JP2013205595A

JP2013205595A - 撮像装置、並びにそのピント調節方法及びピント調節プログラム

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Publication number: JP2013205595A
Application number: JP2012074074A
Authority: JP
Inventors: Makoto Yamada; 誠山田; Hiroshi Komatsuzaki; 博小松崎
Original assignee: Fujifilm Corp
Current assignee: Fujifilm Corp
Priority date: 2012-03-28
Filing date: 2012-03-28
Publication date: 2013-10-07

Abstract

【課題】撮影モードの設定に依らずに、あるいは撮影モードの設定自体がない場合でも、ピント調節を短時間に行う。
【解決手段】ピント調節のために移動自在に設けられたＡＦ用レンズ３１ａを有する撮像レンズ３１と、イメージセンサ３２と、現在の位置情報を取得するＧＰＳ４６と、最も出現頻度が高い最頻被写体距離が撮影場所に対応付けて定められる被写体距離テーブル５５（または統計データ５４）を記憶するストレージ４３と、現在の位置を被写体距離テーブル５５と照合し、現在の位置に対応する最頻被写体距離を取得することにより、撮影をしようとしている被写体の距離を推定する被写体距離推定部５６と、最頻被写体距離に対応する位置にＡＦ用レンズ３１ａを移動させて初期位置とし、この初期位置からＡＦ用レンズ３１ａを移動させて、合焦位置の探索をするＡＦ制御部３３と、を備える。
【選択図】図３

Description

本発明は自動的にピント調節を行うオートフォーカス機能を有する撮像装置、並びにそのピント調節方法及びピント調節プログラムに関する。

デジタルカメラやビデオカメラ等の撮像装置には、自動的にピント調節を行うオートフォーカス機能がほぼ標準的に搭載されている。また、近年では、携帯電話機やスマートフォン、ＰＤＡ、ノート型パソコン、携帯型ゲーム機等（以下、携帯電話機等という）にもデジタルカメラが搭載されたものが多く普及しているが、こうした携帯電話機等に搭載されるデジタルカメラにおいても、オートフォーカス機能が搭載される場合が多い。

オートフォーカスの方式には、被写体に赤外光等を照射して測距し、ピント調節を行うアクティブ方式や、レンズや撮像素子を通して得た画像のコントラスト比等を利用してピントを調節するパッシブ方式が知られているが、コンパクトなデジタルカメラや携帯電話機等に搭載されるデジタルカメラでは、概ねパッシブ方式のオートフォーカスが採用されている。

パッシブ方式のオートフォーカスには、さらに、画像のコントラストが最も高くなる位置にピントを調節するコントラスト方式と、入射光を２つに分割して得られる２つの像の位相差が所定値になるようにピント調節をする位相差方式の２つが知られているが、いずれの場合もオートフォーカス用の光学レンズ（以下、ＡＦ用レンズ）を前後に駆動しながら画像を取得し、これらの画像のコントラスト比や位相差を検出及び評価しつつ、最適なピントになるＡＦ用レンズの位置（以下、合焦位置）を探索する。このため、ＡＦ用レンズの初期位置が合焦位置から離れている場合には、ＡＦ用レンズが合焦位置に辿り着くまでに時間がかかってしまうことがある。

こうしたことから、パッシブ方式のオートフォーカスを採用するデジタルカメラにおいて、ピント調節に要する時間を短縮する技術が知られている（特許文献１，２）。例えば、特許文献１には、過去に撮影した画像について合焦位置のヒストグラムを予め作成しておき、このヒストグラムに基づいて、合焦位置になる可能性が高い範囲内において合焦位置の探索をし、ピント調節に要する時間を短縮する技術が開示されている。また、特許文献１，２に開示されているように、撮影モードを設定する場合には、設定した撮影モードに応じて合焦位置の探索範囲を変えることにより、ピント調節に要する時間を短縮する技術も知られている。

特開２００３−２７０５２１号公報特開２００７−２４９２３８号公報

特許文献１のように、過去の撮影における合焦位置の統計から、新たな撮影の合焦位置になりそうな範囲を推定する場合、過去の撮影と次の撮影で同じような撮影をする場合にはピント調節に要する時間が短縮されることもあるが、過去の撮影傾向と全く異なる撮影をする場合にはかえってピント調節に時間を要することがある。例えば、風景を多く撮影した後に、動植物等の接写をする場合、遠景に対応する範囲で合焦位置の探索が行われることになるので、ＡＦ用レンズが合焦位置に辿り着くまでにはかえって時間がかかる。このような不具合は、過去の撮影と新たな撮影において、同じような撮影をし続けることを前提としているから生じるものであり、同じ被写体を連続して撮影するような場合を除けば、通常は、過去の全撮影における合焦位置の統計に基づいて新たな撮影の合焦位置を合理的に推定することは難しい。

また、撮影モードを設定する場合、選択した撮影モードが被写体距離の範囲が概ね判別できるような場合には、撮影モード毎に合焦位置の探索範囲を設定したり、過去の撮影時の合焦位置から同じ撮影モードによる新たな撮影の合焦位置を予測したりすれば、ピント調節に要する時間が短縮されることがあると考えられる。例えば、人物撮影モードが設定された時には、被写体である人物は概ね１〜２ｍ程度の距離にいるケースが多いことから、この範囲にピントが合う範囲内で合焦位置を探索すれば良いことは当然である。

しかし、オートモード等、被写体距離が絞り込めないような撮影モードもある。また、携帯電話機等のデジタルカメラでは撮影モードの設定自体がないことも多い。これらの場合、前述のようにピント調節に長時間を要してしまう問題は依然として残されており、撮影モードの設定によらずにピント調節を短時間に行うことができるようにすることが望まれている。

本発明は、撮影モードの設定に依らずに、あるいは撮影モードの設定自体がない場合でも、ピント調節を短時間に行うことを目的とする。

本発明の撮像装置は、ピント調節のために移動自在に設けられたピント調節用の光学レンズを有する撮像レンズと、前記撮像レンズによって結像される像を撮像するイメージセンサと、現在の位置情報を取得する位置情報取得手段と、最も出現頻度が高い最頻被写体距離が撮影場所に対応付けて定められる被写体距離データを記憶する記憶手段と、撮影をするときに前記位置情報を取得して現在の位置を前記被写体距離データと照合し、現在の位置に対応する前記最頻被写体距離を取得することにより、撮影をしようとしている被写体の距離を推定する被写体距離推定手段と、前記被写体距離推定手段から得た前記最頻被写体距離に対応する位置に前記ピント調節用の光学レンズを移動させて初期位置とし、当該初期位置から前記ピント調節用の光学レンズを移動させつつ得られる画像に基づいてピントが合っているか否かを評価して、合焦位置の探索をするピント調節手段と、を備えることを特徴とする。

前記被写体距離データは、過去に撮影した複数の画像に付帯された位置情報と被写体距離の各情報の統計に基づいて生成されたものを少なくとも含んでいることが好ましい。

前記被写体距離データは、前記撮影場所毎の被写体距離の出現頻度を示すヒストグラム、または、前記ヒストグラムに基づいて算出した前記最頻被写体距離と各々の前記撮影場所とを対応付けたテーブルであることが好ましい。

前記被写体距離データは、前記撮影場所に加え、さらに撮影時間帯毎に前記最頻被写体距離が定められ、前記被写体距離推定手段は、前記位置情報と現在時刻を前記被写体距離データの前記撮影場所及び前記撮影時間帯と照合して、対応する前記最頻被写体距離を取得することが好ましい。

過去に撮影した複数の画像に付帯された位置情報を取得し、前記複数の画像の撮影位置が分布する所定範囲を撮影場所として抽出する撮影場所抽出手段と、抽出した前記撮影場所に属する前記画像に付帯された各々の被写体距離に基づいて、前記撮影場所毎の被写体距離の出現頻度を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラムから前記撮影場所毎に前記最頻被写体距離を算出する最頻被写体距離算出手段と、を備えることが好ましい。

前記被写体距離データには、現在の位置に対応する前記撮影場所が登録されていない場合に使用する前記最頻被写体距離が含まれていることが好ましい。

現在の位置に対応する前記撮影場所が登録されていない場合に使用する前記最頻被写体距離は、過去に撮影した画像のうち前記撮影場所に分類されない画像に付帯された位置情報と被写体距離の各情報の統計に基づいて生成されたものであることが好ましい。

前記被写体距離データには、前記撮影場所及び前記最頻被写体距離とともに、前記撮影場所に対応する施設が登録されており、前記被写体距離推定手段は、現在の位置に対応する前記撮影場所が前記被写体距離データに登録されていない場合に、現在の位置に対応する施設と同類の施設についての前記最頻被写体距離を取得することが好ましい。

前記被写体距離データには、観光スポットにおける前記最頻被写体距離が予め登録されていることが好ましい。

前記被写体距離データは、撮影をして画像が増加したときに更新されることが好ましい。

前記被写体距離データの更新は、撮影をする度に行われることが好ましい。

本発明のピント調節方法は、位置情報取得手段から現在の位置の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、最も出現頻度が高い最頻被写体距離が撮影場所に対応付けて定められる被写体距離データに基づいて、前記現在の位置に対応する前記最頻被写体距離を取得することにより、撮影をしようとしている被写体の距離を推定する被写体距離推定ステップと、前記被写体距離推定ステップで取得された前記最頻被写体距離に対応する位置にピント調節用の光学レンズを移動させて初期位置とし、当該初期位置から前記ピント調節用の光学レンズを移動させつつ得られる画像に基づいてピントが合っているか否かを評価して、合焦位置の探索をするピント調節ステップと、を備えることを特徴とする。

本発明のピント調節プログラムは、位置情報取得手段から現在の位置の位置情報を取得し、最も出現頻度が高い最頻被写体距離が撮影場所に対応付けて定められる被写体距離データに基づいて、前記現在の位置に対応する前記最頻被写体距離を取得することにより、撮影をしようとしている被写体の距離を推定し、ピント調節手段によって、取得した前記最頻被写体距離に対応する初期位置にピント調節用の光学レンズを移動させ、さらに、当該初期位置から前記ピント調節用の光学レンズを移動させつつ得られる画像に基づいてピントが合っているか否かを評価させることにより、合焦位置の探索をさせることを特徴とする。

本発明によれば、撮影モードの設定に依らずに、あるいは撮影モードの設定自体がない場合でも、ピント調節を短時間に行うことができる。

スマートフォンの前面側の構成を示す斜視図である。スマートフォンの背面側の構成を示す斜視図である。スマートフォンの電気的構成を示すブロック図である。統計データ及び被写体距離テーブルの生成手順を示すフローチャートである。画像と位置情報の関係を示すグラフである。統計データの概要を示す説明図である。撮影場所及び撮影時間帯が異なる場合の統計データの概要を示す説明図である。被写体距離テーブルの概要を示す説明図である。撮影及びピント調節の手順を示すフローチャートである。合焦位置の探索とＡＦ用レンズの動きの関係を示す説明図である。変形例の撮影及びピント調節の手順を示すフローチャートである。マップデータを使用して、抽出した撮影場所の施設を特定する例を示す説明図である。マップデータを使用する場合の被写体距離テーブルを示す説明図である。撮影場所の施設を特定した変形例のピント調節の手順を示すフローチャートである。統計データ及び被写体距離テーブルの更新手順を示すフローチャートである。ネットワーク上に画像等を保存する例を示す説明図である。

図１に示すように、スマートフォン１０は、平板状の筐体１１の前面に、タッチパネル１２、スピーカ１３、マイクロフォン１４等を備える。また、図１及び図２に示すように、筐体１１の側面には、例えば操作部１６（図３も参照）や外部接続端子（図３参照）等が設けられている。

タッチパネル１２は、操作メニューや画像、アプリケーションウィンドウ等を表示する表示画面と、ユーザの接触を検知して操作の入力指示を受ける操作部を兼ねた表示入力部である。タッチパネル１２が受ける操作の入力指示は、タッチパネル１２に表示されたボタン等のソフトウェアキーに対応するものであり、スマートフォン１０あるいはスマートフォン１０が実行するアプリケーションは、タッチパネル１２からの入力操作に基づいて動作する。タッチパネル１２は、例えば最後の入力から所定時間経過後等、使用されないときにはスリープ状態にされ、操作部１６の操作によりスリープ状態から復帰して、操作画面等を表示し、操作入力の受け付けるようになる。

後述するメインカメラ２１やサブカメラ２２の起動や設定、撮影実行等の操作は、タッチパネル１２に表示されるレリーズボタン等によって行われる。また、メインカメラ２１やサブカメラ２２が出力するスルー画像もタッチパネル１２に表示される。

スピーカ１３は、タッチパネル１２の上方に設けられ、通話時の音声や、スマートフォン１０が実行するアプリケーションが再生する音楽や音声等を出力する。マクロフォン１４は、タッチパネル１２の下方に設けられ、通話時の音声入力や、スマートフォン１０への操作指示の入力に使用される。

筐体１１の側面に設けられる操作部１６は、タッチパネル１２に依らない操作が必要な動作を制御するためのものであり、いわゆるハードウェアキーである。操作部１６としては、例えば、電源ボタン１６ａやボリュームコントローラ１６ｂ、スリープ状態にされたタッチパネル１２を復帰させたり、その他入力操作を行ったりするためのコントロールボタン（図示しない）等が設けられている。また、外部接続端子４９（図３参照）は、イヤホンや電源ケーブル、通信ケーブル等との各種接続端子である。

また、スマートフォン１０は、メインカメラ２１とサブカメラ２２の２台のデジタルカメラを搭載している。メインカメラ２１は筐体１１の背面側に設けられており（図２参照）、人物や風景等、主としてスマートフォン１０の使用者を含まない画像を撮影するためのカメラである。すなわち、メインカメラ２１は通常の単製品のデジタルカメラとほぼ同様の目的で使用されるデジタルカメラである。このため、後述するようにメインカメラ２１はオートフォーカスによるピント調節が可能なように構成されている。

一方、サブカメラ２２は筐体１１の前面側に設けられており（図１参照）、スマートフォン１０の使用者を含む画像を撮影するためのカメラである。サブカメラ２２の主要な撮影対象はスマートフォン１０を把持する使用者（あるいはその近傍の物等）にほぼ限られているので、サブカメラ２２は、ピントがスマートフォン１０の使用者近傍に固定された固定焦点カメラであり、メインカメラ２１のようなオートフォーカス機能は搭載されていない。なお、メインカメラ２１やサブカメラ２２は、音声とともに動画（画像）をリアルタイムに送受信するビデオ通話にも使用される。

図３に示すように、メインカメラ２１は、撮像レンズ３１、イメージセンサ３２、ＡＦ制御部３３等を備える。

撮像レンズ３１は、例えば３〜５枚程度の光学レンズを有し、その内の少なくとも１つはＡＦ用レンズ３１ａであり、ピント調節のために光軸Ｌ_１に沿って移動自在に設けられている。ＡＦ用レンズ３１ａの位置は、ＡＦ制御部３３によって制御される。

イメージセンサ３２は撮像レンズ３１の背後に配置され、撮像面に結像された被写体の像を撮像して画像データを出力する。イメージセンサ３２は、例えばＣＭＯＳ型撮像装置であるが、ＣＣＤ型撮像装置を用いても良い。イメージセンサ３２が出力する画像データは、画像処理部３８によってホワイトバランス補正処理等の各種画像処理を施され、タッチパネル１２にスルー画像として表示される。また、レリーズボタン（ソフトウェアキー）を押して撮影を実行することにより出力された画像データは、画像処理部で各種画像処理が施された後、例えばストレージ４３に保存される。なお、保存される画像５３は、いわゆるＥＸＩＦ形式（Exchangeable image file format）であり、被写体距離や撮影日時、ＧＰＳ（Global Positioning System）４６から得られる撮影場所の位置情報等の各種情報が付帯される。

ＡＦ制御部３３は、ＡＦ用レンズ３１ａによって自動的なピント調節（オートフォーカス制御）を行うためのピント調節手段であり、ＡＦ用レンズ３１ａの位置を制御する制御機構やピントが合っているか否かを評価する評価回路等（図示しない）を備える。例えば、ＡＦ制御部３３は、ＡＦ用レンズ３１ａを移動させつつ、イメージセンサ３２が出力する画像データを取得してＡＦ評価値を算出し、ＡＦ評価値が最適値になるようにＡＦ用レンズ３１ａを移動させることにより、合焦位置を探索する。ＡＦ評価値は例えば所定領域内のコントラストであり、この場合、コントラストが最大になる位置が合焦位置である。したがって、ＡＦ制御部３３は、イメージセンサ３２から得られる画像データについてＡＦ評価値を逐次算出し、ＡＦ評価値が大きくなる向きにＡＦ用レンズ３１ａを移動させ、最終的にＡＦ評価値が最大になる位置にＡＦ用レンズ３１ａを配置する。

また、ＡＦ制御部３３は、上述の自動的なピント調節を行うときに、被写体距離推定部５６から入力される被写体距離の推定範囲（最頻被写体距離）に基づいて、ＡＦ用レンズ３１ａの初期位置を決定し、この初期位置にＡＦ用レンズ３１ａを移動させた後に、合焦位置の探索を開始する。このため、可動範囲Ｅの端から端にＡＦ用レンズ３１ａを移動させ、可動範囲Ｅの全域で合焦位置の探索を行うのではなく、可動範囲Ｅのうち一部範囲で合焦位置の探索が行われる。

ＡＦ制御部３３は、ＣＰＵ４１から入力されるＡＦ開始指示に応じて、上述の自動的なピント調節を行う。ＡＦ制御部３３にＡＦ開始指示が入力されるタイミングは、例えば、タッチパネル１２に表示されるレリーズボタンがタッチされ、撮影実行が指示された場合である。また、タッチパネル１２に表示されるスルー画像の任意箇所を使用者がタッチして、タッチした箇所の被写体にピント調節を行う指示を入力した場合、場面が大きく変化した場合等でもＡＦ制御部３３にＡＦ開始指示が入力される。

なお、ＡＦ評価値を算出する所定領域は、画像の全画面でも良いし、自動的に指定される（あるいはスマートフォン１０の使用者によって指定された位置を中心とする）一定の範囲内でも良い。また、本実施形態では、ＡＦ制御部３３はコントラスト方式でピント調節を行うが、撮像レンズ３１あるいはイメージセンサ３２が位相差を検出可能な構成であるときには、位相差方式でピント調節を行なっても良い。さらに、ＡＦ制御部３３は、イメージセンサ３２から直接得られる画像データのかわりに、各種画像処理を施されたスルー画像をＡＦ評価値の算出に用いても良い。

サブカメラ２２は、撮像レンズ３６とイメージセンサ３７を備える。撮像レンズ３６は、例えば３〜５枚程度の光学レンズを有するが、固定焦点レンズであり、ピント調節のために光軸Ｌ_２に沿って移動可能なレンズは設けられていない。イメージセンサ３７は、メインカメラ２１のイメージセンサ３２と同様に、例えばＣＭＯＳ型撮像装置である。

スマートフォン１０は、上述のメインカメラ２１及びサブカメラ２２の他に、ＣＰＵ４１、ストレージ４３、時計４５、ＧＰＳ４６、無線通信部４７、通話部４８、外部接続端子４９、バッテリ５１、被写体距離推定部５６等を備える。これらのカメラ２１，２２やＣＰＵ４１等の各部は、データバスやシステムバス等５２によって接続されている。

ＣＰＵ４１は、スマートフォン１０の動作を統括的に制御する制御装置であり、オペレーティングシステムやその他のアプリケーションにしたがって、スマートフォン１０の各部を動作させる。

ストレージ４３は、ＲＯＭやＲＡＭ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の各種メモリや記憶装置、あるいはこれらの集合体であり、オペレーティングシステムやその他アプリケーション、及びこれらで用いられる各種データ等が記憶される記憶手段である。また、ストレージ４３には、メインカメラ２１やサブカメラ２２で撮影された複数の画像５３や、統計データ５４、被写体距離テーブル５５等が記憶される。

時計４５は、無線通信部４７や通話部４８によるデータ通信によって所定のタイミングでインターネット上のサーバに同期してほぼ常に正確な現在時刻を計測する。また、時計４５は、スマートフォン１０の各部からの要求に応じて、現在時刻を出力する。例えば、被写体距離推定部５６は、メインカメラ２１による撮影時に時計４５から現在時刻を取得する。時計４５は、標準電波を受信して時刻合わせをしても良く、スマートフォン１０の使用者が初期設定をした時からの経過時間を現在時刻として計時しても良い。

ＧＰＳ４６は、複数のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信して測位演算処理をすることにより、スマートフォン１０の位置情報を検出する位置情報検出手段である。位置情報は、緯度、経度、及び高度である。また、ＧＰＳ４６は、電話回線ネットワークや無線ＬＡＮスポットから得られる情報（基地局の位置等）を利用して、スマートフォン１０の位置情報を検出しても良い。ＧＰＳ４６は、スマートフォン１０の各部から要求に応じてスマートフォン１０の位置情報を検出し、要求した各部に検出した位置情報を出力する。例えば、被写体距離推定部５６は、メインカメラ２１による撮影時にＧＰＳ４６から位置情報を取得する。

無線通信部４７は、移動通信ネットワークや無線ＬＡＮネットワークに接続し、通話音声やデータの通信を無線で行う。図３では、無線通信部４７にアンテナ４７ａを１つだけ示すが、無線通信部４７には複数のアンテナが各々設けられており、移動通信ネットワークを介して通話をしつつ、無線ＬＡＮネットワークに接続してデータ通信を行うことも可能である。

通話部４８は、マイクロフォン１３やスピーカ１４から音声を入出力する。例えば、通話部４８は、マイクロフォン１３から入力される音声を、移動通信ネットワーク等を介して送信可能な音声データに変換して無線通信部４７を介して送信する。また、通信部４８は、無線通信部４７により移動通信ネットワーク等を介して受信した音声データを復号してスピーカ１４から出力する。

外部接続端子４９は、前述のようにイヤホンや電源ケーブル、通信ケーブル等との各種接続端子である。ここでは、外部接続端子４９を１つ例示しているが、例えば、イヤホンジャックと電源ケーブルコネクタは各々設けられている。イヤホンジャックにイヤホンを接続すれば、スピーカ１４から出力される音声等はイヤホンに出力される。また、スマートフォン１０に電源ケーブルを接続すると、スマートフォン１０の各部に電力を供給するバッテリ５１が充電される。なお、電源ケーブルコネクタと通信ケーブルコネクタのように共通化可能なものは１つで良い。

被写体距離推定部５６は、撮影をしようとしている被写体の距離を推定する手段であるとともに、撮影をしようとしている被写体の距離を推定するためのデータを生成する手段（撮影場所抽出手段，ヒストグラム生成手段，及び最頻被写体距離算出手段）でもある。具体的には、被写体距離推定部５６は、過去に撮影された複数の画像５３に付帯された被写体距離、撮影日時、位置情報を収集して統計データ５４を生成し、生成した統計データ５４に基づいてさらに被写体距離テーブル５５を生成する。統計データ５４は、撮影場所及び撮影時間帯と、各画像５３を撮影した時の被写体距離の出現頻度とを対応付けるデータベースである。また、被写体距離テーブル５５は、統計データ５４から、各撮影場所の撮影時間帯毎において、最も出現頻度が高い被写体距離の範囲をリスト化したデータである。このため、撮影場所と撮影時間帯を指定して被写体距離テーブル５５を参照すれば、指定した撮影場所及び撮影時間帯について、最も出現頻度が高い被写体距離の範囲（以下、最頻被写体距離という）が得られる。

また、被写体距離推定部５６は、メインカメラ２１による撮影を行うときに、時計４５から現在時刻を、ＧＰＳ４６から位置情報をそれぞれ取得し、撮影を行おうとしている現在の場所及び現在時刻の属する時間帯を指定して被写体距離テーブル５５を参照し、現在の場所及び時間帯の最頻被写体距離を得ることにより、現在行おうとしている撮影の被写体距離の範囲を推定する。被写体距離推定部５６は、被写体距離の推定範囲である最頻被写体距離のデータを、ＡＦ制御部３３に入力する。ＡＦ制御部３３では、前述のように最頻被写体距離に基づいてＡＦ用レンズ３１ａの初期位置を決定され、この初期位置から合焦位置の探索を開始する。

なお、現在時刻及び位置情報の取得、現在の場所及び時間帯の最頻被写体距離を推定、及びＡＦ制御部３３への最頻被写体距離の入力は、ＣＰＵ４１からＡＦ制御部３３にＡＦ開始指示が入力されたときに行われる。

図４に示すように、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５は、付帯データ読出ステップＳ１１，撮影場所抽出ステップＳ１２，時間帯分類ステップＳ１３，ヒストグラム生成ステップＳ１４，最頻被写体距離算出ステップＳ１５，被写体距離テーブル生成ステップＳ１６によって生成される。各ステップＳ１１〜Ｓ１６の詳細は以下のとおりである。

まず、前提として、メインカメラ２１で過去に撮影した各画像５３には、少なくとも撮影日時、撮影場所の位置情報、被写体距離の３つの情報が付帯されている。このため、図５に示すように、各画像５３から付帯データを読み出して、位置情報のうち緯度及び経度に対して撮影画像の有無をマッピングすると、複数の画像５３が撮影された場所をグループ分けすることができる。図５では、ある緯度及び経度に対して、過去に撮影した画像５３がある箇所を○で示している。例えば、過去に撮影された画像５３の撮影場所は概ね撮影場所Ａ〜Ｄのいずれかであり、これらの何れにも属さない飛び地の撮影場所Ｒ１〜Ｒ３があるとする。

被写体距離推定部５６は、まず、ストレージ４３から各画像５３から付帯データを読み出す（付帯データ読出ステップＳ１１）。そして、読み出した付帯データから得られる位置情報に基づいて、撮影回数が一定の範囲内に所定数以上集まっている範囲を、撮影頻度が高い“撮影場所”として抽出し、複数の画像５３を抽出した各撮影場所に対応付けて分類する（撮影場所抽出ステップＳ１２）。撮影回数が一定の範囲内に所定数以上集まっている範囲とは、例えば、過去に１０回以上撮影されたことがある半径２０ｍ以内の範囲である。図５の場合には、撮影場所抽出ステップにより、撮影場所Ａ〜Ｄが抽出され、各画像５３は概ね撮影場所Ａ〜Ｄのいずれかに分類される。なお、所定範囲内に集まっていない、所定範囲内に集まっていても撮影回数が少ない等の理由で、抽出した撮影場所Ａ〜Ｄの何れにも属さない撮影場所Ｒ１〜Ｒ３で撮影された画像５３は、まとめて“その他”の撮影場所で撮影された画像５３として分類される。ここで抽出される撮影場所は、スマートフォン１０のユーザがよく訪れ、かつ、撮影機会が多い場所に対応する。例えば、抽出された撮影場所Ａ〜Ｄは、自宅、オフィス、レストラン、公園等に対応する。

なお、抽出する撮影場所は、緯度及び経度の範囲を示すデータであるが、図６及び図７では説明の便宜上、撮影場所Ａ〜Ｄ及びその他という名称を用いている。

上述のように撮影場所を抽出すると、被写体距離推定部５６は、撮影日時に基づいて、各撮影場所に属する画像５３を所定の撮影時間帯Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，・・・にさらに分類する（時間帯分類ステップＳ１３）。そして、図６及び図７に示すように、撮影場所及び撮影時間帯毎に、各撮影場所の各撮影時間帯に属する画像５３について、被写体距離の出現頻度を示すヒストグラム５７を生成する（ヒストグラム生成ステップＳ１４）。

撮影時間帯Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，・・・は、例えば、Ｔ１：午前６時〜午前１０時、Ｔ２：午前１０時〜午後２時、Ｔ３：午後２時〜午後６時、・・・等である。“他”の時間帯は、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，・・・で分類しなかったその他の時間帯である。撮影時間帯Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，・・・に分類する時間の区分は任意であり、撮影機会が多い一般的な生活実態に応じて定めれば良い。例えば、昼食等の料理を撮影するユーザも多いので、食事時の時間帯を分断しないような時間帯の区分にすることが好ましい。

また、被写体距離の出現頻度は、例えば、Ｃ１（至近から０．６ｍ未満）、Ｃ２（０．６ｍ以上１．０ｍ未満）、Ｃ３（１．０ｍ以上１．８ｍ未満）、Ｃ４（１．８ｍ以上３．０ｍ未満）、Ｃ５（３．０ｍ以上無限遠まで）の５種類分類する。被写体距離Ｃ１〜Ｃ５はそれぞれ撮影頻度が高い被写体距離の分類である。被写体距離Ｃ１〜Ｃ５は、例えば接写時、卓上の文書等の撮影時、一般的な撮影における人物等の撮影時、遠方の人物等の撮影時、風景等の遠景の撮影時の被写体距離にそれぞれ対応する。

このように、各撮影場所及び各撮影時間帯について生成したヒストグラム５７の集合体が統計データ５４である。各撮影場所及び各撮影時間帯について生成したヒストグラム５７は、同様の傾向になることもあるが、基本的には撮影場所または撮影時間帯の何れかが異なれば、それぞれ異なる傾向のヒストグラムになる。例えば、図６に示すように、撮影場所Ａの撮影時間帯Ｔ１について生成したヒストグラム５７と、図７に示すように、撮影場所Ｃの撮影時間帯Ｔ３について生成したヒストグラムは、各々異なる。

上述のように統計データ５４を生成すると、被写体距離推定部５６は、各撮影場所及び各撮影時間帯のヒストグラム５７に基づいて最頻被写体距離を求める（最頻被写体距離算出ステップＳ１５）。そして、撮影場所，撮影時間帯，及び最頻被写体距離を対応付けてリスト化することにより、図８に示すように、被写体距離テーブル５５を生成する（被写体距離テーブル生成ステップＳ１６）。例えば、撮影場所Ａの撮影時間帯Ｔ１では、被写体距離Ｃ４の範囲が最も出現頻度が高いので（図６参照）、被写体距離テーブル５５には、撮影場所“Ａ”、撮影時間帯“Ｔ１”、最頻被写体距離“Ｃ４（１．８〜３．０ｍ）”が関連付けて登録される。

なお、被写体距離テーブル５５は、撮影場所及び撮影時間帯が指定された時に最頻被写体距離を迅速に求めるために予め作成されるものである。被写体距離テーブル５５は、撮影場所及び撮影時間帯に対応する最頻被写体距離が予めリストされているので、統計データ５４にアクセスし、さらに指定する撮影場所及び撮影時間に対応するヒストグラム５７を読み出し、各被写体距離Ｃ１〜Ｃ５の出現頻度を比較してその都度最頻被写体距離を決定するよりも、通常は迅速に最頻被写体距離を得ることができる。当然ながら、迅速に最頻被写体距離を得られるならば、統計データ５４に直接アクセスして最頻被写体距離を算出するようにしても良い。また、保持するデータ量を低減させる場合も、被写体距離テーブル５５を省略して、統計データ５４に直接アクセスするようにしても良い。

以下、タッチパネル１２に表示されるメニューからメインカメラ２１を起動して被写体の撮影を行う場合の作用を説明する。

図９に示すように、まず、タッチパネル１２に表示したレリーズボタンがタッチされることにより、撮影実行の指示が入力され、ＣＰＵ４１からＡＦ制御部３３にＡＦ開始指示が入力されたとする（ステップＳ３１）。

ＡＦ制御部３３にＡＦ開始指示が入力されると、被写体距離推定部５６は、時計４５から現在時刻を取得するとともに（ステップＳ３２）、ＧＰＳ４６から位置情報を取得する（ステップＳ３３）。そして、被写体距離推定部５６は、取得した位置情報と現在時刻を、被写体距離テーブル５５の撮影場所及び撮影時間帯と照合し（ステップＳ３４）、現在位置及び現在時刻に合致する撮影場所及び撮影時間帯が登録されているか否かを判別する（ステップＳ３５）。具体的には、ＧＰＳ４６から取得する位置情報に含まれる緯度及び経度を、被写体距離テーブル５５の撮影場所（緯度及び経度の範囲）に含まれるか否かを、登録された撮影場所について順に照合し、登録された撮影場所に現在位置が属するか否かを判別する。現在位置が登録された撮影場所に属する場合には、さらに、該当する撮影場所に関連付けて登録された撮影時間帯と現在時刻を比較して、現在時刻に対応するデータが被写体距離テーブル５５に登録されているか否かを判別する。

現在位置及び現在時刻に対応するデータが被写体距離テーブル５５に登録されていた場合、被写体距離推定部５６は、被写体距離テーブル５５から、現在位置及び現在時刻に対応する撮影場所及び撮影時間帯に関連付けて登録された最頻被写体距離を取得し、ＡＦ制御部３３に入力する（ステップＳ３６）。

一方、上述のように現在位置及び現在時刻に該当するデータが登録されていない場合、被写体距離推定部５６は、“その他”の撮影場所の現在時刻に対応する撮影時間帯のデータから、最頻被写体距離を取得し、ＡＦ制御部３３に入力する（ステップＳ３７）。

ＡＦ制御部３３は、ＡＦ開始指示を受け、被写体距離推定部５６からの最頻被写体距離の入力されたときに、ＡＦ用レンズ３１ａを駆動して、ピント調節を開始する（ステップＳ３８）。このとき、ＡＦ制御部３３は、まず、ＡＦ用レンズ３１ａを最頻被写体距離に対応する初期位置に移動させる。その後、この初期位置からＡＦ評価値を算出しつつ、ＡＦ用レンズ３１ａを移動させることにより、合焦位置を探索する。

最頻被写体距離は前述のように被写体距離の範囲Ｃ１〜Ｃ５（図６−７参照）である。このため、例えば、最頻被写体距離Ｃ３に対応する位置とは、ＡＦ用レンズ３１ａの可動範囲Ｅのうち一部の範囲のことである。したがって、例えば、最頻被写体距離に対応する可動範囲の端の位置（最も短い被写体距離に対応する位置、または最も長い被写体距離に対応する位置）が、ＡＦ用レンズ３１ａの初期位置にされる。

図１０最上段に示すヒストグラム５７のように、ある撮影場所及びある撮影時間帯において、最頻被写体距離はＣ３（１．０〜１．８ｍ）であるとすると、その下の図１０（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、最頻被写体距離Ｃ３に対応するＡＦ用レンズ３１ａの可動範囲Ｅ’は破線で囲む範囲である。このとき、ピント調節を行うときのＡＦ用レンズ３１ａの初期位置は、例えば可動範囲Ｅ’左端であり、ＡＦ用レンズ３１ａは右端に向けてＡＦ評価値を算出しながら移動され、合焦位置が探索される。

図１０（Ａ）のように、ＡＦ評価値が最大になる合焦位置が、最頻被写体距離Ｃ３に対応する可動範囲Ｅ’に含まれている場合には、初期位置から可動範囲Ｅ’の右端に向けてＡＦ用レンズ３１ａを移動させるとＡＦ評価値は増大する。そして、ＡＦ用レンズ３１ａが合焦位置を通過した時にＡＦ評価値が減少に転じる。このため、ＡＦ制御部３３は、ＡＦ評価値の減少を検知すると、ＡＦ用レンズ３１ａを可動範囲Ｅ’の左端に向けて移動させ、ＡＦ評価値が最大になった合焦位置に配置することにより、ピント調節が完了する。

図１０（Ｂ）に示すように、最頻被写体距離Ｃ３よりも遠くに実際の被写体がある場合、初期位置から可動範囲Ｅ’の右端に向けてＡＦ用レンズ３１ａを移動させるとＡＦ評価値は増大するが、最頻被写体距離Ｃ３に対応する可動範囲Ｅ’内に合焦位置はない。しかし、ＡＦ制御部３３は、被写体距離推定部５６から入力される最頻被写体距離にしたがって、ＡＦ用レンズ３１ａの初期位置を決定するのであり、合焦位置の探索範囲を入力された最頻被写体距離に対応する可動範囲Ｅ’だけにするのではない。このため、ＡＦ制御部３３は、ＡＦ評価値が減少に転じるまで可動範囲Ｅ’の右端を超えてＡＦ用レンズ３１ａを移動させ、前述と同様に合焦位置にＡＦ用レンズ３１ａを配置する。このため、最頻被写体距離Ｃ３に対応する可動範囲Ｅ’内に合焦位置がなくてもピント調節は正常に完了する。

また、図１０（Ｃ）に示すように、最頻被写体距離Ｃ３よりも近くに実際の被写体がある場合も同様である。この場合、初期位置から可動範囲Ｅ’の右端に向けてＡＦ用レンズ３１ａが移動されると、ＡＦ評価値は減少するので、ＡＦ制御部３３は、ＡＦ用レンズ３１ａの移動方向をすぐさま反転させ、合焦位置を探索する。このとき、可動範囲Ｅ’の左端（初期位置）を超えて合焦位置の探索をすることは前述の場合と同様であり、この場合もピント調節は正常に完了する。

上述のように合焦位置の探索が完了し、ＡＦ要レンズ３１ａが合焦位置に辿り着くと、撮影が実行され、イメージセンサ３２は撮像面に結像された像を撮像し、画像データが出力される（図９，ステップＳ３９）。

以上のように、スマートフォン１０のメインカメラ２１で撮影をするときには、被写体距離推定部５６によって撮影場所及び撮影時間帯に応じた最頻被写体距離を求め、この最頻被写体距離に対応する範囲Ｅ’で優先的に合焦位置の探索が行われる。すなわち、過去の撮影から合焦する確率が高い部分で優先的に合焦位置の探索を行う。このため、例えば、全可動範囲Ｅを端から端まで順にＡＦ用レンズ３１ａを移動させてやみくもに合焦位置を探索する場合よりも、短時間でピント調節が完了する確率が高くなる。

また、被写体距離推定部５６は、撮影を行う場所及び時間帯に合致した最頻被写体距離を求めるので、撮影しようとしている被写体が、優先的に合焦位置を探索する被写体距離の範囲内にある確率は高い。したがって、単に過去に撮影した画像５３の全体から最頻被写体距離を求める場合と比較しても、短時間でピント調節が完了する確率は高い。

具体的には、数日前の昼間に近所の公園で遠方の人物を多数撮影し、その後のある晩、行きつけのレストランで新しい料理の撮影をする場合を考える。この場合、単に過去に撮影した画像５３の全体から最頻被写体距離を求めていると、数日前の昼間に近所の公園で遠方の人物を多数撮影したことによって、遠景の撮影に対応した範囲で合焦位置が優先的に探索されようになっているので、レストランでの撮影時にはピント調節に要する時間が短縮されないばかりか、かえってピント調節に長時間を要してしまうことすらある。一方、上述の実施形態のように、撮影場所及び撮影時間帯を考慮して最頻被写体距離を求めるようにしておけば、最頻被写体距離を求めるために考慮される過去の画像５３は、このレストランで同様の時間帯に撮影した画像のみである。このため、数日前に近所の公園で遠方の人物を多数撮影したとしても、これらの撮影はレストランでの撮影には影響せず、レストランでの撮影時には近景の撮影に適した範囲で合焦位置が優先的に探索されるので、短時間でピント調節を完了することができる。

なお、上述の実施形態では、レリーズボタンの操作により、撮影実行の指示が入力された場合にピント調節を行う例を説明したが、タッチパネル１２に表示されるスルー画像の任意箇所を使用者がタッチして、タッチした箇所の被写体にピント調節を行う指示を入力した場合でも同様である。

なお、上述の実施形態では、撮影を行おうとしている場所及び時間帯に合致するデータが被写体距離テーブル５５に登録されていない場合、“その他”の撮影場所に対応するデータを使用するが（図９ステップＳ３７）、その他の撮影場所に対応するデータよりも適切なデータが登録されている場合にはそのデータを使用しても良い。

例えば、図１１に示すように、被写体距離テーブル５５に現在の場所及び時間帯に合致するデータがない場合、現在の場所に対応するが、他の時間帯に対応するデータがあるか否かをチェックする（ステップＳ４１）。現在の時間帯に対応するデータが登録されていなくても、現在の場所に対応する他の時間帯のデータが登録されている場合には、それを使用して最頻被写体距離を求めるようにする（ステップＳ４２）。そして、現在の場所に対応するデータすら登録されていない場合にだけ、“その他”の撮影場所に対応するデータから最頻被写体距離を算出するようにする（ステップＳ３７）。

こうすると、被写体距離テーブル５５に、現在の場所及び時間帯に対応するデータが登録されていない場合でも、その他の撮影場所に対応するデータから最頻被写体距離を求めるより、最頻被写体距離に被写体がある確率が高くなる。

例えば、自宅内で無限遠の遠景を撮影する機会は殆どなく、近景を撮影する機会が多いと考えられる。その他の撮影場所は、抽出した撮影場所のどれにも属さいない画像の集合から得られるデータなので、その他の撮影場所に分類された画像が遠景を撮影した画像ばかりであれば、早朝に撮影したことがないばかりに、自宅内で近景を撮影しているにもかかわらず、遠景に対応する範囲で優先的に合焦位置が探索されてしまう。一方、上述のように撮影時間帯まで合致しなくても、撮影場所が合致したデータを使用すれば、過去に自宅で早朝に撮影したことがなくても、過去に自宅で昼間に撮影したことがあれば、近景に対応する範囲で合焦位置が優先的に探索される。

なお、上述の実施形態では、撮影しようとしている場所及び時間帯が、少なくとも“その他”に登録されていることを前提としたが、その他の撮影場所でも、現在の時間帯のデータが登録されていないような場合もある。この場合、例えば、ＡＦ用レンズ３１ａの全可動範囲Ｅで、端から端まで順に合焦位置を探索すれば良い。こうした例外的な場所及び時間帯での撮影時にはピント調節の時間短縮効果は得られ難いが、スマートフォン１０のメインカメラ２１を使用した複数回の撮影全体を考えれば、上述のピント調節の時間短縮効果が得られる撮影を多くすることができることに変わりはない。

なお、上述の実施形態では、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５の生成時に、ＧＰＳ４６から得た位置情報（緯度及び経度）の範囲を撮影場所として抽出するが、さらに、マップデータを参照して、撮影場所の施設を統計データ５４や被写体距離テーブル５５に登録しても良い。

例えば、図１２に示すように、マップデータ６１を参照すれば、被写体距離推定部５６が抽出した撮影場所Ａ〜Ｄの施設を特定できる場合がある。図１２では、撮影場所Ａは公園、撮影場所Ｂはレストラン、撮影場所Ｃは住宅（自宅）、撮影場所Ｄはカフェである。マップデータ６１は、例えば、ストレージ４３に予め記憶しておいたものでも良いし、ＧＰＳ４６から得た位置情報をもとに無線通信部４７を介してリアルタイムに取得しても良い。また、抽出した撮影場所Ａ〜Ｄの施設の特定は、被写体距離推定部５６がマップデータ６１を参照して行えば良い。

そして、マップデータ６１を参照して特定した撮影場所Ａ〜Ｄの施設は、撮影場所（緯度及び経度等の座標）、撮影時間帯、最頻被写体距離とともに関連付けて、例えば、図１３に示すように、被写体距離テーブル５５に登録しておく。もちろん、統計データ５４にも登録しておいて良い。

このように、撮影場所Ａ〜Ｄの施設を被写体距離テーブル５５に登録しておくと、図１４に示すように、撮影をしようとしている現在の場所及び時間帯に合致するデータ被写体距離テーブル５５に登録されていない場合に、被写体距離推定部５６は、ＧＰＳ４６から得た位置情報に基づいてマップデータを参照し（ステップＳ５１）、現在の場所の施設の特定を試みるようにすることができる（ステップＳ５２）。そして、現在の場所の施設が特性された場合には、同類の施設のデータを用いて、最頻被写体距離を求め（ステップＳ５３）、これを用いて迅速なピント調節を行うことができる。例えば、レストランで料理を撮影する趣味を持つユーザは、初めて訪れたレストランでも料理を撮影する可能性が高い。この場合、過去に行きつけのレストランでの料理の撮影経験があれば、初めて訪れたレストランであっても、行きつけのレストランでの撮影と同様に高速なピント調節が行われる。

なお、上述の実施形態では、過去に撮影した画像５３の付帯データに基づいて、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を生成する例を説明したが、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５に登録するデータはこれに限らない。例えば、観光スポット等、多くの人が訪れる場所は撮影対象がほぼ決まっていることがあり、また、初めて訪れる場所であることも多い。さらに、過去に撮影した画像５３の付帯データに基づいて作成しただけの統計データ５４及び被写体距離テーブル５５に対応するデータが登録されていない可能性が高い。このため、観光スポット等については、過去に撮影した画像５３の付帯データによらずに、撮影場所、撮影時間帯、及び最頻被写体距離のデータを予め統計データ５４や被写体距離テーブル５５に登録しておくことが好ましい。こうしておけば、初めて訪れる観光スポット等で、多くの人が撮影対象とする被写体を撮影するときには、ピント調節を迅速に行うことができる。

なお、新たな撮影時に最頻被写体距離内に被写体がある確率を高めるためには、撮影をして画像５３が増えた場合、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を、増加した分の画像５３の情報が反映されたデータにすることが当然好ましい。可能であれば、新たな画像５３を撮影する毎に、その情報が逐次統計データ５４及び被写体距離テーブル５５に反映されることが好ましい。したがって、撮影をして画像５３が増えた場合、上述の実施形態で説明したのと同様に、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を再生成し、既存の統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を置き換えても良い。

しかし、スマートフォン１０の性能等によっては、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５の生成は必ずしも迅速に行えるものではないので、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５は撮影をして画像５３が増える度に再生成するのではなく、データを追加して更新し、撮影をして増えた画像５３の情報が反映されるようにすることがより望ましい。

統計データ５４及び被写体距離テーブル５５の更新は、例えば、図１５に示すように行うことができる。まず、撮影をして増えた分の画像５３の付帯データを読み取る（ステップＳ７１）。そして、その位置情報を既存の統計データ５４あるいは被写体距離テーブル５５に登録された撮影場所と照合して、既存の撮影場所に分類可能か否かを判別する（ステップＳ７２）。

既存の撮影場所に分類可能な場合、さらに撮影時間帯で分類して（ステップＳ７３）、対応する撮影場所及び撮影時間帯のヒストグラム５７において、被写体距離の出現頻度を更新する（ステップＳ７４）。そして、更新されたヒストグラムについて、最頻被写体距離を再び算出する（ステップＳ７５）。そして、被写体距離テーブル５５において、対応する撮影場所及び撮影時間帯について再算出した最頻被写体距離を更新する（ステップＳ７６）。

一方、既存の撮影場所に分類できない撮影場所であった場合、“その他”の撮影場所に分類された画像５３とともに新たな撮影場所の抽出を試みる（ステップＳ７７）。撮影場所の抽出方法は、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５の生成時（図４，ステップＳ１２）と同様である。但し、参照する画像５３は、全画像ではなく、“その他”の撮影場所に分類された画像と、新たに撮影された画像のみである。

新たな撮影場所の抽出がされなかった場合には、新たに撮影されて増えた画像は、“その他”の撮影場所に分類する（ステップＳ７８）。そして、前述と同様、さらに撮影時間帯で分類して、ヒストグラムデータを更新し、最頻被写体距離を再算出して、被写体距離テーブル５５も更新する（ステップＳ７３〜Ｓ７６）。

新たな撮影場所が抽出された場合には、この新たな撮影場所に属する画像５３をさらに撮影時間帯で分類し（ステップＳ７９）、生成時と同様に撮影場所及び撮影時間帯毎のヒストグラム５７を生成して統計データ５４に追加する（ステップＳ８０）。そして、新たに抽出した撮影場所及び撮影時間帯のヒストグラムから最頻被写体距離を算出して（ステップＳ８１）、これらの撮影場所、撮影時間帯、及び最頻被写体距離のデータを関連付けて被写体距離テーブル５５に追加する（ステップＳ７６）。

上述のように、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を更新する場合、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を再生成する場合と比較して、処理を素早く行うことができる。このため、例えば、撮影を実行して、新たな画像５３を取得する度に、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を逐次更新することもできる。但し、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を更新するタイミングは任意であり、メインカメラ２１をシャットダウンした時に更新しても良いし、所定枚数の画像が増えた時場合に更新しても良く、設定等で定めた所定期間毎に更新をしても良い。スマートフォン１０やメインカメラ２１の動作に支障がなければ、更新頻度は高いほうが良い。

なお、上述の実施形態では、スマートフォン１０自身（ローカル）のストレージ４３に、画像５３や統計データ５４、被写体距離テーブル５５を記憶しておくが、図１６に示すように、これらの記憶場所はネットワーク上のストレージ８１でも良い。また、ネットワーク上のストレージ８１にこれらのデータを記憶する場合には、これらのデータを同ユーザの別の機器８２や他のユーザのスマートフォン等と共有化しても良い。但し、少なくとも被写体距離テーブル５５は、ローカルにも保持しておくことが好ましい。メインカメラ２１の起動の度にネットワークに接続して被写体距離テーブル５５等を取得すると、データ通信のためにメインカメラ２１（スマートフォン１０）の動作が遅くなってしまったり、通信環境が悪ければ、被写体距離テーブル５５の取得に失敗してしまったりすることがあるからである。

また、上述の実施形態では、スマートフォン１０自身が被写体距離推定部５６により統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を生成するが、スマートフォン１０自身は被写体距離テーブル５５を使用して迅速なピント調節を行うことができれば良いので、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５の生成や更新は、ネットワーク上の別の機器（例えば、スマートフォン１０に接続されるコンピュータ等）で行ない、その機器から被写体距離テーブル５５を取得して使用だけをしても良い。

なお、上述の実施形態では、メインカメラ２１で撮影をする度に、ＡＦ制御部３３は被写体距離推定部５６から最頻被写体距離を取得して、ピント調節を行うが、連続して撮影を行うときには必ずしも全ての撮影で、被写体距離推定部５６から最頻被写体距離を取得する必要はない。連続して撮影を行うときには、被写体距離推定部５６からの最頻被写体距離の取得は、少なくとも最初の１回の撮影時（あるいは最初のＡＦ開始指示の入力時）に行えば良い。例えば、連続して撮影を行う場合には被写体距離が大きく変化することは少ない。このため、最初の１回で被写体距離推定部５６から最頻被写体距離を取得して用いたピント調節を行い、２回目以降は１回目の撮影（１回目のピント調節）時の被写体距離が属する範囲（最頻被写体距離Ｃ１〜Ｃ５のいずれかに相当する範囲）でピント調節を行えば良い。連続した撮影か、離散的な撮影かの判別は、例えば、撮影間隔や撮影場所から行うことができる。

なお、上述の実施形態では、ＡＦ制御部３３は入力された最頻被写体距離に対応する可動範囲Ｅ’の一端を、ピント調節時のＡＦ用レンズ３１ａの初期位置とする例を説明したが（図１０）、最頻被写体距離に対応する範囲で優先的に合焦範囲を探索することができれば、ＡＦ用レンズ３１ａの初期位置は最頻被写体距離に対応する可動範囲Ｅ’の一端でなくても良い。例えば、最頻被写体距離に対応する可動範囲Ｅ’の中央をＡＦ用レンズ３１ａの初期位置として合焦位置の探索を行っても良い。また、最頻被写体距離に対応する可動範囲Ｅ’からわずかに外れた位置をＡＦ用レンズ３１ａの初期位置として、最頻被写体距離に対応する可動範囲Ｅ’から合焦位置の探索を行っても良い。

さらに、最頻被写体距離に対応する可動範囲Ｅ’の一端をピント調節時のＡＦ用レンズ３１ａの初期位置とする場合、最頻被写体距離に対応する可動範囲Ｅ’のどちらの端をＡＦ用レンズ３１ａの初期位置とするかは任意であるが、２番目に出現頻度が高い被写体距離の範囲に対応する方向に向けて合焦位置の探索を行うことが好ましい。

例えば、前述の図１０（Ａ）のように、最頻被写体距離Ｃ３に対応する可動範囲Ｅ’の左端をＡＦ用レンズ３１ａの初期位置とし、２番目に出現頻度が高い被写体距離の範囲に対応する右方向（Ｃ４：１．８〜３．０ｍに対応する可動範囲）に向けてＡＦ用レンズ３１ａを移動させながら合焦位置の探索を行うことが好ましい。逆に、最頻被写体距離Ｃ３に対応する可動範囲Ｅ’の右端をＡＦ用レンズ３１ａの初期位置として、左方向にＡＦ用レンズ３１ａを移動させながら合焦位置の探索を行うことは好ましくない。最頻被写体距離Ｃ３に対応する可動範囲Ｅ’に合焦位置がない場合、次に合焦位置がある可能性が高いのは２番目に出現頻度が高い被写体距離の範囲だからである。

このように、ＡＦ用レンズ３１ａの初期位置、及びＡＦ用レンズ３１ａの最初の移動方向を決定するためには、２番目に出現頻度が高い被写体距離の範囲を、被写体距離テーブル５５に登録しておく必要がある。２番目に出現頻度が高い被写体距離の範囲は、最頻被写体距離と同様に統計データ５４から算出することができる。最頻被写体距離と、２番目に出現頻度が高い被写体距離の範囲が隣接していない場合も同様である。また、前述のように、最頻被写体距離Ｃ３に対応する可動範囲Ｅ’の端をＡＦ用レンズ３１ａの初期位置にせず、可動範囲Ｅ’の中央等を初期位置にする場合も、この初期位置からＡＦ用レンズ３１ａを最初に移動方向する方向の決定については同様である。

なお、上述の実施形態では、画像５３がＥＸＩＦ形式であり、撮影日時、位置情報、被写体距離のデータが付帯されていることを前提としているが、こうしたデータが全く付帯されていない画像や、付帯データがあっても撮影日時、位置情報、被写体距離のデータのいずれかが欠けている画像がある場合がある。このような場合でも、撮影日時、位置情報、被写体距離が完備された画像５３のみから統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を生成することができれば、付帯データがない画像があっても上述の実施形態で説明した動作に支障はない。

なお、上述の実施形態では、撮影場所を抽出するための閾値を、撮影回数について１０回以上、抽出する範囲について半径２０ｍ以内としたがこれらの値はもちろん任意である。

なお、上述の実施形態では、複数の画像５３は抽出された撮影場所のいずれかに重複なく分類されているが、複数の撮影場所に重複して分類されていても良い。これは抽出した各撮影場所の一部が重複していることを意味するが、この重複場所での撮影時には、例えば、撮影回数が多い方の撮影場所についてのデータから最頻被写体距離を求めるようにしておけば良い。また、撮影回数に応じて重み付けをして最頻被写体距離を求めるようにしても良い。

なお、上述の実施形態では、撮影場所と撮影時間帯の２つをキーにして画像５３を分類し、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を生成する例を説明したが、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５は、少なくとも撮影場所について画像５３を分類して生成されていれば良く、撮影時間帯による分類は任意である。例えば、自宅内等、撮影場所によって被写体距離が限られてしまう場合が多いからである。逆に、撮影時間帯だけでの分類は、屋外で遠景を撮影した画像と屋内で近景を撮影して得た画像が同じ時間帯であれば同じ分類になってしまう。もちろん、より撮影シーンに合致した被写体距離を推定するためには、上述の実施形態のように、撮影場所で分類した上で、さらに撮影時間帯で分類して最頻被写体距離を求めることが好ましい。

なお、上述の実施形態では、画像をＥＸＩＦ形式で記憶することにより、被写体距離や撮影場所等の情報を付帯しているが、画像の保存形式は任意であり、被写体距離や撮影場所等の情報は画像とは別に記憶されていても良い。

なお、上述の実施形態では、ＧＰＳ４６で位置情報を取得するが、電話回線ネットワークの基地局との通信状況等により現在位置を取得できる場合には、必ずしもＧＰＳ４６を備える必要はない。

なお、上述の実施形態では、緯度及び経度に基づいて撮影場所を抽出しているが、さらに高度を考慮して撮影場所を抽出しても良い。

なお、上述の実施形態で説明したように、スマートフォン１０及び同様の撮像装置の各部を動作させるプログラムも本発明に含まれるものである。

なお、上述の実施形態では、スマートフォン１０がメインカメラ２１とサブカメラ２２を備える例を説明したが、サブカメラ２２はなくても良い。また、サブカメラ２２にオートフォーカス機能がない例を説明したが、サブカメラ２２にオートフォーカス機能を搭載する場合には、サブカメラ２２による撮影時にも本発明は好適である。

なお、上述の実施形態では、スマートフォン１０を例に説明したが、オートフォーカス機能があるカメラを搭載し、かつ、統計データ５４及び被写体距離テーブル５５を生成する環境があれば、スマートフォン以外の機器にも本発明は好適である。例えば、ＧＰＳと時計を内蔵した単製品のデジタルカメラや携帯電話機等にも本発明は好適である。

１０スマートフォン
１２タッチパネル
２１メインカメラ
２２サブカメラ
３１ａＡＦ用レンズ
４５時計
４６ＧＰＳ
５３画像
５４統計データ
５５被写体距離テーブル
５６被写体距離推定部
５７ヒストグラム

Claims

ピント調節のために移動自在に設けられたピント調節用の光学レンズを有する撮像レンズと、
前記撮像レンズによって結像される像を撮像するイメージセンサと、
現在の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
最も出現頻度が高い最頻被写体距離が撮影場所に対応付けて定められる被写体距離データを記憶する記憶手段と、
撮影をするときに前記位置情報を取得して現在の位置を前記被写体距離データと照合し、現在の位置に対応する前記最頻被写体距離を取得することにより、撮影をしようとしている被写体の距離を推定する被写体距離推定手段と、
前記被写体距離推定手段から得た前記最頻被写体距離に対応する位置に前記ピント調節用の光学レンズを移動させて初期位置とし、当該初期位置から前記ピント調節用の光学レンズを移動させつつ得られる画像に基づいてピントが合っているか否かを評価して、合焦位置の探索をするピント調節手段と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
前記被写体距離データは、過去に撮影した複数の画像に付帯された位置情報と被写体距離の各情報の統計に基づいて生成されたものを少なくとも含んでいることを特徴とする請求項１記載の撮像装置。
前記被写体距離データは、前記撮影場所毎の被写体距離の出現頻度を示すヒストグラム、または、前記ヒストグラムに基づいて算出した前記最頻被写体距離と各々の前記撮影場所とを対応付けたテーブルであることを特徴とする請求項１または２記載の撮像装置。
前記被写体距離データは、前記撮影場所に加え、さらに撮影時間帯毎に前記最頻被写体距離が定められ、
前記被写体距離推定手段は、前記位置情報と現在時刻を前記被写体距離データの前記撮影場所及び前記撮影時間帯と照合して、対応する前記最頻被写体距離を取得することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の撮像装置。
過去に撮影した複数の画像に付帯された位置情報を取得し、前記複数の画像の撮影位置が分布する所定範囲を撮影場所として抽出する撮影場所抽出手段と、
抽出した前記撮影場所に属する前記画像に付帯された各々の被写体距離に基づいて、前記撮影場所毎の被写体距離の出現頻度を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、
前記ヒストグラムから前記撮影場所毎に前記最頻被写体距離を算出する最頻被写体距離算出手段と、
を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の撮像装置。
前記被写体距離データには、現在の位置に対応する前記撮影場所が登録されていない場合に使用する前記最頻被写体距離が含まれていることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の撮像装置。
現在の位置に対応する前記撮影場所が登録されていない場合に使用する前記最頻被写体距離は、過去に撮影した画像のうち前記撮影場所に分類されない画像に付帯された位置情報と被写体距離の各情報の統計に基づいて生成されたものであることを特徴とする請求項６記載の撮像装置。
前記被写体距離データには、前記撮影場所及び前記最頻被写体距離とともに、前記撮影場所に対応する施設が登録されており、
前記被写体距離推定手段は、現在の位置に対応する前記撮影場所が前記被写体距離データに登録されていない場合に、現在の位置に対応する施設と同類の施設についての前記最頻被写体距離を取得することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の撮像装置。
前記被写体距離データには、観光スポットにおける前記最頻被写体距離が予め登録されていることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の撮像装置。
前記被写体距離データは、撮影をして画像が増加したときに更新されることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の撮像装置。
前記被写体距離データの更新は、撮影をする度に行われることを特徴とする請求項１０記載の撮像装置。
位置情報取得手段から現在の位置の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
最も出現頻度が高い最頻被写体距離が撮影場所に対応付けて定められる被写体距離データに基づいて、前記現在の位置に対応する前記最頻被写体距離を取得することにより、撮影をしようとしている被写体の距離を推定する被写体距離推定ステップと、
前記被写体距離推定ステップで取得された前記最頻被写体距離に対応する位置にピント調節用の光学レンズを移動させて初期位置とし、当該初期位置から前記ピント調節用の光学レンズを移動させつつ得られる画像に基づいてピントが合っているか否かを評価して、合焦位置の探索をするピント調節ステップと、
を備えることを特徴とするピント調節方法。
位置情報取得手段から現在の位置の位置情報を取得し、
最も出現頻度が高い最頻被写体距離が撮影場所に対応付けて定められる被写体距離データに基づいて、前記現在の位置に対応する前記最頻被写体距離を取得することにより、撮影をしようとしている被写体の距離を推定し、
ピント調節手段によって、取得した前記最頻被写体距離に対応する初期位置にピント調節用の光学レンズを移動させ、さらに、当該初期位置から前記ピント調節用の光学レンズを移動させつつ得られる画像に基づいてピントが合っているか否かを評価させることにより、合焦位置の探索をさせることを特徴とするピント調節プログラム。