JP3187042B2

JP3187042B2 - 測距装置

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Publication number: JP3187042B2
Application number: JP26949090A
Authority: JP
Inventors: 英明吉田
Original assignee: Olympus Optic Co Ltd
Current assignee: Olympus Corp
Priority date: 1990-10-09
Filing date: 1990-10-09
Publication date: 2001-07-11
Anticipated expiration: 2016-07-11
Also published as: JPH04150176A

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は測距装置、詳しくはイメージセンサ等の光電
変換手段上に結像された被写体像からの映像信号を演算
処理することにより被写体距離を測定する測距装置に関
する。

［従来の技術］イメージセンサ等の光電変換手段上に結像された被写
体像から得られた映像信号を演算処理して被写体距離を
求める測距装置を用いたオートフォーカス（以下、AFと
略記する）装置は、従来から種々のものが提供されてい
る。この種イメージャAF装置においては例えば、合焦の
度合を示す値が大きくなる方向に撮影レンズを移動させ
てピーク位置を検出する、所謂、山登り方式と呼称され
る方式が知られている。この山登り方式は、像のピント
が合ってくると映像信号の高周波成分が増える点に着目
し、バンドパスフィルタ（以下、BPFと略記する）等に
より映像信号中から取り出されたその高周波成分を、被
写体像の鮮鋭度に関連した合焦の度合を示す信号（以
下、コントラスト情報と呼称する）として検出するもの
である。

ところで、上述のようなイメージャAF装置で測距しよ
うとした場合、被写体は遠近に亘って広いエリアに分布
しているのを常とするから、複数のコントラスト情報が
出力されることになり、どのコントスト情報に基づいて
レンズ駆動すべきかの判断が大変にむつかしい問題とな
る。そこで、第２図に示すように、被写界21内を複数の
分割測距領域、この場合５個の領域S₁〜S₅に分割する所
謂マルチエリアイメージャAFが行われている。この場
合、各分割測距領域のそれぞれにおける被写体は、必ず
しも１個のみとは限らないから、コントラスト情報のピ
ーク値が複数個生じることもあり得るが、複数のピーク
値の中から最大のものをとって各分割測距領域毎の出力
値とし、これによって処理の単純化と、メモリ容量等の
節約を図っている。

さて、測距領域を分割したマルチエリアイメージャAF
では、複数の分割測距領域のそれぞれから得られた測距
データの何れにピントを合わせるべきかを、マニュアル
で決定することも立派な撮影テクニックと言えるが、一
般のユーザにとってはこれも自動化したほうが使い勝手
がよくなる。そこで、複数の分割測距領域から各別に得
られるコントラスト情報に基づいて、実際のレンズ駆動
位置を求めるための演算手段として、フォーカスエリア
を構成する複数の検出領域から得られる自動焦点制御情
報からそれぞれ求めたレンズ繰出位置情報のうち、多数
決によって選定されたレンズ繰出位置に基づいて制御す
べき合焦点位置を決めるようにした自動焦点制御方法
が、特開平２−109008号に開示されている。

［発明が解決しようとする課題］しかしながら、フォーカスエリアを構成する複数の検
出領域から得られる自動焦点制御情報からそれぞれ求め
たレンズ繰出位置情報のうち、多数決によって選定され
たレンズ繰出位置に基づいて制御すべき合焦点位置を決
めるようにした上記特開平２−109008号では、複数の検
出領域からそれぞれ求めたレンズ繰出位置情報のうちの
いくつかが、同一被写体からのコントラスト情報でない
と、多数決ということ自体が無意味になってしまう。つ
まり、複数の検出領域からそれぞれ求めたレンズ繰出位
置情報が、それぞれ異なる位置に配置された異なる被写
体からのコントラスト情報の場合には、該情報を多数決
演算してみても何等意味のないものとなってしまう。

また、実際の撮影に当っては、主要被写体にのみジャ
ストピントさせ、それ以外の被写体には故意にピントず
れさせる場合もあるが、逆に、複数の被写体のすべてに
対して合焦した写真を撮りたい場合もある。このような
場合には被写界深度の深いレンズを使用し、複数の被写
体の略中間的な位置にピントを合わせて撮影している
が、上述のような多数決演算による自動焦点制御方法で
は、このような被写界深度を利用した撮影は不可能であ
る。

そこで本発明の目的は、上記問題点を解消し、マルチ
エリアイメージャAFにおける複数の分割測距領域のそれ
ぞれから得られたコントラスト情報を用いて演算により
測距データを求める際に、被写体が異っていても、ある
いは被写界深度を利用した撮影を行いたいときでも、測
距可能な測距装置を提供するにある。

［課題を解決するための手段および作用］本発明による第１の測距装置は、撮影光学系により結
像された被写体像を光電変換する撮像素子の出力信号か
ら被写体像の鮮鋭度に対応するコントラスト情報を抽出
して、このコントラスト情報に基づいて被写体の距離情
報を取得する方式の測距装置であって、上記撮像素子の
出力信号を部分的に選択することによって被写界内に設
定された複数の分割測距領域から該各分割測距領域毎に
各１つの被写体距離情報をそれぞれ得るための検出手段
と、これら各距離情報から１つの距離情報を選択するこ
とにより上記被写界に対する測距データを得るための演
算手段と、を具備し、上記演算手段は、上記検出手段よ
り得られた複数の被写体距離情報のうちから当該各被写
体距離に対応する各コントラスト情報の大きさに関して
指定された序列に該当する距離情報を上記測距データと
して得る演算をなすものであることを特徴とする。

また、本発明による第２の測距装置は、上記第１の測
距装置において、上記序列を指定するための入力手段を
有したことを特徴とする。

さらに、本発明による第３の測距装置は、上記第１の
測距装置において、上記序列は、コントラスト情報の大
きさが最小のときに対応する最終序列に該当するもので
あることを特徴とする。

［実施例］以下、図面を参照して本発明を具体的に説明する。第
２図は、CCD等の撮影素子によって撮影される被写界21
と、この被写界21中に設定された複数の分割測距領域S₁
〜S₅とを示す図で、このような複数の分割測距領域S₁〜
S₅を有するカメラの測距装置のブロック構成を第１図に
示す。第１図において、符号１はフォーカシングレンズ
（撮影レンズ）、２はフォーカシングレンズ１を透過し
た被写体光が結像される、例えばCCD等の撮像素子、３
は撮像素子２から出力される被写体信号を前置処理す
る、例えばサンプルホールド回路，ゲインコントロール
回路，被写体信号を輝度信号にするためのLPF（ローパ
スフィルタ）等が含まれる前置処理回路である。

上記前置処理回路３の出力は、撮像プロセス回路系に
供給されて信号処理され記録される。と同時に、上記前
置処理回路３の出力は、AF用信号としてBPF4,A/Dコンバ
ータ５に供給されてディジタル信号に変換される。この
A/Dコンバータ５は、その基準電圧を適当に設定するこ
とにより、BPF出力の検波機能を併せ有しているので、B
PF4とA/Dコンバータ５との間に通常介挿される検波器を
省略することができる。

上記A/Dコンバータ５でA/D変換されたディジタル信号
は、マルチエリアゲート６で、上記第２図に示す複数の
分割測距領域S₁〜S₅に対応するように分配され、各分割
測距領域S₁〜S₅に対応した積分器7a〜7eに供給される。
そして、同積分器7a〜7eの各積分出力は、マルチプレク
サ８で選択されてマイコン９に供給される。このマイコ
ン９は、入力された各分割測距領域毎のディジタルデー
タに基づき、後述する判断処理を行った後、モータドラ
イバ10を介してステッピングモータ11に駆動信号を供給
し、これによって撮影レンズ１を所定量だけステッピン
グ駆動する。この他に、図示を省略しているが、撮像素
子２を駆動するための同期信号発生回路やドライバ回
路、あるいは電源回路等が含まれることは言うまでもな
い。

ところで、上記BPF4から出力された映像信号中の高周
波成分は、コントラスト情報そのものを表わすわけでは
ないが、被写体のコントラスト情報が大きいと上記高周
波成分出力が大きく、逆にコントラスト情報が小さいと
高周波成分出力が小さくなる性質を有するので、上記映
像信号中の高周波成分により被写体のコントラスト情報
が表わされると考えられる。そして、上記積分器7a〜7e
で積分された各分割測距領域毎の積分出力についても同
様のことが言える。そこで、最終的なレンズ駆動等の判
断においては、上記積分出力がレンズフォーカシングの
評価値であると同時に、被写体のコントラスト情報をも
表わしているものと見做して以下説明する。

このように構成された本発明に係る測距装置の動作を
第３図以下のフローチャートにより説明する。先づAF動
作のあらましを、第３図のフローチャートで説明する
と、スキャニングと呼称される測距領域毎のコントラス
ト情報のとりこみが行われる（ステップS1）。このスキ
ャニングについては、後記第４図で詳述するが、フォー
カシングレンズを無限遠に位置する被写体に合焦させた
ときを基準位置とし、該基準位置から上記ステッピング
モータ11（第１図参照）により１段ずつフォーカシング
レンズを繰出し、このレンズ繰出しに対応して上記積分
器7a〜7eから出力される積分出力情報をとりこむ作業で
ある。

ここで、とくにスキャニングと呼んでいる理由は、フ
ォーカシングレンズを基準位置から最大のレンズ繰出し
量に対応した位置まで１段ずつレンズ駆動し、各段にお
けるコントラスト情報をとりこむ動作を走査と見做して
スキャニングと呼んでいる。このスキャニングによって
とりこまれたコントラスト情報に基づき、後記第5A〜5F
図で詳述する演算を行い（ステップS2）、これによって
フォーカシングレンズをどこに駆動するべきかを判断
し、実際のレンズ駆動を行う（ステップS3）。ここで実
質的な測距動作が終了するが、更にこのあとで、撮影動
作に移行してもよい、あるいはピント合わせが完了し
た、という“終了サイン”を送出して（ステップS4）リ
ターンする。以上が本実施例における測距動作のあらま
しである。次に、上記ステップS1の“スキャニング”の
詳細を第４図に示すフローチャートにより説明する。

第４図は、上記第３図におけるステップS1の“スキャ
ニング”の詳細を示すフローチャートで、先づフォーカ
シングレンズを繰り込んで無限遠に位置する被写体に対
応した基準位置からの繰り出し段数をメモリする変数Ｎ
と、山登り方式におけるコントラスト情報が増大する方
向か減少する方向かを示す方向フラグFi（ｉ＝1,2,3,4,
5）とをそれぞれ初期リセットする（ステップS11,S1
2）。そして、フォーカシングレンズの繰り出し段数
０、つまり被写体距離∞に対応したレンズ位置である基
準位置にフォーカシングレンズを設定し、複数の分割測
距領域S₁〜S₅（第２図参照）のすべてについてのコント
ラスト情報D₁（０）〜D₅（０）（以下、Di（０）と略記
する）を測定する。そして、この測定されたコントラス
ト情報D_iをメモリAiに格納すると共に、フォーカシング
レンズの繰り出し段数Ｎを格納するメモリMiを初期リセ
ットする（ステップS13）。

この後、レンズ繰り出し段数Ｎを＋１インクリメント
し（ステップS14）、このレンズ位置における各分割測
距領域S₁〜S₅のすべての領域についてコントラスト情報
D_i（Ｎ）を測定してメモリBiに記憶する（ステップS1
5）。このステップS15までの段階で、現在のレンズ位置
における各分割測距領域毎のコントラスト情報（以下、
現段情報と略記する）がメモリBiに、１段前のレンズ位
置における各コントラスト情報（以下、前段情報と略記
する）がメモリAiに、それぞれ記憶されたことになるか
ら、上記メモリAiに格納された前段情報と、メモリBiに
格納された現段情報とを比較することにより、山登り方
式における変化方向を判断することができる。

ステップS16では、分割測距領域Siの領域番号が格納
された変数ｉを初期リセットし、次いで＋１インクリメ
ントする（ステップS17）。従って、各分割測距領域S₁
〜S₅中の領域S₁についてコントラスト情報の検索を行う
ことになる。この場合、上記山登り曲線のピーク点、つ
まり合焦の度合いを示すコントラスト情報がピークにな
る位置を予測することはできず、該ピーク位置を通り越
して、山登り曲線が下降に転じたレンズ繰り出し段数Ｎ
の位置になって始めて、その１段前のレンズ繰り出し段
数（Ｎ−１）の点が、ピーク位置であったと認識するこ
とができる。そこでこのフローチャートでは、山登り曲
線が上昇中の各ステップS22,S23を図の右側に、山登り
曲線がピーク点を通り越して下降に転じた最初のレンズ
繰り出し位置に関する各ステップS19〜S21を図の中央
に、また、山登り曲線が下降してフォーカシングレンズ
が至近端にあてつくまでを上記ステップS19からステッ
プS24にジャンプする線で、それぞれ示している。

上記ステップS18に戻って本フローの説明を再開する
と、現段情報Biと前段情報Aiとを比較し（ステップS1
8）、Bi≧Aiなら山登り曲線における上昇カーブ上にな
お位置していることになる。そこで、レンズ位置を更に
１段進めた状態での測定にそなえるため、メモリBiに記
憶されている現段情報を、前段情報をメモリするメモリ
Aiにシフトした上で（ステップS22）、山登り曲線の変
化方向を示す方向フラグFiを、上昇方向を示す Fi＝０に再設定する（ステップS23）。その後、分割測定領域
の領域番号ｉが５になったか否かをチェックし（ステッ
プS24）、ｉ＝５、つまり分割測距領域のすべての領域
をスキャンするまで、上記ステップS17〜S23を繰返し実
行する。

上記ステップS18に戻って、 Bi≧Ai でないなら、合焦の度合を示すコントラスト情報が大き
くなる方向ではない、つまり山登り曲線が下降方向なの
で、山登り方向を示す方向フラグFiが Fi＝０になっているか否かをチェックする（ステップS19）。
そして、 Fi＝０なら、このフォーカシングレンズ繰り出し段数Ｎの一つ
手前の繰り出し段数（Ｎ−１）が山登り曲線の最大値で
あったことになる。そこで、合焦の度合を示すコントラ
スト情報が最大になるレンズ繰り出し段数（以下、最大
値段数と呼称する）を格納するメモリ領域Miに、上記レ
ンズ繰り出し段数（Ｎ−１）を記憶させたあと（ステッ
プS20）、方向フラグFiをセットし（ステップS21）、こ
れによって、以後のレンズ繰り出し位置では山登り曲線
が下降領域に入ったことを記憶させるようにしている。

上記ステップS19に戻って、山登り方向フラグFiが Fi＝０でない、つまりFi＝１なら、上述のように山登り曲線が
下降領域に入っていることになるので、直ちにステップ
S24にジャンプする。そして、各分割測距領域の測距領
域番号ｉが５に達するまで、上記ステップS17に戻って
上記ステップS17〜S24を繰返し実行する。そして、測距
領域番号ｉが５に達すると、ステップS25に進む。

このステップS25では、レンズ繰り出し段数Ｎが最大
繰り出し段数N_MAXに達したか否かを、つまりフォーカシ
ングレンズが至近端に当て付いたか否かをチェックし、
N_MAXに達していなければ上記ステップS14に戻って、レ
ンズを１段繰り出した後、上記ステップS15〜S25を実行
する。そしてレンズ繰り出し段数ＮがＮ＝N_MAX になれば、この“スキャニング”のフローを終了して上
記第３図に示すステップS2にリターンする。

このような“スキャニング”のフローによれば、各分
割測距領域毎に、そのコントラスト情報の最大値が前段
メモリAiに（ステップS22参照）、また上記コントラス
ト情報が最大になるレンズ繰り出し段数ＮがメモリMiに
（ステップS20参照）、それぞれ格納されることにな
る。

第5A〜5F図は、上記第３図におけるステップS2の“演
算”の詳細を示すフローチャートで、具体的なレンズの
駆動目標値をどこにもってくるかにより、６通りの実施
例が示されている。そして、上記第４図のフローチャー
トで説明したように、コントラスト情報が最大になるレ
ンズ繰り出し段数がメモリMiに、またこのときのコント
ラスト情報の最大値がメモリAiに、それぞれ記憶される
ようになっている。そこで、上記メモリMiに記憶された
コントラスト情報が最大になるレンズ繰り出し段数Ｎの
みを使用した演算を、本発明の第１〜３実施例として第
5A〜5C図に、また上記メモリMiに記憶された最大値段数
情報に加えて、メモリAiに記憶されたコントラスト情報
の最大値も使用するようにした演算を、第４〜６実施例
として第5D〜5F図にそれぞれ示した。

第5A図は、本発明の第１実施例を示す測距装置におけ
る演算手段のフローチャートである。この第１実施例
は、上記メモリMiに記憶された、コントラスト情報が最
大になるときのレンズ繰り出し段数の情報のみの処理に
より、演算する第１例で、各分割測距領域毎のレンズ繰
り出し段数の大きい方から数えて何番目という数値Ｋ
（以下、所定の序列と呼称する）を指定して演算するも
ので、クレームの第１項、第２項に対応している。

即ち、本第１実施例の場合、分割測距領域は、前記第
２図に示したように、S₁〜S₅の５個あるので、各分割測
距領域毎に、上記第４図で説明したスキャニングによる
データとりこみを行う。このデータとりこみの結果とし
て、コントラスト情報が最大になるレンズ繰り出し段数
M₁〜M₅が、例えば測距領域S₁では M₁＝５・・・・・（１）分割測距領域S₂では M₂＝６・・・・・（２）分割測距領域S₃では M₃＝８・・・・・（３）分割測距領域S₄では M₄＝３・・・・・（４）分割測距領域S₅では M₅＝10 ・・・・（５）というように求まったとする。そして、コントラスト情
報が最大になるレンズ繰り出し段数Miが大きいというこ
とは、より至近寄りに、また小さいということは∞寄り
に、それぞれの被写体が存在するということで、極端な
場合として Mi＝０は無限遠に被写体がある場合である。

このように、分割測距領域S₁〜S₅（第２図参照）のそ
れぞれに対し、コントラスト情報が最大になるレンズ繰
り出し段数Miが、５個得られる。そこで、この５個の繰
り出し段数M₁〜M₅に対し、所定の序列Ｋをユーザが指定
すれば、いくつかある被写体のうちから該当する被写体
にピントが合った写真を撮ることができる。

いくつかある被写体のうちの最も至近寄りの被写体に
ピントの合った写真を撮りたいと思えば、所定の序列Ｋ
をＫ＝１に設定し、これによって上記（５）式よりフォーカシン
グレンズが10段繰り出され、最も至近寄りの被写体にピ
ントの合った写真を撮ることができる。また、無限遠寄
りの被写体に合焦した写真を撮りたいと思えば、Ｋ＝５に設定し、これによって上記（４）式よりフォーカシン
グレンズが３段繰り出され、最も無限遠寄りの被写体に
ピントの合った写真を撮ることができる。更に、中間位
置の被写体に合焦した写真を撮りたいと思えばＫ＝３に設定し、これによって上記（２）式よりフォーカシン
グレンズが６段繰り出され、中間位置の被写体にピント
の合った写真を撮ることができる。

このためには、倒えば５段切換えの切換スイッチと
か、液晶表示器と押釦スイッチの組合せ、等の手段をカ
メラボディに設けておいて、ユーザが所定の序列Ｋを入
力できるようにすればよい。そして、所定の序列を指定
する操作を測距動作の都度行う必要はなく、この種操作
をメモリしておき、レンズフォーカシングの都度、所定
の序列は読み出せばこと足りる。

上記所定の序列を指定した演算のサブルーチンを第5A
図により説明すると、ユーザが指定した所定の序列Ｋ
（１〜５）がマイコン９（第１図参照）に入力されると
（ステップS31）、マイコン９は上記第４図のフローで
計測され複数の分割測距領域S₁〜S₅（第２図参照）のそ
れぞれにおける最大値段数M₁〜M₅を相互に比較する。そ
して、レンズ繰り出し段数の大きい方から数えてＫ番目
の最大値段数Miを、同マイコン９内のメモリ領域Ｐに格
納して（ステップS32）、このサブルーチンを終了し、
前記第３図のステップS3にリターンする。

この場合、必要なら、レンズ繰り出し段数の大きい方
から数えてＫ番目の最大値段数Miが、複数の分割測距領
域S₁〜S₅中の何れの領域における最大値段数であるかを
チェックすることは可能である。しかしながら、マイコ
ン９内のメモリ領域Ｐに格納された最大値段数Miまで、
フォーカシングレンズを繰り出すことが必要なので、上
記最大値段数Miが、複数の分割測距領域S₁〜S₅の何れの
領域におけるものであるかをチェックする必要はない。

上記第１実施例における序列演算によれば、至近寄り
の被写体に、あるいは無限遠寄りの被写体に、それぞれ
ピントを合わせた写真を撮りたいというユーザの意思
を、マニュアルとは違う意味で予めカメラに入力するこ
とができる。この場合、本発明はマルチエリアセンサを
前提としているので、複数の分割測距領域のそれぞれに
おけるコントラスト情報が最大になるレンズ繰り出し段
数Miは、単一の確定値が出力されると期待できる。従っ
て、測距領域を分割しない、従来のような１個の大きな
測距領域を有する測距装置における、複数の被写体に対
応した極値の処理に比較すれば、本実施例のような序列
指定演算は、より有能な測距手段となるという効果を有
する。

第5B図は、本発明の第２実施例を示す測距装置におけ
る演算手段のフローチャートである。この第２実施例
も、上記第１実施例と同じように、最大値段数Miのみの
処理により演算しているが、この第２実施例では、上記
第１実施例における所定の序列Ｋの指定に代えて、各分
割測距領域S₁〜S₅のそれぞれにおける最大値段数M₁〜M₅
に重み付けした後、下記（６）式により重心演算するよ
うにした点が異り（ステップS41）、クレームの（４）
項に対応する。

ここに、w_iは各分割測距領域に重み付けする場合に用
いられる係数で、Mi,Pは、それぞれ上記第１実施例にお
ける最大値段数と、フォーカシングレンズを基準点から
実際に繰り出すべきレンズ駆動段数とである。

上記（６）式において、重み付け係数w_iを w_i＝１に設定すれば、（６）式は各分割測距領域毎の最大値段
数の平均値を求めていることになるので、被写界内の各
被写体すべての全体像を捉えながらピント合せしている
ことになる。しかしながら、出来上った写真をみた場
合、人間の習性として被写界の周辺に位置する被写体よ
り中央付近に位置する被写体のほうに注意が行きやす
い。そこで、各分割測距領域中の特定の領域、多くの場
合は中央の領域S₁（第２図参照）に、より重点をおいた
ピント合せをするために、上記重み付け係数w_iとして１
以外の値が用いられる。上記第２図において、例えば、
w₁を１にして、w₂〜w₅を１以下の値に設定すれば中央の
被写体に重点を置いたピント合せが可能になるし、w₂を
１にしてw₁,w₃〜w₄を１以下の値に設定すれば、撮影画
面の左側に位置する被写体に重点を置いた写真を撮るこ
とができる。

上記第２実施例における重心演算では、多数決のよう
な欠点をもたないで、被写体全体を考慮して、平均的な
ピント合せをねらうことができる。とくに、各被写体が
被写界深度内にあれば、巾広い被写体にピントが合った
写真を撮ることができる。しかしながら、この重心演算
による第２実施例では、厳密な意味ではどの被写体にも
ピントが合っていないことになるので、この点を改善し
た第３実施例を以下に説明する。

第5C図は、本発明の第３実施例を示す測距装置におけ
る演算手段のフローチャートで、この第３実施例も最大
値段数Miのみの処理により演算する点は上記第1,2実施
例と同じである。また、上記第２実施例におけるステッ
プS41に示した重心演算を行う点も同じであるが（ステ
ップS51）、この重心位置にレンズ駆動するのでなく、
その重心位置に最も近い最大値段数Miの被写体にピント
を合せるようにした（ステップS52）点が、上記第２実
施例と異なり、クレームの（５）項に対応する。

前記第２図に示すような分割測距領域S₁,S₄,S₅の位置
に例えば人物等の主要被写体が存在し、領域S₂,S₃に樹
木等の背景がある場合、上記第２実施例では人物と背景
との中間の位置にピントが合うことになってしまう。こ
の場合、被写界深度の深いレンズなら特に問題ないが、
被写界深度が浅いレンズの場合には、人物にも、樹木等
の背景にもピントの合わない写真が撮れることになって
しまう。

この場合、上記（６）式に置ける重み付け係数w_iを凡
て１とすると、重心演算により得られた位置は、人物と
背景との中間より人物寄りとなるから、上記重心位置に
最も近い被写体は人物になる。そこでこの第３実施例で
は、ステップS52に示すように、この人物にピントを合
わせて写真を撮ることになり、被写界深度の浅いレンズ
の場合に特に有用となる。

第5D図は、本発明の第４実施例を示す測距装置におけ
る演算手段のフローチャートで、上記第１〜３実施例で
は最大値段数Miのみの処理により演算していたのに対
し、この第４実施例と後述する第5,6実施例では最大値
段数Miに、コントラスト情報の最大値Aiを加えた処理に
より演算して合焦駆動段数Ｐを求めるようにしている点
が異り、第１項〜第３項対応している。以後、この第４
実施例をコントラスト序列演算と呼称する。そして、上
記第１実施例では、所定の序列Ｋを、レンズ繰り出し段
数Miの大きい方から数えた序列で定めたのに対し、この
第４実施例では、各分割測距領域毎のコントラスト情報
Aiの値のうち大きい方から数えた序列にした点が異る。

第5D図において、所定の序列Ｋがマイコン９（第１図
参照）に入力されると（ステップS61）、マイコン９
は、上記第４図のフローで求めた各分割測距領域S₁〜S₅
（第２図参照）のそれぞれに置けるコントラスト情報の
最大値A₁〜A₅を相互に比較する。そして、コントラスト
情報の最大値の大きい方から数えてＫ番目の分割測距領
域の領域番号ｉを変数領域i_maxに格納する（ステップS6
2）。そして、この領域番号i_maxにおける最大値段数Mi
_maxを合焦駆動段数Ｐに入力してこのフローを終了し
て、前記第３図に置けるステップS3にリターンする。

一般に、被写界内に存在する複数の被写体のコントラ
ストは、強いものもあれば弱いものもあり、まちまちで
ある。そして、必ずしも、コントラストの強い被写体に
ピントを合わせるとは限らないが、概して、コントラス
トの強い被写体は目立つ被写体なので、このような目立
つ被写体にピントを合わせた方が、すっきりとして写真
のできばえがよい。そこで、目立つ被写体にピントを合
わせて写真を撮ろうとする場合には、この第４実施例に
よれば所定の序列Ｋを１に設定すればよいことになる。

一方、撮影対象がコントラストの低い目立たない被写
体であると、最初から分っている、例えば薄い目盛の入
った紙みたいなものの場合には、山登り方式のような従
来の測距装置では、コントラスト情報のピークを探すの
に大変苦労したが、この第４実施例では所定の序列Ｋを
例えばＫ＝５に設定すればよく、被写体にピントの合った写真を撮る
ことができる。

第5E図は、本発明の第５実施例を示す測距装置におけ
る演算手段のフローチャートで、上記第２実施例におけ
る（６）式の重心演算を行う際に、各分割測距領域毎の
距離情報Miに重み付け係数w_iで重み付けする際、ステッ
プS71に示すようにコントラスト情報Aiをも加味するよ
うにしている。従って、コントラストの高い被写体の存
在する領域に関するコントラスト情報の最大値Aiが、コ
ントラストの低い被写体の存在する領域のそれより、合
焦駆動段数Ｐに大きく影響を与えることになる。そこ
で、この第５実施例を、コントラスト重心演算と呼称す
ることにする。

この第５実施例によれば、全体的な被写体の様子を見
ながら、ピントを合わせる点は、上記第２実施例と同じ
であるが、これに加えるにコントラストの高い被写体を
重視して、そこに重点的にピントを合わせることができ
る。そして、この第５実施例のコントラスト重心演算
は、被写界深度が深い場合には、ピント合せ上非常に有
効な手段になるが、被写界深度が浅い場合には次に述べ
る第６実施例が望ましい。

第5F図は、本発明の第６実施例を示す測距装置におけ
る演算手段のフローチャートで、上記第３実施例の重心
最至近演算におけるステップS51のルーチンで、各分割
測距領域毎の最大値段数Miに、コントラスト情報の最大
値Aiを加味するようにしたもので（ステップS81）、コ
ントラスト重心最至近演算と呼称する。そして、この第
６実施例も上記第３実施例と同じように、重心演算を一
度行うが、最終的にはこの重心位置に最も近い被写体に
対応した最大値段数Miの位置にレンズ駆動する（ステッ
プS82）。これによって、被写界深度が浅いレンズの場
合でも、全体的な被写体の様子を見ながら、且つ、コン
トラストの高い被写体に重点を置いたピント合せを行う
ことができる。

第６図は、本発明の第７実施例を示す測距装置のブロ
ック構成図で、この第７実施例は、フォーカシングレン
ズの被写界深度情報に基づいて、演算モードを切換え
る、もしくは演算の補正を行う例である。

さて、上記第2,3実施例として重心演算，重心最至近
演算を、また第5,6実施例としてコントラスト重心演
算，コントラスト重心最至近演算をそれぞれ説明した
が、最大値段数Miにコントラスト情報の最大値Aiを加味
するか否かは別にして、全体の被写体を考えた重心とい
う考え方と、この重心位置に最も近い被写体にピント合
せする重心最至近という考え方と、に大別される。これ
は、実際の撮影時のレンズの被写界深度、つまり光軸方
向に前後して分布する複数の被写体のうちのどの範囲ま
でカバーできるかに直接関係する。そして、被写界深度
が深く、多くの被写体をカバーできる場合には、“重
心”という考え方により多くの被写体の略中間にピント
合せして広くカバーするのが望ましい。一方、被写界深
度が浅いレンズの場合には、どの被写体にもピントが甘
くなってしまうので、重心位置に最も近い被写体にピン
トを合わせるという“重心最至近”という考え方が望ま
しい。そこで、被写界深度の深い，浅いに対応して演算
モードを切換えることができれば好都合なので、これを
具体化したのがこの第７実施例である。

この第７実施例を示す第６図において、前記第１図と
同じ構成部材には同じ符号を付してその説明を省略する
こととし、異る部分についてのみ説明すると、符号12は
絞り、ズームセンサで、絞りとズームの設定位置を検知
しているが、これは位置検出という点からエンコーダで
あってもよい。この絞り，ズームセンサ12の出力は、マ
イコン９に入力されて信号処理される。この際、絞りや
ズームをステッピングモータで制御する場合には、特に
センサを必要とせず、マイコン９から出力された指令の
数値を情報として使ってよいこと勿論である。何れにせ
よ、絞りとズーム、つまりフォーカシングレンズの焦点
距離がマイコン９に入力されているので、マイコン９は
被写界深度が深いか浅いかを自動的に判断し、演算モー
ドを切換えるようにしている。

ところで、上述した演算モードの切換えを具体的に示
すと、前記第5C,F図で単純な重心演算における合焦駆動
段数Ｐ′と重心最至近演算における合焦駆動段数Ｐの切
換えになるが、通常はコンパレータ動作により行なう。
即ち、深度が所定地値以上ならＰ′、以下ならＰを駆動
段数とする。これを被写界深度の連続的な変化に対応し
て０〜１の値で変化する重み付け係数ｔによって表わさ
れる次式ｔ・Ｐ′＋（１−ｔ）Ｐで計算されるレンズ駆動段数に駆動するようにすれば、
２つの演算モードをなめらかに（連続的に）に切換える
ことができ非常に好ましい。

［発明の効果］以上述べたように本発明によれば、マルチエリアイメ
ージャAFにおける複数の分割測距領域のそれぞれから得
られたコントラスト情報を用いて演算により測距データ
を求める際に、上記測距領域毎の距離情報を、その距離
に対応するフォーカシングレンズの位置に関する値であ
る最大値段数Miにより表わして出力するように、もしく
は、上記測距領域毎の距離情報を、その距離に対応する
フォーカシングレンズの位置に関する値である最大値段
数Mi、及び該位置での当該像の鮮鋭度に関する値である
コントラスト情報の最大値Aiとにより表わして出力する
ようにしたので、被写体が異っていても、あるいは被写
界深度を利用した撮影を行いたいときでも、測距可能な
測距装置を提供できるという顕著な効果が発揮される。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係る複数の分割測距領域を有するカ
メラの測距装置のブロック構成図、第２図は、被写界内における複数の分割測距領域を示す
図、第３図は、上記第１図におけるAF動作のあらましを示す
フローチャート、第４図は、上記第３図におけるスキャニング動作の詳細
を説明するフローチャート、第5A〜5F図は、上記第３図における演算動作の詳細を示
すフローチャートで、本発明の第１〜６実施例にそれぞ
れ対応するチャート、第６図は、本発明の第７実施例に係る測距装置のブロッ
ク構成図である。１……フォーカシングレンズ（検出手段）２……撮像素子（検出手段）３……前置処理回路（検出手段）４……BPF（検出手段）５……A/Dコンバータ（検出手段）６……マルチエリアゲート（検出手段） 7a〜7e……積分器（検出手段）８……マルチプレクサ（検出手段）９……マイコン（演算手段） 21……被写界 S₁〜S₅……分割測距領域 Mi……最大値段数（フォーカシングレンズの位置に関す
る値） Ai……コントラスト情報の最大値（当該像の鮮鋭度に関
する値）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 5/222 - 5/257 G02B 7/36 G03B 13/36

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】撮影光学系により結像された被写体像を光
電変換する撮像素子の出力信号から被写体像の鮮鋭度に
対応するコントラスト情報を抽出して、このコントラス
ト情報に基づいて被写体の距離情報を取得する方式の測
距装置であって、上記撮像素子の出力信号を部分的に選択することによっ
て被写界内に設定された複数の分割測距領域から該各分
割測距領域毎に各１つの被写体距離情報をそれぞれ得る
ための検出手段と、これら各距離情報から１つの距離情報を選択することに
より上記被写界に対する測距データを得るための演算手
段と、を具備し、上記演算手段は、上記検出手段より得られた複数の被写
体距離情報のうちから当該各被写体距離に対応する各コ
ントラスト情報の大きさに関して指定された序列に該当
する距離情報を上記測距データとして得る演算をなすも
のであることを特徴とする測距装置。
【請求項２】上記序列を指定するための入力手段を有し
たことを特徴とする請求項１に記載の測距装置。
【請求項３】上記序列は、コントラスト情報の大きさが
最小のときに対応する最終序列に該当するものであるこ
とを特徴とする請求項１に記載の測距装置。