右されるが、プロセッサは、最適な勾配マップまたは最適な合焦レベルデータを取得する画素値のどちらの構成要素であっても使用することができる。

画像の縁部だけでなく全体画像についての合焦レベルデータを導き出すために縁部検出アルゴリズムを使用する１つの方法は、境界抽出法を使用することである。縁部を連結することで、境界によって、ある被写体の形状が画定される。被写体の縁部が合焦しているときには被写体の全体が合焦していると仮定すると、カメラは、被写体の形状を決定するためと被写体の縁部での合焦レベルをその形状の残りの部分へ帰属させるために、境界検出法を使用することができる。

輪郭を示す次のアルゴリズムが、試行錯誤によって選択された一連の水平ステップまたは垂直ステップを使用する境界抽出アルゴリズムである。正確なステップは、そのステップが境界の内側に到達するか外側に到達するかによって決定される。

別の境界抽出アルゴリズムでは、ダイナミックプログラミングについてのコンピュータサイエンスの原理が利用される。ダイナミックプログラミングについて、大きい問題点に対する解決法はその下位の問題点に対する関数である。この境界抽出法の状況では、このことは、最適なサブパスによって最適な境界へ導かれるであろうということを意味する。

この合焦レベル検出アルゴリズムによって、選択された画素についての合焦レベルが測定される。このアルゴリズムが合焦レベルデータを算出するための画素の数および位置は、演算の速度、合焦レベルデータの内容、および所望によりユーザへ表示される合焦データの種類の関数である。

１つの実施形態では、この合焦レベルアルゴリズムによって、１つ以上の「走査線」についての合焦レベルデータが算出される。この走査線実施形態の最も簡単な例は図７に描かれている。その図において、一本の走査線１１４４が画像３０２を横切って水平に延びている。この走査線１１４４は垂直に中央配置される必要はない。ユーザは走査線１１４４の位置を調整することができる。この合焦レベルアルゴリズムによって、走査線１１４４に沿ったそれぞれの画素についての合焦レベル値が算出されるとともに、それが線グラフ３００に沿ったポイントとして表示される。別の実施形態では、処理時間を節約するために、この合焦レベルアルゴリズムによって、走査線１１４４における１つおきの画素だけを測定することによるかまたは数個おきに１つの画素だけを測定することによるような、画素の約５０％にすぎないかまたは約２５％にすぎないものが測定される。線グラフ３００は、その合焦レベルディスプレイが走査線１１４４に沿ったそれぞれの画素で測定された合焦レベルに対応していることを示している。

図８において、走査線１１４４および表示技術は図１１のそれらと同一である。しかし、滑らかな波形の代わりに、線グラフ３００にはスパイクがある。このスパイク状の波形は、縁部検出アルゴリズムによって作成されたデータを示している。この合焦レベルデータは、被写体の縁部でいっそう正確なものである。合焦したバーの縁部３０６では、このグラフ３００は高い値を示している。同様に、合焦していないバーの縁部３１０では、このグラフ３００は低い値を示している。しかし、このグラフ３００は、被写体の中間部に対して高い値または低い値を示していない。被写体の中間部では、高いコントラスト部（縁部検出アルゴリズムに左右される）と高い合焦度との間の相関関係は、ほとんど信頼性がない。このことは、被写体の中間部が、合焦しているか否かにかかわらず、高いコントラスト値を有する可能性が低いためである。

図９におけるように、走査線１３４４は、水平に向けられているのではなく、垂直に向けられている。垂直な走査線１３４４によって、ファインダの中に垂直に向けられた一連の被写体についてのより良好な合焦レベルデータがもたらされる。水平走査線についての水平チャートと同様に、垂直チャート４００によって、垂直走査線についての合焦レベルデータが表示されている。図１０に示されたより詳細な別の実施形態では、垂直走査線１３４４および水平走査線１１４４の両方と垂直グラフ４００および水平グラフ３００の両方とが採用されている。

これらの走査線は画像を横切って正確に水平に（または垂直に）延びている必要はない。図１１と同様、走査線１１４４は傾斜して延びている。

図１２において、このディスプレイもまた、単一の線グラフ３００からなっている。また、そのアルゴリズムにあっても、合焦レベルデータを算出するための画素を認識するために走査線が使用される。しかし、このアルゴリズムでは、１本の走査線だけが使用される代わりに、少なくとも２本の走査線のような、すなわち、いくつかの実施形態では少なくとも５本の、また、他の実施形態では少なくとも１０本の走査線のような複数本の走査線１１４４からのデータが平均化される。画像における走査線および被写体の位置に左右されるが、この技術によれば、合焦レベル表示の精度を改善することができる。プロセッサに採用される走査線１１４４が多くなると、プロセッサが収集する合焦レベルデータが多くなるため、従って、そのデータは精度がより高くなる。しかし、このプロセッサに採用される走査線１１４４が多くなると、プロセッサが実行しなければならない計算が多くなるため、プロセッサによる合焦レベルデータの作成がより遅くなる。また、このカメラでは、この走査線技術または任意の走査線技術のための水平走査線１１４４の代わりに、またはその水平走査線１１４４に加えて、垂直走査線１３４４を使用することができる。

図１３は、走査線に基づいたさらに別の実施形態を示している。しかしながら、この実施形態では、走査線１１４４は幅が画素の幅よりも大きい。この走査線幅１７４６は、要望通り、画素幅と同じようにまたは画素幅よりも少なく、設定することができる。実際、この実施形態は、図１２に描かれた複数本の走査線からなる実施形態における変形例である。幅１７４６がいくつかの数の画素からなる走査線１１４４は、幅がそれぞれの１つの画素である同じ数の隣接走査線と同じである。例えば、５つの画素幅１７４６がある走査線１１４４の平均合焦レベルは、それぞれが次のものに隣接している５本の走査線１１４４の平均合焦レベルと同一である。電力消費量を制限するために、または計算時間を減少させるために、プロセッサは、１本おきの隣接走査線１１４４についてだけまたは数本おきの１本の隣接走査線１１４４についてだけ合焦レベルデータを演算することがある。

プロセッサは、複数本の走査線についての平均合焦レベルを作成する必要はない。図１４は、それぞれの走査線１１４４に対応しているグラフ線３００１−０３があるグラフ表示部を示している。代替として、それぞれのグラフ線は、複数本の走査線からの平均合焦レベルデータを支援物としてユーザへ伝えることができる。

加えて、プロセッサ９２８は、二次フィルタリングアルゴリズムを１本以上の走査線から合焦レベルデータへ適用することができる。例えば、プロセッサ９２８は、ある限界値の下にあるすべての合焦レベル値をゼロにするアルゴリズムを適用することができる。そのようなアルゴリズムは、そのディスプレイからのノイズを排除するために、ユーザを迷わすのを避けるために使用することができる。上記限界値は、そのディスプレイにおける線グラフ３００の所望高さに左右されるが、そのディスプレイにおける基線であるｘ軸３１２と同じ箇所で設定してもよく、または設定しなくてもよい。実際、このカメラについては、ユーザは上記限界値を設定することができる。ｘ軸３１２の基線と同様に、このアルゴリズム的限界値は、縁部検出アルゴリズムによって演算されたような、勾配の傾斜度に関連したいずれかの絶対値に従って設定することができる。または、その限界値は画像の合焦の平均レベルの関数であってもよい。例えば、このアルゴリズムは、画像の平均合焦レベルの約１５０％のような限界値よりも小さい限界値の被写体についての合焦レベル値を排除することができる。二次アルゴリズムもまた、上記合焦レベルデータを均等化するために、さらには、容易に認識される簡略化された波形をユーザへ提示するために、使用することができる。この技術は、スパイクが生じやすい縁部検出アルゴリズムに有用であろう。

要約すれば、上記走査線実施形態は、どのような特定の走査線によっても、またはそれらの走査線の内部におけるどのような画素の選択によっても、限定されることがない。そうではなくて、これらの走査線実施形態は、計算速度、情報の詳細、およびユーザへの表示方法の間における所望のバランスを満たす任意の順列で実施することができる。

これらの走査線実施形態は、合焦レベル検出アルゴリズムを適用する１つの方法に過ぎない。このアルゴリズムによって、全体画像についての、またはその画像のいくつかの代わりの部分集合についての合焦レベル情報を算出することができる。この代わりの部分集合は幾何学的区域であってもよい。この幾何学的区域は、ユーザによって定義されてもよく、または、例えばファインダの中における動きのある被写体を追跡するためのアルゴリズムによって設定されてもよい。この代替部分集合はまた、画像の、しかし細部のより低いレベルでの代表的なサンプリングとして設計され、それゆえほとんど計算が必要でない画素のパターンであってもよい。

合焦レベルデータをグリッドのパターンで表示するために、上記アルゴリズムは、上記グリッドの内部におけるそれぞれの領域の少なくとも一部分についての合焦レベルデータを算出しなければならない。このアルゴリズムは、それぞれの領域の内部における画素についてのみ合焦レベルデータを算出することができる。このアルゴリズムは、合焦レベルの指示を表示するために、全体領域についての合焦レベルデータを算出するとともにそのデータを平均化することができる。

このアルゴリズムが、十分な、すなわち、画像の代表的なサンプリングについて少なくとも十分な合焦レベルデータを算出すると、その画像の上に重ね合わされた縁部に基づいた合焦レベルデータをユーザへ表示することは可能である。縁部検出アルゴリズムがそれぞれの被写体の縁部に対応するデータを戻すので、ディスプレイはファインダの中における被写体の縁部を際立たせるためにそのデータをリアルタイムで使用することができる。このことは合焦度に対応するであろう被写体の縁部の輝度を変えることによって、または被写体の周りの色、その濃淡の度合いまたは幅を引き出すことによって、行うことができる。

全体の被写体についての信頼性のある合焦レベルデータを作成するアルゴリズムによれば、他の表示技術が可能になる。１つのディスプレイでは、被写体の起伏はその合焦レベルによって変化する。そのため、合焦している被写体は、像の外へ張り出すとともに合焦していない被写体よりもいっそう目立つようになる。同様に、別のディスプレイでは、被写体は合焦すると三次元状になる。さらに、被写体の焦点が合わなくなると、それはディスプレイの中でいっそう平坦になる。

本明細書に記載された実施形態はさまざまな方法で実施することができるということを理解すべきである。本明細書に記載されたすべての利点および特徴構成をもたらさない実施形態が含まれる、当業者にとって自明である他の実施形態もまた、この発明の適用範囲内にある。例えば、このカメラは、コンピュータのような物理的に分けられた画像処理装置とインターフェイスで接続することができ、または、その画像処理能力はそのカメラの内部で遂行することができる。さらに、アルゴリズムは、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせのようなさまざまな方法で実施してよい。本明細書の中に記載された実施形態のいくつかによって、実施のための特定の細部がもたらされるが、その開示の適用範囲は、広いものであるように、また、記載された特定の実施形態に限定されることがないように意図されている。従って、本明細書に記載された細部は、特許請求の範囲における発明の限定として解釈すべきではない。そうではなくて、特許請求の範囲による適用範囲は特許請求の範囲の用語から確認すべきである。

Claims (29)

1. 可変焦点距離を有しているレンズであって、このレンズへ入射する光から可視データ画像を作成するレンズ、
   該レンズの前記焦点距離を調整する手動焦点調整部、
   前記レンズからの可視データ画像を行および列をなして配置された二次元状ディジタル画素列に変換する光学式センサ、
   少なくとも１つの行における複数の画素についての合焦レベルデータを決定するために少なくとも１つの行の画素に作用するように構成されたプロセッサ、および
   ディスプレイ
   を備え、該ディスプレイは、前記レンズからのデータ画像を示し、また、前記画像の上に重ね合わされ、前記画像と同時に更新された少なくとも１つの波形が、前記少なくとも１つの行の画素について前記プロセッサによって決定された合焦レベルデータを表わす、画像の焦点調整を支援する装置。
2. 前記装置は、動画用カメラの中へ組み込まれている請求項１に記載の装置。
3. 前記少なくとも１つの波形は、変化可能な色を示し、その色の変化は合焦レベルデータの指標である請求項１に記載の装置。
4. 前記少なくとも１つの波形は、変化可能な強度を示し、その強度の変化は合焦レベルデータの指標である請求項１に記載の装置。
5. 前記少なくとも１つの波形は、変化可能な密度を示し、その密度の変化は合焦レベルデータの指標である請求項１に記載の装置。
6. 前記少なくとも１つの波形は、変化可能な振幅を示し、その振幅の変化は合焦レベルデータの指標である請求項１に記載の装置。
7. 合焦レベルデータを決定するために、縁部検出アルゴリズムが使用される請求項１に記載の装置。
8. 前記合焦レベルデータは、前記ディジタル画素配列の少なくとも一部分と、その配列の同じ一部分のぼやけた描写とを比較することによって決定される請求項１に記載の装置。
9. 二次元状光学式センサ列を使用して画像を検出するステップ、
   検出された画像信号を、検出された画像を二次元状画素値列として表示する画像データ構造に変換するステップであって、前記画素値は、前記光学式センサによって検出された光量の代表値であり、
   選択された画素値と、選択された画素値の近傍からの複数の画素値とを組み合わせることによって、ぼやけた画像を作成するステップ、
   合焦度を決定するために、選択された画素値を対応しているぼやけた画像の画素値に比較するステップ、および
   合焦度の視覚的表示をもたらすステップ
   を備える、合焦度の表示を提供する方法。
10. 合焦度の前記視覚的表示は、検出された前記画像の表示の上に重ね合わされる請求項９に記載の方法。
11. 合焦度の前記視覚的表示は、検出された前記画像の表示に隣接している請求項９に記載の方法。
12. 合焦度の前記視覚的表示をもたらすステップは、その合焦度に対応している波形を表示するステップを備えている請求項９に記載の方法。
13. 前記波形の上における箇所は、垂直に一線配置された複数の画素についての平均合焦度に対応している請求項１２に記載の方法。
14. 前記波形の上における箇所は、水平に一線配置された複数の画素についての平均合焦度に対応している請求項１２に記載の方法。
15. 前記波形の上における箇所は、ブロックの中の複数の画素についての平均合焦度に対応している請求項１２に記載の方法。
16. 前記波形の上における箇所は、複数の隣接していない画素についての平均合焦度に対応している請求項１２に記載の方法。
17. 複数の領域の合焦度を決定するためにプログラム化アルゴリズムを使用するステップ、および
    各領域の合焦度の視覚的表示をもたらすステップ、
    を備えている、画像をリアルタイムに合焦させることができるフィードバックを提供する方法。
18. 前記視覚的表示は、少なくとも１つの波形を備えている請求項１７に記載の方法。
19. 前記少なくとも１つの波形は、変化可能な強度を示している請求項１８に記載の方法。
20. 前記少なくとも１つの波形は、画像の上に重ね合わされる請求項１８に記載の方法。
21. ある領域の合焦度が、その領域の起伏を変化させることによって表示される請求項１７に記載の方法。
22. ある領域の合焦度が、幾何学的図形によって表示される請求項１７に記載の方法。
23. 各領域は、線である請求項１７に記載の方法。
24. 前記領域は、規則的な幾何学的パターンによって表される請求項１７に記載の方法。
25. 各領域の合焦度は、各領域の色を変化させることによって表示される請求項２４に記載の方法。
26. 各領域の合焦度は、各領域の輝度を変化させることによって表示される請求項２４に記載の方法。
27. 前記領域は、縁部検出によって表される請求項１７に記載の方法。
28. 各領域の合焦度は、各縁部の輝度を変化させることによって表示される請求項２７に記載の方法。
29. 各領域の合焦度は、各縁部の色を変化させることによって表示される請求項２７に記載の方法。