JP3278433B2 - 測距装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】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。

【０００２】

【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る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、ＢＰ
Ｆ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。

【０００３】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、どのコントラスト
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、図２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。

【０００４】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号公報に開示
されている。

【０００５】

【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。

【０００６】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。

【０００７】そしてさらには、上記のような複数の被写
体の略中間的な位置に自動的にピントを合わせる機構が
実現し得た場合を考えると、厳密な意味では複数の被写
体のいずれにもピントが合っていないことになるので、
被写界深度の浅いレンズを使用した場合には、どこにも
明確なピント感の無い写真が撮れることになってしまう
ものであった。

【０００８】本発明の目的は、上記問題点を解消し、マ
ルチエリアＡＦにおける複数の分割測距領域のそれぞれ
から得られた距離情報を用いて、奥行き方向に分布した
複数の被写体に対する全体的な合焦を考慮しつつも常に
明確なピント感の有る写真が得られる測距装置を提供す
るにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに本発明の第１の測距装置は、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、これら複数の
各距離情報に基づく演算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距離情報に関し
て所定の演算を施して平均的なピントが得られる距離を
求め、上記複数の各距離情報のうち該平均的なピントが
得られる距離の値に最も近い１つの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。

【００１０】上記の目的を達成するために本発明の第２
の測距装置は、上記第１の測距装置において、上記平均
的なピントが得られる距離は、上記複数の距離情報に関
して所定の重み付け係数による加重平均演算を施して求
められた重心であることを特徴とする。

【００１１】上記の目的を達成するために本発明の第３
の測距装置は、上記第２の測距装置において、上記重み
付け係数は、上記各分割測距領域の配置に基づいて定め
られたものであることを特徴とする。

【００１２】上記の目的を達成するために本発明の第４
の測距装置は、上記第２の測距装置において、上記重み
付け係数は、上記検出手段が上記各分割測距領域毎の上
記被写体距離情報を検出する際に取得した、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基づい
て定められたものであることを特徴とする。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を説明する。

【００１４】なお、以下、本発明の実施形態を説明する
に際して、実施形態および該実施形態に関連する例につ
いて、一律に構成例（第１構成例乃至第７構成例）とし
て説明するが、これら構成例のうち、第３、第６および
第７構成例が本発明の実施形態に該当する。

【００１５】図２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図１に示す。図１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。

【００１６】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Ｂ
ＰＦ４，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、ＢＰＦ４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。

【００１７】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、上記図
２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〜７
ｅ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。

【００１８】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。

【００１９】このように構成された本発明に係る測距装
置の動作を図３以下のフローチャートにより説明する。

【００２０】先づＡＦ動作のあらましを、図３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、後記図４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（図１参照）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。

【００２１】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、
後記図５〜図１０で詳述する演算を行い（ステップＳ
２）、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。以上が本構成例におけ
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”の詳細を図４に示すフローチャート
により説明する。

【００２２】図４は、上記図３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，Ｓ１２）。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 （図２参照）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Ｄi （０）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）。

【００２３】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Ｄi （Ｎ）を測定してメモリＢi に記
憶する（ステップＳ１５）。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。

【００２４】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Ｓ２
２，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。

【００２５】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Ｓ１８）、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Ｆ
i を、上昇方向を示す Ｆi ＝０ に再設定する（ステップＳ２３）。その後、分割測距領
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。

【００２６】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Ｓ１
９）。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Ｓ
２１）、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。

【００２７】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Ｓ２
５に進む。

【００２８】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ＮMAX 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、ＮMAX 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＝ＮMAX になれば、この“スキャニング”のフローを終了して上
記図３に示すステップＳ２にリターンする。

【００２９】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。

【００３０】図５〜図１０は、上記図３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通りの構成例が示されている。そして、上記図４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。

【００３１】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、本発明に係る第１〜第３構成例として
図５〜図７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〜第
６構成例として図８〜図１０にそれぞれ示した。

【００３２】図５は、本発明に係る第１構成例を示す測
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構成例は、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
演算するものである。

【００３３】即ち、本第１構成例の場合、分割測距領域
は、図２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、図４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。

【００３４】このように、分割測距領域Ｓ1 〜Ｓ5 （図
２参照）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。

【００３５】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。

【００３６】このためには、例えば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、所定の序列を読み出せばこと足りる。

【００３７】上記所定の序列を指定した演算のサブルー
チンを図５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（図１参照）に入力され
ると（ステップＳ３１）、マイコン９は上記図４のフロ
ーで計測され複数の分割測距領域Ｓ1 〜Ｓ5 （図２参
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。

【００３８】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、図３のステップＳ３にリターンす
る。

【００３９】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。

【００４０】上記第１構成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、本構成例
のような序列指定演算は、より有効な測距手段となると
いう効果を有する。

【００４１】図６は、本発明に係る第２構成例を示す測
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構成例も、上記第１構成例と同じように、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構成
例では、上記第１構成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なる（ステップＳ
４１）。

【００４２】 ここに、ｗi 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構成例
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。

【００４３】上記（６）式において、重み付け係数ｗi
を ｗi ＝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 （図２参照）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 ｗi とし
て１以外の値が用いられる。

【００４４】上記図２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。

【００４５】上記第２構成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構成例では、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構成例を以下に説明する。

【００４６】図７は、本発明に係る第３構成例を示す測
距装置における演算手段のフローチャートで、この第３
構成例も最大値段数Ｍi のみの処理により演算する点は
上記第１，第２構成例と同じである。また、上記第２構
成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構成例と異なる。

【００４７】前記図２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構成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。

【００４８】この場合、上記（６）式に置ける重み付け
係数ｗi 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構成例では、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。

【００４９】図８は、本発明に係る第４構成例を示す測
距装置における演算手段のフローチャートで、上記第１
〜第３構成例では最大値段数Ｍi のみの処理により演算
していたのに対し、この第４構成例と後述する第５，第
６構成例では最大値段数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なる。以後、この第４構成
例をコントラスト序列演算と呼称する。そして、上記第
１構成例では、所定の序列Ｋを、レンズ繰り出し段数Ｍ
i の大きい方から数えた序列で定めたのに対し、この第
４構成例では、各分割測距領域毎のコントラスト情報Ａ
i の値のうち大きい方から数えた序列にした点が異る。

【００５０】図８において、所定の序列Ｋがマイコン９
（図１参照）に入力されると（ステップＳ６１）、マイ
コン９は、上記図４のフローで求めた各分割測距領域Ｓ
1 〜Ｓ5 （図２参照）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ｉmax に格納する
（ステップＳ６２）。そして、この領域番号ｉmax 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、前記図３に置けるステップＳ３に
リターンする。

【００５１】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
として写真のでき映えがよい。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構成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。

【００５２】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構成例では所定
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。

【００５３】図９は、本発明に係る第５構成例を示す測
距装置における演算手段のフローチャートで、上記第２
構成例における（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ｗi 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構成例を、コントラ
スト重心演算と呼称することにする。

【００５４】この第５構成例によれば、全体的な被写体
の様子を見ながら、ピントを合せる点は、上記第２構成
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構成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構成例が望ましい。

【００５５】図１０は、本発明に係る第６構成例を示す
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構成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構成例も上記第３構成例と同
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。

【００５６】図１１は、本発明に係る第７構成例を示す
測距装置のブロック構成図で、この第７構成例は、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。

【００５７】さて、上記第２，第３構成例として重心演
算，重心最至近演算を、また第５，第６構成例としてコ
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構成例であ
る。

【００５８】この第７構成例を示す図１１において、前
記図１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、異な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。

【００５９】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、前記図７，図１０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。

【００６０】

【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
ら得られた距離情報を用いて、この複数の距離情報に関
して平均的なピントが得られる距離を求め、さらに上記
複数の各距離情報のうち、求めた平均的な距離の値に最
も近い１つの距離情報を最終的な測距データとして得る
ようにしたから、奥行き方向に分布した複数の被写体に
対する全体的な合焦を考慮しつつも、複数の被写体のい
ずれか１つに確実に合焦した明確なピント感の有る写真
が得られる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】

【図１】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である。

【図２】被写界内における複数の分割測距領域を示す図
である。

【図３】図１におけるＡＦ動作のあらましを示すフロー
チャートである。

【図４】図３におけるスキャニング動作の詳細を説明す
るフローチャートである。

【図５】図３における演算動作の詳細を示すフローチャ
ートであり、本発明に係る第１構成例に係るフローチャ
ートである。

【図６】図３における演算動作の詳細を示すフローチャ
ートであり、本発明に係る第２構成例に係るフローチャ
ートである。

【図７】図３における演算動作の詳細を示すフローチャ
ートであり、本発明に係る第３構成例に係るフローチャ
ートである。

【図８】図３における演算動作の詳細を示すフローチャ
ートであり、本発明に係る第４構成例に係るフローチャ
ートである。

【図９】図３における演算動作の詳細を示すフローチャ
ートであり、本発明に係る第５構成例に係るフローチャ
ートである。

【図１０】図３における演算動作の詳細を示すフローチ
ャートであり、本発明に係る第６構成例に係るフローチ
ャートである。

【図１１】本発明に係る第７構成例の測距装置のブロッ
ク構成図である。

【符号の説明】

１………フォーカシングレンズ（検出手段） ２………撮像素子 （〃） ３………前置処理回路 （〃） ４………ＢＰＦ （〃） ５………Ａ／Ｄコンバータ （〃） ６………マルチエリアゲート （〃） ７ａ〜７ｅ………積分器 （〃） ８………マルチプレクサ （〃） 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) G02B 7/28 - 7/40

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 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、これら複数の各距離情報に基づ
   く演算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距離
   情報に関して所定の演算を施して平均的なピントが得ら
   れる距離を求め、上記複数の各距離情報のうち該平均的
   なピントが得られる距離の値に最も近い１つの距離情報
   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。
2. 【請求項２】 上記平均的なピントが得られる距離は、
   上記複数の距離情報に関して所定の重み付け係数による
   加重平均演算を施して求められた重心であることを特徴
   とする請求項１に記載の測距装置。
3. 【請求項３】 上記重み付け係数は、上記各分割測距領
   域の配置に基づいて定められたものであることを特徴と
   する請求項２に記載の測距装置。
4. 【請求項４】 上記重み付け係数は、上記検出手段が上
   記各分割測距領域毎の上記被写体距離情報を検出する際
   に取得した、当該各被写体距離に対応する各コントラス
   ト情報の大きさに基づいて定められたものであることを
   特徴とする請求項２に記載の測距装置。