JP2016218225A - 撮像装置およびその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ボケ状態の異なる複数の画像を用いて撮像光学系の焦点検出を行う撮像装置において合焦精度を向上させること。【解決手段】撮像装置の焦点検出部１３０は、ボケ状態の異なる複数の画像輝度信号から複数の周波数帯域での成分を抽出して信号を得る回路部を備える。ボケ評価値生成部１１３は複数の周波数帯域ごとに複数の異なるデフォーカス量による信号差からボケ評価値を算出する。近似性／線形性判定部１１６は、複数の周波数帯域から最適な周波数帯域を選択し、選択された周波数帯域でのボケ評価値を用いて現在のフォーカス位置と合焦位置との差分を検出する。フォーカス駆動量決定部１１７は近似性／線形性判定部１１６の出力にしたがってフォーカスレンズ１０４の駆動量を決定し、フォーカス駆動部１２０を制御して撮像光学系の合焦動作を行う。【選択図】 図１

Description

本発明は、デジタルカメラなどの撮像装置における撮像光学系の焦点検出技術に関するものである。

撮像装置が備える焦点検出および焦点調節装置は、撮像光学系の合焦方向および合焦に至るレンズ駆動量を算出し、焦点状態（ピント状態）に応じて自動焦点調節を実行する。例えばコントラスト検出方式では撮像信号から指定範囲内の高周波成分が抽出され、画像のコントラスト値を評価値として合焦位置が検出される。最良の合焦位置までレンズ駆動を行ってコントラスト状態を監視する必要があるため、合焦に時間がかかる。レンズを移動すべき方向が判明しないと方向判別に時間がかかるので合焦までの時間が更にかかる。この他、撮像素子の焦点検出画素から取得される信号を用いて焦点検出を行う、いわゆる撮像面位相差検出方式がある。この場合、画素を特殊な形状にしなければならない。

近年、Ｄｅｐｔｈ Ｆｒｏｍ Ｄｅｆｏｃｕｓ（以下、ＤＦＤと略記する）技術により、ボケ状態の異なる複数の画像から現時点でのデフォーカス量を検出可能である（特許文献１）。ＤＦＤ法では、ボケ状態が異なる複数の入力画像の輝度情報が、ガウシアンフィルタ等で平滑処理された後に、ラプラシアンフィルタで２次元微分が行われる。フィルタ処理後の２画像の輝度値の差から評価値（以下、ボケ評価値という）が算出され、ボケ評価値を用いて現時点でのデフォーカス状態（フォーカス位置状態）が推測される。その際、予め理想ボケ状態から導き出されているデフォーカス量に対する、ボケ評価値の関係を表す参照テーブル（相関テーブルともいう）が使用される。相関テーブルは事前に作成されて、撮像装置内の記憶部にデータが記憶されている。実際の撮影時に得られるボケ評価値と、相関テーブルを用いて、ボケ評価値に対応するデフォーカス量が探索される。探索結果であるデフォーカス量に対応するレンズ位置へのフォーカスレンズ駆動により、高速な合焦動作が行われる。

特開２００７−１３９８９２号公報

ＤＦＤ法にてガウシアンフィルタとラプラシアンフィルタを用いる場合、バンドパスフィルタ作用により特定の周波数帯域成分が抽出される。このため、焦点検出を行う際の、被写体状態や評価対象となる画像のボケ状態に応じて、各フィルタ特性（フィルタ係数）を最適化しなければならない。そのような最適な周波数帯域を瞬時に判断して適応するフィルタ特性を決定することは困難であった。
本発明の目的は、ボケ状態の異なる複数の画像を用いて撮像光学系の焦点検出を行う撮像装置において合焦精度を向上させることである。

本発明に係る装置は、フォーカスレンズを含む撮像光学系を通して被写体を撮像する撮像素子を有する撮影装置であって、前記撮像素子の出力信号を処理し、ボケ状態の異なる複数の画像のデータから複数の周波数帯域での成分をそれぞれ抽出した信号を取得する信号処理手段と、前記信号処理手段から信号を取得してボケ状態を表す評価値を算出する算出手段と、前記複数の周波数帯域ごとに、複数のフォーカスレンズ位置と、それぞれのフォーカスレンズ位置にて前記算出手段が算出した複数の前記評価値との対応関係を判定して現在のフォーカスレンズ位置と合焦位置との差分を検出する焦点検出手段と、前記焦点検出手段の出力にしたがって前記フォーカスレンズの駆動量を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された駆動量で前記フォーカスレンズを駆動する駆動手段を備える。前記焦点検出手段は、前記複数の周波数帯域から選択した周波数帯域にて検出された前記差分に信頼性があると判定した場合に当該差分を前記決定手段に出力する。

本発明によれば、ボケ状態の異なる複数の画像を用いて撮像光学系の焦点検出を行う撮像装置において合焦精度を向上させることができる。

本発明の実施形態に係る撮像装置の構成例を示す図である。 ＤＦＤ方式の画像信号処理と演算処理を説明するブロック図である。 周波数帯域ごとのフォーカス位置変化に対する画像信号パワーの関係を示す（Ａ）図、およびフォーカス位置変化とボケ評価値との関係を示す（Ｂ）図である。 本発明の実施形態における処理例を示すフローチャートである。 線形性が得られた場合の一次近似式による合焦駆動の説明図である。 本発明の第１実施形態における焦点検出および焦点調節の処理を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態における焦点検出および焦点調節の処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の各実施形態を図面に基づいて説明する。本発明は、例えばデジタルカメラやビデオカメラのような、撮像素子を用いた撮像装置への適用に有用である。図１から図５を用いて各実施形態に共通する事項、および焦点検出の原理的な説明を行った後、図６および図７を用いて各実施形態で行う処理を説明する。

図１は本発明の実施形態に係る撮像装置の構成例を示す。以下では、撮像素子を有する撮像装置の装置本体部と、撮像光学系を構成するレンズ部とが一体であるデジタルカメラの形態を例示して説明するが、レンズ装置を装置本体部に装着して使用する撮像装置の形態にも適用可能である。
撮像装置１００は、静止画および動画の記録が可能であり、撮像光学系１０１を備える。撮像装置１００において、第１の焦点検出方法は、コントラスト検出方式または撮像素子を用いた撮像面位相差検出方式による方法とする。また、第２の焦点検出方式はＤＦＤ方式を利用した方法とする。
光彩絞り１０２は、その開口径を調節することで撮影時の光量調節を行うとともに、静止画撮影時には露光秒時調節用シャッターとして機能する。フォーカスレンズ群（以下、単に「フォーカスレンズ」という）１０３は光軸方向に移動して焦点調節を行う。撮像素子１０４は、Ｃ−ＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）センサやＣＣＤ（電荷結合素子）センサで構成され、光電変換により画像信号を出力する。

画像信号抽出部１０５は、撮像素子１０４の出力する光電変換信号から画像信号を、Ａ（アナログ）／Ｄ（デジタル）変換して抽出する。測光部１０６は、画像信号抽出部１０５により抽出された信号から、指定されている画像領域の測光評価を行う。露光量決定部１０７は、測光部１０６の測光結果に基づき、記録画像の適正な露光量を演算する。ゲイン調整部１０８は、記録画像が適正な露光状態となるように、撮像素子１０４の出力信号の強度を制御する。絞り制御部１０９は光彩絞り１０２の開口径の調整する命令を与える。そして再び、撮像素子１０４からの光電変換信号の変化に対して最適な露光量状態になるように、フィードバック制御が行われる。最適な露光量条件が決定された後で、記録用画像生成部１２４は画像信号から記録画像データを生成する。画像記録部１２５は、フラッシュメモリやハードディスク等の記録媒体に画像信号を記録する。

次に焦点検出および焦点検出結果に応じた合焦動作について説明する。
先ず、焦点検出領域範囲決定部（以下、範囲決定部という）１１０は、画像信号抽出部１０５によって得られた画像信号から、焦点検出領域の範囲を決定する。焦点検出領域として決定される撮影画像内の領域については、撮像装置が組み込まれているアルゴリズムにしたがって自動的に設定する方法、あるいは、撮影者の操作指示にしたがって焦点検出領域を指定する方法等で行われる。

撮像装置１００は第１および第２の焦点検出の機能を有する。焦点検出方法選択部（以下、方法選択部という）１１１は、例えば撮影環境の照度や被写体のコントラスト情報等を取得し、使用する焦点検出方法を決定する。第１の焦点検出が選択された場合、コントラスト検出方式または撮像面位相差方式の焦点検出が行われる。例えば、第１の焦点検出部１２１の検出方式がコントラスト検出方式である場合には、いわゆる山登り動作により被写体像のコントラスト状態が極大となる合焦位置が検出される。山登り動作では、第１の焦点検出部１２１の出力にしたがってフォーカス駆動量算出部１１９がフォーカス駆動量を算出してフォーカス駆動部１２０に出力する。撮像素子１０４の出力信号は画像信号抽出部１０５、範囲決定部１１０、方法選択部１１１を介して第１の焦点検出部１２１に入力され、コントラスト評価値が算出される。この処理が繰り返し実行されることで最終的に合焦位置が検出される。また、第１の焦点検出部１２１の方式が撮像面位相差方式である場合には、公知の方法で相関演算による位相差検出が行われて合焦位置が検出される。フォーカス駆動量算出部１１９は合焦状態（デフォーカス量がゼロまたはその近傍の状態）となるフォーカス駆動量を算出してフォーカス駆動部１２０に出力する。フォーカス駆動部１２０は、フォーカスレンズ１０３を合焦位置へ移動させて合焦制御を終える。

方法選択部１１１により第２の焦点検出が選択された場合、ＤＦＤ方式を利用した焦点検出が行われる。以下に第２の焦点検出部１３０が行うＤＦＤ方式の焦点検出について概要を説明する。
先ず、範囲決定部１１０は処理対象となる画像範囲を決定し、当該範囲の画素信号が、図１に１点鎖線枠で囲んで示すＤＦＤ演算回路１３１に伝達される。ＤＦＤ演算回路１３１内の処理に関しては後で詳述するが、デフォーカス状態（ボケ状態）の異なる一対の画像信号に対して、以下の処理が実行される。
・特定周波数帯域信号抽出部１１２にて、複数のＢＰＦ（バンドパスフィルタ）を用いて特定の周波数帯域での信号成分を抽出する処理。
・ボケ評価値生成部１１３にて、信号のエッジ強度演算を行った後の信号を積分し、一対の画像信号の積分結果の差をボケ評価値として出力する処理。

次にボケ評価値記憶部１１４は、算出されたボケ評価値を記憶する。ボケ評価値数カウント部１１５は演算記憶されたボケ評価値数のカウント動作を行う。ボケ評価値数（カウント値）が規定数になった場合、近似性／線形性判定部（以下、単に判定部という）１１６は、ボケ評価値記憶部１１４から、複数のデフォーカス状態において周波数帯域ごとに計算を行って記憶された複数のボケ評価値を取得する。判定部１１６はボケ評価値と、フォーカス位置参照情報記憶部１２２の記憶情報とを周波数帯域ごとに照合する処理を行う。フォーカス位置参照情報とは、フォーカスレンズ位置とボケ評価値との対応関係を示す参照情報である（以下、単に「参照情報」という）。判定部１１６の詳細は後述するが、２つ以上のボケ評価値を用いて判定処理が行われる。なお、他の処理方法として３つ以上のボケ評価値を用いることで、周波数帯域ごとにボケ評価値変化の線形性（線形近似性）を判断する方法がある。その場合には、参照情報を使用しなくてもよい。その詳細については後述する。

他方、ボケ評価値が規定数得られなかった場合には、フォーカス駆動量設定部１１８により設定されるフォーカス駆動量にしたがってフォーカス駆動部１２０が制御される。フォーカス位置検出部１２３がフォーカスレンズ１０３の位置を検出しながら規定量のフォーカス駆動が行われる。

現時点の状態からフォーカスレンズ１０３が移動すると、異なる所定のデフォーカス状態に移行し、再び第２の焦点検出部１３０が処理を行い、新たなボケ評価値を算出する。そして規定数のカウント値（ボケ評価値数）が得られた場合、近似性または線形性の判定処理が行われる。最終的に合焦状態が得られる場合、フォーカス駆動量決定部１１７は合焦位置に対応するフォーカス駆動量を決定してフォーカス駆動部１２０に出力し、フォーカスレンズ１０３を移動させ、一連の合焦動作を終える。

次に第２の焦点検出部１３０の構成および動作に関して詳述する。図２を参照し、ＤＦＤ演算回路１３１がボケ評価値を算出する処理について説明する。図２はボケ評価値を取得するために、図１の特定周波数帯域信号抽出部１１２とボケ評価値生成部１１３に関わる回路部２００の詳細な構成を例示し、ＤＦＤ演算回路１３１の要部を示す。ボケ評価値の算出には、デフォーカス量が所定量だけ異なる複数の画像信号が使用される。例えばデフォーカス量が異なる２つの画像信号を得るために、フォーカス状態が異なる設定を行って焦点検出用画像のデータを２回取得する必要がある。ここで２つの焦点検出用画像のうち、１回目に取得される第１の画像を「画像１」といい、２回目に取得される第２の画像を「画像２」という。画像１と画像２はＤＦＤ方式に用いるデフォーカス量が所定量異なる２つの画像とする。

以下では、説明を容易にするため、デフォーカス量の異なる画像１と画像２が事前に取得され、回路部２００が並列に処理を行うものとする。図２に示す第１の処理回路（２０２、２０４、２０６、２０８）は画像１の処理を行い、第２の処理回路（２０３、２０５、２０７、２０９）は画像２の処理を行い、両者は並列に動作する。なお、第１の処理回路と第２の処理回路を共通の処理回路で構成する実施形態の場合には、画像１に対する第１の処理が終了した後に一時的に処理結果が記憶保持され、画像２に対する第２の処理が終了した時点で２つの処理結果を用いてその次の処理が行われる。

まず画像１の輝度信号を取得するために、図１の画像信号抽出部１０５は撮像素子１０４によって得られた画像信号にＡ／Ｄ変換を行い、範囲決定部１１０は焦点検出に使用する画像範囲を決定する。そして方法選択部１１１は第２の焦点検出を選択し、画像１の画像信号が回路部２００に入力される。

回路部２００への入力信号は、信号処理部２０１が輝度信号Ｙへ変換するとともに、低輝度成分を強調して高輝度成分を抑圧するガンマ補正処理が施される。ガンマ補正処理後の輝度信号Ｙは、３色の輝度信号と、これらに所定の重み付けを行って加算することにより得られるＹ信号を含む。３色の輝度信号とは、赤（Ｒ）の輝度信号(以下、ＲＹと記す)、緑（Ｇ）の輝度信号(以下、ＧＹと記す)、青（Ｂ）の輝度信号(以下、ＢＹと記す)である。ただし、信号処理部２０１の出力信号である画像１の輝度信号Ｙについては、ノイズの低減や精度の向上を目的として、ＲＹ、ＧＹ、ＢＹ、Ｙ信号のどれか一つを用いてもよいし、複数の信号を組み合わせて複数のボケ評価値を算出してもよい。

続いて、画像１に対してデフォーカス量が所定量異なる画像２の輝度信号を取得する処理が行われる。先ず、撮像素子１０４上に結像される像のボケ状態を変えるために、フォーカスレンズ１０３が所定の量だけ駆動される。このときに撮像された画像２の画像信号は、画像１の場合と同様の処理が行われて画像２の輝度信号Ｙが生成される。以下では、ガンマ補正された画像１および画像２の輝度信号Ｙを、それぞれ画像１の輝度信号２０２（Ｇ１）、画像２の輝度信号２０３（Ｇ２）と称する。輝度信号Ｇ１、Ｇ２についてはそれぞれ、範囲決定部１１０によって横方向にＭ画素で縦方向にＮ画素の範囲が抽出されて、より小さい範囲の領域に設定される。具体的には、焦点評価範囲の大きさを横方向にＭ画素で縦方向にＮ画素とする。ＭとＮにはそれぞれ、後述するフィルタのタップ数（以下、Ｔａｐと記す）を考慮した項が加算される。つまり、横方向に「Ｍ＋Ｔａｐ」画素で、かつ縦方向に「Ｎ＋Ｔａｐ」画素で領域設定が行われる。信号Ｇ１、Ｇ２は横方向と縦方向に値をもつ、「Ｍ＋Ｔａｐ」行と「Ｎ＋Ｔａｐ」列の２次元の信号である。このため、以下では、各信号をＧ１（Ｉ，Ｊ）、Ｇ２（Ｉ，Ｊ）と表記する。但し、ＩとＪは自然数の変数であり、変域はそれぞれＩ＝１〜Ｍ＋Ｔａｐ、Ｊ＝１〜Ｎ＋Ｔａｐとする。

信号Ｇ１はＢＰＦ（バンドパスフィルタ）回路２０４に入力され、特定の周波数成分が抽出されることで信号Ｓ１が出力される。特定の周波数成分とは、複数の周波数帯域から選択される周波数帯域での信号成分である。例えば、３つ以上の周波数帯域ごとに信号成分を抽出する場合、第１の周波数帯域が低周波数帯域で、第２の周波数帯域が第１の周波数帯域よりも高い中間周波数帯域、第３の周波数帯域が第２の周波数帯域よりも高い周波数帯域である。特定の周波数成分の抽出には、被写体像のＤＣ（直流）成分や高周波成分などを除去も含まれる。信号Ｇ１をＢＰＦ回路２０４に通す目的は、精度の良い焦点検出を行うことである。つまり、被写体像の空間周波数依存を無くすと同時に、被写体像の空間周波数成分に対して周波数帯域分離を行って、分離された信号から得られる最適な空間周波数帯域でのボケ評価値を用いることができる。

次にＢＰＦ回路２０４で行われる演算について説明する。
ＢＰＦ回路２０４では、まず信号Ｇ１に対して、２次元フィルタ（ＢＰＦ）の畳み込み演算を行う。畳み込み演算の結果をＳ１（Ｉ，Ｊ）と記すと、これは式（１）から求められる。

畳み込み演算の結果には、２次元フィルタ（ＢＰＦ）のサイズによっては正確でないデータが一部出力される。このデータのことをフィルタのタップと呼び、行方向のタップの数（Ｔａｐ）は「フィルタの行方向の要素数−１」で求められ、同様に列方向のＴａｐは「フィルタの列方向の要素数−１」で求められる。

以上のことから、正しいデータのみを出力するために畳み込み演算の結果Ｓ１（Ｉ，Ｊ）からＴａｐ分の信号を除外した信号Ｓ１（ｉ，ｊ）が、ＢＰＦ回路２０４の出力信号となる。但し、ｉとｊは自然数の変数であり、変域はそれぞれｉ＝１〜Ｍ、ｊ＝１〜Ｎとする。また、（１）式で使用するＢＰＦの一例としては、（３）式に示す係数の２次元フィルタを用いればよい。但し、ＢＰＦの要素数と値については、抽出したい周波数帯域に応じて変更してもよい。

次に信号Ｇ２についても同様に、ＢＰＦ回路２０５を通して（２）式の演算が行われる。演算結果の信号から、Ｔａｐ分の信号を除外したＳ２（ｉ，ｊ）が出力される。そして、二乗演算回路２０６（２０７）と領域内積分回路２０８（２０９）をそれぞれ通して、周波数空間における画像信号のパワーが算出される。ここでパーシバルの定理と呼ばれる式を用いることで、実空間計算により周波数空間上の計算が可能となる。パーシバルの定理とは、関数の平方の総和（積分）が、そのフーリエ変換の平方の総和（積分）と等しいとする定理である。パーシバルの定理は一般に、下記の式（４）のように表される。これは波形Ｓ（ｘ）が持つ全エネルギーの全実空間ｘについての総和（積分）と、その波形のエネルギーのフーリエ変換Ｓ（ｆ）の全周波数成分ｆについての総和（積分）とが等しいことを意味する。

以下に、周波数空間における画像信号のパワーをＰと称する。画像１のパワーをＰ１と記し、画像２のパワーをＰ２と記す。Ｐ１、Ｐ２を求めるために、二乗演算回路２０６，２０７は二乗演算を行う。具体的には、二乗演算回路２０６がＢＰＦ回路２０５の出力信号Ｓ１に対して、（５）式に示す二乗演算を行って信号Ｔ１（ｉ，ｊ）を生成する。同様に、二乗演算回路２０７は、ＢＰＦ回路２０５の出力信号Ｓ２に対して、（６）式に示す二乗演算を行って信号Ｔ２（ｉ，ｊ）を生成する。

続いてＰ１、Ｐ２を求めるために、領域内積分回路２０８は二乗演算回路２０６の出力信号に対して、ＡＦ評価範囲である横方向Ｍ画素および縦方向Ｎ画素の領域において積分演算を行う。領域内積分回路２０８の出力信号Ｐ１は、（７）式により算出される。同様に、領域内積分回路２０９の出力信号Ｐ２は、（８）式により算出される。

積分領域については、主被写体の位置や主被写体以外の被写体の位置などに応じて領域を狭めるか、あるいは複数の領域に分けてもよい。
以上のように、二乗演算回路２０６と領域内積分回路２０８を介してＰ１が生成され、二乗演算回路２０７と領域内積分回路２０９を介してＰ２が生成される。

次に、各画像信号のパワーであるＰ１、Ｐ２の値と、Ｐ１、Ｐ２より算出されるボケ評価値（Ｃと記す）と、フォーカス位置との対応関係について、図３を参照して説明する。図３（Ａ）は、画像信号のパワーとフォーカス位置（デフォーカス変化）との関係を示している。横軸はフォーカス位置を表し、縦軸は画像信号のパワーを表す。図３（Ｂ）は、ボケ評価値ＣとＣ^＊の関係を示している。横軸は図３（Ａ）と同じスケールのフォーカス位置を表し、縦軸はボケ評価値を表す。ボケ評価値ＣとＣ^＊はそれぞれ、所定のデフォーカス量の変化を与えて取得されるＰ１、Ｐ２とＰ１^＊、Ｐ２^＊から得られるが、その詳細については後述する。

図３（Ａ）には、３つの特性曲線ＨＰ１、ＨＰ２、ＨＰ３を例示する。特性曲線ＨＰ１、ＨＰ２、ＨＰ３は適応したＢＰＦ特性がそれぞれ相対的に低周波帯域、中間周波帯域、高周波帯域で得られた画像信号のパワーである事を示す。特性曲線ＨＰ１、ＨＰ２、ＨＰ３はいずれも被写体に焦点が合った合焦位置にてピークを有する山型の形状である。図３（Ｂ）は所定のデフォーカス変化によって算出されるボケ評価値Ｃの特性曲線を示しており、デフォーカス変化の中間位置を横軸位置とする。ＨＣ１、ＨＣ２、ＨＣ３はそれぞれＨＰ１、ＨＰ２、ＨＰ３の特性曲線に対応する。

図３（Ａ）は画像信号のパワーが合焦位置で最大値となることを示している。これは、合焦位置にて画像のコントラストが最も高くなり、画像信号のパワーも最強の状態となるためである。一方、合焦位置から無限側や至近側へのフォーカスレンズ駆動が行われた場合にはボケが大きくなり、Ｐ１、Ｐ２はそれぞれ図３（Ａ）に示すＰ１^＊、Ｐ２^＊のように変化して徐々に小さい値となる。その理由は、画像のボケが強まると画像のコントラストが低くなるためである。

図２の差分演算回路２１０は、画像１と画像２の周波数空間における信号のパワーを比較する。差分演算回路２１０は、２つの画像のボケ具合の違いを評価するために、領域内積分回路２０８、２０９の各出力信号Ｐ１、Ｐ２に対して、差分「Ｐ２−Ｐ１」を演算する。ここで、２つの画像のボケ具合が大きく異なるときは、差分「Ｐ２−Ｐ１」が大きい値となり、２つの画像のボケ具合にあまり差がないときは、差分「Ｐ２−Ｐ１」は小さい値となる。和分（加算）演算回路２１１は、領域内積分回路２０８、２０９の各出力信号Ｐ１、Ｐ２の和「Ｐ１＋Ｐ２」を演算する。これは、ボケ評価値の算出の際の規格化に用いられる。

ボケ評価値演算回路２１２は、差分演算回路２１０の出力である「Ｐ２−Ｐ１」を、和分演算回路２１１の出力である「Ｐ１＋Ｐ２」で規格化することにより、（９）式のようにボケ評価値Ｃを算出する。

ボケ評価値Ｃを用いた焦点検出方法については後述する。

あるいは、（９）式の右辺の分母を変更した（１０）式を用いてもよい。

（１０）式では、右辺の分母が「（Ｐ１＋Ｐ２）／２」に変更されており、Ｐ１とＰ２の平均値で規格化される。また、焦点検出を行い易くするために（１０）式の右辺に所定の係数を乗算してもよい。
以上のように、画像信号からパワーＰを算出してボケ評価値Ｃを取得する処理が実行される。

図３に戻ってボケ評価値特性を説明する。図３（Ｂ）に例示した、フォーカス位置におけるボケ評価値特性については、ＢＰＦ特性ごと、つまり周波数帯域特性ごとに予め計算が行われ、計算後の参照情報は、図１のフォーカス位置参照情報記憶部１２２に記憶される。参照情報を得るために用いる被写体は、例えばエッジチャートのような全ての空間周波数を有する被写体である。被写体に対し、規定量のフォーカスレンズの移動を行いつつ、連続的なデフォーカス状態での撮影動作が行われる。そのときに得られる複数の画像からボケ評価値の参照情報を作成することができる。あるいは、仮想的なボケ強度変化をガウス分布で発生させて、その広がり変化については半値幅を連続的に変化させる方法がある。この場合、規定量のフォーカス移動量の変化によるデフォーカス変化に対応したボケ状態変化の強度分布が人工的に作成される。その強度分布特性からエッジチャート像に畳み込み積分を行うことで、人工的にエッジ像のボケ状態を発生させて、ボケ評価値を算出することができる。尚、参照情報を作成する際の合焦位置は、本実施形態のＤＦＤ方式では基本的に、デフォーカス量が同一であれば合焦位置がどの物体距離であってもボケ評価値特性は変化しないという前提で扱われる。合焦位置とは、撮影合焦画像でのフォーカス位置（フォーカスレンズ位置に相当）である。撮影画像で参照情報を作成する際には、撮影距離により撮像光学系の収差変動がある事を踏まえ、撮像光学系でのフォーカスレンズ１０３の移動範囲の中間位置付近を基準にすればよい。

次に図３（Ｂ）を参照して、近似性判定における参照情報とボケ評価値との対応関係を説明する。
画像信号を用いてボケ評価値を算出する際に得られる情報は、計算された画像信号の周波数帯域と一対の画像信号の取得時における相対的なフォーカス位置差、そしてそれぞれ算出されたボケ評価値である。これらの算出設定情報および算出結果情報を、参照情報と照合して近似性を判断することで、合焦動作を行うためのフォーカス駆動量が算出される。具体例を説明すると、図３（Ｂ）に示す枠Ｒ１で囲まれた範囲内に、それぞれ２点で一対の、算出されたボケ評価値を例示する。つまり、一対の星形、円形、三角形の各記号で示す位置が、フォーカス位置とボケ評価値をそれぞれ表している。この場合、算出されたボケ評価値は、フォーカス位置差がＤ１であるように設定され、周波数帯域ごとにそれぞれ計算されたボケ評価値である。

図３（Ｂ）にてＨＣ１〜ＨＣ３で例示した各曲線は、現在のフォーカス位置を求めるための参照情報を表す。参照情報は、フォーカス位置に対する、各周波数帯域でのボケ評価値の関係を示す情報である。図３（Ｂ）の例では、ＨＣ１がほぼ直線形状で、ＨＣ２とＨＣ３はＳ字形状である。
フォーカス位置に関して、相対的なフォーカス位置差Ｄ１を保持しながら一対のボケ評価値が算出される。図３（Ｂ）にてフォーカス位置Ｂ１とＢ２との差分がフォーカス位置差Ｄ１である。一対の計算されたボケ評価値は、フォーカス位置の変化（横軸方向の変化）において各周波数帯域での曲線ＨＣ１〜ＨＣ３との近似性が評価される。判定部１１６は、例えば、星形で示す２つの位置と曲線ＨＣ１、円形で示す２つの位置と曲線ＨＣ２、三角形の記号で示す２つの位置と曲線ＨＣ３とで、それぞれに近似性を評価する。図３（Ｂ）にてフォーカス位置Ｂ２は、合焦位置から左方向に距離Ｌ１のオフセットをもつ状態を示す。曲線ＨＣ１と、一対の星形の記号で示した位置との間でボケ評価値が一致し、また曲線ＨＣ２と、一対の円形の記号で示した位置との間でボケ評価値が一致している。これに対し、曲線ＨＣ３と、一対の三角形の記号で示した位置とでは、ボケ評価値が一致していない。この場合、合焦位置からどのようなフォーカス位置にオフセットさせた状態でも、一対のボケ評価値は、参照情報に対して同時には一致しない。

図１の判定部１１６は、算出された一対のボケ評価値と、参照情報を表す参照曲線との近似性（一致度）を判定する。この場合、参照曲線との近似性が高いボケ評価値の中で、より高周波帯域での参照情報を扱うことが検出精度の向上に大きく寄与する。すなわち、低周波帯域でのフォーカス位置変化に対してボケ評価値の変化のロバスト性をなるべく廃して、精度の良いフォーカス位置情報を得ることができる。また、高周波帯域にて、あるフォーカス位置でボケ評価値の近似性が得られたとしても、その周波数帯域よりも相対的に低い周波数帯域では同じフォーカス位置で近似性が得られていない場合がある。この場合に判定部１１６は高周波帯域での結果を信頼できないとして除外する。尚、フォーカス位置情報については、ボケ評価値を取得した２点のうちで、どちらかの一方のフォーカス位置を基準として、当該位置から合焦位置までの距離が算定される。この距離は現時点から合焦位置に至るまでのフォーカス位置の相対差に相当する。フォーカス駆動量決定部１１７は判定部１１６の判定出力に応じてフォーカス駆動量を決定する。なお、図３（Ｂ）中ではＢ１かＢ２のどちらかのフォーカス位置を基準とすればよい。例えば、第２回目のボケ評価値を算出したフォーカス位置がＢ２であった場合に、Ｂ２を基準として合焦に至るまでのフォーカス位置差Ｌ１に対応する駆動量が決定される。

以上の処理により、合焦位置と現在のフォーカス位置との相対的な関係を見出すことができる。よって、合焦動作のためのフォーカスレンズ１０３の駆動量を高速で取得することができ、且つ合焦対象とする被写体に適した周波数帯域が選択されるので、精度の良い合焦動作を行うことができる。

以下では、更に合焦精度を高めるための処理について説明する。本処理では、異なる３つ以上のフォーカス位置にてそれぞれ算出されるボケ評価値を用いて線形近似処理が行われる。線形性が得られた周波数帯域にて計算されたボケ評価値を用いて、参照情報との照合を行い、合焦動作のためのフォーカスレンズ１０３の駆動量が算出される。実際に撮影される被写体像は、様々な空間周波数成分に関して更に様々な画像信号強度で構成される。このため、特に低照度や低コントラストの被写体像では高周波ノイズ成分の比率が大きくなり、高周波成分の画像信号のパワーを信頼できなくなってくる。図３を用いて具体的に説明する。

図３（Ａ）に例示するＨＰ１、ＨＰ２、ＨＰ３の特性曲線では、信号成分が高周波である程、一定のデフォーカス量に対しての画像信号パワーの強度が急激に低下する。つまり、特性曲線にて低パワーの裾野の広がりが早く表れる状態となる。そのため、式（９）や式（１０）で表される分数式において、分子である「Ｐ１−Ｐ２」という差分値が小さくなってくる。分母を構成する「Ｐ１＋Ｐ２」との関係において分母と分子の比率変化がフォーカス位置（あるいはデフォーカス量）の変化に対して変曲点として発生する。そのような現象の結果、特性曲線はボケ評価値の変化方向が反転するような曲がりを持った曲線になる。このように特定の周波数帯域でのボケ評価値の特性曲線において、ボケ評価値に曲がりを生じるような箇所（変曲点近傍）では画像信号成分のパワーは、図３（Ａ）で示すように小さい。そのため、ノイズの影響を受け易く、信頼性が低い可能性がある。

これに対し、図３（Ｂ）に枠Ｒ２内に例示する３点での相対的なフォーカス位置にて計算されたボケ評価値を用いる判定処理において、図３（Ｂ）の２次元座標にて３点の関係に線形性が得られた場合を想定する。この場合、画像信号のパワーが大きい状態での周波数帯域が選択されていることとなる。そのため、ノイズの影響を受けない周波数帯域が選択されることになり、合焦動作のための高精度なフォーカスレンズ１０３の駆動量を得ることができる。

ところで、図３（Ｂ）にＡ１およびＡ２で示す範囲は、低周波なボケ評価値の特性曲線ＨＣ１が疑似的に線形性を有している箇所である。この場合、画像信号のパワーが小さいにも関わらず、線形性が有ると誤判断されてしまう可能性がある。そこで、本実施形態では、このような誤判断の問題を避けるために、参照情報中で一番低周波であるＨＣ１において、Ａ１およびＡ２の範囲におけるボケ評価値の線形性成分の変化方向が、事前に計算される。具体的には、線形性成分の変化の方向として、近似された直線成分（ＨＣ１参照）の傾き方向が予め求められている。判定部１１６は参照情報を表す特性曲線に係る所定の周波数帯域よりも高周波帯域の状態でのボケ評価値群に関して線形性が有るか否かを判断する。この判断処理で、所定の周波数帯域よりも高周波帯域の状態でのボケ評価値群に関して線形性が有るという結果が得られた場合、判定部１１６は線形性成分の変化方向が低周波帯域で得られた方向と一致しているか否かを判断する。判断の結果、線形性成分の変化方向が低周波帯域で得られた方向と一致していない場合に、判定部１１６は演算結果の信頼性が無いか、または低いとして除外する。

図３（Ｂ）に枠Ｒ２の範囲内に例示する３点、つまり星形、円形、三角形の記号でそれぞれ示した位置は、相対的なフォーカス位置差をＤ２およびＤ３にそれぞれ設定してボケ評価値を算出した場合を示す。図３（Ｂ）にてフォーカス位置差Ｄ２およびＤ３は、ＨＣ２の線形範囲とＨＣ３の線形範囲との間に入っている。星形の記号で示す３つの位置は低周波帯域での画像パワーに基づいて設定されたフォーカス位置で算出したボケ評価値を示し、ＨＣ１の参照情報と照合される。円形の記号で示す３つの位置は中間周波数帯域での画像パワーに基づいて設定されたフォーカス位置で算出したボケ評価値を示し、ＨＣ２の参照情報と照合される。三角形の記号で示す３つの位置は高周波帯域での画像パワーに基づいて設定されたフォーカス位置で算出したボケ評価値を示し、ＨＣ３の参照情報と照合される。図３（Ｂ）に示す例では、曲線ＨＣ１と星形の記号で示す３つの位置との関係において、３位置はＨＣ１の線形範囲内に入っている。同様に、曲線ＨＣ２と円形の記号で示す３つの位置との関係について、３位置はＨＣ２の線形範囲内に入っている。これに対し、高周波帯域での曲線ＨＣ３と三角形の記号で示す３つの位置との関係においては、３位置がＨＣ３の線形範囲外である。したがって、枠Ｒ２の範囲内で、計算されるボケ評価値が線形性を有しており、且つ最も高周波帯域となる場合として、曲線ＨＣ２と円形の記号で示す３位置との参照関係に着目する。曲線ＨＣ２上での円形の記号で示す位置のうちで、最も合焦位置に近い位置がＢ３である。判定部１１６はフォーカス位置Ｂ３と合焦位置との差分であるＬ２を算出する。フォーカス駆動量決定部１１７がＬ２に相当する駆動量を決定してフォーカスレンズ１０３の駆動を行うことで合焦状態が得られる。

次に、判定部１１６が行う線形性の判断処理、および合焦動作を行うためのフォーカス駆動処理について、図４と図５を参照して説明する。図４のフローチャートは、３点で計算されたボケ評価値の相対的な線形性を判断して合焦駆動を行う処理を説明する図である。図５は線形性判断方法を説明するための図である。

図４の処理は、３点でのボケ評価値が算出された時点で開始する。判定部１１６は最も低周波帯域でのボケ評価値から線形性の判断を行う。Ｓ４０１で実行される線形性の判断処理について、図５を参照して具体的に説明する。図５の横軸はフォーカスレンズ位置を表し、縦軸はボケ評価値を表す。図５は、図３（Ｂ）の枠Ｒ２で示す範囲内にて、円形の記号で示した３つの位置（Ｓｂ１，Ｓｂ２，Ｓｂ３参照）でそれぞれ計算されたボケ評価値に対応している。図５中のＢ１〜Ｂ３は合焦位置を基準とする、３つの位置Ｓｂ１〜Ｓｂ３でのボケ評価値をそれぞれ示す。Ｄ２は位置Ｓｂ１と位置Ｓｂ２とのフォーカス位置差を示し、Ｄ３は位置Ｓｂ２と位置Ｓｂ３とのフォーカス位置差を示している。

点Ｓｂ１と点Ｓｂ３とで直線近似を行った場合に、両点の中間に位置する点Ｓｂ２において、ボケ評価値の許容量を所定の閾値（閾値１と記す）で表す。判定部１１６は、下記の（１１）式を用いて、３つの位置の線形性について有無を判断する。

（１１）式に示すように、フォーカス位置差とボケ評価値の差に基づき、左辺に示す絶対値が閾値１より小さい場合に、判定部１１６は、Ｓｂ１，Ｓｂ２，Ｓｂ３の３位置に関して線形性があると判断する。

Ｓ４０１では、最も低周波帯域でのボケ評価値から順次に線形性の判断処理が実行される。この場合、判定部１１６は判別された周波数帯域での参照情報を用いて線形性を判断する。複数の周波数帯域が判別されている場合には、判別された周波数帯域の内で最も高周波帯域での参照情報を用いると、参照により検出されるフォーカス位置の精度を高めることができる。その理由は、図３（Ｂ）から判るように周波数帯域が高周波である程、フォーカス位置の変化に対するボケ評価値変化が大きいからである。Ｓ４０２で判定部１１６は、３点の位置に関して線形性（線形近似性）があると判断した場合、Ｓ４０３に処理を進め、３点の位置に関して線形性（線形近似性）がないと判断した場合、Ｓ４１３に移行する。

Ｓ４０３で判定部１１６は、得られた線形成分の傾きを算出する。線形成分とは、Ｓ４０２で３点の位置に関して線形性があると判断された部分（線分）のことである。傾きとは、フォーカス位置変化に対するボケ評価値の変化の比率であり、傾き方向を表す。Ｓ４０５で判定部１１６は、線形成分が得られた周波数帯域が最も低周波帯域であるか否かを判断し、最も低周波帯域である場合にＳ４０６に進み、最も低周波帯域ではない場合、Ｓ４０７に移行する。Ｓ４０６で判定部１１６は、図３（Ｂ）のＡ１およびＡ２の範囲で示したような高周波帯域の疑似的な線形性帯域を判別するために、線形成分の傾き方向の情報を所定の記憶領域に記憶する。そしてＳ４０７に処理を進める。

Ｓ４０７にて判定部１１６は、現時点で取得されている線形成分の傾き方向と、Ｓ４０６で記憶されている線形成分の傾き方向とが一致しているか否かを判断する。傾き方向が一致している場合、判定部１１６は現在の周波数帯域での演算結果に信頼性があると判断し、Ｓ４０８に進み、現在の周波数帯域を示す情報を所定の記憶領域に記憶する。そしてＳ４０９に移行する。また、Ｓ４０７で傾き方向が一致していないと判断された場合、Ｓ４１０に移行する。

Ｓ４０９で判定部１１６は、全ての周波数帯域でのボケ評価値について線形性を判定したか否かを判断する。全ての周波数帯域での判定処理が終了していない場合にはＳ４１１に移行し、判定処理が終了した場合にはＳ４１０に進む。Ｓ４１１で判定部１１６は、次に高い周波帯域でのボケ評価値を判定対象とし、再びＳ４０１に戻って処理を続行する。

Ｓ４１０で判定部１１６は、線形性があると判定された内で最も高い周波数帯域でのボケ評価値の情報を用いてフォーカス位置を検出する。フォーカス位置の検出では参照情報を用いて、合焦位置とフォーカス位置との差分が算出される。あるいは、３位置でボケ評価値とフォーカス位置との関係に線形性がある場合、直線式（一次近似式）を使って、ボケ評価値がゼロとなる位置（合焦位置）でのフォーカス位置の切片を求めることができる。この方法では、参照情報を用いる必要は無い。

一例として、図５におけるＳｂ３の位置で示したフォーカス位置を基準として合焦動作を行うためのフォーカスレンズ駆動量Ｌの算出処理について説明する。以下の式（１２）からフォーカスレンズ駆動量Ｌを求めることができる。

合焦位置でのフォーカス位置の切片を求める方法、または参照情報を用いる方法のうち、いずれかの方法によって現在のフォーカス位置が検出される。次に図４のＳ４１２でフォーカス駆動量決定部１１７は判定部１１６の出力にしたがってフォーカスレンズ駆動量を決定する。フォーカス駆動部１２０は、決定されたフォーカスレンズ駆動量でフォーカスレンズ１０３の駆動処理を行い、一連の処理を終了する。

図４のＳ４０２で線形性（線形近似性）が無いと判断された場合には、Ｓ４１３に移行する。判定部１１６は線形性が無いと判断した帯域が、最も低周波の帯域であるか否かを判断する。最も低周波の帯域と判断された場合には、現在の状態が焦点検出を行えない状態である可能性がある。そこで、フォーカス位置を大きく変化させるためにＳ４０４へ移行し、サーチ駆動が行われる。サーチ駆動とはＡＦ時の合焦方向を探索するために行われるフォーカスレンズの駆動である。尚、サーチ駆動を連続して行わねばならない場合には、一時的に焦点検出動作を止める制御を行ってもよい。Ｓ４１３にて、線形性が無いと判断した帯域に関して最も低周波の帯域ではないと判断された場合には、Ｓ４１０に移行して処理を行って一連の処理を終える。
以上説明した処理によって、ＤＦＤ方式による第２の焦点検出の精度を高めることができる。

［第１実施形態］
次に、本発明の第１実施形態を説明する。本実施形態では、２点以上の算出されたボケ評価値を用いて参照情報との近似性を判断し、合焦位置へのフォーカスレンズ駆動が行われる。図６は撮像装置１００が行う焦点検出および焦点調節処理を例示するフローチャートである。

先ず、撮像光学系１０１を介して被写体像が撮像素子１０４の受光面上に結像している状態から開始する。Ｓ０１では画像信号の取得処理が実行される。撮像素子１０４の出力信号は画像信号抽出部１０５が処理し、光電変換信号から画像信号を抽出する。次のＳ０２で範囲決定部１１０は、画像信号抽出部１０５から画像信号を取得し、焦点検出範囲を決定する。Ｓ０３で方法選択部１１１は、第２の焦点検出処理を行うか否かを判断する。第２の焦点検出処理を行う場合、Ｓ０４に処理を進め、第１の焦点検出処理を行う場合にはＳ０９に移行する。

Ｓ０４で回路部２００は、図２を用いて説明したように、ＤＦＤ方式での第２の焦点検出処理を実行する。ＤＦＤ演算処理により算出される各周波数帯域でのボケ評価値の情報Ｅ１は、ボケ評価値記憶部１１４に記憶される。次のＳ０５で判定部１１６は、フォーカス位置参照情報記憶部１２２から参照情報Ｅ２を取得し、算出されたボケ評価値Ｃを用いて近似性の判断を行う。参照情報Ｅ２と、算出されたボケ評価値Ｃについて、周波数帯域ごとの参照処理が実行される。次のＳ０６では、参照による照合の結果、判定部１１６は、参照情報Ｅ２と、算出されたボケ評価値Ｃに近似性があるかどうかを判断する。近似性があると判断されるのは、算出されたボケ評価値Ｃに近似する参照情報Ｅ２が見つかった場合であり、Ｓ０７に処理を進める。また、参照情報Ｅ２と、算出されたボケ評価値Ｃに近似性がないと判断された場合にはＳ０９に移行する。

Ｓ０７でフォーカス駆動量決定部１１７は、判定部１１６の判定出力にしたがってフォーカス駆動量を決定し、フォーカス駆動部１２０に出力する。Ｓ０８でフォーカス駆動部１２０は、Ｓ０７で設定されたフォーカス駆動量にしたがって、合焦位置へフォーカスレンズ１０３を移動させる。そしてＳ０９では、第１の焦点検出部１２１が第１の焦点検出処理を行う。第１の焦点検出方式はコントラスト検出方式または位相差検出方式である。第１の焦点検出部１２１は焦点検出結果の後、合焦状態の確認を行う。ここで合焦状態であると判断された場合には合焦動作を終えるが、さらに合焦処理が必要であれば、合焦状態の微調整が実行される。そして最終的に、一連の焦点検出および合焦動作を終える。

本実施形態によれば、ＤＦＤ方式の焦点検出において、複数の周波数帯域で計算を行い、選択された好適な周波数帯域でのボケ評価値を使用する。参照情報を用いた近似性の判断処理を行うことで、精度の高い焦点検出を実現できる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態を説明する。本実施形態では、３点以上の算出されたボケ評価値を用いて線形性を判断する処理について説明する。ボケ評価値と、それらが計算されたフォーカス位置との関係において、座標上で示される複数点の線形性が判断される。線形性が得られた場合、その１次近似式から得られるフォーカス位置差に相当する駆動量を用いて合焦動作が行われる。図７のフローチャートを参照して、本実施形態における焦点検出および焦点調節処理を説明する。なお、図７に示すＳ０１からＳ０４、およびＳ０７からＳ０９の各処理については、図６の場合と同じであるので、同じステップ番号を割り当てることで、それらの詳細な説明を省略する。以下では第１実施形態との相違点であるＳ１５およびＳ１６を説明する。

図７にて、Ｓ０４の次にＳ１５に進み、判定部１１６は、図４および図５を用いて説明した、周波数帯域ごとの線形近似処理を行う。次のＳ１６で判定部１１６は、算出されたボケ評価値に関して線形性が得られたか否かを判断する。３点以上のボケ評価値について線形性があると判断された場合、Ｓ０７に処理を進め、線形性がないと判断された場合には、Ｓ０９に移行する。ＤＦＤ方式による第２の焦点検出が不能である被写体像については、Ｓ０９に移行することで、第１の焦点検出方法での焦点検出および合焦処理が実行される。

本実施形態によれば、ＤＦＤ方式の焦点検出にて、周波数帯域ごとの線形近似処理を行うことで、精度の高い焦点検出を実現できる。
なお、本実施形態および第１実施形態では、最初に第２の焦点検出処理が選択されて、合焦状態の最終確認を第１の焦点検出処理で行う構成としている。しかし、第１の焦点検出処理を有することは本発明の実施上必須でなく、第２の焦点検出処理後に最終的な合焦動作を行ってもよい。

１００：撮像装置
１０１：撮像光学系
１０３：フォーカスレンズ群
１３０：第２の焦点検出部
１３１：ＤＦＤ演算回路

Claims (8)

1. フォーカスレンズを含む撮像光学系を通して被写体を撮像する撮像素子を有する撮影装置であって、
   前記撮像素子の出力信号を処理し、ボケ状態の異なる複数の画像のデータから複数の周波数帯域での成分をそれぞれ抽出した信号を取得する信号処理手段と、
   前記信号処理手段から信号を取得してボケ状態を表す評価値を算出する算出手段と、
   前記複数の周波数帯域ごとに、複数のフォーカスレンズ位置と、それぞれのフォーカスレンズ位置にて前記算出手段が算出した複数の前記評価値との対応関係を判定して現在のフォーカスレンズ位置と合焦位置との差分を検出する焦点検出手段と、
   前記焦点検出手段の出力にしたがって前記フォーカスレンズの駆動量を決定する決定手段と、
   前記決定手段により決定された駆動量で前記フォーカスレンズを駆動する駆動手段を備え、
   前記焦点検出手段は、前記複数の周波数帯域から選択した周波数帯域にて検出された前記差分に信頼性があると判定した場合に当該差分を前記決定手段に出力することを特徴とする撮像装置。
2. 前記焦点検出手段は、
   前記複数の周波数帯域ごとに、前記フォーカスレンズ位置と前記評価値との対応関係を示す参照情報を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段から取得した参照情報と前記算出手段から取得した評価値を比較し、前記参照情報と前記評価値に近似性があるか否かにより信頼性を判定する判定手段と、を有し、
   前記複数の周波数帯域から選択した周波数帯域にて前記判定手段により近似性があると判定された前記参照情報を用いて前記差分を検出することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記複数の周波数帯域から選択した第１の周波数帯域にて前記判定手段によって前記参照情報と前記評価値に近似性があると判定され、かつ前記第１の周波数帯域よりも高い第２の周波数帯域にて前記判定手段によって前記参照情報と前記評価値に近似性があると判定された場合、前記第２の周波数帯域にて判定された前記参照情報を用いて前記差分が検出されることを特徴とする請求項２に記載の撮像装置。
4. 前記焦点検出手段は、
   ３つ以上のフォーカスレンズ位置にて前記算出手段がそれぞれ算出した３つ以上の前記評価値の情報を記憶する記憶手段と、
   ３つ以上の前記評価値を前記記憶手段から取得し、前記複数の周波数帯域ごとに、３つ以上の前記フォーカスレンズ位置と３つ以上の前記評価値との対応関係について相対的な線形性があるか否かにより信頼性を判定する判定手段と、を有し、
   前記複数の周波数帯域から選択した周波数帯域にて前記判定手段により線形性があると判定された前記フォーカスレンズ位置および評価値を用いて前記差分を検出することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
5. 前記焦点検出手段は、前記複数の周波数帯域から選択した第１の周波数帯域にて前記判定手段により前記フォーカスレンズ位置および評価値に線形性があると判定された場合、線形性があると判定された線形成分の傾き方向の情報を記憶手段に記憶し、前記複数の周波数帯域から選択した第２の周波数帯域にて前記判定手段により前記フォーカスレンズ位置および評価値に線形性があると判定された場合、線形性があると判定された線形成分の傾き方向の情報と、前記記憶手段に記憶された傾き方向の情報とを比較し、傾き方向の情報が一致する場合、前記第２の周波数帯域を示す情報を記憶手段に記憶することを特徴とする請求項４に記載の撮像装置。
6. 前記焦点検出手段は、前記第２の周波数帯域にて前記判定手段により線形性があると判定された前記フォーカスレンズ位置および評価値を用いて前記差分を検出することを特徴とする請求項５に記載の撮像装置。
7. 前記第２の周波数帯域は、前記第１の周波数帯域よりも高い周波数帯域であることを特徴とする請求項５または６に記載の撮像装置。
8. フォーカスレンズを含む撮像光学系を通して被写体を撮像する撮像素子を有する撮影装置にて実行される制御方法であって、
   前記撮像素子の出力信号を処理し、ボケ状態の異なる複数の画像のデータから複数の周波数帯域での成分をそれぞれ抽出した信号を取得する信号処理ステップと、
   前記信号処理ステップで処理された信号を取得してボケ状態を表す評価値を算出する算出ステップと、
   前記複数の周波数帯域ごとに、複数のフォーカスレンズ位置と、それぞれのフォーカスレンズ位置にて前記算出ステップで算出された複数の前記評価値との対応関係を判定して現在のフォーカスレンズ位置と合焦位置との差分を検出する焦点検出ステップと、
   前記焦点検出ステップで検出された前記差分にしたがって前記フォーカスレンズの駆動量を決定する決定ステップと、
   前記決定ステップにて決定された駆動量で前記フォーカスレンズを駆動する駆動ステップを有し、
   前記焦点検出ステップでは、前記複数の周波数帯域から選択した周波数帯域にて検出された前記差分に信頼性があるか否かについて判定され、信頼性があると判定された前記差分が選択されることを特徴とする撮像装置の制御方法。
   

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