JP2881790B2 - 焦点検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 A.産業上の利用分野 本発明は、カメラ等の焦点検出装置に関するものであ
る。

B.従来の技術 撮影画面内に例えば第５図のごとく複数の焦点検出領
域を設定し、それぞれの焦点検出領域において焦点検出
を行い、焦点検出領域毎のデフォーカス量を算出し、こ
れら複数のデフォーカス量に基づいて最終的に一つのデ
フォーカス量を決定する焦点検出装置が知られている。
ここで、一つのデフォーカス量の決定方式としては、例
えば次のようなものがある。

至近優先方式：複数のデフォーカス量の中で最も至近
側のデフォーカス量を選択する方式。

コントラスト優先方式：複数の焦点検出領域の中で最
もコントラストが高く、求められたデフォーカス量の信
頼度が最も高い焦点検出領域のデフォーカス量を選択す
る方式。

統計平均方式：複数のデフォーカス量の統計平均によ
り最終的なデフォーカス量を決定する方式。

C.発明が解決しようとする課題 このような従来の焦点検出装置には次のような問題点
があった。

至近優先方式の問題点 複数のデフォーカス量の中で最も至近側のデフォーカ
ス量を選択するので、第21図に示すように、１ヵ所の焦
点検出領域のデフォーカス量のみが至近側に大きくはず
れており、その他の焦点検出領域のデフォーカス量が比
較的まとまっている場合でも最至近の被写体に合焦して
しまう。例えば金網越しに中にいる動物を被写体として
狙ったような場合には、金網に合焦してしまい撮影者の
意図にそぐわなかった。また、最至近として選択された
デフォーカス量が求められた焦点検出領域のコントラス
トが低く、デフォーカス量が焦点検出毎にばらつく場合
には、最終的なデフォーカス量もそれに応じてばらつく
ので安定性がなかった。

コントラスト優先方式の問題点 最大コントラストをとる焦点検出領域のデフォーカス
量を採用するので、第22図に示すように、２つの焦点検
出領域のコントラストがほぼ等しく、そのデフォーカス
量が大きく異なっており、焦点検出毎に最大コントラス
トの焦点検出領域が入れ替わる場合には、２つのデフォ
ーカス量の間でハンチングを起こしてしまい、安定性が
悪かった。また１ヵ所でもコントラストの高い焦点検出
領域があると、その他の領域のデフォーカス量がまとま
っている場合でも、コントラストの高い焦点検出領域の
被写体に合焦してしまう。例えばコントラストの高い背
景をバックにしてコントラストの低い人間の顔等を狙っ
た場合にも背景に合焦してしまい、撮影者の意図にそぐ
わなかった。さらに、最もコントラストの高い焦点検出
領域においても、コントラストがあまり高くなく、デフ
ォーカス量が焦点検出毎にばらつく場合には、最終的な
デフォーカス量もそれに応じてばらつくので安定性がな
かった。

統計平均方式の問題点 デフォーカス量の平均を採用するので、第23図に示す
ように、複数のデフォーカス量が２つのまとまりに分裂
している場合でも、中間的なデフォーカス量となり、ど
ちらのまとまりに対してもピンボケになってしまった。
例えば遠景をバックにして手前の人物を狙った場合に
は、遠景と人物のどちらにも合焦できなかった。

このような従来技術の欠点をまとめると、多分割した
複数の焦点検出領域から一領域のみを選択して、その領
域のデフォーカス量を最終的なデフォーカス量として採
用する場合には、ある程度撮影者の意図する被写体に合
焦する確率はあるが、まだその確率は充分なものではな
く、また選択された領域のデフォーカス量のばらつきが
そのまま最終的なデフォーカス量のばらつきに反映され
るので安定性が悪かった。

反対に多分割した複数の焦点検出領域の平均的なデフ
ォーカス量を最終的なデフォーカス量として採用する場
合には、最終的なデフォーカス量のばらつきが少なくな
り安定性は増すが、撮影者の意図する特定の被写体に対
して合焦する確率が少なかった。

本発明の技術的課題は、安定性が高くしかも撮影者の
意図する被写体に対して合焦する確率を向上させること
にある。

D.課題を解決するための手段 上記課題を解決するために、本発明は、被写体像を予
定焦点面上に形成するための撮影光学系と、撮影画面内
に設定された複数の焦点検出領域でそれぞれ、予定焦点
面に対する被写体像面のデフォーカス量と被写体像のコ
ントラストとを検出する検出手段と、検出された複数の
デフォーカス量の内の１つを基準デフォーカス量とし、
その基準デフォーカス量を中心とした所定の範囲内に存
在するデフォーカス量を抽出する抽出手段と、抽出した
デフォーカス量をそれぞれ対応するコントラストで重み
付けして加重加算平均し、最適デフォーカス量を演算す
る演算手段とを有する。

E.作用 撮影画面内に設定された複数の焦点検出領域でそれぞ
れ、予定焦点面に対する被写体像面のデフォーカス量と
被写体像のコントラストとを検出し、検出された複数の
デフォーカス量の内の１つを基準デフォーカス量とし、
その基準デフォーカス量を中心とした所定の範囲内に存
在するデフォーカス量を抽出する。そして、抽出したデ
フォーカス量をそれぞれ対応するコントラストで重み付
けして加重加算平均し、最適デフォーカス量を演算す
る。

F.実施例 第２図により本発明に係る焦点検出装置をレンズ交換
型一眼レフカメラシステムに適用した場合の実施例の構
成について説明する。

カメラボディ20に対して交換可能なレンズ10が着脱自
在にマウントし得るようにされている。レンズ10を装着
した状態において、被写体から到来する撮影光束は、撮
影レンズ11を通ってカメラボディ20に設けられているメ
インミラー21により一部は反射されてファインダーに導
かれ、他の一部はメインミラー21を透過してサブミラー
22により反射され、焦点検出用の光束としてAFモジュー
ル23に導かれる。

AFモジュールは第３図に示すように、視野マス70、フ
ィールドレンズ27および２対の再結像レンズ28A,28B、3
8A,38Bからなる焦点検出光学系24と、２対の受光部29A,
29B、39A,39BからなるCCD等の光電変換装置25とから構
成されている。

以上のような構成において、撮影レンズ11の射出瞳16
に含まれる光軸17に対して対称な２対の領域18A,18Bと1
9A,19Bをそれぞれ通る光束は、第５図に示す焦点検出領
域全体に対応した開口形状を有する視野マス70付近で一
次像を形成する。視野マス70の開口部に形成された一次
像の一部は更に、フィールドレンズ27および２対の再結
像レンズ28A,28B、38A,38Bにより光電変換装置25の２対
の受光部29A,29B、39A,39B上に２対の二次像として形成
される。

周知のように光電変換装置25上で対になった二次像の
受光部並び方向の相対的位置関係を検出することによ
り、撮影レンズ11のデフォーカス量を検出できる。また
この位置関係を第５図のごとく撮影画面上に設定された
複数の焦点検出領域毎に行うことにより、各焦点検出領
域毎にデフォーカス量を検出することができる。

第４図に光電変換装置25上での受光部の配置構成を示
す。

受光部29A,29Bは各々ｎ個の受光素子Ap,Bp（ｐ＝１〜
ｎ）から成り、一次像がフィルム面と一致しているとき
に、対応する各一対の受光素子（A1とB1、A2とB2、…）
の出力が等しくなるように配置されている。

受光部39A,39Bは各々ｍ個（ｍ＜ｎ）の受光素子Cq,Dq
（ｑ＝１〜ｍ）から成り、一次像がフィルム面と一致し
ているときに、対応する各一対の受光素子（C1とD1、C2
とD2…）の出力が等しくなるように配置されている。

受光部29A,29B、39A,39Bを形成する受光素子は、フォ
トダイオード等の電荷蓄積型素子によって構成されてお
り、光電変換装置25上の照度に応じた電荷蓄積時間だけ
電荷蓄積を行うことにより、受光素子出力信号を後述の
焦点検出演算に適する出力レベルに制御することができ
る。

以上のごとく焦点検出光学系を構成することにより、
撮影画面上に第５図に示すような複数の焦点検出領域が
設定される。

再び第２図に戻り説明を続ける。

センサ制御部26は、AFCPU（AF用のCPU）30のポートP4
からの電荷蓄積開始および終了指令を受け取り、指令に
応じた制御信号を光電変換装置25に与えることにより光
電変換装置25の電荷蓄積時間を制御する。また転送クロ
ック信号等を光電変換装置25に与え、受光素子出力信号
を時系列的にAFCPU30に転送するとともに、受光素子出
力信号の転送開始に同期した同期信号をAFCPU30のポー
トP4に送る。AFCPU30はこの信号に同期して、内蔵したA
/DコンバータによりポートP3に入力する受光素子出力信
号のA/D変換を開始し、受光素子数に応じたA/D変換デー
タを得る。A/D変換が終了すると、得られたデータに対
して後述するデータ処理を行い最適デフォーカス量を求
める。

すなわち、第１図における焦点検出手段2,グループ化
手段3,最適グループ選択手段4,最適デフォーカス量演算
手段５の動作はAFCPU30のプログラムによって実現され
ることになる。

AFCPU30は最適デフォーカス量に基づき、AF表示装置4
0の表示部41,42,43,44の表示形態をポートP5を用いて制
御する。

またAFCPU30は、最適デフォーカス量に基づいてAFモ
ータ50の駆動方向および駆動量を以下のように制御し
て、撮影レンズ11を合焦点に移動させる。

まずAFCPU30はデフォーカス量の符号（前ピン，後ピ
ン）に従ってポートP2からAFモータ50を撮影レンズ11が
合焦点に近づく方向へ回転させる駆動信号を発生する。
AFモータ50の回転運動は、ボディ20とレンズ10のマウン
ト部に設けられたボディ側のカップリング53とこれに嵌
合するレンズ側のカップリング14に伝達され、更にレン
ズ10に内蔵されたギヤ等から構成されたレンズ伝達系12
を経て、最終的に撮影レンズ11を合焦方向へ移動させ
る。

またAFモータ50の駆動量は、ボディ伝達系51を構成す
るギヤ等の回転量を、フォトインタラプタ等から構成さ
れるエンコーダ52によりパルス列信号に変換する。その
パルス列信号はポートP1にフィードバックされ、AFCPU3
0はパルス数をカウントすることによりAFモータ50の駆
動量を検出しその制御を行う。

またレンズ10にはレンズCPU13が内蔵されており、マ
ウント部に設けられたレンズ側接点15、ボディ側接点63
等から形成された通信バス64を介して、ポートP6により
AFCPU30と接続され、レンズ10のAF関連情報がAFCPU30に
送られる。

焦点検出モード選択装置80は、自動または手動により
選択された焦点検出モード（中央焦点、至近優先、信頼
度優先、合焦優先等）の情報をポートP7に送り、AFCPU3
0はこの情報に基づいて焦点検出処理を切り替える。

以上が本発明に係る焦点検出装置を一眼レフカメラに
適用した実施例の構成および動作の概要である。

AFCPU30の内部で行われる複数の領域に対する焦点検
出，グループ化，最適グループ選択，最適デフォーカス
量の算出の詳細について説明する。

＜焦点検出処理＞ まず第６図，第７図を用いて焦点検出処理について説
明する。

AFCPU30A/D変換して得た、受光素子Ap,Bp（ｐ＝１〜
ｎ）およびCq,Dq（ｑ＝１〜ｍ）に対応する受光素子出
力データをap,bp（ｐ＝１〜ｎ）およびcq,dq（ｑ＝１〜
ｍ）とする。簡単のため以後の説明においては、受光素
子出力データap,bpについてのみ説明を行うが、受光素
子出力データcq,dqについても同様である。受光素子出
力データap,bpに対してまず（１）式に示す相関演算に
よって各焦点検出領域毎に相関量Ｃ（j,L）が求められ
る。

ただし（１）式において、Ｌは整数であり一対の受光素
子出力データの受光素子のピッチを単位とした相対的シ
フト量（ずらし量）であり、ｊは焦点検出領域を表わし
ている。また（１）式の積算演算においてパラメータｒ
のとる範囲は、シフト量Ｌおよび焦点検出領域ｊに応じ
て適宜決定される。

受光素子出力データap,bpをマトリックスの行列に対
応させた場合、例えば第６図に示すように、（１）式に
おける受光素子出力データの組合せ、即ちパラメータｒ
のとる範囲を決めることができる。第６図においてシフ
ト量Ｌは−２〜＋２の範囲で動かされ、太線で囲まれた
領域が相関演算が行われる受光素子出力データの組合せ
のマトリックス上の位置で表わしている。

例えばシフト量Ｌが０の場合、（１）式のパラメータ
ｒのとる範囲は焦点検出領域ｊ毎に次式のようになる。

ｊ＝１の時 ｒ＝１〜ｗ ｊ＝２の時 ｒ＝ｗ＋１〜ｘ ｊ＝３の時 ｒ＝ｘ＋１〜ｙ ｊ＝４の時 ｒ＝ｙ＋１〜ｚ ｊ＝５の時 ｒ＝ｚ＋１〜ｎ …（２） 各焦点検出領域において受光素子出力データの相関が
最も高いシフト量xm（ｊ）は、（１）式の結果に対し
て、本出願人が特開昭60−37513号公報に開示した３点
内挿法を適用することにより（３）式のごとく求められ
る。

ただし（３）式においてＤおよびSLOPは、離散的に求
められた相関量Ｃ（j,L）の最小値がシフト量Ｌ＝ｘに
おいて得られるとすると、次式で求められる。

SLOP（ｊ）＝MAX（Ｃ（j,x＋１）−Ｃ（j,x）,C（j,x−１）−Ｃ（j,x）） …（５） また（３）式で求めたシフト量xm（ｊ）より各焦点検
出領域毎のデフォーカス量DEF（ｊ）を次式で求めるこ
とができる。

DEF（ｊ）＝KX（ｊ）×PY（ｊ）×xm（ｊ）＋CZ（ｊ） …（６） （６）式において、PY（ｊ）は、焦点検出領域毎の受
光素子の並び方向のピッチであり、領域に応じた値（た
とえば縦横のセンサピッチが異なっている場合）がAFCP
U30に記憶されている。KX（ｊ）は、第３図の焦点検出
光学系の構成によって焦点検出領域毎に決まる係数であ
り、領域に応じた値がAFCPU30に記憶されている。CZ
（ｊ）は領域毎のオフセット値であり、撮影光学系の収
差量（レンズCPU13から読みだす）とボディ20に対するA
Fモジュール23の位置調整状態によって決まる補正値
（ボディ毎にEEPROMに記憶されている）とからなる。

また（５）式で求めたパラメータSLOP（ｊ）は被写体
像のコントラストに概ね比例した量であって、その値が
大きいほど相関量Ｃ（j,L）の極小値付近のへこみが深
く、相関が大きいことを示し、従って求められたデフォ
ーカス量DEF（ｊ）の信頼性が高いことを示している。

なお、極小値xm（ｊ）が見つからずデフォーカス量DE
F（ｊ）が定まらなかった場合や、デフォーカス量DEF
（ｊ）は求ったがSLOP（ｊ）が小さく信頼性が低い場合
は、焦点検出不能と判定してデフォーカス量DEF（ｊ）
＝∞とする。

第７図は上述の焦点検出処理の動作を示すフローチャ
ートである。

まずステップ＃95でｊ＝１として焦点検出領域を初期
化する。ステップ＃100で焦点検出領域AREA（ｊ）で相
関演算を行い、相関量Ｃ（j,L）を求める。ステップ＃1
05で３点内挿法によりxm（ｊ）,SLOP（ｊ）を求める。
ステップ110ではxm（ｊ）が求ったか判定し、求まらな
かった場合はステップ＃125に進み、求まった場合はス
テップ＃115でSLOP（ｊ）が所定値TSを越えているか判
定し、TS以下であった場合、即ち信頼性がないと判定さ
れた場合はステップ＃125に進む。ステップ＃115でTSよ
り大きいと判定された場合は、ステップ＃120に進みデ
フォーカス量DEF（ｊ）を求め、ステップ＃130に進む。
一方、ステップ＃125に進んだ場合は焦点検出不能と判
定してDEF（ｊ）＝∞とし、ステップ＃130に進む。ステ
ップ＃130ではｊ＝ｊ＋１として焦点検出領域を次の領
域に更新し、ステップ＃135でｊ＝９（焦点検出領域が
終了）となったか判定し、ｊ＝９でなかった場合はステ
ップ＃100に戻り次の焦点検出領域で相関演算を行う。
ステップ＃135でｊ＝９となった場合は全ての領域での
焦点検出が終了したので、焦点検出処理を抜け、ステッ
プ＃140のグループ化処理に進む。

以上のようにして全ての焦点検出領域においてデフォ
ーカス量を決定することができる。上記説明では第５図
に示した十字形の焦点検出領域を８分割して、各々の領
域のデフォーカス量を検出したが、検出領域の形や分割
数はこれに限られることはない。また検出領域を互いに
オーバーラップさせたり、領域境界を被写体像の強度分
布に応じて変更するようにしても構わない。

＜グループ化処理＞ グループ化処理は、焦点検出処理によって求められた
複数のデフォーカス量に応じて、複数の焦点検出領域
を、同一の被写体を捕捉している可能性が高いグループ
にまとめる。

第８図はグループ化処理の第１実施例を示すフローチ
ャートである。

ステップ＃200ではまず、第９図に示すごとく焦点検
出領域をその領域のデフォーカス量に従って大きい順に
並べかえ（至近に近い順）、順番に１から番号ｋをつけ
る。ただし焦点検出不能（デフォーカス量DEF（ｊ）＝
∞）の領域は番号をつけないこととし、すべての領域で
検出不能の場合は番号ｋを０とする。また最終番号をKL
とする。したがってKL＝０の場合は全ての領域で焦点検
出不能であることを意味する。

ステップ＃205ではKL＝０、即ち全ての領域で焦点検
出不能であるか判定し、不能であった場合は、ステップ
＃210に進み、全領域で焦点検出不能だったとしてそれ
以降の処理をキャンセルして次の焦点検出動作を開始す
る。不能でなかった場合は、ステップ＃215でグループ
化処理で使用されるデフォーカス軸上でのゾーンの大き
さ、即ち像面深度をつぎのように決定する。

例1:像面深度は撮影光学系の撮影時のＦ値に従って変化
し、Ｆ値が小さい場合は深度も深く同一被写体とみなし
てよいゾーンZONEの大きさも広がるので、撮影Ｆ値に従
ってゾーンの大きさを決める。

例2:ゾーンの大きさを所定値に固定し、常に決まった深
度内に同一被写体とみなす像面が入るようにする。

例3:前述の焦点検出処理で求めたデフォーカス量はある
幅の不確定性を持っており、その幅はそのデフォーカス
量の信頼度SLOP値やその領域での被写体像のコントラス
トに依存して変化する。例えば不確定性の幅は信頼度SL
OPに概ね逆比例するので、その領域のSLOP値の逆数に比
例してゾーンの大きさを決める。このようにしてゾーン
の大きさを決めると、信頼度の高いデフォーカス量を持
つ領域は、他の領域から独立したグループを形成する可
能性が高くなり、その領域が捕捉している被写体像に対
して合焦する確率が高くなる。例えば所定ゾーン幅をZN
として各領域のゾーンの大きさをZONE（ｊ）＝ZN/SLOP
（ｊ）とする。この場合、ゾーンの大きさの上限値、下
限値を設定しておいてもよい。またコントラストCON
（ｊ）を、隣接する受光素子出力データの差の絶対値の
和をその領域内で計算することにより求め、これをSLOP
値の代わりに用いてもよい。

ステップ＃220ではグループ化処理の初期化として、
グループ番号ｉを１、領域のデフォーカス順の番号ｋを
１に設定し、ステップ＃225でグループGRP（ｉ）に番号
ｋの領域を登録する。ステップ＃230では番号ｋが最終
番号KLになったか判定し、KLになった場合はグループ化
処理を終了しステップ＃235の最適グループ選択処理に
進む。KLになっていない場合はグループ化処理を続行
し、ステップ＃240に進む。

ステップ＃240において、ゾーンの大きさを例１また
は例２のごとく決めた場合は、番号ｋの領域のデフォー
カス量から無限側のゾーン内に番号ｋ＋１の領域のデフ
ォーカス量が入っているか判定する。

例えば第10図（ａ）のような場合は２つの領域はゾー
ン外と判定され別グループとなり、第10図（ｂ）のよう
な場合は２つの領域はゾーン内と判定され同一グループ
となる。ゾーンの大きさを例３のごとく決めた場合は、
番号ｋの領域のデフォーカス量と番号ｋ＋１の領域のデ
フォーカス量の差が、番号ｋ＋１の領域のSLOP値によっ
て決まるゾーンの大きさの和より小さいか判定する。例
えば第11図（ａ）のような場合は２つの領域はゾーン外
と判定され別グループとなり、第11図（ｂ）のような場
合は２つの領域はゾーン内と判定され同一グループとな
る。

ステップ＃240で別グループと判定された場合は、ス
テップ＃245でグループ番号を更新しステップ＃250に進
み、同一グループと判定された場合はステップ＃245を
スキップし即ステップ＃250に進む。ステップ＃250では
番号ｋを更新してから、ステップ＃225の処理に戻る。

以上の処理を繰り返しステップ＃235に抜けた時は、
例えば第９図のごとく領域のグループ化がなされてい
る。即ちグループ化処理の第１実施例の場合、一つのグ
ループのデフォーカス軸上での広がりはフレキシブルで
あり、グループ内に複数の領域が存在する場合、そのグ
ループに属する一つの領域はそのグループに属する少な
くとも他の一つの領域に対して第10図（ｂ）または第11
図（ｂ）のような関係にあればよい。このようなグルー
プ化ではグループの広がりが大きく取れるので、広い領
域で連続的にピント位置がかわるような被写体、例えば
壁に張ったポスターを斜め方向から見たような場合で
も、被写体全体を一つのグループとして捕らえることが
できる。もちろんグループの広がりに一定の上限を設け
てもよいし、グループに加えられた領域のSLOP値の和が
一定値になった場合にはグループを更新するようにして
もよい。

第12図はグループ化処理の第２実施例を示すフローチ
ャートである。

ステップ＃300からステップ＃315の処理は第８図の第
１実施例の処理のステップ＃200からステップ＃215の処
理と同じなので説明は省略する。ただしステップ＃315
でゾーンの大きさを決定する際には、例３の場合を除い
ている。

ステップ＃320ではグループ化処理の初期化として、
グループ番号ｉを１、領域のデフォーカス順の先頭番号
ｋと末尾番号ｈとエンド番号ｇをそれぞれ１に設定す
る。ステップ＃325で番号ｋの領域のデフォーカス量か
ら無限側のゾーン内に番号ｈの領域のデフォーカス量が
入っているか判定する。例えば第10図（ａ）のような場
合は２つの領域のゾーン外と判定され別グループとな
り、第10図（ｂ）のような場合は２つの領域はゾーン内
と判定され同一グループとなる。同一グループでないと
判定された場合はゾーン判定を終了しステップ＃340に
進む。同一グループと判定された場合はステップ＃330
で末尾番号ｈを更新し、ステップ＃330で末尾番号ｈが
最終番号を越したか判定し、越していない場合はステッ
プ＃325に戻り引き続きゾーン判定を行い、越している
場合はゾーン判定を終了しステップ＃340に進む。

ステップ＃340では末尾番号ｂがエンド番号ｇになっ
たか、即ち今回のグループが前回のグループに包含され
ているか判定し、包含されていない場合はステップ＃34
5でグループｉに先頭番号ｋから末尾番号ｈ−１の領域
を登録するとともにグループ番号ｉを更新し、ステップ
＃350に進み、包含されている場合はステップ＃345のグ
ループ登録をせずにステップ＃350に進む。ステップ＃3
50では末尾番号ｈが最終番号KLを越したか判定し、越し
た場合はグループ化処理を終了しステップ＃355の最適
グループ選択処理に進む。越していない場合はステップ
＃360で先頭番号ｋを更新するとともにエンド番号ｇを
末尾番号ｈに書き換えて、ステップ＃325に戻りグルー
プ化処理を続行する。

以上の処理を繰り返しステップ＃355に抜けた時は、
例えば第13図のごとく領域のグループ化処理がなされて
いる。即ちグループ化処理の第２実施例の場合、一つの
グループのデフォーカス軸上での広がりは固定であり、
グループ内に複数の領域が存在する場合、そのグループ
に属する領域のうちどの２つの領域をとっても第10図
（ｂ）のような関係を満足している。このようなグルー
プ化ではグループの広がりを比較的狭く限定することが
できるので、第１実施例よりきめ細かで正確な被写体の
グループ化が達成される。

第14図はグループ化処理の第３実施例を示すフローチ
ャートである。

ステップ＃400からステップ＃415の処理は第８図の第
１実施例の処理のステップ＃200からステップ＃215の処
理と同じなので説明は省略する。

ステップ＃420ではグループ化処理の初期化として、
グループ番号ｉを１に設定し、ステップ＃425では領域
番号ｊを１に設定する。ステップ＃430で番号ｉの領域
のデフォーカス量を中心として±ZONE（ゾーンの大きさ
例１または例２）または±ZONE（ｉ）または±（ZONE
（ｉ）＋ZONE（ｊ））（ゾーンの大きさ例３）に領域ｊ
のデフォーカス量DEF（ｊ）が入っているか判定する。
入っている場合は同一グループと判定し、ステップ＃44
5でグループGRP（ｉ）に番号ｊの領域を登録し、ステッ
プ＃450に進む。入っていない場合は同一グループでな
いと判定し、ステップ＃445のグループ登録は行わずス
テップ＃450に進む。ステップ＃450では領域番号ｊが８
になったか即ち最終領域か判定し、最終領域でない場合
はステップ＃455で領域番号ｊを更新してステップ＃430
に戻りグループ判定を続行する。最終領域であった場合
はステップ＃460でグループ番号ｉが最終番号KLになっ
たか、即ち最終グループか判定し、最終グループでない
場合はステップ＃465でグループ番号ｉを更新してステ
ップ＃425に戻りグループ判定を続行する。最終グルー
プであった場合はグループ化処理を終了しステップ＃47
0のグループ選択処理に進む。

以上の処理を繰り返しステップ＃470に抜けた時は、
例えば第15図のごとく領域のグループ化がなされてい
る。即ちグループ化処理の第３実施例の場合、一つのグ
ループのデフォーカス軸上での広がりはある中心となる
領域のデフォーカス量を基準として決定され、グループ
内に複数の領域が存在する場合、そのグループに属する
全ての領域は中心となる領域に対して第10図（ｂ）また
は第11図（ｂ）のような関係を満足している。このよう
なグループ化では、グループの広がりが、基準となる領
域のデフォーカス量を中心として比較的狭く限定され、
よりきめ細かで正確な被写体のグループ化が達成され
る。

第16図はグループ化処理の第４の実施例を示すフロー
チャートである。

ステップ＃505からステップ＃515の処理は第８図の第
１実施例の処理のステップ＃205からステップ＃215の処
理と同じなので説明は省略する。

ステップ＃520ではグループ化処理の初期化として、
グループ番号ｉを１に設定するとともに、領域番号ｊを
１に設定する。ステップ＃525では領域ｊのデフォーカ
ス量DEF（ｊ）が∞か即ち領域ｊが焦点検出不能か判定
し、不能でない場合はステップ＃530でグループ（ｉ）
に領域ｊを登録しステップ＃535に進み、不能であった
場合はステップ＃530のグループ登録をせずにステップ
＃535に進む。

ステップ＃535では領域ｊが８であるか即ち最終領域
であるか判定し、最終領域であった場合は、第16図
（ｂ）のステップ＃565以降の処理に抜け、最終領域で
なかった場合はステップ＃540に進む。ステップ＃540で
は領域ｊのデフォーカス量DEF（ｊ）が∞か、即ち領域
ｊが焦点検出不能か判定し、不能でない場合はステップ
＃545に進み、不能であった場合はステップ＃545以降の
グループ判定をせずにステップ＃560に進む。

ステップ＃545では領域ｊが５であるか、即ち横列の
最終領域であるか判定し、横列の最終領域であった場合
は端領域なのでステップ＃550のグループ判定をせずに
ステップ＃555のグループ更新に進む。横列の最終領域
でない場合はステップ＃550で領域ｊのデフォーカス量D
EF（ｊ）を中心として±ZONEまたはZONE（ｊ）または±
（ZONE（ｊ）＋ZONE（ｊ＋１））に、隣接領域ｊ＋１の
デフォーカス量DEF（ｊ＋１）が入っているか判定し、
入っている場合は同一グループと判定してステップ＃55
5のグループ更新はせずにステップ＃560に進み、入って
いない場合は同一グループでないと判定しステップ＃55
5でグループ番号ｉがの更新を行いステップ＃560に進
む。

ステップ＃560では領域番号ｊの更新を行ってからス
テップ＃525に戻りグループ判定を続行する。

以上の処理を繰り返しステップ＃565に抜けると、横
列の中央領域である領域３のデフォーカスDEF（３）を
中心として±ZONEまたは±ZONE（３）または±ZONE
（３）＋ZONE（７））に縦列の中央領域である領域７の
デフォーカス量DEF（７）が入っているか調べ、入って
いる場合は領域７の属するグループを領域３の属するグ
ループに吸収する。

ステップ＃570では、グループ毎にそのグループを構
成する領域のデフォーカス量の平均値を計算し、その値
に従ってグループ番号を至近順につけ直し、ステップ＃
575のグループ選択に進む。

以上のようにしてステップ＃575に抜けた時は、例え
ば第17図のごとく領域のグループ化処理がなされてい
る。即ちグループ化処理の第４実施例の場合、一つのグ
ループのデフォーカス軸上での広がりはフレキシブルで
あり、グループ内に複数の領域が存在する場合、そのグ
ループに属する全ての領域はその領域の少なくとも一方
に隣接する領域に対して第10図（ｂ）または第11図
（ｂ）のような関係に必ずある。このようなグループ化
では同一グループは必ず画面上で連結した領域を形成す
ることになる。被写体が同一であった場合には連続した
焦点検出領域に捕捉される確率が高いので、このような
グループ化によってグループと被写体の対応性がよくな
り被写体の識別能力が向上する。

＜最適グループ選択処理＞ 最適グループ選択処理においては、グループ化処理に
よって作られた複数のグループのなかから撮影者の意図
している被写体を捕捉している可能性が高い一つのグル
ープを選択する。

第18図は最適グループ選択処理のフローチャートであ
る。

ステップ＃600では、焦点検出領域毎の領域ポイント
Ｅ（ｊ）を焦点検出モード選択装置80より得られる情報
に基づいて表１のように決定する。

即ち中央重点モードの場合は、焦点検出不能でない限
り全体の焦点検出領域のなかで中央に近い領域のみに領
域ポイントとして１を与え、その他の領域の領域ポイン
トは０にすることにより焦点検出結果に影響を与えない
ようにしている。その場合の領域の優先順位は（領域3,
7）→（領域2,4,6,8）→（領域1,5）に設定されてい
る。

表１では中央の領域が検出不能であると、順次端の領
域に検出領域が移動していくように領域ポイントを設定
してあるが、中央領域のみで検出するようにしたり、検
出領域の移動を途中で打ち切ったりするように領域ポイ
ントを設定してもよい。

その他の検出モード（至近優先，信頼度優先，合焦優
先）では、横および縦列の端の領域（領域1,5,6,8）に
領域ポイント0.5を与え、中央領域（2,3,4,7）に領域ポ
イント１を与えている。端の領域は手ぶれ等により被写 体が出入りする可能性が高くそれにより焦点検出結果が
変動するおそれがあるので、端領域の領域ポイントを中
央領域の領域ポイントより低く設定してある。

ステップ＃605ではグループ番号ｉを１に初期化す
る。ステップ＃610ではグループ毎に、そのグループに
属する領域のデフォーカス量から次のようにグループデ
フォーカス量を計算する。例えばグループ１に領域2,3,
4が属しており、そのグループデフォーカス量を各々DEF
（２）、DEF（３）、DEF（４）とすると、グループデフ
ォーカス量GDEF（１）は（７）式のようになる。

GDEF（１）＝（DEF（２）＋DEF（３）＋DEF（４））/
3 または GDEF（１）＝（DEF（２）＊Ｅ（２）＋DEF（３）＊Ｅ（３） ＋DEF（４）＊Ｅ（４））／（Ｅ（２）＋Ｅ（３）＋Ｅ（４）） …（７） 即ちグループデフォーカス量は、そのグループに属す
る領域のデフォーカス量の単純平均または領域ポイント
を重みとした荷重平均として求められる。但し荷重平均
として求める際に領域ポイントの和が０であった場合
は、グループデフォーカス量DEF（ｉ）を検出不能とす
る。

ステップ＃615ではグループ毎に至近優先ポイントP1
をそのグループのグループデフォーカス量に基づいて決
定する。例えば焦点検出モードが至近優先モードの場合
は、表２−１のごとくグループデフォーカス量が最大、
即ち最も至近にあるグループに至近優先ポイント１が与
えられ、その他のグループにはポイントα（０＜α＜
１）または０が与えられる。αの値は至近優先度が高い
程小さく設定される。また表２−１では、その他のグル
ープには所定値αのポイントが与えられるとしたが、グ
ループデフォーカス量の順番や最至近グループとの偏差
に応じて至近に近い度合いを算出し、グループ毎に至近
優先ポイントP1を変えて与えるようにしてもよい。

またその他の検出モード（中央重点，信頼度優先，合
焦優先）では、表２−２のごとくグループデフォーカス
量の検出が可能／不能に従ってグル ープに至近優先ポイント０または１が与えられる。した
がってグループデフォーカス量の検出が可能であれば、
一律にポイントが与えられるのでグループデフォーカス
量の値によらず各グループは公平に取り扱われることに
なる。

上述のように至近優先ポイントP1を設定することによ
り、至近優先モードでは最至近のグループが優先され、
その他のモードでは最至近のグループが優先されること
はなくなる。

ステップ＃620ではグループ毎に、合焦優先ポイントP
2をそのグループのグループデフォーカス量に基づいて
決定する。例えば焦点検出モードが合焦優先モードの場
合は表３−１のごとくグループデフォーカス量の絶対値
が最小、即ち最も合焦に近いグループに合焦優先ポイン
ト１が与えられ、その他のグループにはポイントβ（０
＜β＜１）または０が与えられる。βの値は合焦優先度
が高い程小さく設定される。また表３−１ではその他の
グループには所定値βのポイントが与えられるとした
が、グループデフォーカ ス量の絶対値の大きさや順番に応じて合焦に近い度合い
を算出し、グループ毎に合焦優先ポイントを変えて与え
るようにしてもよい。

またその他の検出モード（中央重点，信頼度優先，至
近優先）でも上述の表３−１と同じようにして、表３−
２のごとくグループデフォーカス量の絶対値に従ってグ
ループに合焦優先ポイント０またはγまたは１が与えら
れる。但しγはβ＜γ＜１に設定する。このように合焦
優先モード以外のモードでも合焦に近いグループを多少
優先することにより、合焦付近での安定性を増すことが
できる。

上述のように合焦優先ポイントP2を設定することによ
り、合焦優先モードでは合焦に最も近いグループが優先
され、その他のモードでも安定性が向上する。

ステップ＃625ではグループ毎に、信頼度ポイントP3
をそのグループに属している領域ｊのデフォーカス量の
信頼度SLOP（ｊ）に基づいて決定する。例えば焦点検出
モードが信頼度優先モードの場合は、表４−１のごとく
最も信頼度の和が大きいグループに信頼度優先ポイント
１が与えられ、その他のグループにはそのグループの信
頼度の和を信頼度の和の最大値で割った量に応じてポイ
ント（０＜ポイント＜１）が与えられる。

またその他の検出モード（中央重点，至近優先，合焦
優先）では、表４−２のごとくグループデフォーカス量
の検出が可能／不能によってのみ、グループに信頼度が
ポイント０または１が与えられる。従ってグループデフ
ォーカス量の検出が可能であれば一律にポイントが与え
られるので、グループに属する領域の信頼度の和の大き
さによらず各グループは公平に取り扱われることにな
る。

さらにその他の検出モードにおいて、表４−３のごと
く信頼度ポイントを与えてもよい。この場合、グループ
における信頼度の和が所定値δ以上であれば一律に信頼
度ポイント１が与えられ、δ以下であれば信頼度の和を
δで割った量に応じて信頼度ポイントが与えられる。こ
のように信頼度優先モード以外のモードでも信頼度があ
る程度以 上あるグループは公平に取り扱い、信頼度の低いグルー
プは信頼度に応じて重み付けして取り扱うことにより、
デフォーカス量の不確定性によるばらつきの影響を小さ
くすることができる。

上述のように信頼度ポイントP3を設定することによ
り、信頼度優先モードでは信頼度が最も高いグループが
優先され、その他のモードでも安定性が向上する。

ステップ＃630ではグループ毎の総合ポイントPGを、
至近優先ポイントP1、合焦優先ポイントP2、信頼度ポイ
ントP3の積または和として計算する。ステップ＃635で
グループ番号ｉを更新し、ステップ＃640でグループ番
号ｉがKL＋１になったか、即ちグループ番号が終了した
か判定し、終了していない場合はステップ＃610に戻
り、引続き次のグループの総合ポイントを求める処理を
行う。以上の処理を繰り返しグループが終了した場合に
は、ステップ＃645に進み総合PG（ｉ）が最大なグルー
プを最適グループとして選択し、ステップ＃650の最適
デフォーカス量演算に進む。

上述の最適グループ選択処理では、複数の選択ルール
（中央重点，至近優先，合焦優先，信頼度優先等）に応
じたポイントを設定し、各グループにおいて複数の選択
ルールに対するポイントを決定し、最後に総合ポイント
が最大なグループを選択しているので、以下のような利
点を有している。

ａ）同じルール内ではポイントの値を適宜変更すること
により、選択ルールの効力を強弱（優先度の度合）をプ
ログラムの改造等変更なしで簡単にコントロールでき
る。

ｂ）異なるルール間ではポイントの値のバランスを適宜
変更することにより、選択ルールの間の強弱（優先度の
都合）をコントロールできる。したがって焦点検出モー
ド毎に選択のためのプログラムを個々に設ける必要はな
く、ポイント値を変更するのみで焦点検出モードの変更
に対応できる。

ｃ）選択ルール別にポイントを設定するとともに、それ
らの積または和で最適グループの選択を行っているの
で、異なるルールの混合が容易に行える。また新しいル
ールの追加が簡単にできる。例えば選択ルールとして領
域の広さを加えた場合は、面積ポイントP4を設定し、グ
ループに属する領域の数に応じたポイント値を与えれば
よい。また特定パターン例えばいわゆる中抜けパターン
の場合に中抜けするのを防ぐために、中抜けポイントP5
を設定し、中抜けパターン判定（最至近のグループに横
列の端領域1,5が属しているか判定する）を行い、中抜
けパターンであった場合は最至近グループの中抜けポイ
ントのみ１とし他のグループの中抜けポイントは０と
し、中抜けパターンでなかった場合はすべてのグループ
の中抜けポイントを１にすればよい。

以上のようにしてポイント制による最適グループ選択
方式を導入することにより、モード変更や追加または選
択ルールの最適化にも柔軟に対応できるシステムとな
る。

上記説明では最終的に一つの最適グループが選択され
るが、そのグループに属する領域位置をファインダー視
野等に表示することにより、撮影者に選択されたグルー
プに属する領域を確認させてもよい。この場合、撮影者
の意図する被写体が表示された領域に入っていなけれ
ば、撮影者の意志により、選択されたグループをキャン
セルし、総合ポイントが次に高いグループを順次選択し
ていくようにしてもよい。

また上記説明では、各種ポイントの配分方式を、選択
された焦点検出モードに従って変更したが、撮影者が直
接ポイントを設定するようにしたり、予め所定のポイン
トが設定されたROMデータによりポイント設定を行うよ
うにし、ROMをボディに対して変更可能に構成し、ROMを
取り替えることによりポイント変更を行うようにしても
よい。またポイント値を固定せず、最終的に選択された
グループの特性（領域の位置，グループデフォーカス
量，コントラスト等）をフィードバックし、撮影者の意
図に適合するようにポイント値を変更していくような学
習機能を持たせてもよい。

以上は最適グループ選択の処理の一例であって、もち
ろんこれ以外の手法に従って最適グループを選択するよ
うにしてもかまわない。例えばグループデフォーカス量
と撮影レンズの絶対位置とにより各グループの絶対距離
を割り出し、最至近または最遠距離と最至近と最遠距離
との差に基づいて最適な距離およびグループを決定する
ようにもできる。また領域やグループの距離分布パター
ンに応じて焦点検出モードを変更したり、最適グループ
の選択をしたりすることもできる。

＜最適デフォーカス量演算処理＞ 最適デフォーカス量演算処理においては、最適グルー
プ選択処理によって選択された最適グループに属する焦
点検出領域のデフォーカス量に基づいて、全体として最
適なデフォーカス量を演算する。

第19図は最適デフォーカス量演算処理を示すフローチ
ャートである。

ステップ＃900では最適グループに属する焦点検出領
域AREA（ｊ）に対する重みＷ（ｊ）を決定する。例えば
表５のごとく焦点検出モードに応じて重みＷ（ｊ）を決
定することができる。信頼度優先モードにおいては、焦
点検出領域AREA（ｊ）の重みＷ（ｊ）を、領域ポイント
Ｅ（ｊ）とその領域のデフォーカス量の信頼度SLOP
（ｊ）の積とし、その他のモードにおいては、Ｅ（ｊ）
＊SLOP（ｊ）が所定値Ｖよりも大きい場合は重みＷ
（ｊ）を１とし、所定値Ｖよりも小さい場合は重みＷ
（ｊ）のＥ（ｊ）＊SLOP（ｊ）としている。このように
設定する ことにより、信頼度優先モードの場合は信頼度に応じた
重み付けがなされ、それ以外のモードではある程度信頼
度があれば同等の重み付けがなされることになる。

ステップ＃905では、最適デフォーカス量DEFXを、最
適グループに属する焦点検出領域のデフォーカス量DEF
（ｊ）を重みＷ（ｊ）で重み付けした荷重平均として
（８）式のごとく演算する。

但し（８）式においてｊは、最適グループに属する焦
点検出領域の番号についてとる。このように荷重加算平
均をとることにより、最適デフォーカス量のばらつきを
小さくすることができ安定性が向上する。

ステップ＃901では最適デフォーカス量に基づいてAF
表示装置40の表示形態を制御するとともに、Afモータ50
の駆動量を制御し、撮影レンズ11を合焦位置へ駆動す
る。これによって撮影画面上の最適グループに属する焦
点検出領域には、ピントがあった被写体像が形成される
ことになる。ステップ＃910の処理を終えると再び次の
焦点検出サイクルに写る。

上述の実施例では複数の焦点検出領域が画面上で第５
図のごとく十字形に設定されているとして説明を行った
が、もちろんこれ以外の形に焦点検出領域が設定されて
いるものでもよく、また検出領域を２次元状に設定して
もよい。また本発明はTTL方式の焦点検出装置に限定さ
れることなく、外光式の焦点検出装置にも応用できる。
その場合、画面上に設定された複数の焦点検出領域から
はデフォーカス量の代わりに被写体距離が得られること
になり、それらに対して前述のグループ化処理，最適グ
ループ選択処理，最適距離演算処理を施せばよいことに
なる。

上述の最適グループ選択処理および最適デフォーカス
量演算処理を具体的な被写体について説明する。

第20図に示すように、撮影画面上に設定された複数の
焦点検出領域（第５図参照）のうち、焦点検出領域1,2,
3,6,7,8には近距離にいる人物が入り、焦点検出領域4,5
には遠距離にある木や建物などが入っている。このよう
な状況において、各焦点検出領域におけるデフォーカス
量DEF（ｊ）と信頼度SLOP（ｊ）が表６−１のように求
められ、グループ化処理により焦点検出領域1,2,3,6,7,
8がグループGRP（１）に、焦点検出領域4,5がグループG
RP（２）にグループ化される。

表２−１においてα＝0.5、表３−１においてβ＝0.
8、表３−２においてγ＝0.5、表５においてＶ＝300と
すると、各焦点検出モードにおいてグループ１および２
に対して、グループデフォーカス量、至近優先ポイント
P1、合焦優先ポイントP2、信頼度優先ポイントP3、総合
ポイントPGが表６−２のごとく計算でき、いずれの焦点
検出モードにおいても総合ポイントPGが最大であるグル
ープ１が最適グループとして選択され、最終的にデッフ
ォーカス量が表 ６−２のように求められる。

G.発明の効果 以上説明したように本発明によれば、撮影画面内に設
定された複数の焦点検出領域でそれぞれ、予定焦点面に
対する被写体像面のデフォーカス量と被写体像のコント
ラストとを検出し、検出された複数のデフォーカス量の
内の１つを基準デフォーカス量とし、その基準デフォー
カス量を中心とした所定の範囲内に存在するデフォーカ
ス量を抽出する。そして、抽出したデフォーカス量をそ
れぞれ対応するコントラストで重み付けして加重加算平
均し、最適デフォーカス量を演算するようにしたので、
撮影画面内の焦点検出領域に複数の被写体が存在する場
合でも、撮影者の意図する被写体に合焦する確率が高く
なり、その意図する被写体に対する正確なデフォーカス
量を求めることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は発明の概要を示す図、第２図は本発明による焦
点検出装置の構成図、第３図は本発明に用いられる焦点
検出光学系の説明図、第４図は光電変換装置の構成図、
第５図は焦点検出領域の説明図、第６図および第７図は
焦点検出処理の説明図およびフローチャート、第８図〜
第17図はグループ化処理を説明するもので、第８図，第
12図，第14図，第16図はフローチャート、第９図，第10
図，第11図，第13図，第15図，第17図は説明図、第18図
は最適グループ選択処理のフローチャート、第19図は最
適デフォーカス量演算処理のフローチャート、第20図は
本発明に係る焦点検出装置の動作を説明するための図、
第21図，第22図，第23図は従来技術の説明図である。 10:撮影レンズ、13:レンズCPU 20:カメラボディ、24:焦点検出光学系 25:光電変換装置、30:AFCPU 40:AF表示部、50:AFモータ 80:焦点検出モード選択装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 桑田 知由己 東京都品川区西大井１丁目６番３号 株 式会社ニコン大井製作所内 (72)発明者 山野 省三 東京都品川区西大井１丁目６番３号 株 式会社ニコン大井製作所内 (56)参考文献 特開 昭63−289537（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G02B 7/28 G03B 3/00

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被写体像を予定焦点面上に形成するための
   撮影光学系と、 撮影画面内に設定された複数の焦点検出領域でそれぞ
   れ、予定焦点面に対する被写体像面のデフォーカス量と
   被写体像のコントラストとを検出する検出手段と、 検出された複数のデフォーカス量の内の１つを基準デフ
   ォーカス量とし、その基準デフォーカス量を中心とした
   所定の範囲内に存在するデフォーカス量を抽出する抽出
   手段と、 抽出したデフォーカス量をそれぞれ対応するコントラス
   トで重み付けして加重加算平均し、最適デフォーカス量
   を演算する演算手段とを有することを特徴とする焦点検
   出装置。