JP3482666B2 - Field analysis device and exposure calculation device - Google Patents

Field analysis device and exposure calculation device

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JP3482666B2
JP3482666B2 JP27854793A JP27854793A JP3482666B2 JP 3482666 B2 JP3482666 B2 JP 3482666B2 JP 27854793 A JP27854793 A JP 27854793A JP 27854793 A JP27854793 A JP 27854793A JP 3482666 B2 JP3482666 B2 JP 3482666B2
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Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、被写界をパターン化し
て被写界の明暗状態を解析する被写界解析装置に関す
る。 また、本発明は、カメラ等に用いられる露出演算装
置に係わり、特に、被写界をパターン化して露出を演算
する露出演算装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention patterns an object scene.
The present invention relates to a field analysis device that analyzes the light and dark states of the field.
It Further, the present invention relates to an exposure calculation device used in a camera or the like, and more particularly to an exposure calculation device that calculates exposure by patterning a field.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、被写界をパターン化して露出を演
算する露出演算装置としては、例えば特開平1−225
927号公報に開示されるものが知られている。
2. Description of the Related Art Conventionally, as an exposure calculation device for patterning a field and calculating exposure, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-225 is known.
The one disclosed in Japanese Patent No. 927 is known.

【0003】この公報に開示される露出演算装置は、複
数の測光出力を2値化し、そのデータを、図11に示す
ように、予め記憶してある画像パターンPと比較し、合
致するものを主要被写体と認識して処理を行うものであ
る。
The exposure calculation device disclosed in this publication binarizes a plurality of photometric outputs, compares the data with a prestored image pattern P as shown in FIG. 11, and finds a match. The processing is performed by recognizing the main subject.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
露出演算装置では、測光出力を2値化するのが非常に困
難であるという問題があった。
However, the conventional exposure calculation device has a problem that it is very difficult to binarize the photometric output.

【0005】すなわち、被写界が、例えば、図12に示
すような単純な構図の場合には良いが、例えば、図13
に示すように少し複雑な構図になると、被写界を2値化
するのが極めて困難な状態になり、被写界のパターン化
を行なうのが困難になる。
That is, although the object scene may have a simple composition as shown in FIG. 12, for example, FIG.
When the composition becomes a little complicated as shown in (1), it becomes extremely difficult to binarize the scene, and it becomes difficult to pattern the scene.

【0006】また、被写界のパターン化が、予め記憶さ
れた画像パターンに左右されるため、記憶されている画
像パターンに対してはパターン化が行えるが、記憶され
ていないパターンに対してはパターン化が行えず、被写
体を認識することができないという問題があった。
Further, since the patterning of the object scene depends on the image patterns stored in advance, the stored image patterns can be patterned, but the unstored patterns can be patterned. There is a problem that the pattern cannot be formed and the subject cannot be recognized.

【0007】そこで、多数種類のパターン化をしようと
すると、記憶すべき画像パターンの種類も比例して多く
なり、メモリや演算時間に負担がかかってしまう虞れが
あった。
Therefore, if a large number of types of patterning are to be performed, the number of types of image patterns to be stored will increase proportionately, which may impose a burden on the memory and the calculation time.

【0008】本発明は、かかる従来の問題を解決するた
めになされたもので、あらゆる被写界シーンにおいても
容易に被写界のパターン化を行い、それに基づいて被写
界の明暗状態を容易,確実に解析することができる被写
界解析装置を提供することを目的とする。 また、あらゆ
る被写界シーンにおいても容易に被写界のパターン化を
行い、それに基づいて正確な適正露出を与えることがで
きる露出演算装置を提供することを目的とする。
The present invention has been made to solve such a conventional problem, and can be applied to any scene of a scene.
Easily pattern the scene and use it to capture the scene
A subject that can easily and reliably analyze the bright and dark states of the field
An object is to provide a field analysis device. It is another object of the present invention to provide an exposure calculation device capable of easily patterning an object scene in any object scene and providing an accurate and proper exposure based on the pattern.

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】請求項1の露出演算装置
は、被写界を複数に分割して測光する測光手段(例え
ば、図1の測光部10)と、前記測光手段の出力を用い
て前記被写界のスペクトル解析を行うスペクトル解析手
段(例えば、図1のスペクトル解析部13)と、前記測
光手段と前記スペクトル解析手段との出力に基づいて適
正露出の演算を行う露出演算手段(例えば、図1の露出
演算部15)とを備え、前記スペクトル解析手段は、前
記測光手段において分割測光された輝度値の配列を、予
め定められた複数の輝度パターンにスペクトル分解して
得られる複数のスペクトル値の中から予め選択された
低周波側および高周波側の特定数のスペクトル値p
(i,j)を用いて被写界のスペクトル解析を行うもの
である。
According to another aspect of the present invention, there is provided an exposure calculation device which uses a photometric means for dividing a field into a plurality of areas for photometry (for example, the photometric section 10 in FIG. 1) and an output of the photometry means. Spectrum analysis means for performing spectrum analysis of the object scene (for example, spectrum analysis section 13 in FIG. 1), and exposure calculation means for calculating appropriate exposure based on outputs from the photometric means and the spectrum analysis means ( For example, the exposure calculation unit 15) of FIG. 1 is provided, and the spectrum analysis unit pre-determines the array of the brightness values divided by the photometry unit .
Spectral decomposition into multiple predetermined luminance patterns
From a plurality of obtained spectrum values , a predetermined number of spectrum values p on the low frequency side and the high frequency side selected in advance
The spectrum analysis of the object scene is performed using (i, j).

【0010】請求項2の露出演算装置は、請求項1にお
いて、前記測光手段は、蓄積型の測光素子により測光を
行うものである。請求項3の露出演算装置は、請求項1
または2において、前記測光手段は、前記被写界をマト
リックス状に分割して測光するものである。
According to a second aspect of the present invention, in the exposure calculation apparatus according to the first aspect, the photometric means performs photometry with a storage type photometric element. The exposure calculation device according to claim 3 is the exposure calculation device according to claim 1.
Alternatively, in 2, the photometric means divides the field into a matrix to perform photometry.

【0011】請求項4の露出演算装置は、請求項3にお
いて、前記測光手段は、前記マトリックス状に分割され
た前記被写界の水平方向と垂直方向との少なくとも一方
の分割数を2のべき乗とするものである。
According to a fourth aspect of the present invention, in the third aspect of the present invention, in the third aspect , the photometric means is a power of 2 which is a division number of at least one of a horizontal direction and a vertical direction of the field divided into the matrix. It is what

【0012】請求項5の露出演算装置は、請求項1ない
し4において、前記スペクトル解析手段は、2次元離散
的ウォルシュ変換に基づいてスペクトル解析を行うもの
である。
According to a fifth aspect of the present invention, in the exposure calculation apparatus according to the first to fourth aspects, the spectrum analysis means performs spectrum analysis based on a two-dimensional discrete Walsh transform.

【0013】請求項6の露出演算装置は、請求項1ない
し5において、前記スペクトル解析手段により予め選択
された特定数のスペクトル値p(i,j)は、主に低周
波側のスペクトル値であるものである。請求項7の被写
界解析装置は、被写界を複数に分割して測光する測光手
段(例えば、図1の測光部10)と、前記測光手段にお
いて分割測光された輝度値の配列を、予め定められた複
数の輝度パターン(例えば、図8の複数の明暗パター
ン)にスペクトル分解することにより、前記被写界の
ペクトル値p(i,j)を算出するスペクトル解析手段
と、前記複数の輝度パターンごとに、前記分割測光され
た輝度値について露出計算を行う演算式(例えば、数式
(9))を予め用意し、前記演算式の各計算値を、対応
する輝度パターンのスペクトル値に応じて重み付けして
適正露出を算出するパターン解析手段とを備えたもので
ある。
In the exposure calculation device according to a sixth aspect of the present invention, in the first to fifth aspects, the specific number of spectral values p (i, j) preselected by the spectrum analyzing means are mainly low frequency side spectral values. There is something. Subject field analyzing apparatus according to claim 7, the photometry means for metering by dividing the object field into a plurality (e.g., photometric unit 10 of FIG. 1), contact the photometric means
The array of brightness values obtained by divided
Spectrum analysis means for calculating a spectrum value p (i, j) of the object field by spectrally decomposing into a number of luminance patterns (for example, a plurality of light-dark patterns in FIG. 8); For each of the brightness patterns,
Prepare a calculation formula (for example, formula (9)) for calculating the exposure for the brightness value , and correspond each calculated value of the calculation formula.
Weighted according to the spectral value of the luminance pattern
And pattern analysis means for calculating the proper exposure .

【0014】[0014]

【作用】請求項1の露出演算装置では、スペクトル解析
手段により予め選択された低周波側および高周波側の
定数のスペクトル値が算出され、これ等のスペクトル値
に基づいて露出演算手段により適正露出が演算されるた
め、被写界のあらゆるパターンに対応して、迅速かつ正
確に適正露出値を算出することが可能になる。
According to another aspect of the present invention, the exposure calculation device calculates the spectrum values of the low frequency side and high frequency side characteristic constants selected in advance by the spectrum analysis means, and the exposure calculation is performed based on these spectrum values. Since the appropriate exposure is calculated by the means, it is possible to quickly and accurately calculate the appropriate exposure value in correspondence with all patterns of the object scene.

【0015】請求項2の露出演算装置では、蓄積型の測
光素子により測光が行われる。請求項3の露出演算装置
では、被写界をマトリックス状に分割して測光が行われ
る。
According to another aspect of the exposure calculation device, photometry is performed by the accumulation type photometric element. In the exposure calculation device according to the third aspect, photometry is performed by dividing the field into a matrix.

【0016】請求項4の露出演算装置では、マトリック
ス状に分割された被写界の水平方向と垂直方向との少な
くとも一方の分割数が2のべき乗とされる。請求項5の
露出演算装置では、2次元離散的ウォルシュ変換に基づ
いてスペクトル解析が行われる。
According to another aspect of the exposure calculation device, the number of divisions of at least one of the horizontal and vertical directions of the field divided into a matrix is a power of two. In the exposure calculation device according to the fifth aspect, the spectrum analysis is performed based on the two-dimensional discrete Walsh transform.

【0017】請求項6の露出演算装置では、特定数のス
ペクトル値として、主に低周波側のスペクトル値が選択
される。請求項7の被写界解析装置では、スペクトル解
析手段により、被写界を分割測光して得た輝度値の配列
を、予め定められた複数の輝度パターンにスペクトル分
解することにより、スペクトル値が算出される。そし
て、前記複数の輝度パターンごとに、前記分割測光され
た輝度値について露出計算を行う演算式を予め用意する
パターン解析手段により、前記演算式の各計算値を、対
応する輝度パターンのスペクトル値に応じて重み付けし
て適正露出を算出する。
In the exposure calculation device according to the sixth aspect, the low-frequency side spectrum value is mainly selected as the specific number of spectrum values. In the field analysis apparatus according to claim 7, an array of luminance values obtained by dividing and metering the field by the spectrum analysis means.
To a plurality of predetermined brightness patterns
By solving, the spectral value is calculated. Then, the divided photometry is performed for each of the plurality of luminance patterns.
Prepared in advance an arithmetic expression for calculating the exposure for the brightness value obtained by the pattern analysis means .
Weighted according to the spectral value of the corresponding luminance pattern
Calculate the appropriate exposure.

【0018】[0018]

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて詳細
に説明する。図1は、本発明の露出演算装置の一実施例
のブロック図を示しており、図2は、この実施例が適用
される一眼レフカメラの光学系を示している。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. FIG. 1 shows a block diagram of an embodiment of an exposure calculation device of the present invention, and FIG. 2 shows an optical system of a single-lens reflex camera to which this embodiment is applied.

【0019】図2に示す光学系では、撮影レンズ1を通
過した光束は、クイックリターンミラー2、拡散スクリ
ーン3、コンデンサレンズ4、ペンタプリズム5、接眼
レンズ6を通って撮影者の目に到達する。
In the optical system shown in FIG. 2, the light flux that has passed through the taking lens 1 passes through the quick return mirror 2, the diffusing screen 3, the condenser lens 4, the pentaprism 5, and the eyepiece lens 6 and reaches the eyes of the photographer. .

【0020】一方、拡散スクリーン3によって拡散され
た光束の一部は、コンデンサレンズ4、ペンタプリズム
5、測光用プリズム7、測光用レンズ8を通して、蓄積
型の測光素子9に到達する。
On the other hand, a part of the light flux diffused by the diffusing screen 3 reaches the accumulation type photometric element 9 through the condenser lens 4, the pentaprism 5, the photometric prism 7 and the photometric lens 8.

【0021】この実施例の露出演算装置は、図1に示す
ように、被写界の測光を行う測光部10と、カメラ内に
納められたマイクロプロセッサ11とによって構成され
ている。
As shown in FIG. 1, the exposure calculation apparatus of this embodiment comprises a photometry section 10 for photometry of a field and a microprocessor 11 housed in a camera.

【0022】測光部10は、図2に示した光学系を有し
ており、被写界をマトリクス状に、縦8分割、横8分割
の64領域に分割して測光し、それぞれの測光データを
輝度算出部1へ出力する。
The photometry section 10 has the optical system shown in FIG. 2, and divides the object field into a matrix into 64 areas of vertical 8 divisions and horizontal 8 divisions for photometry, and the respective photometric data and outputs to the luminance calculation unit 1 2.

【0023】図3は、測光部10の測光分割状態を、被
写界上に照らし合わせて示す図であり、被写界がマトリ
クス状に、縦8分割、横8分割の64領域に分割されて
いる。
FIG. 3 is a view showing the state of photometry division of the photometry section 10 in comparison with the field of view. The field of view is divided into a matrix of 64 regions of vertical 8 divisions and horizontal 8 divisions. ing.

【0024】マイクロプロセッサ11は、その中に書き
込まれているプログラムによってカメラ内の全ての制御
を行っており、輝度算出部12、スペクトル解析部1
3、パターン輝度算出部14および露出演算部15が、
全てマイクロプロセッサ11内のプログラムにより実現
されている。
The microprocessor 11 controls all of the inside of the camera by the program written therein, and the brightness calculating section 12 and the spectrum analyzing section 1
3, the pattern brightness calculation unit 14 and the exposure calculation unit 15,
All are realized by a program in the microprocessor 11.

【0025】輝度算出部12は、測光部10で得られた
各領域の測光データを入力し、64個の測光データを輝
度値に変換し、bv(h,v)、(ただしh=0〜7,
v=0〜7)に代入する。
The brightness calculation unit 12 inputs the photometric data of each area obtained by the photometric unit 10, converts the 64 photometric data into brightness values, and outputs bv (h, v) (where h = 0 to 0). 7,
Substitute v = 0 to 7).

【0026】ここで、bv(0,0)が、図3における
左上の輝度値を表し、bv(7,7)が右下の輝度値を
表している。スペクトル解析部13は、輝度算出部12
の出力を基に、2次元離散的ウォルシュ変換の手法を用
いて被写界のスペクトル解析を行う。
Here, bv (0,0) represents the upper left luminance value in FIG. 3, and bv (7,7) represents the lower right luminance value. The spectrum analysis unit 13 includes the brightness calculation unit 12
Based on the output of, the spectral analysis of the field is performed using the method of the two-dimensional discrete Walsh transform.

【0027】ここで、2次元離散的ウォルシュ変換につ
いて説明する。一般に、2次元離散的ウォルシュ変換
は、1次元離散的ウォルシュ変換の拡張として定義され
ており、画像データ等の2次元データに対して適用さ
れ、パターン認識や画像解析等に用いられている。
Now, the two-dimensional discrete Walsh transform will be described. Generally, the two-dimensional discrete Walsh transform is defined as an extension of the one-dimensional discrete Walsh transform, is applied to two-dimensional data such as image data, and is used for pattern recognition, image analysis and the like.

【0028】ここでは簡単のために単に2次元ウォルシ
ュ変換と呼ぶことにする。2次元ウォルシュ変換は、1
次元ウォルシュ関数WAL(m,n)を用いて定義され
ている。
Here, for simplicity, it will be simply referred to as a two-dimensional Walsh transform. Two-dimensional Walsh transform is 1
It is defined using the dimensional Walsh function WAL (m, n).

【0029】ここで、1次元ウォルシュ関数WAL
(m,n)とは、データ数Nを2のべき乗とした時の、
Nを周期とするN個の1次元関数系のことであり、m,
nの取る値は、それぞれ数式(1)、数式(2)のよう
になっている。
Here, the one-dimensional Walsh function WAL
(M, n) is the power of 2 when the number of data N is
N is a one-dimensional functional system with N as the period, and m,
The values taken by n are as in equations (1) and (2), respectively.

【0030】[0030]

【数1】 [Equation 1]

【0031】[0031]

【数2】 [Equation 2]

【0032】例えば、N=8では、図4に示すような8
つの1次元ウォルシュ関数WAL(m,n)が相当して
おり、この1次元ウォルシュ関数WAL(m,n)は、
一般に、以下に示す数式(3)〜数式(6)によって定
義されている。
For example, when N = 8, 8 as shown in FIG.
One one-dimensional Walsh function WAL (m, n) corresponds, and this one-dimensional Walsh function WAL (m, n) is
Generally, it is defined by the following formulas (3) to (6).

【0033】[0033]

【数3】 [Equation 3]

【0034】[0034]

【数4】 [Equation 4]

【0035】[0035]

【数5】 [Equation 5]

【0036】[0036]

【数6】 [Equation 6]

【0037】ここで、int(x)は、xの整数を求め
る関数である。そして、2つの1次元ウォルシュ関数W
AL(m,n)およびWAL(q,k)を用いて2次元
ウォルシュ関数Wmq(n,k)が数式(7)のように
定義されている。
Here, int (x) is a function for obtaining an integer of x. And two one-dimensional Walsh functions W
A two-dimensional Walsh function Wmq (n, k) is defined as a mathematical expression (7) using AL (m, n) and WAL (q, k).

【0038】[0038]

【数7】 [Equation 7]

【0039】このWmq(n,k)は、図5に示すよう
にX方向に対する波数がm、Y方向の波数がqに対する
点X=n、Y=kにおける値を与えることになる。例え
ば、n,kの最大値NおよびKをそれぞれ8とすると、
2次元ウォルシュ関数Wmq(n,k)として、図6に
示したようなW00からW77までの64個の関数群が
求まることになる。
As shown in FIG. 5, this Wmq (n, k) gives a value at a point X = n, Y = k when the wave number in the X direction is m and the wave number in the Y direction is q. For example, if the maximum values N and K of n and k are 8 respectively,
As the two-dimensional Walsh function Wmq (n, k), 64 groups of functions W00 to W77 as shown in FIG. 6 are obtained.

【0040】なお、図6において、白い部分は、図5の
関数における+1を示し、黒い部分は−1を示すものと
する。そして、数式(7)で求められる図6のような2
次元ウォルシュ関数を用いて、2次元データd(n,
k)と2次元ウォルシュ関数Wmq(n,k)の相関演
算を行うことにより、2次元ウォルシュ変換が実現され
る。
In FIG. 6, the white part indicates +1 in the function of FIG. 5, and the black part indicates -1. Then, as shown in FIG.
The two-dimensional data d (n,
The two-dimensional Walsh transform is realized by performing the correlation operation between the k) and the two-dimensional Walsh function Wmq (n, k).

【0041】なお、2次元データd(n,k)とは、n
×k個のデータであり、この実施例では、前述した図3
の8×8=64個の輝度値bv(h,v)が対応する。
ここで、一般に、2次元データd(n,k)に対するウ
ォルシュ変換スペクトルをG(m,q)とすると、G
(m,q)は数式(8)で与えられる。
The two-dimensional data d (n, k) is n
Xk data, and in this embodiment, the data shown in FIG.
8 × 8 = 64 luminance values bv (h, v) correspond to.
Here, in general, if the Walsh transform spectrum for two-dimensional data d (n, k) is G (m, q), then G
(M, q) is given by Expression (8).

【0042】[0042]

【数8】 [Equation 8]

【0043】以上のように求められた2次元ウォルシュ
変換スペクトルG(m,q)は、2次元データd(n,
k)の空間的特徴を表しており、パターン解析などに広
く用いられている。
The two-dimensional Walsh transform spectrum G (m, q) thus obtained is the two-dimensional data d (n,
It represents the spatial feature of k) and is widely used for pattern analysis and the like.

【0044】スペクトル解析部13内では、図4に示し
たデータ数N=8における8種類の1次元ウォルシュ関
数WAL(0,n)〜WAL(7,n)のうち、図7に
示したように、被写界の特徴抽出に適した5種類の1次
元ウォルシュ関数s(0,y)〜s(4,y)、(ただ
しy=0〜7)を用いる。
In the spectrum analysis unit 13, among the eight kinds of one-dimensional Walsh functions WAL (0, n) to WAL (7, n) shown in FIG. , Five types of one-dimensional Walsh functions s (0, y) to s (4, y), where y = 0 to 7 are suitable for extracting the feature of the object scene.

【0045】なお、ここで、関数s(0,y),s
(1,y),s(2,y),s(3,y)およびs
(4,y)は、図4の1次元ウォルシュ関数WAL
(0,n),WAL(1,n),WAL(2,n),W
AL(3,n)およびWAL(7,n)にそれぞれ対応
しており、図4の1次元ウォルシュ関数WAL(4,
n),WAL(5,n),WAL(6,n)が除かれて
いる。
Here, the functions s (0, y), s
(1, y), s (2, y), s (3, y) and s
(4, y) is the one-dimensional Walsh function WAL in FIG.
(0, n), WAL (1, n), WAL (2, n), W
It corresponds to AL (3, n) and WAL (7, n) respectively, and the one-dimensional Walsh function WAL (4,4 in FIG.
n), WAL (5, n) and WAL (6, n) are excluded.

【0046】これは、ほとんどの撮影シーンにおいては
構図が比較的単純であるため、低周波側のスペクトルの
方が被写界の特徴を抽出しやすいからである。また、高
周波側の関数s(4,y)は、木漏れ日などの比較的特
殊な細かいパターンを抽出するために残されている。
This is because the composition is relatively simple in most shooting scenes, and the features of the field are easier to extract in the low-frequency spectrum. Further, the function s (4, y) on the high frequency side is left in order to extract a relatively special fine pattern such as a sunbeam.

【0047】そして、これらの関数s(i,h)および
s(j,v)から数式(7)を用いて2次元ウォルシュ
関数ss(i,j,h,v)を求める。なお、ここで、
関数s(i,h)およびs(j,v)は、前述した2次
元ウォルシュ変換の説明における1次元ウォルシュ関数
WAL(m,n)およびWAL(q,k)にそれぞれ対
応しており、2次元ウォルシュ関数ss(i,j,h,
v)は、2次元ウォルシュ関数Wmq(n,k)に対応
している。
Then, the two-dimensional Walsh function ss (i, j, h, v) is obtained from these functions s (i, h) and s (j, v) using the equation (7). Here,
The functions s (i, h) and s (j, v) correspond to the one-dimensional Walsh functions WAL (m, n) and WAL (q, k) in the above description of the two-dimensional Walsh transform, respectively, and Dimensional Walsh function ss (i, j, h,
v) corresponds to the two-dimensional Walsh function Wmq (n, k).

【0048】図8に、2次元ウォルシュ関数ss(i,
j,h,v)の輝度パターンを示すが、簡単のため、図
中では単にssij、(i=0〜4,j=0〜4)と記
述する。
In FIG. 8, the two-dimensional Walsh function ss (i,
Although j, h, v) luminance patterns are shown, they are simply described as ssij, (i = 0 to 4, j = 0 to 4) in the figure for simplicity.

【0049】なお、図8に示す2次元ウォルシュ関数s
s(i,j,h,v)の輝度パターンでは、図6におい
て二点鎖線で示した5×5=25個の輝度パターンが対
応している。
The two-dimensional Walsh function s shown in FIG.
The luminance pattern of s (i, j, h, v) corresponds to 5 × 5 = 25 luminance patterns shown by the chain double-dashed line in FIG.

【0050】さらに、スペクトル解析部13は、輝度算
出部12で求められた輝度値bv(h,v)と、上記で
求められた2次元ウォルシュ関数ss(i,j,h,
v)とから数式(8)を用いて2次元ウォルシュ変換ス
ペクトルp(i,j)、(ただしi=0〜4,j=0〜
4)を求める。
Further, the spectrum analysis unit 13 calculates the brightness value bv (h, v) calculated by the brightness calculation unit 12 and the two-dimensional Walsh function ss (i, j, h,) calculated above.
v) and the mathematical expression (8) from the two-dimensional Walsh transform spectrum p (i, j), (where i = 0 to 4, j = 0 to
4) is asked.

【0051】なお、2次元ウォルシュ変換スペクトルp
(i,j)は、前述した2次元ウォルシュ変換の説明に
おける2次元ウォルシュ変換スペクトルG(m,q)に
対応している。
Two-dimensional Walsh transform spectrum p
(I, j) corresponds to the two-dimensional Walsh transform spectrum G (m, q) in the above description of the two-dimensional Walsh transform.

【0052】ここで、2次元ウォルシュ変換スペクトル
p(i,j)の絶対値の意味するところは、測光された
時点での被写界シーンが、図8の各スペクトルパターン
を被写界に見立てた時の、それぞれの輝度パターン成分
の含まれる度合いである。
Here, what is meant by the absolute value of the two-dimensional Walsh transform spectrum p (i, j) is that the scene scene at the time of photometry is regarded as the scene scene with each spectrum pattern of FIG. It is the degree of inclusion of each luminance pattern component at the time.

【0053】また、2次元ウォルシュ変換スペクトルp
(i,j)の符号は、輝度パターンの明暗の方向を示し
ており、明暗の方向が一致した場合にプラスになり、一
致しない場合にマイナスになる。
The two-dimensional Walsh transform spectrum p
The sign (i, j) indicates the direction of lightness and darkness of the luminance pattern, which is positive when the directions of lightness and darkness match and becomes negative when they do not match.

【0054】すなわち、前述した図13を用いて分かり
やすく説明すると、図13のようなシーンでは、被写界
の明暗が上下ではっきりと分かれており、図8における
ss(0,1,h,v)の輝度パターンss01に類似
している。
That is, to explain in an easy-to-understand manner with reference to FIG. 13 described above, in the scene as shown in FIG. 13, the lightness and darkness of the object scene are clearly separated at the top and bottom, and ss (0, 1, h, It is similar to the luminance pattern ss01 of v).

【0055】従って、ss(0,1,h,v)とのスペ
クトルp(0,1)の値が他のスペクトル値に比べて大
きくなる。また、図13のシーンは、天側が明るく地側
が暗いので、ss(0,1,h,v)と明暗の方向が一
致し、p(0,1)の符号はプラスになる。
Therefore, the value of the spectrum p (0,1) with ss (0,1, h, v) becomes larger than the other spectrum values. Also, in the scene of FIG. 13, since the top side is bright and the ground side is dark, the directions of light and dark coincide with ss (0,1, h, v), and the sign of p (0,1) is positive.

【0056】パターン輝度算出部14は、輝度算出部1
2の輝度値bv(h,v)と、スペクトル解析部13の
2次元ウォルシュ関数ss(i,j,h,v)とを用い
て、各輝度パターン毎の平均輝度値bvw(i,j)お
よびbvb(i,j)を算出する。
The pattern brightness calculation unit 14 is the brightness calculation unit 1
By using the luminance value bv (h, v) of 2 and the two-dimensional Walsh function ss (i, j, h, v) of the spectrum analysis unit 13, the average luminance value bvw (i, j) for each luminance pattern. And bvb (i, j) are calculated.

【0057】ここで、bvw(i,j)は、図8におけ
るss(i,j,h,v)の輝度パターンを被写界に照
らし合わせたときの、白い部分に相当する輝度値の平均
値であり、同様に、bvb(i,j)は、黒い部分の輝
度値の平均値である。
Here, bvw (i, j) is the average of the brightness values corresponding to the white part when the brightness pattern of ss (i, j, h, v) in FIG. 8 is compared with the field. Similarly, bvb (i, j) is an average value of the brightness values of the black portion.

【0058】例えば、bvw(0,1)は、図8のss
01から判るように、被写界の上半分の平均輝度値であ
り、bvb(0,1)は、被写界の下半分の平均輝度値
である。
For example, bvw (0,1) is ss of FIG.
As can be seen from 01, it is an average luminance value of the upper half of the object scene, and bvb (0,1) is an average luminance value of the lower half of the object scene.

【0059】なお、このパターン輝度算出部14の詳細
については、後に図10を用いて詳しく説明する。露出
演算部15は、スペクトル解析部13の出力である2次
元ウォルシュ変換スペクトルp(i,j)と、パターン
輝度算出部14の出力bvw(i,j)およびbvb
(i,j)とを用いて、以下に示す順序に従って適正露
出値BVansを算出する。
The details of the pattern brightness calculation section 14 will be described later with reference to FIG. The exposure calculation unit 15 outputs the two-dimensional Walsh transform spectrum p (i, j) output from the spectrum analysis unit 13 and the outputs bvw (i, j) and bvb output from the pattern brightness calculation unit 14.
Using (i, j), the proper exposure value BVans is calculated in the following order.

【0060】先ず、以下の数式(9)を用いて、各輝度
パターン毎の露出値BVptを求める。
First, the exposure value BVpt for each luminance pattern is obtained using the following equation (9).

【0061】[0061]

【数9】 [Equation 9]

【0062】なお、ここで、簡単のためにBVpt
(i,j)を、単にBVptと省略して記述した。従っ
て、w1はw1(i,j)、w2はw2(i,j)、w
3はw3(i,j)、w4はw4(i,j)、w5はw
5(i,j)、bvwはbvw(i,j)、bvbはb
vb(i,j)、bvxはbvx(i,j)、bvnは
bvn(i,j)を表すものとする。
Here, for simplicity, BVpt
(I, j) is abbreviated as BVpt and described. Therefore, w1 is w1 (i, j), w2 is w2 (i, j), w
3 is w3 (i, j), w4 is w4 (i, j), w5 is w
5 (i, j), bvw is bvw (i, j), bvb is b
Let vb (i, j) and bvx represent bvx (i, j), and bvn represent bvn (i, j).

【0063】また、bvx(i,j)およびbvn
(i,j)は、以下の数式(10)、数式(11)に示
すように、それぞれbvw(i,j)とbvb(i,
j)の最大値および最小値である。
Further, bvx (i, j) and bvn
(I, j) are expressed by the following equations (10) and (11), respectively, bvw (i, j) and bvb (i,
j) maximum and minimum values.

【0064】[0064]

【数10】 [Equation 10]

【0065】[0065]

【数11】 [Equation 11]

【0066】また、数式(9)内のw1(i,j)〜w
4(i,j)は、bvw(i,j)等の各輝度パターン
毎の平均輝度値が、各輝度パターン毎の露出値BVpt
(i,j)に寄与する度合いを表す定数であり、w5
(i,j)は定数項である。
Further, w1 (i, j) to w in the equation (9)
4 (i, j) is the exposure value BVpt for each brightness pattern, which is the average brightness value for each brightness pattern such as bvw (i, j).
W5 is a constant indicating the degree of contribution to (i, j).
(I, j) is a constant term.

【0067】これらの定数値は、各輝度パターン毎に、
例えば、公知のニューロ学習等により予め適当な値に設
定されてプログラム中に記述されている。そして、これ
らの各輝度パターン毎の露出値BVpt(i,j)を用
いて、適正露出値BVansが数式(12)の如く算出
される。
These constant values are given for each luminance pattern.
For example, it is set to an appropriate value in advance by known neuro learning or the like and described in the program. Then, using the exposure value BVpt (i, j) for each of these luminance patterns, the proper exposure value BVans is calculated as in Expression (12).

【0068】[0068]

【数12】 [Equation 12]

【0069】ここで、Abs(x)は、xの絶対値を求
める関数である。次に、マイクロプロセッサ11内のプ
ログラムについて、図9および図10に示すフローチャ
ートを用いて詳細に説明する。
Here, Abs (x) is a function for obtaining the absolute value of x. Next, the program in the microprocessor 11 will be described in detail with reference to the flowcharts shown in FIGS. 9 and 10.

【0070】最初に、カメラに取り付けられた不図示の
レリーズ釦を半押しすることによりカメラの電源スイッ
チが入り、図9に示すメインアルゴリズムが実行され
る。先ず、測光部10による被写界の測光が行われ、6
4領域の測光データが得られる(ステップS101)。
First, the power switch of the camera is turned on by half-pressing a release button (not shown) attached to the camera, and the main algorithm shown in FIG. 9 is executed. First, the photometry of the object field is performed by the photometry unit 10, and 6
Photometric data of four areas are obtained (step S101).

【0071】次に、輝度算出部12によって64領域の
測光データからそれぞれの輝度値bv(h,v)が算出
される(ステップS102)。次に、スペクトル解析部
13により上述した手法によりスペクトル解析が行わ
れ、25個のスペクトル値、すなわち、25個の2次元
ウォルシュ変換スペクトルp(i,j)、(i=0〜
4,j=0〜4)が算出される(ステップS103)。
Next, the brightness calculator 12 calculates the brightness values bv (h, v) from the photometric data of the 64 areas (step S102). Next, the spectrum analysis unit 13 performs spectrum analysis by the above-described method, and 25 spectrum values, that is, 25 two-dimensional Walsh transform spectra p (i, j), (i = 0 to 0).
4, j = 0 to 4) is calculated (step S103).

【0072】次に、パターン輝度算出部14によって、
bvw(i,j)、bvb(i,j)、bvx(i,
j)、bvn(i,j)、(i=0〜4,j=0〜4)
が算出される(ステップS104)。
Next, the pattern brightness calculation unit 14
bvw (i, j), bvb (i, j), bvx (i,
j), bvn (i, j), (i = 0 to 4, j = 0 to 4)
Is calculated (step S104).

【0073】この後、ステップS103およびステップ
S104で求められた各値を用いて、数式(9)〜数式
(12)により適正露出値BVansが算出される(ス
テップS105)。
After that, the appropriate exposure value BVans is calculated by the formulas (9) to (12) using the respective values obtained in step S103 and step S104 (step S105).

【0074】次に、不図示のレリーズ釦が全押しされた
かどうかが判定され(ステップS106)、全押しされ
た時には、適正露出値BVansに基づいた露出制御が
行われる(ステップS107)。
Next, it is determined whether or not the release button (not shown) has been fully pressed (step S106), and when fully pressed, exposure control based on the proper exposure value BVans is performed (step S107).

【0075】一方、全押しされない場合には、半押しタ
イマーがタイマー切れであるかどうかが判定され(ステ
ップS108)、タイマー切れでなかった場合にはステ
ップS101へ戻って処理が続行され、タイマー切れで
あった場合にはプログラムが終了される。
On the other hand, if it is not fully pressed, it is determined whether or not the half-press timer has expired (step S108). If so, the program is terminated.

【0076】次に、図10に示すフローチャートを用い
てパターン輝度算出部14の動作を詳細に説明する。図
9に示したメインアルゴリズムのステップS104が実
行されることによって図10のサブルーチンアルゴリズ
ムが起動されて処理が開始される。
Next, the operation of the pattern brightness calculation section 14 will be described in detail with reference to the flow chart shown in FIG. By executing step S104 of the main algorithm shown in FIG. 9, the subroutine algorithm of FIG. 10 is activated and the processing is started.

【0077】先ず、iおよびjに0が代入され(ステッ
プS201)、次に、hおよびvに0が代入される(ス
テップS202)。次に、wsum,bsum,wn,
bnにそれぞれ0が代入される(ステップS203)。
First, 0 is substituted for i and j (step S201), and then 0 is substituted for h and v (step S202). Next, wsum, bsum, wn,
0 is substituted for each bn (step S203).

【0078】次に、2次元ウォルシュ関数ss(i,
j,h,v)が1であるかどうかが判定され(ステップ
S204)、1であった場合には、以下に述べる数式
(13)による処理が行われ(ステップS205)、こ
の後、wnに1が加算される(ステップS206)。
Next, the two-dimensional Walsh function ss (i,
It is determined whether or not j, h, v) is 1 (step S204), and if it is 1, the process according to the following equation (13) is performed (step S205), and then wn is set. 1 is added (step S206).

【0079】[0079]

【数13】 [Equation 13]

【0080】2次元ウォルシュ関数ss(i,j,h,
v)が1でない場合、すなわち、−1の場合には、以下
に述べる数式(14)の処理が行われ(ステップS20
7)、次に、bnに1が加算される(ステップS20
8)。
Two-dimensional Walsh function ss (i, j, h,
When v) is not 1, that is, when it is -1, the processing of the mathematical expression (14) described below is performed (step S20).
7) Next, 1 is added to bn (step S20).
8).

【0081】[0081]

【数14】 [Equation 14]

【0082】そして、次に、hに1が加算され(ステッ
プS209)、この後、hが7より大であるかどうかが
判定され(ステップS210)、否定の場合には、ステ
ップS204の処理へ戻され、肯定の場合には、hが0
にクリアされる(ステップS211)。
Then, 1 is added to h (step S209), and then it is determined whether h is greater than 7 (step S210). If not, the process proceeds to step S204. Returned, if positive, h is 0
Is cleared (step S211).

【0083】次に、vに1が加算され(ステップS21
2)、この後、vが7より大であるかどうかが判定され
る(ステップS213)。否定の場合にはステップ20
4へ戻り、肯定の場合にはvが0にクリアされる(ステ
ップS214)。
Next, 1 is added to v (step S21).
2) Then, it is determined whether v is greater than 7 (step S213). If not, step 20
Returning to step 4, if affirmative, v is cleared to 0 (step S214).

【0084】次に、以下に述べる数式(15)および数
式(16)により輝度パターン毎の平均輝度値bvw
(i,j)とbvb(i,j)が算出される(ステップ
S215)。
Next, the average luminance value bvw for each luminance pattern is calculated by the following equations (15) and (16).
(I, j) and bvb (i, j) are calculated (step S215).

【0085】[0085]

【数15】 [Equation 15]

【0086】[0086]

【数16】 [Equation 16]

【0087】なお、ここで、図8のss00の輝度パタ
ーンの場合には、wnが64となりbnが0となるた
め、bvb(i,j)が0とされる。次に、前述した数
式(10)および数式(11)によってbvx(i,
j)およびbvn(i,j)が算出される(ステップS
216)。
Here, in the case of the luminance pattern of ss00 in FIG. 8, since wn is 64 and bn is 0, bvb (i, j) is 0. Next, bvx (i,
j) and bvn (i, j) are calculated (step S
216).

【0088】この後、iに1が加算され(ステップS2
17)、次に、iが4より大であるかどうかが判定され
(ステップS218)、否定の場合にはステップ203
の処理へ戻り、肯定の場合には、iが0にクリアされる
(ステップS219)。
Thereafter, 1 is added to i (step S2
17) Next, it is determined whether i is greater than 4 (step S218), and if negative, step 203
Returning to the processing of (1), if affirmative, i is cleared to 0 (step S219).

【0089】次に、jに1が加算され(ステップS22
0)、この後、jが4より大であるかが判定され(ステ
ップS221)、否定の場合にはステップ203へ戻
り、肯定の場合には処理が終了される。
Next, 1 is added to j (step S22).
0) and thereafter, it is determined whether j is larger than 4 (step S221). If negative, the process returns to step 203, and if affirmative, the process ends.

【0090】しかして、上述した露出演算装置では、ス
ペクトル解析部13により予め選択された特定数のスペ
クトル値が算出され、これ等のスペクトル値に基づいて
露出演算部15により適正露出が演算されるため、あら
ゆる被写界シーンにおいても容易に被写界のパターン化
を行い、それに基づいて正確な適正露出を迅速に与える
ことができる。
Thus, in the above-described exposure calculation device, the spectrum analysis unit 13 calculates a specific number of spectral values selected in advance, and the exposure calculation unit 15 calculates the proper exposure based on these spectrum values. Therefore, it is possible to easily pattern the object scene in any object scene, and to provide accurate and proper exposure quickly based on the pattern.

【0091】また、蓄積型の測光素子9により測光が行
われるため、測光分割数を多くすることができる。さら
に、被写界をマトリックス状に分割して測光が行われる
ため、スペクトル解析が容易になる。
Further, since photometry is performed by the accumulation type photometric device 9, the number of photometric divisions can be increased. Further, since the object field is divided into a matrix and photometry is performed, spectrum analysis becomes easy.

【0092】また、マトリックス状に分割された被写界
の水平方向と垂直方向の分割数が2のべき乗とされるた
め、スペクトル解析が容易になる。さらに、2次元離散
的ウォルシュ変換に基づいてスペクトル解析が行われる
ため、スペクトル解析を高速で行うことができる。
Further, since the number of divisions in the horizontal direction and the vertical direction of the object field divided in a matrix is a power of 2, spectrum analysis becomes easy. Furthermore, since the spectrum analysis is performed based on the two-dimensional discrete Walsh transform, the spectrum analysis can be performed at high speed.

【0093】そして、上述した露出演算装置では、特定
数のスペクトル値として、主に低周波側のスペクトル値
が選択されるため、被写界の特徴を効率良く抽出するこ
とができる。
In the exposure calculation apparatus described above, the spectrum value on the low frequency side is mainly selected as the specific number of spectrum values, so that the feature of the object scene can be efficiently extracted.

【0094】なお、以上述べた実施例では、スペクトル
演算を2次元ウォルシュ変換の手法に基づいて行った例
について説明したが、本発明はかかる実施例に限定され
るものではなく、例えば、2次元フーリエ変換、離散的
コサイン変換、離散的サイン変換等の手法を用いてスペ
クトル演算を行うようにしても良いことは勿論である。
In the above-described embodiment, an example in which the spectrum calculation is performed based on the two-dimensional Walsh transform method has been described. However, the present invention is not limited to this embodiment, and for example, two-dimensional It goes without saying that the spectrum calculation may be performed using a method such as Fourier transform, discrete cosine transform, discrete sine transform, or the like.

【0095】例えば、2次元離散的フーリエ変換を用い
る場合には、数式(8)の代わりに、以下の数式(1
7)を用いればよい。
For example, when using the two-dimensional discrete Fourier transform, instead of the equation (8), the following equation (1
7) may be used.

【0096】[0096]

【数17】 [Equation 17]

【0097】なお、数式(17)の解は複素数であるた
め、スペクトル値としては実数部と虚数部との2乗和で
あるパワースペクトル値、または、その平方根である振
幅スペクトル値を用いる。
Since the solution of Expression (17) is a complex number, the power spectrum value which is the sum of squares of the real number part and the imaginary number part or the amplitude spectrum value which is the square root thereof is used as the spectrum value.

【0098】また、ss(i,j,h,v)に相当する
式としては、数式(17)を展開した以下の数式(1
8)を適用できる。
As an expression corresponding to ss (i, j, h, v), the following expression (1) obtained by expanding expression (17) is used.
8) can be applied.

【0099】[0099]

【数18】 [Equation 18]

【0100】なお、この式でθは、次の数式(19)で
与えられる。
In this equation, θ is given by the following equation (19).

【0101】[0101]

【数19】 [Formula 19]

【0102】ここで、H,Vは、測光素子9の水平方向
及び垂直方向の分割数である。
Here, H and V are the numbers of divisions of the photometric element 9 in the horizontal and vertical directions.

【0103】[0103]

【発明の効果】以上述べたように、請求項1の露出演算
装置では、スペクトル解析手段により予め選択された
周波側および高周波側の特定数のスペクトル値が算出さ
れ、これ等のスペクトル値に基づいて露出演算手段によ
り適正露出が演算されるため、あらゆる被写界シーンに
おいても容易に被写界のパターン化を行い、それに基づ
いて正確な適正露出を迅速に与えることができる。
As described above, in the exposure calculation device according to the first aspect of the present invention, the low- light preselected by the spectrum analysis means is used.
A specific number of spectrum values on the high-frequency side and the high-frequency side are calculated, and the proper exposure is calculated by the exposure calculation means based on these spectrum values, so that it is easy to pattern the scene in any scene. And an accurate and proper exposure can be quickly given based on the above.

【0104】請求項2の露出演算装置では、蓄積型の測
光素子により測光が行われるため、測光分割数を多くす
ることができる。請求項3の露出演算装置では、被写界
をマトリックス状に分割して測光が行われるため、スペ
クトル解析が容易になる。
In the exposure calculation device of the second aspect, since the photometry is performed by the accumulation type photometry element, the number of photometry divisions can be increased. In the exposure calculation device according to the third aspect, the photometry is performed by dividing the object field into a matrix shape, and therefore spectrum analysis is facilitated.

【0105】請求項4の露出演算装置では、マトリック
ス状に分割された被写界の水平方向と垂直方向との少な
くとも一方の分割数が2のべき乗とされるため、スペク
トル解析が容易になる。
In the exposure calculation device according to the fourth aspect, since the number of divisions of at least one of the horizontal and vertical directions of the field divided into the matrix is a power of 2, spectrum analysis becomes easy.

【0106】請求項5の露出演算装置では、2次元離散
的ウォルシュ変換に基づいてスペクトル解析が行われる
ため、スペクトル解析を高速で行うことができる。請求
項6の露出演算装置では、特定数のスペクトル値とし
て、主に低周波側のスペクトル値が選択されるため、被
写界の特徴を効率良く抽出することができ。請求項7
の被写界解析装置では、複数の輝度パターンに対応した
複数の演算式を有するパターン解析手段により、スペク
トル値に応じて複数の演算式の作用する重みを変化させ
て最終的な演算結果を算出するようにしたので、被写界
の明暗状態を容易,確実に解析することができる。
In the exposure calculation device according to the fifth aspect, the spectrum analysis is performed based on the two-dimensional discrete Walsh transform, so that the spectrum analysis can be performed at high speed. In exposure calculation device according to claim 6, as the spectral value of the specific number, the spectral value of the main low-frequency side to be selected, Ru can be extracted efficiently characteristics of the object scene. Claim 7
In the field analysis device, the pattern analysis means having a plurality of arithmetic expressions corresponding to a plurality of luminance patterns changes the weights acting on the plurality of arithmetic expressions according to the spectrum value to calculate the final arithmetic result. By doing so, it is possible to easily and surely analyze the bright and dark states of the object scene.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の露出演算装置の一実施例の構成を示す
ブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of an exposure calculation device of the present invention.

【図2】図1の露出演算装置が適用されるカメラの光学
系を示す説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an optical system of a camera to which the exposure calculation apparatus of FIG. 1 is applied.

【図3】図1の露出演算装置の測光素子の分割状態を示
す説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a divided state of a photometric element of the exposure calculation apparatus of FIG.

【図4】1次元ウォルシュ関数の例を示す説明図であ
る。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a one-dimensional Walsh function.

【図5】2次元ウォルシュ関数の構成例を示す説明図で
ある。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a configuration example of a two-dimensional Walsh function.

【図6】波数順序に構成した2次元ウォルシュ関数を示
す説明図である。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing a two-dimensional Walsh function configured in wave number order.

【図7】図1の露出演算装置の相関演算関数を示す説明
図である。
7 is an explanatory diagram showing a correlation calculation function of the exposure calculation device of FIG. 1. FIG.

【図8】図1の露出演算装置の相関演算関数を波数順序
に示す説明図である。
8 is an explanatory diagram showing the correlation calculation functions of the exposure calculation device of FIG. 1 in wave number order.

【図9】図1の露出演算装置のメインアルゴリズムを示
す流れ図である。
FIG. 9 is a flowchart showing a main algorithm of the exposure calculation device of FIG. 1.

【図10】図9のステップS104のサブルーチンアル
ゴリズムを示す流れ図である。
10 is a flowchart showing a subroutine algorithm of step S104 of FIG.

【図11】従来技術における画像パターンを示す説明図
である。
FIG. 11 is an explanatory diagram showing an image pattern in a conventional technique.

【図12】単純な構図の被写界を示す説明図である。FIG. 12 is an explanatory diagram showing a scene with a simple composition.

【図13】複雑な構図の被写界を示す説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram showing a scene with a complicated composition.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 撮影レンズ 2 クイックリターンミラー 3 拡散スクリーン 4 コンデンサレンズ 5 ペンタプリズム 6 接眼レンズ 7 測光用プリズム 8 測光用レンズ 9 測光素子 10 測光部 11 マイクロプロセッサ 12 輝度算出部 13 スペクトル解析部 14 パターン輝度算出部 15 露出演算部 1 Shooting lens 2 quick return mirror 3 diffusion screen 4 condenser lens 5 penta prism 6 eyepiece 7 Photometric prism 8 Photometric lens 9 Photometric element 10 Photometric section 11 microprocessors 12 Luminance calculation unit 13 Spectral analysis section 14 Pattern brightness calculation unit 15 Exposure calculator

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平5−196858(JP,A) 特開 平3−262278(JP,A) 特開 平1−225927(JP,A) 特開 平2−96725(JP,A) 特開 平2−61543(JP,A) 特開 平4−47454(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G03B 7/28 G01J 1/44 G03B 7/099 Continuation of the front page (56) Reference JP-A-5-196858 (JP, A) JP-A-3-262278 (JP, A) JP-A-1-225927 (JP, A) JP-A-2-96725 (JP , A) JP-A-2-61543 (JP, A) JP-A-4-47454 (JP, A) (58) Fields investigated (Int.Cl. 7 , DB name) G03B 7/28 G01J 1/44 G03B 7/099

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 被写界を複数に分割して測光する測光手
段と、 前記測光手段の出力を用いて前記被写界のスペクトル解
析を行うスペクトル解析手段と、 前記測光手段と前記スペクトル解析手段との出力に基づ
いて適正露出の演算を行う露出演算手段と、 を備え、 前記スペクトル解析手段は、 前記測光手段において分割測光された輝度値の配列を、
予め定められた複数の輝度パターンにスペクトル分解し
て得られる複数のスペクトル値の中から予め選択され
た低周波側および高周波側の特定数のスペクトル値を用
いて被写界のスペクトル解析を行うことを特徴とする露
出演算装置。
1. A photometric means for dividing a field into a plurality of areas for photometry, a spectrum analysis means for performing spectrum analysis of the field using an output of the photometry means, the photometry means and the spectrum analysis means. Exposure calculation means for calculating an appropriate exposure on the basis of the output of, and the spectrum analysis means, the array of brightness values divided by the photometry means ,
Spectral decomposition into multiple predetermined brightness patterns
An exposure calculation apparatus, which performs spectral analysis of a field using a predetermined number of low-frequency side and high-frequency side spectral values selected in advance from a plurality of obtained spectral values.
【請求項2】 前記測光手段は、蓄積型の測光素子によ
り測光を行うことを特徴とする請求項1記載の露出演算
装置。
2. The exposure calculation device according to claim 1, wherein the photometric means performs photometry with a storage-type photometric element.
【請求項3】 前記測光手段は、前記被写界をマトリッ
クス状に分割して測光することを特徴とする請求項1ま
たは2記載の露出演算装置。
3. The exposure calculation device according to claim 1, wherein the photometric means divides the object field into a matrix to perform photometry.
【請求項4】 前記測光手段は、前記マトリックス状に
分割された前記被写界の水平方向と垂直方向との少なく
とも一方の分割数を2のべき乗とすることを特徴とする
請求項3記載の露出演算装置。
4. The photometric means sets the division number of at least one of the horizontal direction and the vertical direction of the object field divided into the matrix shape to a power of two. Exposure calculator.
【請求項5】 前記スペクトル解析手段は、2次元離散
的ウォルシュ変換に基づいてスペクトル解析を行うこと
を特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項記載の露
出演算装置。
5. The exposure calculation apparatus according to claim 1 , wherein the spectrum analysis unit performs spectrum analysis based on a two-dimensional discrete Walsh transform.
【請求項6】 前記スペクトル解析手段により予め選択
された特定数のスペクトル値は、主に低周波側のスペク
トル値であることを特徴とする請求項1ないし5のいず
れか1項記載の露出演算装置。
6. The exposure calculation according to claim 1, wherein the specific number of spectral values preselected by the spectral analysis means are mainly low-frequency spectral values. apparatus.
【請求項7】 被写界を複数に分割して測光する測光手
段と、前記測光手段において分割測光された輝度値の配列を、
予め定められた複数の輝度パターンにスペクトル分解す
ることにより、前記被写界の スペクトル値を算出するス
ペクトル解析手段と、 前記複数の輝度パターンごとに、前記分割測光された輝
度値について露出計算を行う演算式を予め用意し、前記
演算式の各計算値を、対応する輝度パターンのスペクト
ル値に応じて重み付けして適正露出を算出するパターン
解析手段とを備えたことを特徴とする被写界解析装置。
7. A photometric means for dividing a field into a plurality of areas for photometry, and an array of brightness values divided by the photometry means.
Spectral decomposition into multiple predetermined brightness patterns
The spectral analysis means for calculating the spectral value of the object field, and the divided photometric brightness for each of the plurality of luminance patterns.
Prepare an arithmetic expression to calculate exposure for the degree value in advance, and
Each calculated value of the arithmetic expression is the spectrum of the corresponding luminance pattern.
And a pattern analysis means for calculating a proper exposure by weighting according to the rule value .
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