JP2017175349A - 撮像装置、その制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被写体検出精度の低下を抑制することを目的とする。
【解決手段】本発明の撮像装置は、被写界の像を表す画像データから被写体を検出する撮像装置であって、被写界の像を受光して２種以上の波長域を検知する撮像面を備え、被写界の像の信号を出力する撮像手段１２２と、被写界の像の中で定められる高解像方向に応じて、結像性能が高い波長域について、結像性能が低い波長域よりも強い重みづけを行って、撮像手段が出力する信号に基づいて画像データを生成する生成手段と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図３

Description

本発明は、被写体を検出する撮像装置、その制御方法及びプログラムに関する。

近年、被写界中に存在する人物等の被写体を検出し、該被写体に自動的に撮影レンズの焦点調節が可能な撮像装置が多く製品化されている。
被写体検出は、ＣＭＯＳやＣＣＤ等からなる撮像素子の情報に基づいて行うものが一般的である。その一方で、近年では、一眼レフカメラにおいて、被写界の輝度を測定するための測光センサにＣＭＯＳやＣＣＤ等からなる撮像素子を採用し、輝度を測定するためだけでなく、人物の顔等の検出を行うものが製品化されている。検出結果の情報を周知の位相差検出方式の焦点検出手段に送ることで、被写体に対して自動的に撮影レンズの焦点調節が可能となる。

しかしながら、カメラサイズやコストの観点から、測光センサ上に結像させる測光用の光学素子（測光用レンズ）を撮影レンズのように複数枚のレンズで構成して、色収差等を十分に抑制した結像性能を持たせることは困難である。
したがって、測光用の光学素子及び測光センサを用いて被写体検出を行う場合、結像性能が低下してしまうことがあり、いかにして被写体検出の性能を向上させるかが課題となっている。

例えば特許文献１は、光学系の温度変化による画質の劣化を抑えることを目的として、温度変化による光学系の結像状態の変化をＲ，Ｇ，Ｂの各原色信号に対する重みＷｒ，Ｗｇ，Ｗｂに変換して画像処理部に予め記憶しておく。そして、温度測定素子の出力に応答して重みＷｒ，Ｗｇ，Ｗｂを適宜設定し、収差補正を行う構成が開示されている。

特開２０１２−３４１３０号公報

特許文献１に開示された従来技術は、温度変化による光学系の結像状態の変化のみを対象としている。
しかしながら、測光センサには、常温で使われる場合等、温度変化が生じていない場合であっても、像面湾曲や非点収差等の、解像力の劣化の要因となる収差が発生した状態となっている。

本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、被写体検出精度の低下を抑制することを目的とする。

本発明の撮像装置は、被写界の像を表す画像データから被写体を検出する撮像装置であって、前記被写界の像を受光して２種以上の波長域を検知する撮像面を備え、前記被写界の像の信号を出力する撮像手段と、前記被写界の像の中で定められる高解像方向に応じて、結像性能が高い前記波長域について、結像性能が低い前記波長域よりも強い重みづけを行って、前記撮像手段が出力する信号に基づいて前記画像データを生成する生成手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、波長域に対する重みづけを可変にして画像データを生成するようにしたので、被写体検出精度の低下を抑制できる。

カメラ内部の概略構成を示す図である。 ファインダ視野枠と、焦点検出領域及び測光領域との関係を示す図である。 カメラの概略構成を示すブロック図である。 測光用レンズで生じる収差の図であり、（ａ）は軸上色収差の図、（ｂ）は非点収差の図、（ｃ）は所定領域における各主波長のＶ方向の結像位置を示す図、（ｄ）は所定領域における各主波長のＨ方向の結像位置を示す図である。 ファインダ視野枠の図であり、（ａ）はカメラ姿勢を正位置にしたときのファインダ視野枠の図、（ｂ）はカメラ姿勢を縦位置にしたときのファインダ視野枠の図である。 被写界の像の領域を示す図である。 重みづけテーブルを説明する図であり、（ａ）は領域のそれぞれに識別記号を割り当てた図、（ｂ）は第１重みづけテーブルの図、（ｃ）は第２重みづけテーブルの図である。 カメラの撮影処理のフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
まず、図１を参照して、本実施形態に係る一眼レフカメラについて説明する。図１は、本実施形態に係る一眼レフカメラ内部の概略構成を示す図である。なお、一眼レフカメラは撮像装置の一例である。また、以降では、本実施形態に係る一眼レフカメラを、単に本実施形態のカメラと呼ぶ。
１０１は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）であり、本カメラの動作を制御する。
１０５は、撮影レンズ１０５ａ及びレンズ制御部１０６を含むレンズユニットであり、撮影被写界光を撮像センサ１０７上に結像させる。なお、図１では撮影レンズ１０５ａを便宜的に１枚のレンズで表現するが、実際には複数のレンズから成り立っており、レンズを動かすことで焦点位置を調整することができる。
レンズ制御部１０６は、ＣＰＵ１０１からの指示により、撮影時にレンズユニット１０５内の絞りやピント位置の調整等を行う。

１０７は、ＣＭＯＳやＣＣＤ等からなる撮像素子を含む撮像センサである。１１１は半透過ミラーである主ミラー、１１２はサブミラーであり、主ミラー１１１を透過した一部の光束はサブミラー１１２を通じて焦点検出ユニット１１９に導かれる。１１３はフォーカルプレーンシャッタである。１１５は外部表示部である。

１１６は、焦点検出板（以下、ピント板という）であり、レンズユニット１０５の撮像センサ１０７の結像面と等価の結像面に置かれ、被写界の像は主ミラー１１１で反射され、ピント板１１６上に１次結像させる。撮影者はこの被写界の像をペンタプリズム１２０、接眼レンズ１２３を通じて見ることができる、いわゆるＴＴＬ方式の光学ファインダ構成となっている。
１１７は、ファインダ視野枠であり、被写体光束の周辺部を遮光することによって撮像センサ１０７により撮像される領域（撮像領域）を撮影者に視認させるためのものである。１１４は、高分子分散液晶（以降、ＰＮ液晶と称する）パネルであり、焦点検出ユニット１１９による焦点検出動作の状態表示や焦点検出領域を、光学ファインダを覗いている撮影者に知らしめるためのものである。１１８は、ファインダ内表示部であり、導光プリズム、ペンタプリズム１２０、接眼レンズ１２３を介して、絞り値やシャッタ速度等、カメラの各種撮影情報を撮影者に知らしめるためのものである。

１２６は測光用プリズム、１２１は測光用レンズ、１２２は測光用の撮像素子（以下、測光センサという）である。ピント板１１６に結像された被写界の像の光路を測光用プリズム１２６により折り曲げて変更し、該被写界の像を測光用レンズ１２１により測光センサ１２２上に２次結像させる。測光用レンズ１２１及び測光センサ１２２については後に詳しく説明する。なお、測光センサ１２２は本発明の撮像手段の一例である。また、測光用プリズム１２６は本発明の変更手段の一例である。
姿勢検出部１２７は、加速度センサ等からなり、カメラの姿勢を検出する。なお、姿勢検出部１２７は本発明の検知手段の一例である。

１１９は、焦点検出ユニットであり、周知の位相差検出方式の焦点検出動作を行い、被写体に対して自動的にレンズユニット１０５を焦点位置に駆動する、いわゆるＡＦ（オートフォーカシング）動作を行う。焦点検出動作は、一般的に複数の領域で検出動作が可能であり、本実施形態では、図２に示すように、撮像範囲の中央、上下左右に１９点の焦点検出領域１２４が配置される。
このように焦点検出領域が複数ある場合、撮影者が焦点検出領域を選択する方式が２種類ある（いわゆる任意選択と自動選択）。任意選択とは、撮影者が撮影範囲内のピントを合わせたい位置に対応する１つの焦点検出領域を任意に選択するものである。また、自動選択とは、各焦点検出領域の焦点状態の検出結果から所定のアルゴリズムに則り、焦点検出領域が自動的に選択されるものである。自動選択時の焦点検出動作として一般的なものは、各焦点検出領域において算出したデフォーカス量から、各焦点検出領域の中で最も撮影者（カメラ）に近い被写体や明暗差（コントラスト）が高い被写体にレンズユニット１０５の焦点位置合わせを行う。この自動選択動作を、通常の自動選択動作と呼ぶ。また、自動選択時の焦点検出動作の一つとして、後述する被写体検出結果に基づき、被写界中に人物がいる場合は、該人物の顔位置に対応する焦点検出領域のデフォーカス量に基づき、レンズユニット１０５のピント位置合わせを行うものがある。この被写体検出結果に基づく自動選択動作を、被写体検出優先自動選択動作と呼ぶ。

次に、図２を参照して、ファインダ視野枠１１７と、１９点の焦点検出領域１２４及び測光領域１２５との関係を説明する。図２は、ファインダ視野枠１１７と、１９点の焦点検出領域１２４及び測光領域１２５との関係を示す図である。ファインダ視野枠１１７内には、ＰＮ液晶パネル１１４によって１９点の焦点検出領域１２４が表示される。例えば１９点のうちの１点の焦点検出領域１２４を任意選択した状態では、対応する焦点検出領域１２４のみが表示され、他の１８点の焦点検出領域１２４は非表示となり、撮影者は選択した焦点検出領域１２４のみを視認することとなる。

次に、図３を参照して、本実施形態に係るカメラの構成を説明する。図３は、本実施形態に係るカメラの概略構成を示すブロック図である。なお、既に説明した構成要素には同一の符号を付し、その説明は省略する。
ＣＰＵ１０１の内部には、不揮発性メモリであるＥＥＰＲＯＭ１０１ａが構成される。ＣＰＵ１０１には、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、データ格納部１０４、撮像センサ制御部１０８、画像処理部１０９、表示制御部１１０、フォーカルプレーンシャッタ１１３が接続される。ＣＰＵ１０１には、さらに、測光センサ１２２、レンズ制御部１０６、焦点検出ユニット１１９、姿勢検出部１２７、レリーズＳＷ１４０、ＤＣ／ＤＣコンバータ１４２が接続される。画像処理部１０９には、撮像センサ制御部１０８及び撮像センサ１０７が接続される。本実施形態では、撮像センサ１０７は有効画素数約１０００万画素（３８８８×２５９２）を有している。表示制御部１１０には外部表示部１１５が接続される。なお、ＥＥＰＲＯＭ１０１ａは本発明の記憶手段の一例である。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記憶された制御プログラムに基づいて各種制御を行う。これらの制御の中には、次のような処理が含まれる。例えば画像処理部１０９から出力された撮影画像信号を読み込み、ＲＡＭ１０３に転送する処理である。また、ＲＡＭ１０３から表示制御部１１０にデータを転送する処理である。また、画像データをＪＰＥＧ圧縮してファイル形式でデータ格納部１０４に格納する処理である。ＣＰＵ１０１は、撮像センサ制御部１０８、画像処理部１０９、表示制御部１１０等に対してデータ取り込み画素数やデジタル画像処理の変更指示を行う。

焦点検出ユニット１１９は、焦点検出用の一対のラインＣＣＤセンサを含んでおり、該ラインセンサから得た電圧をＡ／Ｄ変換し、ＣＰＵ１０１に送る。ＣＰＵ１０１の制御下で、焦点検出ユニット１１９は、ラインセンサの蓄積時間とＡＧＣ（オートゲインコントロール）の制御も行う。
また、ＣＰＵ１０１は、被写体検出動作時及び露出制御動作時の測光センサ１２２の制御を行う。測光センサ１２２のアナログ電気信号は、ＣＰＵ１０１によってＡ／Ｄ変換が行われ、各々８ビットのデジタル信号となる。ＣＰＵ１０１は、測光センサ１２２から取得した、６４０×４８０画素（約３０万画素）ベイヤーもしくはストライプ配列されたＲ，Ｇ，Ｂ各色のアナログ信号に対して、Ａ／Ｄ変換を行ってデジタル信号として、一旦ＲＡＭ１０３に保存する。デジタル信号として保存された測光センサ１２２の出力に基づいて、ＣＰＵ１０１は、輝度信号や被写体検出用の信号の作成を行い、後述する被写体検出動作や露出制御動作を行う。
また、ＣＰＵ１０１は、レリーズＳＷ１４０の操作に伴う撮影動作の指示や、各素子への電源の供給をコントロールするための制御信号をＤＣ／ＤＣコンバータ１４２に対して出力する。

ＲＡＭ１０３は、画像展開エリア１０３ａ、ワークエリア１０３ｂ、ＶＲＡＭ１０３ｃ、一時退避エリア１０３ｄを備える。画像展開エリア１０３ａは、画像処理部１０９から送られてきた撮影画像（ＹＵＶデジタル信号）やデータ格納部１０４から読み出されたＪＰＥＧ圧縮画像データを一時的に格納するためのテンポラリバッファとして使用される。また、画像展開エリア１０３ａは、画像圧縮処理、解凍処理のための画像専用ワークエリアとして使用される。ワークエリア１０３ｂは、各種プログラムのためのワークエリアである。ＶＲＡＭ１０３ｃは、外部表示部１１５に表示する表示データを格納するＶＲＡＭとして使用される。一時退避エリア１０３ｄは、各種データを一時退避させるためのエリアである。
データ格納部１０４は、ＣＰＵ１０１によりＪＰＥＧ圧縮された撮影画像データ、或いはアプリケーションより参照される各種付属データ等をファイル形式で格納しておくためのフラッシュメモリである。なお、データ格納部１０４はフラッシュメモリ以外の記憶装置であってもよい。

撮像センサ１０７は、レンズユニット１０５によって投影された撮影画像を光電変換処理し、アナログ電気信号に変換する。撮像センサ１０７は、ＣＰＵ１０１からの解像度変換指示に従って、水平方向及び垂直方向の間引き画素データの出力が可能である。
撮像センサ制御部１０８は、撮像センサ１０７に転送クロック信号やシャッタ信号を供給するためのタイミングジェネレータ、及び、センサ出力信号のノイズ除去やゲイン処理を行うための回路を含んでいる。撮像センサ制御部１０８は、さらに、アナログ信号を１０ビットデジタル信号に変換するためのＡ／Ｄ変換回路、ＣＰＵ１０１からの解像度変換指示に従って画素間引き処理を行うための回路等を含んでいる。
画像処理部１０９は、撮像センサ制御部１０８から出力された１０ビットデジタル信号をガンマ変換、色空間変換、ホワイトバランス、ＡＥ、フラッシュ補正等の画像処理を行い、ＹＵＶ（４：２：２）フォーマットの８ビットデジタル信号出力を行う。

表示制御部１１０は、外部表示部１１５による表示を制御する。表示制御部１１０は、画像処理部１０９から転送されたＹＵＶデジタル画像データ、或いはデータ格納部１０４中の画像ファイルに対してＪＰＥＧの解凍を行ったＹＵＶデジタル画像データを受け取る。そして、ＲＧＢデジタル信号へ変換した後、外部表示部１１５に出力する。外部表示部１１５は、撮像センサ１０７で撮像された画像を縦横各々間引き処理された画像を表示することのできるＴＦＴカラー液晶である。また、表示制御部１１０は、ＰＮ液晶パネル１１４の駆動を行い、ファインダ内表示部１１８による表示を制御する。
電池１４１は、リチャージャブルの２次電池又は乾電池である。ＤＣ／ＤＣコンバータ１４２は、電池１４１からの電源供給を受け、昇圧、レギュレーションを行うことにより複数の電源を作り出し、ＣＰＵ１０１を初めとする各素子に必要な電圧の電源を供給する。ＤＣ／ＤＣコンバータ１４２は、ＣＰＵ１０１からの制御信号により、各々の電圧供給の開始、停止を制御できるようになっている。

次に、測光用の光学素子（測光用レンズ１２１及び測光用プリズム１２６）及び測光センサ１２２を用いて、被写界の輝度を測定する測光手段について説明する。後述するように測光用の光学素子及び測光センサ１２２を用いて被写体検出を行うことから、測光用レンズ１２１の結像性能は良好なものが求められる。しかし、カメラサイズやコストの観点から、本実施形態では、測光用レンズ１２１は１枚のレンズで構成される。測光用レンズ１２１の結像性能等に関しては、後に詳細な説明を行う。
測光センサ１２２は、被写界の像を受光して少なくとも２種以上の波長域に感度を持ちこの波長域を検知する撮像面を備え、検知した結果に応じて、それぞれの波長域についての信号を出力する。本実施形態の測光センサ１２２が検知する波長域は、Ｒ，Ｇ，Ｂの３原色である。測光センサ１２２は、例えば、画素ピッチが約６ｕｍの横６４０×縦４８０画素の高画素のＣＣＤであって、ベイヤーもしくはストライプ配列にＲ，Ｇ，Ｂの３色のカラーフィルターが画素上に配置される。測光センサ１２２が出力する信号に対して、ＣＰＵ１０１又は画像処理部１０９がＹＵＶ変換処理を行うことで、ＣＰＵ１０１は被写界の輝度信号及び色差信号が取得可能であり、露出制御値演算に用いられる。また、ＣＰＵ１０１は、測光センサ１２２が出力する信号に対して、適宜Ｒ，Ｇ，Ｂの各原色信号に対する重みを変更して合成し、被写体検出を行う。

測光用レンズ１２１は、例えば結像倍率０．１５倍のレンズである。測光用レンズ１２１が観察可能な領域を測光領域１２５と呼ぶと、測光領域１２５は、図２に示すように、ファインダ視野枠１１７より少し内側に位置する。測光領域１２５は、測光時には横２０×縦２０の粗い分割（１領域は３２×２４画素となる）で区切られ、４００画素の低画素のセンサとして用いる。横２０×縦２０の領域内の測光センサ１２２のＲＧＢセンサ出力値を測光領域１２５内で一律に設定された重み付け係数を用いて重み付け演算することで輝度値を算出した後、各々の領域の和や平均値から被写界の輝度の検出が可能となっている。
測光センサ１２２から得られた横２０×縦２０分割分の被写界輝度値に対して、主要被写体に適正な露光を行うため、選択された焦点検出領域１２４を中心とした所定の重み付け演算によって露出制御値が算出される。露出制御動作は、算出された露出制御値に基づいて、レンズユニット１０５内の不図示の開口絞りの制御値及びフォーカルプレーンシャッタ１１３のシャッタ速度制御値を設定する。該制御値によって、被写体に対して適正な光量が撮像センサ１０７に到達し、所望の明るさの写真を撮影することができる。

本実施形態のカメラにはレリーズＳＷ１４０が設けられており、その押込量によって第一段階（半押し）と第二段階（全押し）の検知が可能となっている。以下、レリーズＳＷ１４０の第一段階をＳＷ１、第二段階をＳＷ２と記す。レリーズＳＷ１４０の動作としては、撮影者がＳＷ１まで押し込むと、焦点検出動作と露出制御動作が行われ、レンズユニット１０５のＡＦ動作とカメラの露出制御値の設定が行われる。続けて、ＳＷ２まで押し込むと、主ミラー１１１がレンズユニット１０５の光束外に退避し、露出制御動作で設定された値に従い、レンズユニット１０５の絞り値とフォーカルプレーンシャッタ１１３のシャッタ速度が制御される。入射した被写体光束は、撮像センサ１０７により光電変換処理される。その後、撮影済み画像として記録メディアに記録されるとともに、外部表示部１１５に撮影画像の表示がなされる。このレリーズＳＷ１４０の押し込みによる焦点検出動作、露出制御動作及びその後の画像の記録までの動作が基本的な撮影動作となる。

次に、測光用の光学素子及び測光センサ１２２を用いて、被写界中の被写体を検出する被写体検出手段について説明する。被写体検出は、測光センサ１２２の出力を用いて行われるため、測光領域１２５が被写体検出範囲となる。被写体検出動作時は被写体を細かく認識させるため、測光領域１２５を上記のように測光時の横２０×縦２０の粗い分割で扱うのではなく、測光センサ１２２を横６４０×縦４８０画素（約３０万画素）高画素の画像センサとして用いる。
本実施形態では、被写体検出の対象として、主に人物の顔を検知するものとして説明する。人物の顔を検出する手法としては、目や鼻、口等、顔の特徴部を抽出して顔か否かを判定する手法等、様々なものがあるが、本実施形態では、測光センサ１２２から得られた被写体検出用の情報から顔の特徴部を抽出し、顔検出を行うものとする。なお、本発明は被写体検出の対象や手法は限定されるものではなく、被写体検出用の情報を用いて被写体検出を行うものであればよい。

次に、図４を参照して、測光用レンズ１２１で生じる軸上色収差及び非点収差について説明する。測光用レンズ１２１を用いて被写体検出を行うことから、測光用レンズ１２１の結像性能は高いほど、より細かい被写体を検出することが可能となる。しかしながら、測光用レンズ１２１は上記のようにカメラサイズやコストの観点から１枚のレンズで構成されるため、軸上色収差や非点収差といった収差が発生する。

まず、図４（ａ）を参照して、軸上色収差について説明する。図４（ａ）は、軸上色収差の図である。軸上色収差は、光の波長による屈折率の違いにより、結像位置が光の波長に応じて測光用レンズ１２１の光軸４０１の方向にずれる収差である。
図４（ａ）に示すＦｒ，Ｆｇ，Ｆｂは、それぞれ、像高が０の領域におけるＲの主波長の結像位置，Ｇの主波長の結像位置，Ｂの主波長の結像位置である。また、波長の長さはＢ＜Ｇ＜Ｒであり、測光用レンズ１２１は波長が短い光線ほど屈折率が高い特徴を有する。したがって、Ｂの主波長の結像位置Ｆｂは、Ｇの主波長の結像位置Ｆｇよりも測光用レンズ１２１に近い位置となる。また、Ｒの主波長の結像位置Ｆｒは、Ｇの主波長の結像位置Ｆｇよりも測光用レンズ１２１から遠い位置となる。

次に、図４（ｂ）を参照して、非点収差について説明する。図４（ｂ）は、非点収差の図である。非点収差は、測光用レンズ１２１の光軸４０１に垂直な方向（測光センサ１２２の撮像面に平行な方向）に応じて結像位置が光軸４０１と平行な方向にずれる収差である。
ＦｇＶ１は、像高が０の領域におけるＧの主波長のＶ方向の結像位置である。ＦｇＨ１は、像高が０の領域におけるＧの主波長のＨ方向の結像位置である。ＦｇＶ２は、像高がｈの領域におけるＧの主波長のＶ方向の結像位置である。ＦｇＨ２は、像高がｈの領域におけるＧの主波長のＨ方向の結像位置である。なお、Ｖ方向は図２に示すファインダ視野枠１１７の短手方向であり、Ｈ方向はファインダ視野枠１１７の長手方向であるものとする。
一般的に光学素子を用いた結像光学系では、像高が高い領域では、Ｖ方向（縦方向）の曲率とＨ方向（横方向）の曲率とが異なる。また、像高が０の領域では、Ｖ方向の曲率とＨ方向の曲率とが一致する。
したがって、像高が０の領域では、結像位置ＦｇＶ１と結像位置ＦｇＨ１とが一致する。また、像高が高い領域の例である像高がｈの領域では、結像位置ＦｇＶ２と結像位置ＦｇＨ２とは光軸４０１と平行な方向にずれる。

次に、図４（ｃ）を参照して、像高がｈの領域における、Ｒ，Ｇ，Ｂの各主波長のＶ方向の結像位置について説明する。図４（ｃ）は、像高がｈの領域における、Ｒ，Ｇ，Ｂの各主波長のＶ方向の結像位置を示す図である。
ＦｒＶ２は、像高がｈの領域におけるＲの主波長のＶ方向の結像位置である。ＦｇＶ２は、図４（ｂ）と同様に、像高がｈの領域におけるＧの主波長のＶ方向の結像位置である。ＦｂＶ２は、像高がｈの領域におけるＢの主波長のＶ方向の結像位置である。
図４（ｃ）に示すように、結像位置ＦｒＶ２、ＦｇＶ２、ＦｂＶ２は、光軸４０１と平行な方向にずれており、結像位置ＦｂＶ２が測光用レンズ１２１に最も近く、結像位置ＦｒＶ２が測光用レンズ１２１から最も遠い。

次に、図４（ｄ）を参照して、像高がｈの領域における、Ｒ，Ｇ，Ｂの各主波長のＨ方向の結像位置について説明する。図４（ｄ）は、像高がｈの領域における、Ｒ，Ｇ，Ｂの各主波長のＨ方向の結像位置を示す図である。
ＦｒＨ２は、像高がｈの領域におけるＲの主波長のＨ方向の結像位置である。ＦｇＨ２は、図４（ｂ）と同様に、像高がｈの領域におけるＧの主波長のＨ方向の結像位置である。ＦｂＨ２は、像高がｈの領域におけるＢの主波長のＨ方向の結像位置である。
図４（ｄ）に示すように、結像位置ＦｒＨ２、ＦｇＨ２、ＦｂＨ２は、光軸４０１と平行な方向にずれており、結像位置ＦｂＨ２が測光用レンズ１２１に最も近く、結像位置ＦｒＨ２が測光用レンズ１２１から最も遠い。

図４（ｃ）及び図４（ｄ）から分かるように、結像位置ＦｒＶ２と結像位置ＦｒＨ２とは一致せず、結像位置ＦｒＶ２は結像位置ＦｒＨ２より測光用レンズ１２１に近い位置になる。同様に、結像位置ＦｇＶ２と結像位置ＦｇＨ２とは一致せず、結像位置ＦｇＶ２は結像位置ＦｇＨ２より測光用レンズ１２１に近い位置になる。また、結像位置ＦｂＶ２と結像位置ＦｂＨ２とは一致せず、結像位置ＦｂＶ２は結像位置ＦｂＨ２より測光用レンズ１２１に近い位置になる。

次に、結像性能と結像距離との関係について説明する。結像距離とは、結像位置と測光センサ１２２の撮像面との距離のことである。結像距離が短いほど、結像位置が測光センサ１２２の撮像面に近くなるため、結像性能が高くなる。したがって、結像距離が０、すなわち、結像位置が測光センサ１２２の撮像面上に位置する色が最も結像性能が高くなる。
図４（ｃ）に示す例では、像高がｈの領域におけるＶ方向に関して、Ｒの結像距離が最も短く、次にＧの結像距離が短く、Ｂの結像距離が最も長い。したがって、像高がｈの領域におけるＶ方向に関して、Ｒが最も結像性能が高く、次にＧの結像性能が高く、Ｂの結像性能が最も低い。
図４（ｄ）に示す例では、像高がｈの領域におけるＨ方向に関して、Ｇの結像距離が最も短く、次にＢの結像距離が短く、Ｒの結像距離が最も長い。したがって、像高がｈの領域におけるＨ方向に関して、Ｇが最も結像性能が高く、次にＢの結像性能が高く、Ｒの結像性能が最も低い。

次に、被写体検出用の画像データについて説明する。被写体検出用の画像データは、被写界内の人物の検出のために使われる。被写体検出用の画像データは、測光センサ１２２が出力するＲ，Ｇ，Ｂのそれぞれの信号を所定の比率で合成した輝度画像データ（輝度信号画像）である。被写体検出用の画像データは、解像力が高いほど被写体の特徴部を抽出しやすくなる。
次に、測光センサ１２２と測光用レンズ１２１との位置関係について説明する。
輝度信号を作成するときには、測光センサ１２２の有するＧの信号に重み付けを行って演算を行うのが一般的である。そこで、測光センサ１２２の中心部に測光用レンズ１２１のＧの結像位置Ｆｇが一致するように、測光センサ１２２と測光用レンズ１２１との位置関係が不図示の保持部材等によって保たれているものとする。

次に、被写体検出用の画像データの生成方法について説明する。被写体を検出する際は、被写体の特徴部を検出する。したがって、被写体検出用の画像データでは、被写体の特徴部がよりよく解像されている必要がある。
本実施形態では被写体を人物の顔とするため、被写体の特徴部は目や口等となる。目や口のパターンは一般的に横長である。したがって、被写体検出用の画像データは、顔の縦方向について解像力が高い程、被写体の検出の精度が高くなるといえる。
このような考え方から、被写体検出用の画像データは、被写界の像の中の方向のうち高解像にする方向である高解像方向を定め、高解像方向について解像力が高まるように生成される。被写体が人物の顔の場合は、顔の縦方向が高解像方向となるようにする。

次に、図５（ａ）を参照して、カメラ姿勢が正位置の場合の被写体検出用の画像データの生成方法について説明する。図５（ａ）は、カメラ姿勢を正位置にしたときのファインダ視野枠１１７の図である。なお、正位置とは、被写界の像における重力の方向（鉛直方向）がファインダ視野枠１１７の短手方向になるようなカメラの姿勢のことである。
図５（ａ）では、ファインダ視野枠１１７に被写界の像が表示されている。この被写界の像では、図４（ｂ）〜（ｄ）に示した像高がｈの領域に人物がいる。図５（ａ）に示すように、カメラ姿勢が正位置の場合、人物の顔の縦方向が鉛直方向に等しくなるように撮影されることが多いと考えられる。したがって、カメラ姿勢が正位置の場合、高解像方向を顔の縦方向であるＶ方向にして、Ｖ方向の解像力が高い被写体検出用の画像データを生成する。

すなわち、図５（ａ）の構図では、Ｖ方向の結像性能が高い色に重みづけをかけて被写体検出用の画像データを生成することで、Ｖ方向の解像力が高い被写体検出用の画像データを生成でき、被写体検出精度を高められる。したがって、例えば、像高がｈの領域では、本実施形態のカメラは、上記のように、Ｖ方向の結像性能が最も高いＲについて最も強い重みづけを行って被写体検出用の画像データを生成する。

次に、図５（ｂ）を参照して、カメラ姿勢が縦位置の場合の被写体検出用の画像データの生成方法について説明する。図５（ｂ）は、カメラ姿勢を縦位置にしたときのファインダ視野枠１１７の図である。なお、縦位置とは、被写界の像における鉛直方向がファインダ視野枠１１７の長手方向になるようなカメラの姿勢のことである。
図５（ｂ）では、ファインダ視野枠１１７に被写界の像が表示されている。この被写界の像では、図４（ｂ）〜（ｄ）に示した像高がｈの領域に人物がいる。図５（ｂ）に示すように、カメラ姿勢が縦位置の場合、人物の顔の縦方向が鉛直方向に等しくなるように撮影されることが多いと考えられる。したがって、カメラ姿勢が縦位置の場合、高解像方向を顔の縦方向であるＨ方向にして、Ｈ方向の解像力が高い被写体検出用の画像データを生成する。

すなわち、図５（ｂ）の構図では、Ｈ方向の結像性能が高い色に重みづけをかけて被写体検出用の画像データを生成することで、Ｈ方向の解像力が高い被写体検出用の画像データを生成でき、被写体検出精度を高められる。したがって、例えば、像高がｈの領域では、本実施形態のカメラは、上記のように、Ｈ方向の結像性能が最も高いＧについて、最も強い重みづけを行って被写体検出用の画像データを生成する。

このように、被写体検出用の画像データは、図５（ａ）の構図ではＶ方向、図５（ｂ）の構図ではＨ方向の解像力が高い程、被写体検出精度は高くなるといえる。
仮に、図４（ｂ）〜（ｄ）に示す像高がｈの領域について、図５（ａ）の構図及び図５（ｂ）の構図の両方の場合で、Ｇについて最も強い重みづけを行って被写体検出用の画像データを生成したとする。このとき、図４（ｃ）及び（ｄ）に示すように、ＧのＨ方向の結像距離（結像位置ＦｇＨ２と測光センサ１２２の撮像面との距離）は、ＧのＶ方向の結像距離（結像位置ＦｇＶ２と測光センサ１２２の撮像面との距離）より短い。よって、ＧのＨ方向の解像力はＧのＶ方向の解像力より高い。したがって、図５（ｂ）の構図の被写体検出精度は、図５（ａ）の構図の被写体検出精度より高くなる。

ここまでの説明から分かるように、本実施形態のカメラは、カメラの姿勢に応じて、解像力の高い被写体検出用の画像データが生成されるように、測光センサ１２２の色の出力に重みづけを行う。したがって、カメラの姿勢によらず、被写体、特に人物の検出精度を向上させることが可能となる。

次に、カメラの姿勢の検出について説明する。姿勢検出部１２７は、重力を測定することにより、姿勢検出部１２７が取り付けられた筐体の傾きを検出できる。本実施形態では、姿勢検出部１２７の出力から、撮影者の意図等によってカメラの姿勢が変更されたときに、カメラの姿勢が、図５（ａ）を参照して説明した正位置か、図５（ｂ）を参照して説明した縦位置かを判定できる。
ＣＰＵ１０１は、姿勢検出部１２７の出力に基づいて高解像方向を定め、高解像方向の解像力が高くなるように被写体検出用の画像データを生成することで、カメラの姿勢によらずに、被写体検出精度の向上が見込める。

次に、重みづけテーブル７０１について説明する。図４を参照して説明したように、測光用レンズ１２１はＶ方向の結像位置とＨ方向の結像位置とが異なる非点収差を有する。したがって、撮影者の意図等によってカメラの姿勢が変更されたときに、カメラの姿勢に基づいて定められた高解像方向に応じて各色の重みづけを変更して、被写体検出用の画像データを生成することが重要である。
本実施形態は、カメラの姿勢に応じて各色の重みづけを変更するために、各色の重みづけの情報が格納された重みづけテーブル７０１を使用する。重みづけテーブル７０１には、第１重みづけテーブル７０１Ａと第２重みづけテーブル７０１Ｂとがある。ＣＰＵ１０１は、カメラの姿勢に応じて使用する重みづけテーブル７０１を変えることで、カメラの姿勢に応じて各色の重みづけを変更して、被写体検出用の画像データを生成する。具体的には、カメラの姿勢が正位置であり、高解像方向がＶ方向のとき、第１重みづけテーブル７０１Ａが使われる。カメラの姿勢が縦位置であり、高解像方向がＨ方向のとき、第２重みづけテーブル７０１Ｂが使われる。それぞれの重みづけテーブル７０１は、領域６０１ごとの各色の重みづけの情報を格納する。
第１重みづけテーブル７０１Ａ及び第２重みづけテーブル７０１Ｂは、例えばＣＰＵ１０１内のＥＥＰＲＯＭ１０１ａ内に記憶される。

重みづけテーブル７０１の詳細を説明するにあたり、まず、図６を参照して、被写界の像の領域について説明する。図６は、被写界の像の領域６０１を示す図である。図６に示すように、本実施形態のカメラでは、測光領域１２５が所定の仮想的な領域６０１に分割されている。本実施形態では、測光領域１２５は、Ｖ方向に７分割、Ｈ方向に７分割され、全体で４９分割されているものとする。なお、図５等に示されるように、測光領域１２５には被写界の像が表されるため、測光領域１２５の仮想的な領域６０１は、被写界の像における仮想的な領域６０１といえる。

次に、図７を参照して重みづけテーブル７０１について説明する。図７（ａ）は、領域６０１のそれぞれに識別記号を割り当てた図である。図７（ｂ）は、第１重みづけテーブル７０１Ａの図である。図７（ｃ）は、第２重みづけテーブル７０１Ｂの図である。なお、以降では、識別番号ＳＮＮが割り当てられた領域をＳＮＮ領域６０１と呼ぶ。
光学系の収差は光軸に対して回転対象である。本実施形態では、Ｓ４１領域６０１が光軸４０１に対応する領域６０１とする。すると、Ｓ４１領域６０１に対して回転対象な位置にある領域６０１は、光学的に等価であり、各色の重みづけの情報を同一のものにできる。図７（ａ）では、Ｓ４１領域６０１に対して回転対象な位置にある領域６０１は、同じ識別番号を割り当てている。同じ識別番号が割り当てられた領域６０１は、各色の重みづけの情報が同一である。したがって、重みづけの情報は、各色について、図７（ａ）に示すように、Ｓ１１領域６０１からＳ４４領域６０１までの計１６種類が必要となる。

重みづけテーブル７０１は、測光センサ１２２が測光用レンズ１２１に対して図４（ａ）のような位置関係にあるときの、重みづけテーブルの例である。第１重みづけテーブル７０１Ａ及び第２重みづけテーブル７０１Ｂには、各色の重みづけの情報として、各色の重みづけ係数が格納される。重みづけ係数が大きいほど強い重みづけが行われることを表す。重みづけ係数Ｗｒ、Ｗｇ、Ｗｂは、それぞれ、被写体検出用の画像データ生成時の測光センサ１２２のＲ，Ｇ，Ｂの各原色の信号にかける重みづけ係数である。ＣＰＵ１０１は、測光センサ１２２のＲ，Ｇ，Ｂの各原色の信号に、重みづけテーブル７０１から取得した重みづけ係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂをかけて輝度画像データを生成して、被写体検出用の画像データとする。

重みづけテーブル７０１に格納される重みづけ係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂは、次のような考え方で定められる。すなわち、それぞれの領域６０１において、事前に定められた高解像方向についての結像性能が最も高い色の重みづけ係数を、他の色の重みづけ係数より大きくする。また、それぞれの領域６０１において、事前に定められた高解像方向についての結像性能が２番目に高い色の重みづけ係数を、結像性能が最も低い色の重みづけ係数より大きくする。

例えば、光軸４０１の近傍であるＳ４１領域６０１では、上記のように、カメラの姿勢が正位置でも縦位置でも、Ｇの結像位置が測光センサ１２２の撮像面の中心と一致するため、Ｇの結像性能がＢ及びＲの結像性能より高い。したがって、第１重みづけテーブル７０１Ａ及び第２重みづけテーブル７０１Ｂでは、Ｓ４１領域６０１において、Ｇの重みづけ係数Ｗｇが、他の色の重みづけ係数Ｗｒ及びＷｂより大きい。
また、光軸４０１の近傍であるＳ４１領域６０１では、上記のように、Ｈ方向とＶ方向とで結像位置の差異がないため、第１重みづけテーブル７０１Ａ及び第２重みづけテーブル７０１ＢにおけるＳ４１領域６０１の重みづけ係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂは同一になる。

次に、図４（ｂ）〜（ｄ）や図５で示した像高がｈの領域の例について説明する。像高がｈの領域に対応する領域６０１は、Ｓ４４領域６０１である。
図５（ａ）の構図では、高解像方向がＶ方向である。したがって、Ｖ方向の結像性能が高い色の重みづけ係数を大きくする。具体的には、Ｓ４４領域６０１のＶ方向において、Ｒの結像性能が最も高く、次にＧの結像性能が高く、Ｂの結像性能が最も低い。したがって、高解像方向がＶ方向の場合に使われる第１重みづけテーブル７０１ＡのＳ４４領域６０１では、重みづけ係数Ｗｒが最も大きく、次に重みづけ係数Ｗｇが大きく、重みづけ係数Ｗｂが最も小さい。
図５（ｂ）の構図では、高解像方向がＨ方向である。したがって、Ｈ方向の結像性能が高い色の重みづけ係数を大きくする。具体的には、Ｓ４４領域６０１のＨ方向において、Ｇの結像性能が最も高く、次にＢの結像性能が高く、Ｒの結像性能が最も低い。したがって、高解像方向がＨ方向の場合に使われる第２重みづけテーブル７０１ＢのＳ４４領域６０１では、重みづけ係数Ｗｇが最も大きく、次に重みづけ係数Ｗｂが大きく、重みづけ係数Ｗｒが最も小さい。
なお、第２重みづけテーブル７０１Ｂにおいて、Ｓ４４領域６０１の重みづけ係数Ｗｇは、中央部であるＳ４１領域６０１の重みづけ係数Ｗｇより若干小さい。また、Ｓ４４領域６０１のＨ方向ではＳ４１領域６０１と比較してＢの結像性能が少し高く、第２重みづけテーブル７０１Ｂにおいて、Ｓ４４領域６０１の重みづけ係数Ｗｂは、Ｓ４１領域６０１の重みづけ係数Ｗｂより大きい。

なお、本実施形態では、上記のように、重みづけテーブル７０１を使って領域６０１ごとに重みづけ係数が定められる。しかし、重みづけテーブル７０１を使わずに、像高から重みづけ係数を算出できる関数を使ってもよい。このとき、例えば、関数は高解像方向ごとに用意される。また、高解像方向に基づいて、被写界の像の全体に一律に重みづけ係数を定めてもよい。

次に、図８を参照して、本実施形態のカメラの動作について説明する。図８は、本実施形態のカメラの撮影処理のフローチャートである。
ステップＳ３００において、本実施形態のカメラは、不作動状態から電源スイッチ（不図示）がＯＮにされると、撮影動作を開始する。なお、図８のフローチャートでは、上記の撮影レンズ１０５の焦点検出動作として自動選択動作が選択されているものとする。
ステップＳ３０１において、ＣＰＵ１０１は、姿勢検出部１２７の出力に基づいて、本実施形態のカメラの姿勢が正位置か縦位置かの検出を行う。ＣＰＵ１０１は、正位置のとき、高解像方向がＶ方向であるため、第１重みづけテーブル７０１Ａを使う決定をする。ＣＰＵ１０１は、縦位置のとき、高解像方向がＨ方向であるため、第２重みづけテーブル７０１Ｂを使う決定をする。

ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１０１は、レリーズＳＷ１４０がＳＷ１まで押し込まれたか否かを判定する。ＣＰＵ１０１は、レリーズＳＷ１４０がＳＷ１まで押し込まれたとき処理をステップＳ３０３に進め、押し込まれていないとき処理をステップＳ３０１に戻す。
ステップＳ３０３において、測光センサ１２２は、ＣＰＵ１０１の指示に従い、蓄積を開始する。ＣＰＵ１０１は、測光センサ１２２から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換して、ＶＲＡＭ１０３ｃに一時的に保存する。

ステップＳ３０４において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０３でＶＲＡＭ１０３に保存されたデジタル信号から、被写体検出用の画像データを生成する。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０１で決定した重みづけテーブル７０１に格納された重みづけ係数を使い、ＶＲＡＭ１０３に保存されたデジタル信号から輝度画像データを生成して、被写体検出用の画像データとする。この被写体検出用の画像データの生成は、本発明の生成手段による処理の一例である。
さらに、ステップＳ３０４において、ＣＰＵ１０１は、生成した被写体検出用の画像データから、目や口等の顔の特徴部を抽出して、顔等の被写体を検出する。この被写体の検出は、本発明の被写体検出手段の一例である。
ステップＳ３０５において、ＣＰＵ１０１は、被写体検出用の画像データから被写体を検出できたか否かを判定する。ＣＰＵ１０１は、被写体を検出できたとき処理をステップＳ３０６に進め、被写体を検出できなかったとき処理をステップＳ３０７に進める。

ステップＳ３０６において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０４で検出した被写体の座標を焦点検出ユニット１１９に送る。焦点検出ユニット１１９は、被写体の座標に基づいて、被写体の近傍に対して、上記の被写体検出優先自動選択動作を行う。
ステップＳ３０７において、焦点検出ユニット１１９は、上記の通常の自動選択動作を行う。
ステップＳ３０８において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０３において一時的に保存された測光センサ１２２の出力を２０×２０に分割した輝度情報を算出する。なお、この輝度情報の算出は本発明の輝度算出手段による処理の一例である。
そして、ステップＳ３０６又はステップＳ３０７において選択された焦点検出領域１２４に重み付けを行う等所定のアルゴリズム演算を行う。こうすることによって、ＣＰＵ１０１は、カメラの露出値であるレンズユニット１０５の絞り値とフォーカルプレーンシャッタ１１３のシャッタ速度を算出する。そして、ＣＰＵ１０１は、算出結果を使ってレンズユニット１０５の絞り値、及び、フォーカルプレーンシャッタ１１３のシャッタ速度を制御する。なお、この制御は本発明の制御手段による処理の一例である。

ステップＳ３０９において、ＣＰＵ１０１は、レリーズＳＷ１４０がＳＷ２まで押し込まれたか否かを判定する。ＣＰＵ１０１は、レリーズＳＷ１４０がＳＷ１まで押し込まれたとき処理をステップＳ３１０に進め、押し込まれていないとき処理をステップＳ３０１に戻す。
ステップＳ３１０において、ＣＰＵ１０１は、シャッタ制御部、絞り駆動部、撮像センサ制御部１０８の各々に信号を送信して、公知の撮影動作を行う。ＣＰＵ１０１は、撮影動作の終了後、処理をステップＳ３０１に戻す。

以上のように本実施形態のカメラは、高解像方向についての結像性能が強い色について、結像性能が低い他の色よりも強い重みづけを行って、測光センサ１２２が出力する信号に基づいて、被写体検出用の画像データを生成する。よって、本実施形態のカメラは、高解像方向について解像力の高い被写体検出用の画像データを生成できる。したがって、被写体検出精度の低下を抑制できる。
また、人物の顔等を被写体とするとき、被写体検出用の画像データにおける所定の方向の解像力が高いことが重要である。ここで、本実施形態のカメラは、この所定の方向となる高解像方向を、姿勢検出部１２７が検知するカメラの姿勢に基づいて定める。したがって、被写体検出用の画像データは、人物の顔等の被写体の検出に適したものとなり、高精度に被写体検出を行うことができる。

また、本実施形態のカメラは、領域６０１ごとに色の重みづけを行って被写体検出用の画像データを生成する。したがって、全体にわたって高解像方向についての解像力の高い被写体検出用の画像データを生成できる。
また、本実施形態のカメラは、高解像方向に基づいて、重みづけテーブル７０１に含まれる重みづけ係数を使って、色ごとに重み付けを行う。したがって、本実施形態のカメラは、重みづけ係数自体を演算によって得る必要がなくなり、処理負荷が軽減される。
また、本実施形態のカメラは、測光センサ１２２が出力する信号に基づいて被写界の輝度が算出されて測光が行われる。すなわち、測光センサ１２２は、測光及び被写体検出の２つの目的に使われる。ここで、コスト等の観点から、測光用レンズ１２１は１枚で構成され、結像性能が必ずしも良好でないことがある。しかし、この場合でも、高解像方向について解像力の高く、被写体の検出に適した被写体検出用の画像データを生成できる。したがって、被写体検出精度の低下を抑制できる。

（その他の実施形態）
上記の実施形態は高解像方向がＶ方向又はＨ方向であったが、これ以外の方向を高解像方向に定めることができるようにしてもよい。例えば、カメラ姿勢が傾斜位置のとき高解像方向を傾斜方向としてもよい。傾斜位置は、カメラを鉛直方向に対して例えば４５度傾けた位置である。傾斜方向は、Ｖ方向及びＨ方向から４５度傾いた方向である。高解像方向が傾斜方向のときは、例えば、傾斜方向に対応する重みづけテーブル７０１が使われる。

本発明は、上記の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１０１ ＣＰＵ、１１９ 焦点検出ユニット、１２１ 測光レンズ、１２２ 測光センサ、１２７ 姿勢検出部

Claims (12)

1. 被写界の像を表す画像データから被写体を検出する撮像装置であって、
   前記被写界の像を受光して２種以上の波長域を検知する撮像面を備え、前記被写界の像の信号を出力する撮像手段と、
   前記被写界の像の中で定められる高解像方向に応じて、結像性能が高い前記波長域について、結像性能が低い前記波長域よりも強い重みづけを行って、前記撮像手段が出力する信号に基づいて前記画像データを生成する生成手段と、を備えることを特徴とする撮像装置。
2. 前記撮像装置の姿勢を検知する検知手段をさらに備え、
   前記生成手段は、前記検知手段が検知する前記撮像装置の姿勢に基づいて、前記高解像方向を定めることを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記波長域の１つを第１波長域とし、前記第１波長域とは異なる前記波長域の１つを第２波長域とし、
   前記高解像方向についての前記第１波長域の結像位置と前記撮像面との距離を第１結像距離とし、前記高解像方向についての前記第２波長域の結像位置と前記撮像面との距離を第２結像距離とすると、
   前記生成手段は、前記第１結像距離の方が前記第２結像距離より短いとき、前記第１波長域の重みづけを前記第２波長域の重みづけより強くし、前記第２結像距離の方が前記第１結像距離より短いとき、前記第２波長域の重みづけを前記第１波長域の重みづけより強くすることを特徴とする請求項１又は２に記載の撮像装置。
4. 前記生成手段は、前記被写界の像を構成する仮想的な複数の領域ごとに前記波長域の重みづけを行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の撮像装置。
5. 前記高解像方向ごと、及び、前記領域ごとの前記波長域の重みづけの情報を格納するテーブルを記憶する記憶手段をさらに備え、
   前記生成手段は、前記高解像方向に基づいて、前記テーブルに含まれる重みづけの情報を使って、前記波長域ごとに重み付けを行うことを特徴とする請求項４に記載の撮像装置。
6. 前記撮像手段は、前記被写界の輝度を測定するための測光用の撮像素子であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の撮像装置。
7. 前記測光用の撮像素子で測定した前記被写界の輝度に基づいて、絞り値及びシャッタ速度の少なくともいずれかを制御する制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の撮像装置。
8. 外部から入射した光の光路を変える変更手段と、
   前記変更手段で光路が変えられた光を前記撮像手段に結像させる１枚のレンズと、をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の撮像装置。
9. 前記画像データから前記被写体の像を検出する被写体検出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の撮像装置。
10. 被写界の像を表す画像データから被写体を検出する撮像装置であって、
    前記被写界の像を受光して２種以上の波長域を検知する撮像面を備え、前記被写界の像の信号を出力する撮像手段と、
    前記撮像装置の姿勢を検知する検知手段と、
    前記検知手段が検知する前記撮像装置の姿勢に応じて、前記２種以上の波長域に重みづけを行って、前記撮像手段が出力する信号に基づいて前記画像データを生成する生成手段と、を備えることを特徴とする撮像装置。
11. 被写界の像を受光して２種以上の波長域を検知する撮像面を備え、前記被写界の像の信号を出力する撮像手段を有し、前記被写界の像を表す画像データから被写体を検出する撮像装置の制御方法であって、
    前記被写界の像の中で定められる高解像方向に応じて、結像性能が高い前記波長域について、結像性能が低い前記波長域よりも強い重みづけを行って、前記撮像手段が出力する信号に基づいて前記画像データを生成する生成ステップを備えることを特徴とする撮像装置の制御方法。
12. 被写界の像を受光して２種以上の波長域を検知する撮像面を備え、前記被写界の像の信号を出力する撮像手段を有し、前記被写界の像を表す画像データから被写体を検出する撮像装置を制御するためのプログラムであって、
    前記被写界の像の中で定められる高解像方向に応じて、結像性能が高い前記波長域について、結像性能が低い前記波長域よりも強い重みづけを行って、前記撮像手段が出力する信号に基づいて前記画像データを生成する生成ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。

Images