JP4504492B2 - 主要被写体検出機能を有するカメラ - Google Patents
主要被写体検出機能を有するカメラ Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は主要被写体を検出する機能を有するカメラに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、複数の測距点を有するカメラに関する技術は、数多く提案されている。
これらの技術に於いて、中央部とその左右の３点や３点に中央上下２点を加えた５点の多点測距するカメラが多いが、最近ではそれ以上の測距点を有するカメラが製品化されており、測距点は増加する傾向にある。将来は殆ど全画面に測距点を配置する可能性もある。
【０００３】
このように測距点が多くなると、どの被写体が主要被写体であるかの判別が困難になり、撮影者が意図しない被写体が主要被写体と判定されて、意図しない被写体にピントや露光が合うということが多くなる。
【０００４】
この課題を解決するために、撮影者の視線を検出して、撮影者が注視している被写体を主要被写体とする従来から良く知られた技術もある。しかしながら、視線検出機構が複雑であるために、ごく一部のカメラでしか採用されていない。したがって、視線検出技術以外で主要被写体を検出する技術をカメラに応用することが、多点測距カメラの課題の一つである。
【０００５】
ところで、撮影画面内に人物が入っている場合には、その人物が主要被写体である場合が多い。
【０００６】
また、画像処理技術によって、画面内に人物が入っていることを検出する技術が公知であり、後述するようないくつかの検出方法がある。
【０００７】
これらの人物検出技術をカメラに適用した従来の技術には、以下のような技術が知られており、検出した主要被写体にピントを合わせるだけでなく、適切な露出処理を施す技術である。
【０００８】
すなわち、特開平６−３０３４９１号公報に開示されている技術は、画面内に人物を検出すると人物の顔全体が被写界深度内に入るように露出を制御するものである。
【０００９】
また、特開平７−４１８３０号公報に開示されている技術は、画面内の人物の数をカウントし、それに応じて画角やストロボの配光角を変更するものである。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかるに、上述した従来の技術は、以下のような課題を有している。
【００１１】
上記特開平６−３０３４９１号公報に開示の技術では、人物の数はカウントしていないので、人物の数によっては適切な露出処理がされ難い。
【００１２】
つまり、人物が一人或いは二人の場合で、且つ画面全体に占める人物の面積が多い場合には、いわゆるポートレート写真であり、人物にピントが合って背景はぼけるように露出制御する（つまり絞りを開ける）のが適切である。しかしながら、人物が数人以上の場合、或いは人物が一人または二人の場合でも、画面全体に占める人物の面積が少ない場合には、いわゆる記念写真となり、観光地で建物をバックに記念写真を撮るパターンと判定して、人物にも背景にもピントが合うように露出制御する（つまり絞りを絞る）のが適切である。
【００１３】
ここで、ポートレート的な写真と記念写真的な写真について説明する。
【００１４】
図３３（ａ）はポートレート的な写真の作例であり、図３３（ｂ）は記念写真的な写真の作例である。
【００１５】
ポートレート的な写真の特徴は、以下のような点が挙げられる。
【００１６】
ｉ）被写体の数が少ないことが多い。
ii）被写体距離が近いことが多い。
iii)撮影レンズの焦点距離が長いことが多い（背景をボカすため）。
iv）人物が画面に占める面積が大きいことが多い（人物の倍率が大きい）。
【００１７】
このように、人物の数や画面に占める面積まで考慮しないと適切な露出制御はできない。
【００１８】
また、上記特開平７−４１８３０号公報に開示の技術では、人物の数をカウントすることは言及しているが、上記のように露出制御することについては言及していない。更に、ストロボの配光角を調節することは言及しているが、いわゆる赤目発光して赤目現象を軽減することまでは言及していないので、人物撮影であっても赤目写真になることもある。
【００１９】
したがってこの発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、被写体に人物が含まれているか否かを判定し、更に撮影される写真がポートレート写真的な構図か記念写真的な構図かを判定し、それぞれのシーンで適切な撮影効果が得られる主要被写体検出機能を有するカメラを提供することを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
すなわち、第１の発明は、被写体像信号を出力する撮像手段と、前記撮像手段の出力に基いて形状判定を行い、被写体である人物の顔の検出を行って、前記人物の顔の個数及び画面内に占める面積を判定する人物判定手段と、前記人物判定手段において、前記人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合には、前記人物を主要被写体として撮影するポートレート構図と判定する構図判定手段と、前記構図判定手段において、前記ポートレート構図と判定された場合には、被写界深度を浅く設定するように露光条件を設定する露光条件変更手段と、を具備することを特徴とする。
【００２１】
また、第２の発明は、被写体像信号を出力する撮像手段と、
前記撮像手段の出力に基いて形状判定を行い、被写体である人物の顔の検出を行って、前記人物の顔の個数及び画面内に占める面積を判定する人物判定手段と、前記人物判定手段において、前記人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合には、前記人物を主要被写体として撮影するポートレート構図と判定する構図判定手段と、前記人物の眼が赤く写らないように赤目防止発光を行う赤目防止閃光発光手段と、前記構図判定手段において、前記ポートレート構図と判定された場合には、前記赤目発光手段において赤目防止用の発光を行うように露光条件を設定する露光条件変更手段と、を具備することを特徴とする。
【００２２】
第１の発明による主要被写体検出機能を有するカメラにあっては、撮像手段から被写体像信号が出力され、この撮像手段の出力に基いて形状判定が行われ、人物判定手段によって被写体である人物の顔の検出が行われて、人物の顔の個数及び画面内に占める面積が判定される。更に、この人物判定手段において、人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合に、その人物を主要被写体として撮影するポートレート構図であると構図判定手段にて判定される。そして、この構図判定手段において、ポートレート構図と判定された場合には、被写界深度を浅く設定するように露光条件変更手段によって露光条件が設定される。
【００２３】
第２の発明による主要被写体検出機能を有するカメラにあっては、撮像手段から被写体像信号が出力され、この撮像手段の出力に基いて形状判定が行われ、人物判定手段によって被写体である人物の顔の検出が行われて、人物の顔の個数及び画面内に占める面積が判定される。ここで、この人物判定手段において、人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合は、構図判定手段によって、その人物を主要被写体として撮影するポートレート構図と判定される。また、赤目防止閃光発光手段によって、被写体である人物の眼が赤く写らないように赤目防止発光が行われる。一方、構図判定手段において、ポートレート構図と判定された場合には、赤目発光手段において赤目防止用の発光を行うように露光条件変更手段によって露光条件が設定される。
【００２４】
この発明による主要被写体検出機能を有するカメラでは、上述したｉ）〜iv）に記載されたようなポートレート的な写真の特徴を検出して、撮影される写真がポートレート写真的な構図か記念写真的な構図かを判定し、各々の適切な焦点制御、露出制御がなされるようにする。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。
【００２８】
初めに、図１を参照して、この発明の主要被写体検出機能を有するカメラの概念を説明する。
【００２９】
図１に於いて、制御部１は、主要被写体検出の制御を司るもので、撮像素子２、人物判定部３、写真判定部４及び露出制御部５が接続されている。
【００３０】
上記撮像素子２は、被写体の像を撮像し、焦点検出と主要被写体検出に必要な信号を出力するものである。また、人物判定部３は、上記撮像素子２の出力信号に所定の演算を行い、被写体に人物が含まれているか否かを判定するためのものである。
【００３１】
上記写真判定部４は、上記人物判定部３によって被写体に人物が含まれていると判定された場合に、その写真（構図）が人物主体で撮影したポートレート的な写真であるか、或いは背景にもある程度のウエイトをおいた記念写真的な写真（構図）であるかを判定するためのものである。
【００３２】
更に、上記露出制御部５は、上記写真判定部４の判定結果に基いて、被写界深度を浅くして人物のみにピントを合わせるか、逆に深くして背景にもピントを合わせるかの制御を行うためのものである。または、人物判定部３によって被写体が人物であると判定された場合に、ストロボをいわゆる赤目防止発光させることによって赤目写真になることを防止するためのものである。
【００３３】
図２は、この発明の第１の実施形態であるカメラの構成を示したブロック構成図である。
【００３４】
図２に示されるように、第１の実施の形態のカメラは、当該カメラ全体に於ける各回路の制御を司るマイクロコンピュータ（マイコン）１１を有している。このマイクロコンピュータ１１には、後述する測距光学系３０により形成される被写体像を撮像して電気信号であるセンサデータに変換するＡＦエリアセンサ１２と、撮影レンズ１３内のフォーカスレンズ１４を駆動するフォーカスレンズ駆動部１５と、フォーカスレンズエンコーダ１６と、ズームレンズ駆動部１７と、シャッタ駆動部１８と、フィルム駆動部１９とが接続される。
【００３５】
更に、マイクロコンピュータ１１には、測光部２０と、ストロボ回路部２１と、表示部２２と、カメラ姿勢検出部２３と、撮影モード設定部２４と、図示されないレリーズ釦に連動したスイッチであるファーストレリーズスイッチ（１ＲＳＷ）２５及びセカンドレリーズスイッチ（２ＲＳＷ）２６とが接続されている。
【００３６】
このように、第１の実施の形態に於けるカメラは、マイクロコンピュータ１１、ＡＦエリアセンサ１２、フォーカスレンズ駆動部１５、フォーカスレンズエンコーダ１６、ズームレンズ駆動部１７、シャッタ駆動部１８、フィルム駆動部１９、測光部２０、ストロボ回路部２１、表示部２２、カメラ姿勢検出部２３、撮影モード設定部２４、ファーストレリーズスイッチ２５及びセカンドレリーズスイッチ２６とにより、主要部が構成される。
【００３７】
上記マイクロコンピュータ１１は、その内部に、ＣＰＵ（中央処理装置）１１ａと、ＲＯＭ１１ｂと、ＲＡＭ１１ｃと、Ａ／Ｄコンバータ（ＡＤＣ）１１ｄと、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅとを有して構成される。このうち、ＣＰＵ１１ａは、ＲＯＭ１１ｂに格納されたシーケンスプログラムに従って、一連の動作を行うものである。
【００３８】
また、上記ＥＥＰＲＯＭ１１ｅは、オートフォーカス（ＡＦ）、測光・露出演算等に関する補正データをカメラ毎に記憶している。また、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅには、後述する撮影画面内の主要被写体を検出するための各種パラメータ等が格納されている。
【００３９】
ＡＦエリアセンサ１２は、撮像領域１２ａである水平方向と垂直方向に二次元状に配置された受光素子群と、その処理回路１２ｂとを備えている。そして、受光素子（フォトダイオード）への入射光により発生する電荷は、画素毎の画素増幅回路により、電圧に変換されると共に増幅されて出力される。マイクロコンピュータ１１では、該ＡＦエリアセンサ１２の積分動作の制御、センサデータの読出し制御が行われ、ＡＦエリアセンサ１２から出力されるセンサデータが処理されて測距演算が行われるようになっている。
【００４０】
また、ＡＦエリアセンサ１２は、定常光除去回路１２ｃを有している。この定常光除去回路１２ｃは、マイクロコンピュータ１１の制御下に定常光を除去するか否かを切換える機能を有している。
【００４１】
上記フォーカスレンズ駆動部１５は、撮影レンズ１３の一部であるフォーカスレンズ１４を駆動する。また、フォーカスレンズエンコーダ１６は、該フォーカスレンズ１４の移動量に対応するパルス信号を発生する。マイクロコンピュータ１１からは、測距演算結果に基いて、フォーカスレンズ駆動部１５に駆動信号が出力される。そして、フォーカスレンズエンコーダ１６の出力がモニタされて、フォーカスレンズ１４の位置制御が行われる。
【００４２】
ズームレンズ駆動部１７は、マイクロコンピュータ１１の制御下に撮影レンズ１３のズーム動作を行う。また、マイクロコンピュータ１１に対して撮影レンズ１３の焦点距離情報を出力する。
【００４３】
上記シャッタ駆動部１８は、マイクロコンピュータ１１の制御下に、図示されないシャッタを駆動してフィルム（図示せず）に対する露出を行うものである。
また、上記フィルム駆動部１９は、マイクロコンピュータ１１の制御下に、上記フィルム（図示せず）のオートロード、１駒巻上げ、巻戻しのフィルム駆動動作を行う。
【００４４】
上記測光部２０は、撮影画面に対応し、複数に分割された測光用受光素子２０ａが発生する光電流信号を処理して、測光出力を発生する。マイクロコンピュータ１１では、この発生した測光出力を、上記Ａ／Ｄコンバータ１１ｄによりＡ／Ｄ変換して測光・露出演算を行う。
【００４５】
上記ストロボ回路部２１は、撮影時の補助光源としてストロボ２１ａを発光する機能を備えており、マイクロコンピュータ１１の制御下にストロボ２１ａ発光のための充電、発光制御を行う。また、ストロボ回路部２１は、ストロボ２１ａを測距動作時のオートフォーカス補助光として使用する際に、マイクロコンピュータ１１の制御下で発光制御を行う。
【００４６】
上記表示部２２は、マイクロコンピュータ１１の制御下にカメラ内部の情報を、ＬＣＤ等の表示素子により表示するものである。また、上記カメラ姿勢検出部２３は、カメラの姿勢（縦、横）を検出し、その検出結果をマイクロコンピュータ１１に対して出力する。
【００４７】
上記撮影モード設定部２４は、各種の撮影モードを手動あるいは自動で設定するスイッチである。フルオートモード、ポートレート撮影に適するポートレートモード、風景撮影に適する風景モード等の設定が可能であり、ストロボの発光モードも設定できるようになっている。
【００４８】
ファーストレリーズスイッチ２５及びセカンドレリーズスイッチ２６は、上述したように、レリーズ釦に連動したスイッチである。レリーズ釦の第１段階の押下げによりファーストレリーズスイッチ２５がオンされ、引続いて第２段階の押下げでセカンドレリーズスイッチ２６がオンされる。マイクロコンピュータ１１は、ファーストレリーズスイッチ２５のオンでＡＦ、測光動作を行い、セカンドレリーズスイッチ２６のオンにより露出動作、フィルム巻上げ動作を行うようになっている。
【００４９】
次に、このように構成された、第１の実施の形態のカメラの動作について説明する。
【００５０】
図３は、第１の実施の形態に於けるカメラに於けるマイクロコンピュータ１１のメインルーチンを示すフローチャートである。
【００５１】
先ず、図示されない電源スイッチがオンされるか、或いは電池がカメラ本体に挿入されると、マイクロコンピュータ１１の動作が開始され、ＲＯＭ１１ｂに格納されたシーケンスプログラムが実行される。そして、ステップＳ１にて、マイクロコンピュータ１１でカメラ内の各ブロックの初期化、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅ内のＡＦ、測光等の調整・補正データが、ＲＡＭ１１ｃに展開される。
【００５２】
次いで、ステップＳ２に於いて、マイクロコンピュータ１１によってファーストレリーズスイッチ２５の状態が検出される。ここで、ファーストレリーズスイッチ２５がオンされると、ステップＳ３に移行して、マイクロコンピュータ１１によりＡＦ動作が行われるように該当回路が制御される。
【００５３】
そして、ステップＳ４にて測光・露出演算処理が行われると、続くステップＳ５にて、演算された露光値が補正されて被写界深度が浅くされるか深くされるかの処理が行われる。
【００５４】
次に、ステップＳ６に於いて、セカンドレリーズスイッチ２６の状態が検出される。ここで、セカンドレリーズスイッチ２６がオンされると、ステップＳ７に移行して、マイクロコンピュータ１１からはシャッタ動作が行われるよう指示されてフィルムに露出が行われる。次いで、ステップＳ８にて、フィルムが１駒巻上げられる。その後、上記ステップＳ２に移行する。
【００５５】
一方、上記ステップＳ２に於いて、ファーストレリーズスイッチ２５がオンされていない場合は、ステップＳ９に移行して、マイクロコンピュータ１１により、ファーストレリーズスイッチ２５及びセカンドレリーズスイッチ２６以外のスイッチの入力状態が検出される。
【００５６】
ここで、他のスイッチ入力が検出されると、ステップＳ１０に移行して、当該スイッチ入力に応じた処理、例えばズームスイッチのズームアップ、ダウンの入力に対しては、ズームアップ、ダウン処理が行われるように各回路に指示がなされる。
【００５７】
尚、上記ステップＳ６でセカンドレリーズスイッチ２６がオンされない場合、及びステップＳ９で他のスイッチ入力が検出されない場合は、上記ステップＳ２に移行する。
【００５８】
次に、図４及び図５を参照して、このカメラの測距光学系について説明する。
【００５９】
図４は第１の実施の形態に於けるカメラの測距光学系３０の配置関係を示した図であり、図５は三角測距の原理により被写体距離を求める方法を説明するための図である。
【００６０】
この測距光学系３０は、いわゆる外光パッシブ方式により被写体までの距離を測定するようになっており、受光レンズ３１ａ、３１ｂは、基線長Ｂを隔てて配置され、被写体３２の像を２像に分割してＡＦエリアセンサ１２の受光領域１２ａに結像させるように構成されている。
【００６１】
図５に示されるように、上記２像の相対的な位置差ｘは、三角測距の原理によって、受光レンズ３１ａ、３１ｂの焦点距離ｆと基線長Ｂとから、被写体距離Ｌは（１）式により求められる。
Ｌ＝（Ｂ・ｆ）／ｘ …（１）
上述した測距演算は、マイクロコンピュータ１１によって行われる。より具体的には、ＡＦエリアセンサ１２の受光領域１２ａに測距ブロックが設定されて、２像に対応するセンサデータが用いられて相関演算が行われ、上記２像の相対的な位相差ｘが検出される。
【００６２】
次に、図６を参照して、上記ＡＦエリアセンサ１２の構成について説明する。
【００６３】
図６に示されるように、ＡＦエリアセンサ１２は、撮影画面に対応する複数の画素３５と、積分動作を制御するために、モニタ選択回路３６と、水平シフトレジスタ３７と、垂直シフトレジスタ３８と、固定パターンノイズ除去回路３９とを備えている。
【００６４】
上述したように、ＡＦエリアセンサ１２には、撮影画面に対応して複数の画素３５が配置されるが、各画素例えば画素４０は、受光素子であるフォトダイオード４１と、該フォトダイオード４１の出力する信号電荷を電圧信号に変換するための（蓄積容量４２を含む）増幅器４３とを有している。尚、増幅器４３には、定常光成分を除去する機能も含まれている。
【００６５】
上記モニタ選択回路３６は、マイクロコンピュータ１１からの司令に基く画素範囲について積分量を示すモニタ信号を作成し出力する。
【００６６】
水平シフトレジスタ３７及び垂直シフトレジスタ３８は、マイクロコンピュータ１１からの司令により制御され、各画素の信号出力を選択して出力する。
【００６７】
また、固定パターンノイズ除去回路３９は、各画素の信号出力に含まれる固定パターンノイズを除去するための回路である。
【００６８】
次に、図７を参照して、第１の実施の形態に於ける撮影画面（ワイドとテレ）と測距領域との関係について説明する。
【００６９】
上述したように、第１の実施の形態のカメラは、外光測距方式を採用しているので、撮影画面と測距領域とにはパララックスが存在する。このため、本実施の形態では、撮影光学系の焦点距離情報（ズーム情報）に応じて測距に使用する領域を限定する。
【００７０】
このような焦点距離の変化に応じた測距エリア位置補正データは、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅに予め記憶されており、マイクロコンピュータ１１の初期化と共にＲＡＭ１１ｃに展開されている。そして、ズーム動作に応じて、この補正データが参照されて、ＡＦエリアセンサ１２の受光領域内の測距動作に使用される測距領域が決定される。更に、この測距領域範囲内のセンサデータにより、測距演算が行われる。
【００７１】
また、マイクロコンピュータ１１に於いては、ＡＦエリアセンサ１２に対してこの測距領域内に対応する積分制御用ピークモニタが発生されるように制御信号が出力される。そして、ＡＦエリアセンサ１２からは、指定された測距エリアの範囲内のピーク信号がマイクロコンピュータ１１に対して出力される。マイクロコンピュータ１１では、このモニタ信号が参照されて積分量が所定のレベルとなるように制御される。
【００７２】
第１の実施の形態では、かかる工夫により撮影画面外に於いて被写体の影響を受けないようにすることが可能となる。また、センサデータを読出す際にも、上記撮影画面に対応する測距領域補正データを参照して、不要な撮影画面外のセンサデータは読みとばしてＲＡＭ１１ｃに格納しない。或いは、ＡＦエリアセンサ１２に読出し範囲設定信号を出力して設定された範囲内のセンサデータだけ出力するようにしている。
【００７３】
次に、図８のフローチャートを参照して、第１の実施の形態に於けるカメラのＡＦ動作について説明する。
【００７４】
先ず、ステップＳ２１にて、マイクロコンピュータ１１によりＡＦエリアセンサ１２に積分制御信号が出力されて、積分動作が行われるよう指示される。そして、ＡＦエリアセンサ１２から所定範囲内のピーク（最も明るい画素）出力に対応するモニタ信号が出力される。マイクロコンピュータ１１では、このモニタ信号が参照されながら、ＡＦエリアセンサ１２の受光部の受光量が適正となるように積分時間が調節される。
【００７５】
この後、ステップＳ２２にて、マイクロコンピュータ１１によってＡＦエリアセンサ１２に読出しクロックＣＬＫが出力される。続いて、センサデータ（画素データ）がＡ／Ｄコンバータ１１ｄに出力され、Ａ／Ｄ変換されて読出され、ＲＡＭ１１ｃに格納される。
【００７６】
更に、ステップＳ２３では、マイクロコンピュータ１１により、主要被写体が抽出される処理が実行される。次いで、ステップＳ２４にて、上記抽出された主要被写体の領域内に複数の測距エリアが設定される。そして、ステップＳ２５にて、上記複数の測距エリアについて測距演算が行われる。
【００７７】
ステップＳ２６では、上記測距演算の結果、得られた測距データが所定の条件（信頼性の有無等）を満足するか否かが判定される。ここで、測距結果が所定の条件を満足していれば、ステップＳ２７に移行して、マイクロコンピュータ１１により、この所定の条件を満たす複数の測距データについて平均処理が行われ、その結果得られた測距データが採用される。
【００７８】
そして、ステップＳ２８にて、上記採用された測距データに基いてフォーカスレンズ１４が駆動された後、リターンする。
【００７９】
一方、上記ステップＳ２６に於いて、測距結果が所定の条件を満足しない場合は、ステップＳ２９に移行して、マイクロコンピュータ１１により、上記主要被写体領域内のセンサデータが適正となるように制御されて再度積分が行われる。
すなわち、ＡＦエリアセンサ１２内のモニタ選択回路３６が制御されて、主要被写体領域内に対応する画素のみについてモニタ信号が取得され、例えばそれらの最大値がモニタ出力としてマイクロコンピュータ１１に出力されるように設定される。
【００８０】
この後、再び上記ステップＳ２１に移行して、再度積分、読出し、測距処理がやり直される。この場合は、主要被写体の領域内のセンサデータにつき測距演算が行われるために適正となるよう積分制御が行われるので、主要被写体について良好な測距データが得られる。
【００８１】
次に、図９のフローチャートを参照して、このカメラに於ける主要被写体検出動作について説明する。
【００８２】
この主要被写体検出ルーチンでは、特に主要被写体として人物を想定して、人物を検出する。尚、ＡＦエリアセンサ１２により２つの画像が得られるが、主要被写体検出に使用する画像データ（センサデータ）は何れか一方の画像でもよいし、両方の画像を使用してもよい。
【００８３】
また、ＡＦエリアセンサ１２のセンサデータは、マイクロコンピュータ１１内のＲＡＭ１１ｃに格納されており、このセンサデータに基いて以下の処理が行われる。
【００８４】
初めに、主要被写体検出処理の概要について説明する。
【００８５】
先ず、ステップＳ３１にて、マイクロコンピュータ１１により平滑化処理が行われる。この処理は、画像中のランダムノイズが除去される処理であり、当該ノイズは、フィルタ処理やフーリエ変換によって除去される。尚、除去されるランダムノイズは、ＡＦエリアセンサ１２自体が有するランダムノイズや、ＡＦエリアセンサ１２の電源電圧変動等の外的ノイズにより発生するノイズである。
【００８６】
次に、ステップＳ３２にて、マイクロコンピュータ１１により差分処理が行われる。この差分処理に於いて、マイクロコンピュータ１１によってセンサデータに対して差分処理が行われ、エッジ検出を行う処理でエッジの候補領域とその強度が与えられる。
【００８７】
この後、ステップＳ３３にて、マイクロコンピュータ１１により２値化処理が実行される。この２値化処理に於いて、マイクロコンピュータ１１によって画像に対して閾値処理によりある値以下の部分が抽出されて２値画像が求められる。
【００８８】
ステップＳ３４では、マイクロコンピュータ１１によって、連結・図形融合処理が行われる。続いて、ステップＳ３５では、細線化処理が行われる。この処理により、エッジに対応するある幅を有する図形が得られるので、細線化アルゴリズムが適用されて、線幅が約“１”にされる。
【００８９】
この後、ステップＳ３６にて、マイクロコンピュータ１１により画像の形状が判定されて、主要被写体を抽出する形状判定処理が行われる。その後、リターンする。
【００９０】
次に、上述したステップＳ３１〜Ｓ３６の各処理について、更に詳しく説明する。
【００９１】
先ず、上記ステップＳ３１の平滑化処理について説明する。
【００９２】
この平滑化処理は、画像内に混入するランダムノイズを除去する処理である。
この処理には種々の方法が知られるが、近傍領域内の画素値の中央値（メディアン）を求めるメディアンフィルタや、近傍領域を小領域に分け、小領域毎に分散を求めて分散が最小の小領域を求め、その平均値を出力するエッジ保存フィルタ等が有効である。
【００９３】
上記メディアンフィルタは、画像のエッジがなまってしまう副作用があるが、エッジ保存フィルタはエッジがなまらないのでより有効である。また、その他にフーリエ変換による方法もある。
【００９４】
次に、上記ステップＳ３２の差分処理によるエッジ検出処理について説明する。
【００９５】
このステップＳ３２では、マイクロコンピュータ１１は、図１０に参照されるようなセンサデータｓ（ｉ，ｊ）について、以下のような処理を行うことによりエッジ検出を行う。
【００９６】
１次微分オペレータによる手法では、ｘ方向の微分及びｙ方向の微分を、それぞれ以下の式により計算する。
Δｘｓ（ｉ，ｊ）＝ｓ（ｉ，ｊ）−ｓ（ｉ−１，ｊ） …（２）
Δｙｓ（ｉ，ｊ）＝ｓ（ｉ，ｊ）−ｓ（ｉ，ｊ−１） …（３）
この結果、図１１（ａ）に示されるようなデータが得られる。
【００９７】
また、２次微分オペレータによる手法では、以下の式により求められる。
２次微分オペレータの一種であるラブラシアン・オペレータは、エッジの肩の部分を強調するので、正の領域から負の領域に移行する。そして、“０”になる部分を求めることによってエッジが求められる（図１１（ｂ））。
【００９８】
具体的な処理方法としては、空間フィルタテーブル（重みテーブル）との積和演算を行う。
【００９９】
図１２は、上記空間フィルタテーブルの例を示した説明図である。
【０１００】
ここに於いて、図１２（ａ）は１次微分オペレータ（横方向）、図１２（ｂ）は１次微分オペレータ（縦方向）、図１２（ｃ）はラプラシアンオペレータ、そして図１２（ｄ）はソーベルオペレータ（Ｘ方向、Ｙ方向の１次微分、絶対値データ変換、加算）を、それぞれ示している。
【０１０１】
また、当該処理の演算式は下記（６）式に示す通りである。
【０１０２】
【数１】
【０１０３】
本実施の形態では、以上の空間フィルタを、状況に応じて適宜選択して使用する。
【０１０４】
尚、全画像について差分処理をする場合は、比較的演算が簡単で高速な１次微分オペレータ、ラプラシアンオペレータが使用される。
【０１０５】
一方、撮影画面内の一部の画像に関して差分処理を行う場合は、演算がやや複雑で演算時間が大きいが効果は大きいソーベルオペレータが選択されて使用される。
【０１０６】
また、低輝度でＡＦエリアセンサ１２の積分時間が長い場合は、１次微分オペレータまたはラプラシアンオペレータが使用され、一方高輝度で積分時間が小さい場合は、ソーベルオペレータが使用されることによりＡＦタイムラグとしてのバランスがとられてもよい。
【０１０７】
次に、上記ステップＳ３３の２値化処理（閾値処理）について、図１３のフローチャートを参照して説明する。
【０１０８】
当該２値化処理に於いて、先ず、ステップＳ４１では、マイクロコンピュータ１１によって、画像内の各輝度を示す画素値の出現頻度を表すヒストグラムが作成される。次いで、ステップＳ４２では、閾値設定処理が行われる。
【０１０９】
ここで、ヒストグラムに基いて閾値を決定する手法は種々知られているが、例えばモード法では、上記のうちで頻度が最小の輝度値（スレッシュレベル）として、２値化処理が行われる（図１４参照）。
【０１１０】
上記ステップＳ４２に於いて閾値が設定された後、ステップＳ４３にて、マイクロコンピュータ１１により２値化が行われる。
【０１１１】
尚、閾値設定の他の手法としては、取出す図形の面積がある程度わかっている場合に有効なｐ−タイル法、図形の境界部分に閾値が設定されるように定める微分ヒストグラム法、濃度値の集合を２つのクラスに分けたときのクラス間の分離が最もよくなるようにパラメータｔを求める判別分析法、画像位置に応じて閾値を変化させる可変閾値法等の手法が知られている。
【０１１２】
本実施の形態では、これらの手法を状況に応じて適宜選択して使用する。例えば、ヒストグラムの形状を判別して明確な最小値が存在するか否かを判定し、明確な場合はモード法を採用する。一方、不明確な場合は判別分析法を採用する。
【０１１３】
このように、ヒストグラムの形状判別を行い、その結果に応じて閾値設定方法を変更する。ヒストグラムの形状判別方法については、例えば図１５に示されるように、（谷）極値であり、且つ頻度最小値ａ、２番目に小さい値ｂが求められ、その差（ｂ−ａ）が判別値ｄthと比較される。ここで、所定値ｄthより大きい場合、最小値ａの輝度値が閾値として採用される。
【０１１４】
一方、所定値以下の場合は、画像位置に応じて閾値を変化させる可変閾値法が採用される。
【０１１５】
ここで、上記閾値設定処理について、図１５及び図１６のフローチャートを参照して詳しく説明する。
【０１１６】
先ず、ステップＳ５１にて、マイクロコンピュータ１１では、図１５に示されるように、最小値ａと２番目に小さい頻度ｂが求められる。次に、ステップＳ５２に於いて、この差（ｂ−ａ）と所定の判定値ｄthとが比較される。
【０１１７】
そして、上記差（ｂ−ａ）が判定値ｄthより大きい場合は、ステップＳ５３に移行して、最小値ａに対応する輝度値Ｂａが閾値として採用される。一方、上記差（ｂ−ａ）が判定値ｄth以下の場合は、ステップＳ５４に移行して、可変閾値法が採用される。
【０１１８】
撮影画面全体に対応する画像での２値化の場合は、最初にモード法により閾値が設定されて２値化処理が行われる。そして、２値化画像を評価した結果が良好ではない場合は、画像が複数のブロックに分割されて、各分割ブロック毎にヒストグラムが作成され、改めて分割ブロック毎に閾値が設定されるようにしてもよい。
【０１１９】
次に、上記ステップＳ３４のラベリング・図形融合処理について説明する。
【０１２０】
マイクロコンピュータ１１では、画像中で同じ輝度値の画素が互いに連結している連結部分の塊に対してラベリングが行われる。つまり、異なる連結部分に対して異なるラベルが貼り付けられて区別され、領域（連結領域）が分離される（図１９のラベリング１〜９参照）。
【０１２１】
また、図形融合処理では、画像に含まれている穴のような面積の小さい図形や点状の図形は、本質的に有効でないばかりか、ノイズとして後の処理に悪影響を及ぼす可能性があるので、除去する必要がある。そのため、マイクロコンピュータ１１によって、元の図形を膨らませたり縮めたりしてノイズ成分が除去される。
【０１２２】
次に、上記ステップＳ３５の細線化処理について説明する。
【０１２３】
この処理は、得られた２値画像を対象としてその中に含まれる各々の連結領域に対して連結性を損なうことなく線幅“１”の線図形まで細める処理である。すなわち、任意の太さの線状の図形に於いて、その幅方向の画素を順次取り除くことにより線図形の中心線が求められる。
【０１２４】
次に、上記ステップＳ３６の形状判定処理及び写真判定処理について説明する。
【０１２５】
ここで、連結領域の面積はその連結領域に属する画素の個数である。周囲長は連結領域のまわりに境界に位置する画素の個数である。但し、斜め方向は水平、垂直方向に対して√２倍に補正する。
【０１２６】
画像の形状を判定するために、円形度と称される以下の係数ｅが使用される。
【０１２７】
ｅ＝（周囲長）2 ／（面積） …（７）
ここで、ｅは、形状が円形の場合に最小値を示し、形状が複雑になるほど大きい値を示す。
【０１２８】
人物の顔はほぼ円形に近いと考えられるので、上記係数ｅと所定値とを比較して対称画像が人物の顔か否かが判定される。
【０１２９】
また、上記連結領域面積も所定値と比較して、対称画像人物の顔か否かが判定される。更に、形状判定に先立ち、面積が所定範囲の値と比較されて、所定範囲以外の場合は人物ではない画像と判別されて、形状判定処理が行われないようにしてもよい。
【０１３０】
このようにして、演算量が減少されてＡＦタイムラグを縮小させることができる。また、人物であると判定された場合には、その写真が人物を主にしたポートレート的写真であるか否かが判定される。
【０１３１】
図１７は、図９のフローチャートに於けるステップＳ３６の形状判定処理及び写真判定処理のサブルーチンである。
【０１３２】
この第１の実施の形態では、図３３で説明したｉ）の条件に従って判定が行われる。
【０１３３】
すなわち、まず、ステップＳ６１にて、抽出領域があるか否かが判定される。
ここで、抽出領域がない場合にはリターンする。
【０１３４】
次いで、ステップＳ６２にて、以降のステップで人物の数をカウントするカウンタが“０”にクリアされる。そして、ステップＳ６３にて、面積Ｓ、上記（７）式によって円形度ｅが演算される。
【０１３５】
ステップＳ６４では、上記ステップＳ６２で求められた面積Ｓが所定値Ｓth以上であるか否かが判定される。ここで、所定値より小さければステップＳ６７に移行する。
【０１３６】
上記ステップＳ６４にて上記面積Ｓが所定値Ｓth以上であった場合は、続くステップＳ６５に於いて、上記ステップＳ６３で求められた円形度ｅが所定値ｅth以下であるか否かが判定される。ここで、所定値より大きければステップＳ６７に移行する。一方、所定値以下であれば、円形度が高いのでステップＳ６６に移行する。
【０１３７】
ステップＳ６６では、被写体が人物であると判定されて、所定のフラグがセットされる。また、ステップＳ６７では、被写体が人物でないと判定されて所定のフラグがセットされる。
【０１３８】
次に、ステップＳ６８では、人数計測カウンタが＋１される。そして、ステップＳ６９では、全抽出領域について形状判定されたか否かが判定される。ここで、まだ全抽出領域について形状判定終了していない場合には、ステップＳ７０に移行して、次の抽出領域が設定される。その後、上記ステップＳ６３に移行する。
【０１３９】
一方、上記ステップＳ６９にて、全抽出領域について形状判定が終了した場合は、ステップＳ７１に移行して、人数計測カウンタが零であるか、すなわち被写体に人物が一人もいないか否かが判定される。
【０１４０】
ここで、カウンタが“０”であればリターンする。上記ステップＳ７１にて、上記カウンタが“０”でなければ、ステップＳ７２に移行して、カウントされた人数が所定人数以内であるか否かが判定される。
【０１４１】
上記ステップＳ７２にて、人数が所定数以内であれば、人物を主体に撮影されたポートレート的な写真であると判定されたとして、ステップＳ７３に移行して、所定のフラグがセットされる。その後、リターンする。
【０１４２】
一方、上記ステップＳ７２にて、所定人数以上であれば、背景にもある程度のウエイトをおいた記念写真的な写真であると判定されたとして、ステップＳ７４に移行して、所定のフラグがセットされる。その後、リターンする。
【０１４３】
ここで、図１８乃至図２０を参照して、この第１の実施の形態に於ける人物判定画像について説明する。
【０１４４】
図１８は、本実施の形態に於ける人物判定画像の一例を示した図であり、撮影画面の対応するＡＦエリアセンサ１２の画像領域当該画像である。尚、この画像を原画像とする。
【０１４５】
また、図１９は、図１８に示される原画像を用いて差分処理、２値化処理を施した後の画像を示す図である。
【０１４６】
図示されるように、エッジ部分（輪郭）４６のみ抽出された画像となっている。また、抽出エリアにラベリング処理が施されている（４５ａ〜４５ｉで示されるラベリング１〜９参照）。
【０１４７】
更に、図２０は、第１の実施の形態に於ける人物判定領域及び人物判定領域内の設定された複数の測距エリアを示す説明図である。
【０１４８】
図示されるように、本実施の形態では、人物の顔と判定された領域５０が抽出され、人物判定領域５０内の複数の測距エリア（例えば５０ａ〜５０ｅ）が設定され、測距されるようになっている。
【０１４９】
尚、図８のフローチャートのステップＳ２９に於いて、マイクロコンピュータ１１からは、人物判定領域５０内の画素に対応する領域にモニタ範囲が設定されるようＡＦエリアセンサ１２に対して司令が出力される。
【０１５０】
この領域のモニタ信号に基いて再度積分動作が行われることにより、逆光時の高輝度背景の影響を受けて人物判定領域のセンサデータがつぶれてしまうのを防止でき、人物判定領域５０に対して最適なセンサデータが得られ、高精度な測距演算を行うことが可能となる。
【０１５１】
次に、形状判定の別の手法として、予め主要被写体のパターンを記憶しておき基準画像とし、この基準画像とパターンマッチング処理を行うことによって抽出する手法について、図２１乃至図２３を参照して説明する。
【０１５２】
図２１は、形状判定の別の手法に於いて使用する人物判定画像の例を示した図であり、撮影画面の対応するＡＦエリアセンサ１２の画像領域当該画像である。
【０１５３】
尚、この画像を原画像として、以下、形状判定の別の手法を説明する。
【０１５４】
図２２は、図２１に示される原画像を用いて差分処理、２値化処理が施された後の画像を示した図である。
【０１５５】
図示されるように、図２１のエッジ部分（輪郭）のみ抽出された画像となっている。また、抽出エリアにラベリング処理が施されている（５１ａ〜５１ｆで示されるラベリング１〜６）。当該別手法に於いては、予めＥＥＰＲＯＭ１１ｅに記憶されている主要被写体のパターン５４が基準画像とされ（図２３参照）、この基準画像５４と上記２値化処理後の画像との間で、パターンマッチング処理（相関演算）が行われることによって、人物像が抽出される。
【０１５６】
上記基準画像５４は、図２３に示されるように、被写体距離変化に対応して複数の相似パターンＡ，Ｂ（基準パターン５４ａ、５４ｂ）…が準備されており、撮影レンズの焦点距離（ズームレンズ駆動部１７からの情報）等の条件に選択される。
【０１５７】
また、カメラの姿勢に応じて複数のパターンが準備されており、カメラ姿勢検出部２３の出力に基いて姿勢が判別されることにより、パターンを選択することができる。
【０１５８】
更に、人物パターンに限らず、さまざまな物体のパターンが準備されており、人物パターンが検出できない場合に、予め決められた優先順位に従って選択されたパターンマッチング処理がなされる。
【０１５９】
図２４は、当該別手法に於ける人物判定領域及び人物判定領域内の設定された複数の測距エリアを示す説明図である。
【０１６０】
図示されるように、当該別手法では、人物と判定された領域が抽出され、人物判定領域５５内の複数の測距エリア５６が設定されて測距が行われる。これら複数の測距エリア５６の測距結果は、平均処理や最至近選択等の処理により１つの測距データにまとめられてレンズ駆動が行われる。
【０１６１】
尚、図８のフローチャートのステップＳ２９に於いては、マイクロコンピュータ１１からは人物判定領域５５内の画素に対応する領域にモニタ範囲が設定されるよう、ＡＦエリアセンサ１２に対して司令が出力される。そして、この領域のモニタ信号に基いて、再度ＡＦエリアセンサ１２の積分動作が行われることにより、人物判定領域５５に対して最適なセンサデータが得られ、高精度な測距演算が可能である。
【０１６２】
図２５は、図３のフローチャートに於けるステップＳ５の測光結果補正の動作を説明するサブルーチンである。
【０１６３】
まず、ステップＳ８１に於いて、被写体に人物が入っているか否かが判定される。これは、図１７のフローチャートで説明した人物計測カウンタによって判定される。ここで、人物が入っていなければ補正しないのでリターンする。
【０１６４】
一方、被写体に人物が入っている場合は、ステップＳ８２に移行して、ポートレート的な写真であるか否かが判定される。これは、図１７のフローチャートに於けるステップＳ７３、Ｓ７４の判定結果が参照される。
【０１６５】
上記ステップＳ８２にてポートレート的な写真であると判定された場合は、ステップＳ８３に移行して、被写界深度が浅くなるようにプログラム線図が補正されて露出値が変更される。この露出値の変更については後述する。
【０１６６】
また、上記ステップＳ８２にて記念写真的な写真であると判定された場合は、ステップＳ８４に移行して、被写界深度が深くなるようにプログラム線図が補正されて露出値が変更される。
【０１６７】
次に、図２６を参照して、測距結果の補正について説明する。
【０１６８】
図２６は、測光結果補正の様子を示したプログラム線図である。これは、測光された輝度値とフィルムの感度から露出値を求める際に用いられる良く知られたプログラム線図と称されるものであり、撮影モード設定部２４のモードはプログラムモードにある場合の例である。
【０１６９】
図中６０ａは、補正前のノーマル状態のプログラム線図である。また、図中６０ｂは、図２５のフローチャートに於けるステップＳ８４の深度が深くなるように補正した場合のプログラム線図であり、２段分深度を深くした場合の例である。更に、図中６０ｃは、図２５のフローチャートに於けるステップＳ８３の深度が浅くなるように補正した場合のプログラム線図であり、２段分深度を浅くした場合の例である。各線図の平な部分は最低あるいは最大開口（絞り）のためにそれ以上変更できない領域である。
【０１７０】
次に、この発明の第２の実施の形態を説明する。
【０１７１】
この第２の実施の形態は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第１の他の例である。その他の構成及び動作については、上述した第１の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１７２】
図２７は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第１の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【０１７３】
この第２の実施の形態では、図３３で説明したii）の条件に従って判定される。
【０１７４】
尚、図２７のフローチャートに於いて、ステップＳ９１〜Ｓ１０１、ステップＳ１０４、Ｓ１０５は、上述した第１の実施の形態の図１７のフローチャートのステップＳ６１〜Ｓ７１、ステップＳ７３、Ｓ７４と同様の処理を行うものであるので、ここでは説明を省略する。
【０１７５】
ステップＳ１０１にて、人数計測カウンタが“０”でなければ、ステップＳ１０２に移行して、上記（１）式によって図８のフローチャートのステップＳ２５で演算されて、被写体距離情報が読込まれる。
【０１７６】
次いで、ステップＳ１０３に於いて、被写体距離が所定距離よりも近いか否かが判定される。ここで、被写体距離が近い場合には、ポートレート的な写真であると判定されてステップＳ１０４へ移行する。一方、被写体距離が遠い場合には、記念写真的な写真であると判定されてステップＳ１０５へ移行する。
【０１７７】
次に、この発明の第３の実施の形態について説明する。
【０１７８】
図２８は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第２の他の動作例を説明するサブルーチンである。その他の構成及び動作については、上述した第１及び第２の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１７９】
この第３の実施の形態では、図３３で説明したiii)の条件に従って判定される。
【０１８０】
尚、図２８のフローチャートに於いて、ステップＳ１１１〜Ｓ１２１、ステップＳ１２４、Ｓ１２５は、上述した第１の実施の形態の図１７のフローチャートのステップＳ６１〜Ｓ７１、ステップＳ７３、Ｓ７４と同様の処理を行うものであるので、ここでは説明を省略する。
【０１８１】
ステップＳ１２１にて、人数計測カウンタが“０”でなければ、ステップＳ１２２に移行して、図示されない撮影レンズの焦点距離情報が読込まれる。これは、ズームレンズ駆動部１７で駆動された位置が図示されないズームエンコーダで読取られて、焦点距離情報とされる。
【０１８２】
次いで、ステップＳ１２３に於いて、焦点距離が所定焦点距離長いか否かが判定される。ここで、焦点距離が長い場合には、ポートレート的な写真であると判定され、焦点距離が短い場合には記念写真的な写真と判定される。
【０１８３】
次に、この発明の第４の実施の形態について説明する。
【０１８４】
図２９は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第３の他の動作例を説明するサブルーチンである。その他の構成及び動作については、上述した第１乃至第３の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１８５】
この第４の実施の形態では、図３３で説明したiv）の条件に従って判定される。
【０１８６】
尚、図２９のフローチャートに於いて、ステップＳ１３１〜Ｓ１３２、ステップＳ１３４〜Ｓ１３９、ステップＳ１４１〜Ｓ１４３及びステップＳ１４６、Ｓ１４７は、上述した第１の実施の形態の図１７のフローチャートのステップＳ６１〜Ｓ６２、ステップＳ６３〜Ｓ６８、ステップＳ６９〜Ｓ７１及びステップＳ７３、Ｓ７４と同様の処理を行うものであるので、ここでは説明を省略する。
【０１８７】
ステップＳ１３２にて人数計測カウンタがクリアされると、ステップＳ１３３にて人物の面積の和を演算するためのレジスタが“０”にクリアされる。
【０１８８】
また、ステップＳ１３９にて人数計測カウンタが＋１されると、続くステップＳ１４０にて、人物と判定された領域の和を求めるために、人物面積レジスタが加算される。
【０１８９】
ステップＳ１４３にて、人数計測カウンタが“０”でなければ、ステップＳ１４４に移行して、上記ステップＳ１４０で加算された人物の面積和から、人物の画面全体に占める割合が演算される。次いで、ステップＳ１４５にて、人物の画面全体に占める割合が所定値よりも大きいか否かが判定される。ここで、人物の占める割合が大きい場合には、ポートレート的な写真であると判定され、人物の占める割合が小さければ記念写真的な写真と判定される。
【０１９０】
次に、この発明の第５の実施の形態について説明する。
【０１９１】
図３０は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第４の他の動作例を説明するサブルーチンである。その他の構成及び動作については、上述した第１乃至第４の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１９２】
また、図３０のフローチャートに於いて、ステップＳ１５１〜Ｓ１６４及びステップＳ１６９、Ｓ１７０は、上述した第４の実施の形態の図２９のフローチャートのステップＳ１３１〜Ｓ１４４及びステップＳ１４６、Ｓ１４７と同様の処理を行うものであるので、ここでは説明を省略する。
【０１９３】
ステップＳ１６４で人物の画面全体に占める割合が演算されると、続くステップＳ１６５では、図示されない撮影レンズの焦点距離情報が読込まれる。更に、ステップＳ１６６にて、被写体距離情報が読込まれる。
【０１９４】
そして、ステップＳ１６７に於いて、上述した第１乃至第４の実施の形態の４つの判定条件が全て判定される。すなわち、図１７のフローチャートに於けるステップＳ７２の“カウントされた人数が所定人数以内であるか否か”、図２７のフローチャートに於けるステップＳ１０３の“被写体距離が所定距離よりも近いか否か”、図２８のフローチャートに於けるステップＳ１２３の“焦点距離が所定焦点距離長いか否か”、そして図２９のフローチャートに於けるステップＳ１４５の“人物の画面全体に占める割合が所定値よりも大きいか否か”の判定条件である。
【０１９５】
次いで、ステップＳ１６８に於いて、上記ステップＳ１６７にて処理された上記４つの判定条件のうち、所定個数（ここでは２つ）以上当てはまるか否かが判定される。ここで、２つ以上当てはまる場合にはポートレート的な写真であると判定されてステップＳ１６９へ移行し、それ以下である場合は記念写真的な写真であると判定されてステップＳ１７０へ移行する。
【０１９６】
この第５の実施の形態は、上述した判定条件を組合わせることによって検出精度を向上させることが目的である。
【０１９７】
尚、ここでは４つ全ての判定条件で判定しているが、任意の判定条件を組合わせるようにしてもよい。
【０１９８】
次に、この発明の第６の実施の形態について説明する。
【０１９９】
上述した第１乃至第５の実施の形態では、ポートレート写真の場合には被写界深度を浅くし、記念写真の場合には深くするように深度が制御されている。これに対し第６の実施の形態では、これを予め用意されている撮影モードを自動的に切換えることによって同様の効果を得ようとするものである。
【０２００】
図３１は、図３のフローチャートに於けるステップＳ５の測光結果補正の他の動作例を説明するフローチャートである。その他の構成及び動作については、上述した第１乃至第５の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０２０１】
ステップＳ１８１及びＳ１８２は、図２５のフローチャートに於けるステップＳ８１及びＳ８２と同じであり、それぞれ、被写体に人物が入っているか否か、ポートレート的な写真であるか否か、が判定される。
【０２０２】
その結果、ステップＳ１８２にてポートレート的な写真であると判定された場合は、ステップＳ１８３に移行して、撮影モード設定部２４の設定がポートレートモードに自動変更されて、露出演算がやり直される。このポートレートモードは、ポートレート撮影に最適なように、カメラがプログラム線図を予め有しているので、ここでは、ポートレートモードに自動設定されることによって、図２５フローチャートの例と同様の効果を得ることができる。
【０２０３】
また、ステップＳ１８２にてポートレート的な写真ではないと判定された場合は、ステップＳ１８４に移行して、撮影モード設定部２４の設定が風景モードに自動変更されて露出演算がやり直される。この風景モードは、風景撮影に最適なように、カメラがプログラム線図を予め有しているので、ここでは、風景モードに自動設定されることによって、図２５のフローチャートの例と同様の効果を得ることができる。
【０２０４】
次に、この発明の第７の実施の形態を説明する。
【０２０５】
上述した第１乃至第６の実施の形態では、ポートレート写真の場合には被写界深度を浅くし、記念写真の場合には深くするように深度を制御した。この第７の実施の形態では、ポートレート写真の場合には人物を主体にした写真なので赤目防止発光をするように露出制御する。深度の制御とは異なるポートレート写真の効果を得る。
【０２０６】
図３２は、図３のフローチャートに於けるステップＳ７の露出の動作例を説明するフローチャートである。その他の構成及び動作については、上述した第１乃至第６の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０２０７】
まず、ステップＳ１９１に於いて、撮影にストロボを必要としているか否かが判定される。これは、図３のフローチャートに於けるステップＳ４の測光結果に基いて被写体が所定値よりも低輝度か否かを判定するステップである。ここで、高輝度でストロボが不要であればステップＳ１９６に移行する。一方、ストロボが必要な場合は、ステップＳ１９２に移行する。
【０２０８】
そして、ステップＳ１９２に於いては、被写体に人物が入っているか否かが判定される。これは、上述した人物計測カウンタによって判定される。ここで、人物が入っていなければステップＳ１９６に移行し、人物が入っていればステップＳ１９３に移行する。
【０２０９】
ステップＳ１９３では、撮影者によって赤目発光モードが選択されているか否かが判定される。このステップＳ１９３では、撮影モード設定部２４の設定が判定される。ここで、赤目発光モードであればステップＳ１９５に移行し、赤目発光モードでなければステップＳ１９４に移行する。
【０２１０】
ステップＳ１９４では、ポートレート的な写真であるか否かが判定される。これは、例えば図１７のフローチャートに於けるステップＳ７３及びＳ７４の判定結果が参照される。ここで、ポートレート的な写真であればステップＳ１９５に移行し、記念写真的な写真であればステップＳ１９６に移行する。
【０２１１】
ステップＳ１９５では、ストロボ２１ａによって公知の赤目防止発光が行われる。そして、ステップＳ１９６では、シャッタ駆動部１８によって、図示されないシャッタ（セクタ）の開口が開始される。
【０２１２】
次いで、ステップＳ１９７に於いて、再度、ストロボを必要としているか否かが判定される。ここで、ストロボが不要であればステップＳ１９９に移行する。
一方、ストロボが必要な場合は、ステップＳ１９８に移行して、開口開始から一定時間後にストロボ２１ａが発光される。
【０２１３】
ステップＳ１９９では、図３のフローチャートに於けるステップＳ４で演算された開口時間だけ、セクタの開口時間が経過したか否かが判定される。ここで、所定時間開口されるまで継続され、所定時間が経過したならば、ステップＳ２００に移行してセクタが閉じられて露出終了となる。
【０２１４】
尚、上述した第１乃至第７の実施の形態に於いては、外光パッシブ方式を適用した例を挙げたが、これに限られることなく、ＴＴＬ位相検出パッシブ方式の一眼レフレックスカメラにも適用可能である。
【０２１５】
また、上述した実施の形態では、円形度から人物を判定する例で説明したが、図２１乃至図２４で説明した方法で検出してもよく、人物の形状が検出できればよい。
【０２１６】
更に、赤目軽減用の発光はストロボの例で説明したが、専用のランプを用いるようにしてもよい。
【０２１７】
また、エリアセンサの例で説明したが、ラインセンサを複数配置したマルチ測距であってもよい。
【０２１８】
尚、この発明の上記実施の形態によれば、以下の如き構成を得ることができる。
【０２１９】
すなわち、
（１） 被写体像信号を出力する撮像手段と、
上記撮像手段の出力に基いて被写体の中に人物が含まれているか否かを判定する人物判定手段と、
上記人物判定手段に於いて被写体の中に人物が含まれていると判定された場合に、その人物主体に撮影するポートレート的な構図であるか否かを判定する構図判定手段と、
上記構図判定手段の出力に基いて露光条件を変更する露光条件変更手段と、
を具備することを特徴とする主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２０】
（２） 上記露光条件変更手段は、上記構図判定手段により人物主体に撮影するポートレート的な写真であると判定された場合には被写界深度を浅くし、それ以外の場合では被写界深度を深くするように制御することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２１】
（３） 複数の撮影モードを選択する撮影モード選択手段を更に具備し、
上記露光条件変更手段は、上記構図判定手段に於いて人物主体に撮影するポートレート的な構図であると判定された場合には上記撮影モード選択手段に於いてポートレート的に適するモードを選択するように制御することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２２】
（４） 上記構図判定手段は、上記人物判定手段に於いて判定される人物の数が少ない場合にはポートレート的な構図であると判定することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２３】
（５） 被写体距離を演算する測距手段を更に具備し、
上記構図判定手段は、上記測距手段に於いて被写体距離が近いと演算された場合にはポートレート的な構図であると判定することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２４】
（６） 人物の画面に占める割合を演算する人物割合演算手段を更に具備し、上記構図判定手段は、上記人物割合演算手段に於いて人物の画面に占める割合が大きいと演算された場合にはポートレート的な構図であると判定することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２５】
（７） 撮影レンズの焦点距離を検出する焦点距離検出手段を更に具備し、
上記構図判定手段は、上記焦点距離検出手段に於いて焦点距離が長いと検出された場合にはポートレート的な構図であると判定することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２６】
（８） 被写体像信号を出力する撮像手段と、
上記撮像手段の出力に基いて被写体の中に人物が含まれているか否かを判定する人物判定手段と、
上記人物判定手段に於いて被写体の中に人物が含まれていると判定された場合に、その人物主体に撮影するポートレート的な構図であるか否かを判定する構図判定手段と、
被写体である人物の眼が赤く写らないように赤目防止発光する赤目防止閃光発光手段と、
上記構図判定手段に於いてポートレート的な構図であると判定された場合には、上記赤目防止閃光発光手段を作動させる制御手段と、
を具備することを特徴とする主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２７】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、被写体に人物が含まれているか否かを判定し、更に撮影される写真がポートレート写真的な撮影か記念写真的な撮影かを判定してそれに応じた露出制御するので、それぞれのシーンに適切な撮影効果得られる主要被写体検出機能を有するカメラを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の主要被写体検出機能を有するカメラの概念示すブロック構成図である。
【図２】この発明の第１の実施形態であるカメラの構成を示したブロック構成図である。
【図３】第１の実施の形態に於けるカメラに於けるマイクロコンピュータ１１のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図４】第１の実施の形態に於けるカメラの測距光学系３０の配置関係を示した図である。
【図５】三角測距の原理により被写体距離を求める方法を説明するための図である。
【図６】ＡＦエリアセンサ１２の構成を示した図である。
【図７】第１の実施の形態に於ける撮影画面（ワイドとテレ）と測距領域との関係について説明する図である。
【図８】第１の実施の形態に於けるカメラのＡＦ動作について説明するフローチャートである。
【図９】第１の実施の形態に於けるカメラの主要被写体検出動作について説明するフローチャートである。
【図１０】ＡＦエリアセンサ１２の撮像領域１２とセンサデータｓ（ｉ，ｊ）を説明する図である。
【図１１】エッジ検出処理を説明するもので、（ａ）は原画像と１次微分オペレータによる手法で得られた処理後画像の例を示した図、（ｂ）は原画像と２次微分オペレータによる手法で得られた処理後画像の例を示した図である。
【図１２】空間フィルタテーブルの例を説明するもので、（ａ）は１次微分オペレータ（横方向）を示した図、（ｂ）は１次微分オペレータ（縦方向）を示した図、（ｃ）はラプラシアンオペレータを示した図、（ｄ）はソーベルオペレータ（Ｘ方向、Ｙ方向の１次微分、絶対値データ変換、加算）を示した図である。
【図１３】図９のフローチャートのステップＳ３３に於ける２値化処理（閾値処理）について説明するフローチャートである。
【図１４】ヒストグラムに基いて閾値を決定する手法を説明する図である。
【図１５】ヒストグラムの形状判別方法について説明する図である。
【図１６】閾値設定処理の動作を説明するフローチャートである。
【図１７】図９のフローチャートに於けるステップＳ３６の形状判定処理及び写真判定処理のサブルーチンである。
【図１８】第１の実施の形態に於ける人物判定画像について説明するもので、第１の実施の形態に於ける人物判定画像の一例を示した図である。
【図１９】第１の実施の形態に於ける人物判定画像について説明するもので、図１８に示される原画像を用いて差分処理、２値化処理を施した後の画像を示す図である。
【図２０】第１の実施の形態に於ける人物判定画像について説明するもので、第１の実施の形態に於ける人物判定領域及び人物判定領域内の設定された複数の測距エリアを示す説明図である。
【図２１】形状判定の別の手法に於いて使用する人物判定画像の例を示した図である。
【図２２】図２１に示される原画像を用いて差分処理、２値化処理が施された後の画像を示した図である。
【図２３】形状判定の別の手法に於いて、予めＥＥＰＲＯＭ１１ｅに記憶されている主要被写体のパターン５４の例を示した図である。
【図２４】形状判定の別の手法に於いて、人物判定領域及び人物判定領域内の設定された複数の測距エリアを示す説明図である。
【図２５】図３のフローチャートに於けるステップＳ５の測光結果補正の動作を説明するサブルーチンである。
【図２６】測光結果補正の様子を示したプログラム線図である。
【図２７】この発明の第２の実施の形態を説明するもので、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第１の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【図２８】この発明の第３の実施の形態について説明するもので、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第２の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【図２９】この発明の第４の実施の形態について説明するもので、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第３の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【図３０】この発明の第５の実施の形態について説明するもので、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第４の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【図３１】この発明の第６の実施の形態について説明するもので、図３のフローチャートに於けるステップＳ５の測光結果補正の他の動作例を説明するフローチャートである。
【図３２】この発明の第７の実施の形態を説明するもので、図３のフローチャートに於けるステップＳ７の露出の動作例を説明するフローチャートである。
【図３３】（ａ）はポートレート的な写真の作例を示した図、（ｂ）は記念写真的な写真の作例を示した図である。
【符号の説明】
１ 制御部、
２ 撮像素子、
３ 人物判定部、
４ 写真判定部、
５ 露出制御部、
１１ マイクロコンピュータ（マイコン）、
１１ａ ＣＰＵ（中央処理装置）、
１１ｂ ＲＯＭ、
１１ｃ ＲＡＭ、
１１ｄ Ａ／Ｄコンバータ（ＡＤＣ）、
１１ｅ ＥＥＰＲＯＭ、
１２ ＡＦエリアセンサ、
１２ａ 撮像領域、
１２ｂ 処理回路、
１２ｃ 定常光除去回路、
１３ 撮影レンズ、
１４ フォーカスレンズ、
１５ フォーカスレンズ駆動部、
１６ フォーカスレンズエンコーダ、
１７ ズームレンズ駆動部、
１８ シャッタ駆動部、
１９ フィルム駆動部、
２０ 測光部、
２０ａ 測光用受光素子、
２１ ストロボ回路部、
２１ａ ストロボ、
２２ 表示部、
２３ カメラ姿勢検出部、
２４ 撮影モード設定部、
２５ ファーストレリーズスイッチ（１ＲＳＷ）、
２６ セカンドレリーズスイッチ（２ＲＳＷ）、
３０ 測距光学系、
３１ａ、３１ｂ 受光レンズ、
３２ 被写体。
【発明の属する技術分野】
この発明は主要被写体を検出する機能を有するカメラに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、複数の測距点を有するカメラに関する技術は、数多く提案されている。
これらの技術に於いて、中央部とその左右の３点や３点に中央上下２点を加えた５点の多点測距するカメラが多いが、最近ではそれ以上の測距点を有するカメラが製品化されており、測距点は増加する傾向にある。将来は殆ど全画面に測距点を配置する可能性もある。
【０００３】
このように測距点が多くなると、どの被写体が主要被写体であるかの判別が困難になり、撮影者が意図しない被写体が主要被写体と判定されて、意図しない被写体にピントや露光が合うということが多くなる。
【０００４】
この課題を解決するために、撮影者の視線を検出して、撮影者が注視している被写体を主要被写体とする従来から良く知られた技術もある。しかしながら、視線検出機構が複雑であるために、ごく一部のカメラでしか採用されていない。したがって、視線検出技術以外で主要被写体を検出する技術をカメラに応用することが、多点測距カメラの課題の一つである。
【０００５】
ところで、撮影画面内に人物が入っている場合には、その人物が主要被写体である場合が多い。
【０００６】
また、画像処理技術によって、画面内に人物が入っていることを検出する技術が公知であり、後述するようないくつかの検出方法がある。
【０００７】
これらの人物検出技術をカメラに適用した従来の技術には、以下のような技術が知られており、検出した主要被写体にピントを合わせるだけでなく、適切な露出処理を施す技術である。
【０００８】
すなわち、特開平６−３０３４９１号公報に開示されている技術は、画面内に人物を検出すると人物の顔全体が被写界深度内に入るように露出を制御するものである。
【０００９】
また、特開平７−４１８３０号公報に開示されている技術は、画面内の人物の数をカウントし、それに応じて画角やストロボの配光角を変更するものである。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかるに、上述した従来の技術は、以下のような課題を有している。
【００１１】
上記特開平６−３０３４９１号公報に開示の技術では、人物の数はカウントしていないので、人物の数によっては適切な露出処理がされ難い。
【００１２】
つまり、人物が一人或いは二人の場合で、且つ画面全体に占める人物の面積が多い場合には、いわゆるポートレート写真であり、人物にピントが合って背景はぼけるように露出制御する（つまり絞りを開ける）のが適切である。しかしながら、人物が数人以上の場合、或いは人物が一人または二人の場合でも、画面全体に占める人物の面積が少ない場合には、いわゆる記念写真となり、観光地で建物をバックに記念写真を撮るパターンと判定して、人物にも背景にもピントが合うように露出制御する（つまり絞りを絞る）のが適切である。
【００１３】
ここで、ポートレート的な写真と記念写真的な写真について説明する。
【００１４】
図３３（ａ）はポートレート的な写真の作例であり、図３３（ｂ）は記念写真的な写真の作例である。
【００１５】
ポートレート的な写真の特徴は、以下のような点が挙げられる。
【００１６】
ｉ）被写体の数が少ないことが多い。
ii）被写体距離が近いことが多い。
iii)撮影レンズの焦点距離が長いことが多い（背景をボカすため）。
iv）人物が画面に占める面積が大きいことが多い（人物の倍率が大きい）。
【００１７】
このように、人物の数や画面に占める面積まで考慮しないと適切な露出制御はできない。
【００１８】
また、上記特開平７−４１８３０号公報に開示の技術では、人物の数をカウントすることは言及しているが、上記のように露出制御することについては言及していない。更に、ストロボの配光角を調節することは言及しているが、いわゆる赤目発光して赤目現象を軽減することまでは言及していないので、人物撮影であっても赤目写真になることもある。
【００１９】
したがってこの発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、被写体に人物が含まれているか否かを判定し、更に撮影される写真がポートレート写真的な構図か記念写真的な構図かを判定し、それぞれのシーンで適切な撮影効果が得られる主要被写体検出機能を有するカメラを提供することを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
すなわち、第１の発明は、被写体像信号を出力する撮像手段と、前記撮像手段の出力に基いて形状判定を行い、被写体である人物の顔の検出を行って、前記人物の顔の個数及び画面内に占める面積を判定する人物判定手段と、前記人物判定手段において、前記人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合には、前記人物を主要被写体として撮影するポートレート構図と判定する構図判定手段と、前記構図判定手段において、前記ポートレート構図と判定された場合には、被写界深度を浅く設定するように露光条件を設定する露光条件変更手段と、を具備することを特徴とする。
【００２１】
また、第２の発明は、被写体像信号を出力する撮像手段と、
前記撮像手段の出力に基いて形状判定を行い、被写体である人物の顔の検出を行って、前記人物の顔の個数及び画面内に占める面積を判定する人物判定手段と、前記人物判定手段において、前記人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合には、前記人物を主要被写体として撮影するポートレート構図と判定する構図判定手段と、前記人物の眼が赤く写らないように赤目防止発光を行う赤目防止閃光発光手段と、前記構図判定手段において、前記ポートレート構図と判定された場合には、前記赤目発光手段において赤目防止用の発光を行うように露光条件を設定する露光条件変更手段と、を具備することを特徴とする。
【００２２】
第１の発明による主要被写体検出機能を有するカメラにあっては、撮像手段から被写体像信号が出力され、この撮像手段の出力に基いて形状判定が行われ、人物判定手段によって被写体である人物の顔の検出が行われて、人物の顔の個数及び画面内に占める面積が判定される。更に、この人物判定手段において、人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合に、その人物を主要被写体として撮影するポートレート構図であると構図判定手段にて判定される。そして、この構図判定手段において、ポートレート構図と判定された場合には、被写界深度を浅く設定するように露光条件変更手段によって露光条件が設定される。
【００２３】
第２の発明による主要被写体検出機能を有するカメラにあっては、撮像手段から被写体像信号が出力され、この撮像手段の出力に基いて形状判定が行われ、人物判定手段によって被写体である人物の顔の検出が行われて、人物の顔の個数及び画面内に占める面積が判定される。ここで、この人物判定手段において、人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合は、構図判定手段によって、その人物を主要被写体として撮影するポートレート構図と判定される。また、赤目防止閃光発光手段によって、被写体である人物の眼が赤く写らないように赤目防止発光が行われる。一方、構図判定手段において、ポートレート構図と判定された場合には、赤目発光手段において赤目防止用の発光を行うように露光条件変更手段によって露光条件が設定される。
【００２４】
この発明による主要被写体検出機能を有するカメラでは、上述したｉ）〜iv）に記載されたようなポートレート的な写真の特徴を検出して、撮影される写真がポートレート写真的な構図か記念写真的な構図かを判定し、各々の適切な焦点制御、露出制御がなされるようにする。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。
【００２８】
初めに、図１を参照して、この発明の主要被写体検出機能を有するカメラの概念を説明する。
【００２９】
図１に於いて、制御部１は、主要被写体検出の制御を司るもので、撮像素子２、人物判定部３、写真判定部４及び露出制御部５が接続されている。
【００３０】
上記撮像素子２は、被写体の像を撮像し、焦点検出と主要被写体検出に必要な信号を出力するものである。また、人物判定部３は、上記撮像素子２の出力信号に所定の演算を行い、被写体に人物が含まれているか否かを判定するためのものである。
【００３１】
上記写真判定部４は、上記人物判定部３によって被写体に人物が含まれていると判定された場合に、その写真（構図）が人物主体で撮影したポートレート的な写真であるか、或いは背景にもある程度のウエイトをおいた記念写真的な写真（構図）であるかを判定するためのものである。
【００３２】
更に、上記露出制御部５は、上記写真判定部４の判定結果に基いて、被写界深度を浅くして人物のみにピントを合わせるか、逆に深くして背景にもピントを合わせるかの制御を行うためのものである。または、人物判定部３によって被写体が人物であると判定された場合に、ストロボをいわゆる赤目防止発光させることによって赤目写真になることを防止するためのものである。
【００３３】
図２は、この発明の第１の実施形態であるカメラの構成を示したブロック構成図である。
【００３４】
図２に示されるように、第１の実施の形態のカメラは、当該カメラ全体に於ける各回路の制御を司るマイクロコンピュータ（マイコン）１１を有している。このマイクロコンピュータ１１には、後述する測距光学系３０により形成される被写体像を撮像して電気信号であるセンサデータに変換するＡＦエリアセンサ１２と、撮影レンズ１３内のフォーカスレンズ１４を駆動するフォーカスレンズ駆動部１５と、フォーカスレンズエンコーダ１６と、ズームレンズ駆動部１７と、シャッタ駆動部１８と、フィルム駆動部１９とが接続される。
【００３５】
更に、マイクロコンピュータ１１には、測光部２０と、ストロボ回路部２１と、表示部２２と、カメラ姿勢検出部２３と、撮影モード設定部２４と、図示されないレリーズ釦に連動したスイッチであるファーストレリーズスイッチ（１ＲＳＷ）２５及びセカンドレリーズスイッチ（２ＲＳＷ）２６とが接続されている。
【００３６】
このように、第１の実施の形態に於けるカメラは、マイクロコンピュータ１１、ＡＦエリアセンサ１２、フォーカスレンズ駆動部１５、フォーカスレンズエンコーダ１６、ズームレンズ駆動部１７、シャッタ駆動部１８、フィルム駆動部１９、測光部２０、ストロボ回路部２１、表示部２２、カメラ姿勢検出部２３、撮影モード設定部２４、ファーストレリーズスイッチ２５及びセカンドレリーズスイッチ２６とにより、主要部が構成される。
【００３７】
上記マイクロコンピュータ１１は、その内部に、ＣＰＵ（中央処理装置）１１ａと、ＲＯＭ１１ｂと、ＲＡＭ１１ｃと、Ａ／Ｄコンバータ（ＡＤＣ）１１ｄと、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅとを有して構成される。このうち、ＣＰＵ１１ａは、ＲＯＭ１１ｂに格納されたシーケンスプログラムに従って、一連の動作を行うものである。
【００３８】
また、上記ＥＥＰＲＯＭ１１ｅは、オートフォーカス（ＡＦ）、測光・露出演算等に関する補正データをカメラ毎に記憶している。また、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅには、後述する撮影画面内の主要被写体を検出するための各種パラメータ等が格納されている。
【００３９】
ＡＦエリアセンサ１２は、撮像領域１２ａである水平方向と垂直方向に二次元状に配置された受光素子群と、その処理回路１２ｂとを備えている。そして、受光素子（フォトダイオード）への入射光により発生する電荷は、画素毎の画素増幅回路により、電圧に変換されると共に増幅されて出力される。マイクロコンピュータ１１では、該ＡＦエリアセンサ１２の積分動作の制御、センサデータの読出し制御が行われ、ＡＦエリアセンサ１２から出力されるセンサデータが処理されて測距演算が行われるようになっている。
【００４０】
また、ＡＦエリアセンサ１２は、定常光除去回路１２ｃを有している。この定常光除去回路１２ｃは、マイクロコンピュータ１１の制御下に定常光を除去するか否かを切換える機能を有している。
【００４１】
上記フォーカスレンズ駆動部１５は、撮影レンズ１３の一部であるフォーカスレンズ１４を駆動する。また、フォーカスレンズエンコーダ１６は、該フォーカスレンズ１４の移動量に対応するパルス信号を発生する。マイクロコンピュータ１１からは、測距演算結果に基いて、フォーカスレンズ駆動部１５に駆動信号が出力される。そして、フォーカスレンズエンコーダ１６の出力がモニタされて、フォーカスレンズ１４の位置制御が行われる。
【００４２】
ズームレンズ駆動部１７は、マイクロコンピュータ１１の制御下に撮影レンズ１３のズーム動作を行う。また、マイクロコンピュータ１１に対して撮影レンズ１３の焦点距離情報を出力する。
【００４３】
上記シャッタ駆動部１８は、マイクロコンピュータ１１の制御下に、図示されないシャッタを駆動してフィルム（図示せず）に対する露出を行うものである。
また、上記フィルム駆動部１９は、マイクロコンピュータ１１の制御下に、上記フィルム（図示せず）のオートロード、１駒巻上げ、巻戻しのフィルム駆動動作を行う。
【００４４】
上記測光部２０は、撮影画面に対応し、複数に分割された測光用受光素子２０ａが発生する光電流信号を処理して、測光出力を発生する。マイクロコンピュータ１１では、この発生した測光出力を、上記Ａ／Ｄコンバータ１１ｄによりＡ／Ｄ変換して測光・露出演算を行う。
【００４５】
上記ストロボ回路部２１は、撮影時の補助光源としてストロボ２１ａを発光する機能を備えており、マイクロコンピュータ１１の制御下にストロボ２１ａ発光のための充電、発光制御を行う。また、ストロボ回路部２１は、ストロボ２１ａを測距動作時のオートフォーカス補助光として使用する際に、マイクロコンピュータ１１の制御下で発光制御を行う。
【００４６】
上記表示部２２は、マイクロコンピュータ１１の制御下にカメラ内部の情報を、ＬＣＤ等の表示素子により表示するものである。また、上記カメラ姿勢検出部２３は、カメラの姿勢（縦、横）を検出し、その検出結果をマイクロコンピュータ１１に対して出力する。
【００４７】
上記撮影モード設定部２４は、各種の撮影モードを手動あるいは自動で設定するスイッチである。フルオートモード、ポートレート撮影に適するポートレートモード、風景撮影に適する風景モード等の設定が可能であり、ストロボの発光モードも設定できるようになっている。
【００４８】
ファーストレリーズスイッチ２５及びセカンドレリーズスイッチ２６は、上述したように、レリーズ釦に連動したスイッチである。レリーズ釦の第１段階の押下げによりファーストレリーズスイッチ２５がオンされ、引続いて第２段階の押下げでセカンドレリーズスイッチ２６がオンされる。マイクロコンピュータ１１は、ファーストレリーズスイッチ２５のオンでＡＦ、測光動作を行い、セカンドレリーズスイッチ２６のオンにより露出動作、フィルム巻上げ動作を行うようになっている。
【００４９】
次に、このように構成された、第１の実施の形態のカメラの動作について説明する。
【００５０】
図３は、第１の実施の形態に於けるカメラに於けるマイクロコンピュータ１１のメインルーチンを示すフローチャートである。
【００５１】
先ず、図示されない電源スイッチがオンされるか、或いは電池がカメラ本体に挿入されると、マイクロコンピュータ１１の動作が開始され、ＲＯＭ１１ｂに格納されたシーケンスプログラムが実行される。そして、ステップＳ１にて、マイクロコンピュータ１１でカメラ内の各ブロックの初期化、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅ内のＡＦ、測光等の調整・補正データが、ＲＡＭ１１ｃに展開される。
【００５２】
次いで、ステップＳ２に於いて、マイクロコンピュータ１１によってファーストレリーズスイッチ２５の状態が検出される。ここで、ファーストレリーズスイッチ２５がオンされると、ステップＳ３に移行して、マイクロコンピュータ１１によりＡＦ動作が行われるように該当回路が制御される。
【００５３】
そして、ステップＳ４にて測光・露出演算処理が行われると、続くステップＳ５にて、演算された露光値が補正されて被写界深度が浅くされるか深くされるかの処理が行われる。
【００５４】
次に、ステップＳ６に於いて、セカンドレリーズスイッチ２６の状態が検出される。ここで、セカンドレリーズスイッチ２６がオンされると、ステップＳ７に移行して、マイクロコンピュータ１１からはシャッタ動作が行われるよう指示されてフィルムに露出が行われる。次いで、ステップＳ８にて、フィルムが１駒巻上げられる。その後、上記ステップＳ２に移行する。
【００５５】
一方、上記ステップＳ２に於いて、ファーストレリーズスイッチ２５がオンされていない場合は、ステップＳ９に移行して、マイクロコンピュータ１１により、ファーストレリーズスイッチ２５及びセカンドレリーズスイッチ２６以外のスイッチの入力状態が検出される。
【００５６】
ここで、他のスイッチ入力が検出されると、ステップＳ１０に移行して、当該スイッチ入力に応じた処理、例えばズームスイッチのズームアップ、ダウンの入力に対しては、ズームアップ、ダウン処理が行われるように各回路に指示がなされる。
【００５７】
尚、上記ステップＳ６でセカンドレリーズスイッチ２６がオンされない場合、及びステップＳ９で他のスイッチ入力が検出されない場合は、上記ステップＳ２に移行する。
【００５８】
次に、図４及び図５を参照して、このカメラの測距光学系について説明する。
【００５９】
図４は第１の実施の形態に於けるカメラの測距光学系３０の配置関係を示した図であり、図５は三角測距の原理により被写体距離を求める方法を説明するための図である。
【００６０】
この測距光学系３０は、いわゆる外光パッシブ方式により被写体までの距離を測定するようになっており、受光レンズ３１ａ、３１ｂは、基線長Ｂを隔てて配置され、被写体３２の像を２像に分割してＡＦエリアセンサ１２の受光領域１２ａに結像させるように構成されている。
【００６１】
図５に示されるように、上記２像の相対的な位置差ｘは、三角測距の原理によって、受光レンズ３１ａ、３１ｂの焦点距離ｆと基線長Ｂとから、被写体距離Ｌは（１）式により求められる。
Ｌ＝（Ｂ・ｆ）／ｘ …（１）
上述した測距演算は、マイクロコンピュータ１１によって行われる。より具体的には、ＡＦエリアセンサ１２の受光領域１２ａに測距ブロックが設定されて、２像に対応するセンサデータが用いられて相関演算が行われ、上記２像の相対的な位相差ｘが検出される。
【００６２】
次に、図６を参照して、上記ＡＦエリアセンサ１２の構成について説明する。
【００６３】
図６に示されるように、ＡＦエリアセンサ１２は、撮影画面に対応する複数の画素３５と、積分動作を制御するために、モニタ選択回路３６と、水平シフトレジスタ３７と、垂直シフトレジスタ３８と、固定パターンノイズ除去回路３９とを備えている。
【００６４】
上述したように、ＡＦエリアセンサ１２には、撮影画面に対応して複数の画素３５が配置されるが、各画素例えば画素４０は、受光素子であるフォトダイオード４１と、該フォトダイオード４１の出力する信号電荷を電圧信号に変換するための（蓄積容量４２を含む）増幅器４３とを有している。尚、増幅器４３には、定常光成分を除去する機能も含まれている。
【００６５】
上記モニタ選択回路３６は、マイクロコンピュータ１１からの司令に基く画素範囲について積分量を示すモニタ信号を作成し出力する。
【００６６】
水平シフトレジスタ３７及び垂直シフトレジスタ３８は、マイクロコンピュータ１１からの司令により制御され、各画素の信号出力を選択して出力する。
【００６７】
また、固定パターンノイズ除去回路３９は、各画素の信号出力に含まれる固定パターンノイズを除去するための回路である。
【００６８】
次に、図７を参照して、第１の実施の形態に於ける撮影画面（ワイドとテレ）と測距領域との関係について説明する。
【００６９】
上述したように、第１の実施の形態のカメラは、外光測距方式を採用しているので、撮影画面と測距領域とにはパララックスが存在する。このため、本実施の形態では、撮影光学系の焦点距離情報（ズーム情報）に応じて測距に使用する領域を限定する。
【００７０】
このような焦点距離の変化に応じた測距エリア位置補正データは、ＥＥＰＲＯＭ１１ｅに予め記憶されており、マイクロコンピュータ１１の初期化と共にＲＡＭ１１ｃに展開されている。そして、ズーム動作に応じて、この補正データが参照されて、ＡＦエリアセンサ１２の受光領域内の測距動作に使用される測距領域が決定される。更に、この測距領域範囲内のセンサデータにより、測距演算が行われる。
【００７１】
また、マイクロコンピュータ１１に於いては、ＡＦエリアセンサ１２に対してこの測距領域内に対応する積分制御用ピークモニタが発生されるように制御信号が出力される。そして、ＡＦエリアセンサ１２からは、指定された測距エリアの範囲内のピーク信号がマイクロコンピュータ１１に対して出力される。マイクロコンピュータ１１では、このモニタ信号が参照されて積分量が所定のレベルとなるように制御される。
【００７２】
第１の実施の形態では、かかる工夫により撮影画面外に於いて被写体の影響を受けないようにすることが可能となる。また、センサデータを読出す際にも、上記撮影画面に対応する測距領域補正データを参照して、不要な撮影画面外のセンサデータは読みとばしてＲＡＭ１１ｃに格納しない。或いは、ＡＦエリアセンサ１２に読出し範囲設定信号を出力して設定された範囲内のセンサデータだけ出力するようにしている。
【００７３】
次に、図８のフローチャートを参照して、第１の実施の形態に於けるカメラのＡＦ動作について説明する。
【００７４】
先ず、ステップＳ２１にて、マイクロコンピュータ１１によりＡＦエリアセンサ１２に積分制御信号が出力されて、積分動作が行われるよう指示される。そして、ＡＦエリアセンサ１２から所定範囲内のピーク（最も明るい画素）出力に対応するモニタ信号が出力される。マイクロコンピュータ１１では、このモニタ信号が参照されながら、ＡＦエリアセンサ１２の受光部の受光量が適正となるように積分時間が調節される。
【００７５】
この後、ステップＳ２２にて、マイクロコンピュータ１１によってＡＦエリアセンサ１２に読出しクロックＣＬＫが出力される。続いて、センサデータ（画素データ）がＡ／Ｄコンバータ１１ｄに出力され、Ａ／Ｄ変換されて読出され、ＲＡＭ１１ｃに格納される。
【００７６】
更に、ステップＳ２３では、マイクロコンピュータ１１により、主要被写体が抽出される処理が実行される。次いで、ステップＳ２４にて、上記抽出された主要被写体の領域内に複数の測距エリアが設定される。そして、ステップＳ２５にて、上記複数の測距エリアについて測距演算が行われる。
【００７７】
ステップＳ２６では、上記測距演算の結果、得られた測距データが所定の条件（信頼性の有無等）を満足するか否かが判定される。ここで、測距結果が所定の条件を満足していれば、ステップＳ２７に移行して、マイクロコンピュータ１１により、この所定の条件を満たす複数の測距データについて平均処理が行われ、その結果得られた測距データが採用される。
【００７８】
そして、ステップＳ２８にて、上記採用された測距データに基いてフォーカスレンズ１４が駆動された後、リターンする。
【００７９】
一方、上記ステップＳ２６に於いて、測距結果が所定の条件を満足しない場合は、ステップＳ２９に移行して、マイクロコンピュータ１１により、上記主要被写体領域内のセンサデータが適正となるように制御されて再度積分が行われる。
すなわち、ＡＦエリアセンサ１２内のモニタ選択回路３６が制御されて、主要被写体領域内に対応する画素のみについてモニタ信号が取得され、例えばそれらの最大値がモニタ出力としてマイクロコンピュータ１１に出力されるように設定される。
【００８０】
この後、再び上記ステップＳ２１に移行して、再度積分、読出し、測距処理がやり直される。この場合は、主要被写体の領域内のセンサデータにつき測距演算が行われるために適正となるよう積分制御が行われるので、主要被写体について良好な測距データが得られる。
【００８１】
次に、図９のフローチャートを参照して、このカメラに於ける主要被写体検出動作について説明する。
【００８２】
この主要被写体検出ルーチンでは、特に主要被写体として人物を想定して、人物を検出する。尚、ＡＦエリアセンサ１２により２つの画像が得られるが、主要被写体検出に使用する画像データ（センサデータ）は何れか一方の画像でもよいし、両方の画像を使用してもよい。
【００８３】
また、ＡＦエリアセンサ１２のセンサデータは、マイクロコンピュータ１１内のＲＡＭ１１ｃに格納されており、このセンサデータに基いて以下の処理が行われる。
【００８４】
初めに、主要被写体検出処理の概要について説明する。
【００８５】
先ず、ステップＳ３１にて、マイクロコンピュータ１１により平滑化処理が行われる。この処理は、画像中のランダムノイズが除去される処理であり、当該ノイズは、フィルタ処理やフーリエ変換によって除去される。尚、除去されるランダムノイズは、ＡＦエリアセンサ１２自体が有するランダムノイズや、ＡＦエリアセンサ１２の電源電圧変動等の外的ノイズにより発生するノイズである。
【００８６】
次に、ステップＳ３２にて、マイクロコンピュータ１１により差分処理が行われる。この差分処理に於いて、マイクロコンピュータ１１によってセンサデータに対して差分処理が行われ、エッジ検出を行う処理でエッジの候補領域とその強度が与えられる。
【００８７】
この後、ステップＳ３３にて、マイクロコンピュータ１１により２値化処理が実行される。この２値化処理に於いて、マイクロコンピュータ１１によって画像に対して閾値処理によりある値以下の部分が抽出されて２値画像が求められる。
【００８８】
ステップＳ３４では、マイクロコンピュータ１１によって、連結・図形融合処理が行われる。続いて、ステップＳ３５では、細線化処理が行われる。この処理により、エッジに対応するある幅を有する図形が得られるので、細線化アルゴリズムが適用されて、線幅が約“１”にされる。
【００８９】
この後、ステップＳ３６にて、マイクロコンピュータ１１により画像の形状が判定されて、主要被写体を抽出する形状判定処理が行われる。その後、リターンする。
【００９０】
次に、上述したステップＳ３１〜Ｓ３６の各処理について、更に詳しく説明する。
【００９１】
先ず、上記ステップＳ３１の平滑化処理について説明する。
【００９２】
この平滑化処理は、画像内に混入するランダムノイズを除去する処理である。
この処理には種々の方法が知られるが、近傍領域内の画素値の中央値（メディアン）を求めるメディアンフィルタや、近傍領域を小領域に分け、小領域毎に分散を求めて分散が最小の小領域を求め、その平均値を出力するエッジ保存フィルタ等が有効である。
【００９３】
上記メディアンフィルタは、画像のエッジがなまってしまう副作用があるが、エッジ保存フィルタはエッジがなまらないのでより有効である。また、その他にフーリエ変換による方法もある。
【００９４】
次に、上記ステップＳ３２の差分処理によるエッジ検出処理について説明する。
【００９５】
このステップＳ３２では、マイクロコンピュータ１１は、図１０に参照されるようなセンサデータｓ（ｉ，ｊ）について、以下のような処理を行うことによりエッジ検出を行う。
【００９６】
１次微分オペレータによる手法では、ｘ方向の微分及びｙ方向の微分を、それぞれ以下の式により計算する。
Δｘｓ（ｉ，ｊ）＝ｓ（ｉ，ｊ）−ｓ（ｉ−１，ｊ） …（２）
Δｙｓ（ｉ，ｊ）＝ｓ（ｉ，ｊ）−ｓ（ｉ，ｊ−１） …（３）
この結果、図１１（ａ）に示されるようなデータが得られる。
【００９７】
また、２次微分オペレータによる手法では、以下の式により求められる。
【００９８】
具体的な処理方法としては、空間フィルタテーブル（重みテーブル）との積和演算を行う。
【００９９】
図１２は、上記空間フィルタテーブルの例を示した説明図である。
【０１００】
ここに於いて、図１２（ａ）は１次微分オペレータ（横方向）、図１２（ｂ）は１次微分オペレータ（縦方向）、図１２（ｃ）はラプラシアンオペレータ、そして図１２（ｄ）はソーベルオペレータ（Ｘ方向、Ｙ方向の１次微分、絶対値データ変換、加算）を、それぞれ示している。
【０１０１】
また、当該処理の演算式は下記（６）式に示す通りである。
【０１０２】
【数１】
本実施の形態では、以上の空間フィルタを、状況に応じて適宜選択して使用する。
【０１０４】
尚、全画像について差分処理をする場合は、比較的演算が簡単で高速な１次微分オペレータ、ラプラシアンオペレータが使用される。
【０１０５】
一方、撮影画面内の一部の画像に関して差分処理を行う場合は、演算がやや複雑で演算時間が大きいが効果は大きいソーベルオペレータが選択されて使用される。
【０１０６】
また、低輝度でＡＦエリアセンサ１２の積分時間が長い場合は、１次微分オペレータまたはラプラシアンオペレータが使用され、一方高輝度で積分時間が小さい場合は、ソーベルオペレータが使用されることによりＡＦタイムラグとしてのバランスがとられてもよい。
【０１０７】
次に、上記ステップＳ３３の２値化処理（閾値処理）について、図１３のフローチャートを参照して説明する。
【０１０８】
当該２値化処理に於いて、先ず、ステップＳ４１では、マイクロコンピュータ１１によって、画像内の各輝度を示す画素値の出現頻度を表すヒストグラムが作成される。次いで、ステップＳ４２では、閾値設定処理が行われる。
【０１０９】
ここで、ヒストグラムに基いて閾値を決定する手法は種々知られているが、例えばモード法では、上記のうちで頻度が最小の輝度値（スレッシュレベル）として、２値化処理が行われる（図１４参照）。
【０１１０】
上記ステップＳ４２に於いて閾値が設定された後、ステップＳ４３にて、マイクロコンピュータ１１により２値化が行われる。
【０１１１】
尚、閾値設定の他の手法としては、取出す図形の面積がある程度わかっている場合に有効なｐ−タイル法、図形の境界部分に閾値が設定されるように定める微分ヒストグラム法、濃度値の集合を２つのクラスに分けたときのクラス間の分離が最もよくなるようにパラメータｔを求める判別分析法、画像位置に応じて閾値を変化させる可変閾値法等の手法が知られている。
【０１１２】
本実施の形態では、これらの手法を状況に応じて適宜選択して使用する。例えば、ヒストグラムの形状を判別して明確な最小値が存在するか否かを判定し、明確な場合はモード法を採用する。一方、不明確な場合は判別分析法を採用する。
【０１１３】
このように、ヒストグラムの形状判別を行い、その結果に応じて閾値設定方法を変更する。ヒストグラムの形状判別方法については、例えば図１５に示されるように、（谷）極値であり、且つ頻度最小値ａ、２番目に小さい値ｂが求められ、その差（ｂ−ａ）が判別値ｄthと比較される。ここで、所定値ｄthより大きい場合、最小値ａの輝度値が閾値として採用される。
【０１１４】
一方、所定値以下の場合は、画像位置に応じて閾値を変化させる可変閾値法が採用される。
【０１１５】
ここで、上記閾値設定処理について、図１５及び図１６のフローチャートを参照して詳しく説明する。
【０１１６】
先ず、ステップＳ５１にて、マイクロコンピュータ１１では、図１５に示されるように、最小値ａと２番目に小さい頻度ｂが求められる。次に、ステップＳ５２に於いて、この差（ｂ−ａ）と所定の判定値ｄthとが比較される。
【０１１７】
そして、上記差（ｂ−ａ）が判定値ｄthより大きい場合は、ステップＳ５３に移行して、最小値ａに対応する輝度値Ｂａが閾値として採用される。一方、上記差（ｂ−ａ）が判定値ｄth以下の場合は、ステップＳ５４に移行して、可変閾値法が採用される。
【０１１８】
撮影画面全体に対応する画像での２値化の場合は、最初にモード法により閾値が設定されて２値化処理が行われる。そして、２値化画像を評価した結果が良好ではない場合は、画像が複数のブロックに分割されて、各分割ブロック毎にヒストグラムが作成され、改めて分割ブロック毎に閾値が設定されるようにしてもよい。
【０１１９】
次に、上記ステップＳ３４のラベリング・図形融合処理について説明する。
【０１２０】
マイクロコンピュータ１１では、画像中で同じ輝度値の画素が互いに連結している連結部分の塊に対してラベリングが行われる。つまり、異なる連結部分に対して異なるラベルが貼り付けられて区別され、領域（連結領域）が分離される（図１９のラベリング１〜９参照）。
【０１２１】
また、図形融合処理では、画像に含まれている穴のような面積の小さい図形や点状の図形は、本質的に有効でないばかりか、ノイズとして後の処理に悪影響を及ぼす可能性があるので、除去する必要がある。そのため、マイクロコンピュータ１１によって、元の図形を膨らませたり縮めたりしてノイズ成分が除去される。
【０１２２】
次に、上記ステップＳ３５の細線化処理について説明する。
【０１２３】
この処理は、得られた２値画像を対象としてその中に含まれる各々の連結領域に対して連結性を損なうことなく線幅“１”の線図形まで細める処理である。すなわち、任意の太さの線状の図形に於いて、その幅方向の画素を順次取り除くことにより線図形の中心線が求められる。
【０１２４】
次に、上記ステップＳ３６の形状判定処理及び写真判定処理について説明する。
【０１２５】
ここで、連結領域の面積はその連結領域に属する画素の個数である。周囲長は連結領域のまわりに境界に位置する画素の個数である。但し、斜め方向は水平、垂直方向に対して√２倍に補正する。
【０１２６】
画像の形状を判定するために、円形度と称される以下の係数ｅが使用される。
【０１２７】
ｅ＝（周囲長）2 ／（面積） …（７）
ここで、ｅは、形状が円形の場合に最小値を示し、形状が複雑になるほど大きい値を示す。
【０１２８】
人物の顔はほぼ円形に近いと考えられるので、上記係数ｅと所定値とを比較して対称画像が人物の顔か否かが判定される。
【０１２９】
また、上記連結領域面積も所定値と比較して、対称画像人物の顔か否かが判定される。更に、形状判定に先立ち、面積が所定範囲の値と比較されて、所定範囲以外の場合は人物ではない画像と判別されて、形状判定処理が行われないようにしてもよい。
【０１３０】
このようにして、演算量が減少されてＡＦタイムラグを縮小させることができる。また、人物であると判定された場合には、その写真が人物を主にしたポートレート的写真であるか否かが判定される。
【０１３１】
図１７は、図９のフローチャートに於けるステップＳ３６の形状判定処理及び写真判定処理のサブルーチンである。
【０１３２】
この第１の実施の形態では、図３３で説明したｉ）の条件に従って判定が行われる。
【０１３３】
すなわち、まず、ステップＳ６１にて、抽出領域があるか否かが判定される。
ここで、抽出領域がない場合にはリターンする。
【０１３４】
次いで、ステップＳ６２にて、以降のステップで人物の数をカウントするカウンタが“０”にクリアされる。そして、ステップＳ６３にて、面積Ｓ、上記（７）式によって円形度ｅが演算される。
【０１３５】
ステップＳ６４では、上記ステップＳ６２で求められた面積Ｓが所定値Ｓth以上であるか否かが判定される。ここで、所定値より小さければステップＳ６７に移行する。
【０１３６】
上記ステップＳ６４にて上記面積Ｓが所定値Ｓth以上であった場合は、続くステップＳ６５に於いて、上記ステップＳ６３で求められた円形度ｅが所定値ｅth以下であるか否かが判定される。ここで、所定値より大きければステップＳ６７に移行する。一方、所定値以下であれば、円形度が高いのでステップＳ６６に移行する。
【０１３７】
ステップＳ６６では、被写体が人物であると判定されて、所定のフラグがセットされる。また、ステップＳ６７では、被写体が人物でないと判定されて所定のフラグがセットされる。
【０１３８】
次に、ステップＳ６８では、人数計測カウンタが＋１される。そして、ステップＳ６９では、全抽出領域について形状判定されたか否かが判定される。ここで、まだ全抽出領域について形状判定終了していない場合には、ステップＳ７０に移行して、次の抽出領域が設定される。その後、上記ステップＳ６３に移行する。
【０１３９】
一方、上記ステップＳ６９にて、全抽出領域について形状判定が終了した場合は、ステップＳ７１に移行して、人数計測カウンタが零であるか、すなわち被写体に人物が一人もいないか否かが判定される。
【０１４０】
ここで、カウンタが“０”であればリターンする。上記ステップＳ７１にて、上記カウンタが“０”でなければ、ステップＳ７２に移行して、カウントされた人数が所定人数以内であるか否かが判定される。
【０１４１】
上記ステップＳ７２にて、人数が所定数以内であれば、人物を主体に撮影されたポートレート的な写真であると判定されたとして、ステップＳ７３に移行して、所定のフラグがセットされる。その後、リターンする。
【０１４２】
一方、上記ステップＳ７２にて、所定人数以上であれば、背景にもある程度のウエイトをおいた記念写真的な写真であると判定されたとして、ステップＳ７４に移行して、所定のフラグがセットされる。その後、リターンする。
【０１４３】
ここで、図１８乃至図２０を参照して、この第１の実施の形態に於ける人物判定画像について説明する。
【０１４４】
図１８は、本実施の形態に於ける人物判定画像の一例を示した図であり、撮影画面の対応するＡＦエリアセンサ１２の画像領域当該画像である。尚、この画像を原画像とする。
【０１４５】
また、図１９は、図１８に示される原画像を用いて差分処理、２値化処理を施した後の画像を示す図である。
【０１４６】
図示されるように、エッジ部分（輪郭）４６のみ抽出された画像となっている。また、抽出エリアにラベリング処理が施されている（４５ａ〜４５ｉで示されるラベリング１〜９参照）。
【０１４７】
更に、図２０は、第１の実施の形態に於ける人物判定領域及び人物判定領域内の設定された複数の測距エリアを示す説明図である。
【０１４８】
図示されるように、本実施の形態では、人物の顔と判定された領域５０が抽出され、人物判定領域５０内の複数の測距エリア（例えば５０ａ〜５０ｅ）が設定され、測距されるようになっている。
【０１４９】
尚、図８のフローチャートのステップＳ２９に於いて、マイクロコンピュータ１１からは、人物判定領域５０内の画素に対応する領域にモニタ範囲が設定されるようＡＦエリアセンサ１２に対して司令が出力される。
【０１５０】
この領域のモニタ信号に基いて再度積分動作が行われることにより、逆光時の高輝度背景の影響を受けて人物判定領域のセンサデータがつぶれてしまうのを防止でき、人物判定領域５０に対して最適なセンサデータが得られ、高精度な測距演算を行うことが可能となる。
【０１５１】
次に、形状判定の別の手法として、予め主要被写体のパターンを記憶しておき基準画像とし、この基準画像とパターンマッチング処理を行うことによって抽出する手法について、図２１乃至図２３を参照して説明する。
【０１５２】
図２１は、形状判定の別の手法に於いて使用する人物判定画像の例を示した図であり、撮影画面の対応するＡＦエリアセンサ１２の画像領域当該画像である。
【０１５３】
尚、この画像を原画像として、以下、形状判定の別の手法を説明する。
【０１５４】
図２２は、図２１に示される原画像を用いて差分処理、２値化処理が施された後の画像を示した図である。
【０１５５】
図示されるように、図２１のエッジ部分（輪郭）のみ抽出された画像となっている。また、抽出エリアにラベリング処理が施されている（５１ａ〜５１ｆで示されるラベリング１〜６）。当該別手法に於いては、予めＥＥＰＲＯＭ１１ｅに記憶されている主要被写体のパターン５４が基準画像とされ（図２３参照）、この基準画像５４と上記２値化処理後の画像との間で、パターンマッチング処理（相関演算）が行われることによって、人物像が抽出される。
【０１５６】
上記基準画像５４は、図２３に示されるように、被写体距離変化に対応して複数の相似パターンＡ，Ｂ（基準パターン５４ａ、５４ｂ）…が準備されており、撮影レンズの焦点距離（ズームレンズ駆動部１７からの情報）等の条件に選択される。
【０１５７】
また、カメラの姿勢に応じて複数のパターンが準備されており、カメラ姿勢検出部２３の出力に基いて姿勢が判別されることにより、パターンを選択することができる。
【０１５８】
更に、人物パターンに限らず、さまざまな物体のパターンが準備されており、人物パターンが検出できない場合に、予め決められた優先順位に従って選択されたパターンマッチング処理がなされる。
【０１５９】
図２４は、当該別手法に於ける人物判定領域及び人物判定領域内の設定された複数の測距エリアを示す説明図である。
【０１６０】
図示されるように、当該別手法では、人物と判定された領域が抽出され、人物判定領域５５内の複数の測距エリア５６が設定されて測距が行われる。これら複数の測距エリア５６の測距結果は、平均処理や最至近選択等の処理により１つの測距データにまとめられてレンズ駆動が行われる。
【０１６１】
尚、図８のフローチャートのステップＳ２９に於いては、マイクロコンピュータ１１からは人物判定領域５５内の画素に対応する領域にモニタ範囲が設定されるよう、ＡＦエリアセンサ１２に対して司令が出力される。そして、この領域のモニタ信号に基いて、再度ＡＦエリアセンサ１２の積分動作が行われることにより、人物判定領域５５に対して最適なセンサデータが得られ、高精度な測距演算が可能である。
【０１６２】
図２５は、図３のフローチャートに於けるステップＳ５の測光結果補正の動作を説明するサブルーチンである。
【０１６３】
まず、ステップＳ８１に於いて、被写体に人物が入っているか否かが判定される。これは、図１７のフローチャートで説明した人物計測カウンタによって判定される。ここで、人物が入っていなければ補正しないのでリターンする。
【０１６４】
一方、被写体に人物が入っている場合は、ステップＳ８２に移行して、ポートレート的な写真であるか否かが判定される。これは、図１７のフローチャートに於けるステップＳ７３、Ｓ７４の判定結果が参照される。
【０１６５】
上記ステップＳ８２にてポートレート的な写真であると判定された場合は、ステップＳ８３に移行して、被写界深度が浅くなるようにプログラム線図が補正されて露出値が変更される。この露出値の変更については後述する。
【０１６６】
また、上記ステップＳ８２にて記念写真的な写真であると判定された場合は、ステップＳ８４に移行して、被写界深度が深くなるようにプログラム線図が補正されて露出値が変更される。
【０１６７】
次に、図２６を参照して、測距結果の補正について説明する。
【０１６８】
図２６は、測光結果補正の様子を示したプログラム線図である。これは、測光された輝度値とフィルムの感度から露出値を求める際に用いられる良く知られたプログラム線図と称されるものであり、撮影モード設定部２４のモードはプログラムモードにある場合の例である。
【０１６９】
図中６０ａは、補正前のノーマル状態のプログラム線図である。また、図中６０ｂは、図２５のフローチャートに於けるステップＳ８４の深度が深くなるように補正した場合のプログラム線図であり、２段分深度を深くした場合の例である。更に、図中６０ｃは、図２５のフローチャートに於けるステップＳ８３の深度が浅くなるように補正した場合のプログラム線図であり、２段分深度を浅くした場合の例である。各線図の平な部分は最低あるいは最大開口（絞り）のためにそれ以上変更できない領域である。
【０１７０】
次に、この発明の第２の実施の形態を説明する。
【０１７１】
この第２の実施の形態は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第１の他の例である。その他の構成及び動作については、上述した第１の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１７２】
図２７は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第１の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【０１７３】
この第２の実施の形態では、図３３で説明したii）の条件に従って判定される。
【０１７４】
尚、図２７のフローチャートに於いて、ステップＳ９１〜Ｓ１０１、ステップＳ１０４、Ｓ１０５は、上述した第１の実施の形態の図１７のフローチャートのステップＳ６１〜Ｓ７１、ステップＳ７３、Ｓ７４と同様の処理を行うものであるので、ここでは説明を省略する。
【０１７５】
ステップＳ１０１にて、人数計測カウンタが“０”でなければ、ステップＳ１０２に移行して、上記（１）式によって図８のフローチャートのステップＳ２５で演算されて、被写体距離情報が読込まれる。
【０１７６】
次いで、ステップＳ１０３に於いて、被写体距離が所定距離よりも近いか否かが判定される。ここで、被写体距離が近い場合には、ポートレート的な写真であると判定されてステップＳ１０４へ移行する。一方、被写体距離が遠い場合には、記念写真的な写真であると判定されてステップＳ１０５へ移行する。
【０１７７】
次に、この発明の第３の実施の形態について説明する。
【０１７８】
図２８は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第２の他の動作例を説明するサブルーチンである。その他の構成及び動作については、上述した第１及び第２の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１７９】
この第３の実施の形態では、図３３で説明したiii)の条件に従って判定される。
【０１８０】
尚、図２８のフローチャートに於いて、ステップＳ１１１〜Ｓ１２１、ステップＳ１２４、Ｓ１２５は、上述した第１の実施の形態の図１７のフローチャートのステップＳ６１〜Ｓ７１、ステップＳ７３、Ｓ７４と同様の処理を行うものであるので、ここでは説明を省略する。
【０１８１】
ステップＳ１２１にて、人数計測カウンタが“０”でなければ、ステップＳ１２２に移行して、図示されない撮影レンズの焦点距離情報が読込まれる。これは、ズームレンズ駆動部１７で駆動された位置が図示されないズームエンコーダで読取られて、焦点距離情報とされる。
【０１８２】
次いで、ステップＳ１２３に於いて、焦点距離が所定焦点距離長いか否かが判定される。ここで、焦点距離が長い場合には、ポートレート的な写真であると判定され、焦点距離が短い場合には記念写真的な写真と判定される。
【０１８３】
次に、この発明の第４の実施の形態について説明する。
【０１８４】
図２９は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第３の他の動作例を説明するサブルーチンである。その他の構成及び動作については、上述した第１乃至第３の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１８５】
この第４の実施の形態では、図３３で説明したiv）の条件に従って判定される。
【０１８６】
尚、図２９のフローチャートに於いて、ステップＳ１３１〜Ｓ１３２、ステップＳ１３４〜Ｓ１３９、ステップＳ１４１〜Ｓ１４３及びステップＳ１４６、Ｓ１４７は、上述した第１の実施の形態の図１７のフローチャートのステップＳ６１〜Ｓ６２、ステップＳ６３〜Ｓ６８、ステップＳ６９〜Ｓ７１及びステップＳ７３、Ｓ７４と同様の処理を行うものであるので、ここでは説明を省略する。
【０１８７】
ステップＳ１３２にて人数計測カウンタがクリアされると、ステップＳ１３３にて人物の面積の和を演算するためのレジスタが“０”にクリアされる。
【０１８８】
また、ステップＳ１３９にて人数計測カウンタが＋１されると、続くステップＳ１４０にて、人物と判定された領域の和を求めるために、人物面積レジスタが加算される。
【０１８９】
ステップＳ１４３にて、人数計測カウンタが“０”でなければ、ステップＳ１４４に移行して、上記ステップＳ１４０で加算された人物の面積和から、人物の画面全体に占める割合が演算される。次いで、ステップＳ１４５にて、人物の画面全体に占める割合が所定値よりも大きいか否かが判定される。ここで、人物の占める割合が大きい場合には、ポートレート的な写真であると判定され、人物の占める割合が小さければ記念写真的な写真と判定される。
【０１９０】
次に、この発明の第５の実施の形態について説明する。
【０１９１】
図３０は、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第４の他の動作例を説明するサブルーチンである。その他の構成及び動作については、上述した第１乃至第４の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１９２】
また、図３０のフローチャートに於いて、ステップＳ１５１〜Ｓ１６４及びステップＳ１６９、Ｓ１７０は、上述した第４の実施の形態の図２９のフローチャートのステップＳ１３１〜Ｓ１４４及びステップＳ１４６、Ｓ１４７と同様の処理を行うものであるので、ここでは説明を省略する。
【０１９３】
ステップＳ１６４で人物の画面全体に占める割合が演算されると、続くステップＳ１６５では、図示されない撮影レンズの焦点距離情報が読込まれる。更に、ステップＳ１６６にて、被写体距離情報が読込まれる。
【０１９４】
そして、ステップＳ１６７に於いて、上述した第１乃至第４の実施の形態の４つの判定条件が全て判定される。すなわち、図１７のフローチャートに於けるステップＳ７２の“カウントされた人数が所定人数以内であるか否か”、図２７のフローチャートに於けるステップＳ１０３の“被写体距離が所定距離よりも近いか否か”、図２８のフローチャートに於けるステップＳ１２３の“焦点距離が所定焦点距離長いか否か”、そして図２９のフローチャートに於けるステップＳ１４５の“人物の画面全体に占める割合が所定値よりも大きいか否か”の判定条件である。
【０１９５】
次いで、ステップＳ１６８に於いて、上記ステップＳ１６７にて処理された上記４つの判定条件のうち、所定個数（ここでは２つ）以上当てはまるか否かが判定される。ここで、２つ以上当てはまる場合にはポートレート的な写真であると判定されてステップＳ１６９へ移行し、それ以下である場合は記念写真的な写真であると判定されてステップＳ１７０へ移行する。
【０１９６】
この第５の実施の形態は、上述した判定条件を組合わせることによって検出精度を向上させることが目的である。
【０１９７】
尚、ここでは４つ全ての判定条件で判定しているが、任意の判定条件を組合わせるようにしてもよい。
【０１９８】
次に、この発明の第６の実施の形態について説明する。
【０１９９】
上述した第１乃至第５の実施の形態では、ポートレート写真の場合には被写界深度を浅くし、記念写真の場合には深くするように深度が制御されている。これに対し第６の実施の形態では、これを予め用意されている撮影モードを自動的に切換えることによって同様の効果を得ようとするものである。
【０２００】
図３１は、図３のフローチャートに於けるステップＳ５の測光結果補正の他の動作例を説明するフローチャートである。その他の構成及び動作については、上述した第１乃至第５の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０２０１】
ステップＳ１８１及びＳ１８２は、図２５のフローチャートに於けるステップＳ８１及びＳ８２と同じであり、それぞれ、被写体に人物が入っているか否か、ポートレート的な写真であるか否か、が判定される。
【０２０２】
その結果、ステップＳ１８２にてポートレート的な写真であると判定された場合は、ステップＳ１８３に移行して、撮影モード設定部２４の設定がポートレートモードに自動変更されて、露出演算がやり直される。このポートレートモードは、ポートレート撮影に最適なように、カメラがプログラム線図を予め有しているので、ここでは、ポートレートモードに自動設定されることによって、図２５フローチャートの例と同様の効果を得ることができる。
【０２０３】
また、ステップＳ１８２にてポートレート的な写真ではないと判定された場合は、ステップＳ１８４に移行して、撮影モード設定部２４の設定が風景モードに自動変更されて露出演算がやり直される。この風景モードは、風景撮影に最適なように、カメラがプログラム線図を予め有しているので、ここでは、風景モードに自動設定されることによって、図２５のフローチャートの例と同様の効果を得ることができる。
【０２０４】
次に、この発明の第７の実施の形態を説明する。
【０２０５】
上述した第１乃至第６の実施の形態では、ポートレート写真の場合には被写界深度を浅くし、記念写真の場合には深くするように深度を制御した。この第７の実施の形態では、ポートレート写真の場合には人物を主体にした写真なので赤目防止発光をするように露出制御する。深度の制御とは異なるポートレート写真の効果を得る。
【０２０６】
図３２は、図３のフローチャートに於けるステップＳ７の露出の動作例を説明するフローチャートである。その他の構成及び動作については、上述した第１乃至第６の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０２０７】
まず、ステップＳ１９１に於いて、撮影にストロボを必要としているか否かが判定される。これは、図３のフローチャートに於けるステップＳ４の測光結果に基いて被写体が所定値よりも低輝度か否かを判定するステップである。ここで、高輝度でストロボが不要であればステップＳ１９６に移行する。一方、ストロボが必要な場合は、ステップＳ１９２に移行する。
【０２０８】
そして、ステップＳ１９２に於いては、被写体に人物が入っているか否かが判定される。これは、上述した人物計測カウンタによって判定される。ここで、人物が入っていなければステップＳ１９６に移行し、人物が入っていればステップＳ１９３に移行する。
【０２０９】
ステップＳ１９３では、撮影者によって赤目発光モードが選択されているか否かが判定される。このステップＳ１９３では、撮影モード設定部２４の設定が判定される。ここで、赤目発光モードであればステップＳ１９５に移行し、赤目発光モードでなければステップＳ１９４に移行する。
【０２１０】
ステップＳ１９４では、ポートレート的な写真であるか否かが判定される。これは、例えば図１７のフローチャートに於けるステップＳ７３及びＳ７４の判定結果が参照される。ここで、ポートレート的な写真であればステップＳ１９５に移行し、記念写真的な写真であればステップＳ１９６に移行する。
【０２１１】
ステップＳ１９５では、ストロボ２１ａによって公知の赤目防止発光が行われる。そして、ステップＳ１９６では、シャッタ駆動部１８によって、図示されないシャッタ（セクタ）の開口が開始される。
【０２１２】
次いで、ステップＳ１９７に於いて、再度、ストロボを必要としているか否かが判定される。ここで、ストロボが不要であればステップＳ１９９に移行する。
一方、ストロボが必要な場合は、ステップＳ１９８に移行して、開口開始から一定時間後にストロボ２１ａが発光される。
【０２１３】
ステップＳ１９９では、図３のフローチャートに於けるステップＳ４で演算された開口時間だけ、セクタの開口時間が経過したか否かが判定される。ここで、所定時間開口されるまで継続され、所定時間が経過したならば、ステップＳ２００に移行してセクタが閉じられて露出終了となる。
【０２１４】
尚、上述した第１乃至第７の実施の形態に於いては、外光パッシブ方式を適用した例を挙げたが、これに限られることなく、ＴＴＬ位相検出パッシブ方式の一眼レフレックスカメラにも適用可能である。
【０２１５】
また、上述した実施の形態では、円形度から人物を判定する例で説明したが、図２１乃至図２４で説明した方法で検出してもよく、人物の形状が検出できればよい。
【０２１６】
更に、赤目軽減用の発光はストロボの例で説明したが、専用のランプを用いるようにしてもよい。
【０２１７】
また、エリアセンサの例で説明したが、ラインセンサを複数配置したマルチ測距であってもよい。
【０２１８】
尚、この発明の上記実施の形態によれば、以下の如き構成を得ることができる。
【０２１９】
すなわち、
（１） 被写体像信号を出力する撮像手段と、
上記撮像手段の出力に基いて被写体の中に人物が含まれているか否かを判定する人物判定手段と、
上記人物判定手段に於いて被写体の中に人物が含まれていると判定された場合に、その人物主体に撮影するポートレート的な構図であるか否かを判定する構図判定手段と、
上記構図判定手段の出力に基いて露光条件を変更する露光条件変更手段と、
を具備することを特徴とする主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２０】
（２） 上記露光条件変更手段は、上記構図判定手段により人物主体に撮影するポートレート的な写真であると判定された場合には被写界深度を浅くし、それ以外の場合では被写界深度を深くするように制御することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２１】
（３） 複数の撮影モードを選択する撮影モード選択手段を更に具備し、
上記露光条件変更手段は、上記構図判定手段に於いて人物主体に撮影するポートレート的な構図であると判定された場合には上記撮影モード選択手段に於いてポートレート的に適するモードを選択するように制御することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２２】
（４） 上記構図判定手段は、上記人物判定手段に於いて判定される人物の数が少ない場合にはポートレート的な構図であると判定することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２３】
（５） 被写体距離を演算する測距手段を更に具備し、
上記構図判定手段は、上記測距手段に於いて被写体距離が近いと演算された場合にはポートレート的な構図であると判定することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２４】
（６） 人物の画面に占める割合を演算する人物割合演算手段を更に具備し、上記構図判定手段は、上記人物割合演算手段に於いて人物の画面に占める割合が大きいと演算された場合にはポートレート的な構図であると判定することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２５】
（７） 撮影レンズの焦点距離を検出する焦点距離検出手段を更に具備し、
上記構図判定手段は、上記焦点距離検出手段に於いて焦点距離が長いと検出された場合にはポートレート的な構図であると判定することを特徴とする上記（１）に記載の主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２６】
（８） 被写体像信号を出力する撮像手段と、
上記撮像手段の出力に基いて被写体の中に人物が含まれているか否かを判定する人物判定手段と、
上記人物判定手段に於いて被写体の中に人物が含まれていると判定された場合に、その人物主体に撮影するポートレート的な構図であるか否かを判定する構図判定手段と、
被写体である人物の眼が赤く写らないように赤目防止発光する赤目防止閃光発光手段と、
上記構図判定手段に於いてポートレート的な構図であると判定された場合には、上記赤目防止閃光発光手段を作動させる制御手段と、
を具備することを特徴とする主要被写体検出機能付きカメラ。
【０２２７】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、被写体に人物が含まれているか否かを判定し、更に撮影される写真がポートレート写真的な撮影か記念写真的な撮影かを判定してそれに応じた露出制御するので、それぞれのシーンに適切な撮影効果得られる主要被写体検出機能を有するカメラを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の主要被写体検出機能を有するカメラの概念示すブロック構成図である。
【図２】この発明の第１の実施形態であるカメラの構成を示したブロック構成図である。
【図３】第１の実施の形態に於けるカメラに於けるマイクロコンピュータ１１のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図４】第１の実施の形態に於けるカメラの測距光学系３０の配置関係を示した図である。
【図５】三角測距の原理により被写体距離を求める方法を説明するための図である。
【図６】ＡＦエリアセンサ１２の構成を示した図である。
【図７】第１の実施の形態に於ける撮影画面（ワイドとテレ）と測距領域との関係について説明する図である。
【図８】第１の実施の形態に於けるカメラのＡＦ動作について説明するフローチャートである。
【図９】第１の実施の形態に於けるカメラの主要被写体検出動作について説明するフローチャートである。
【図１０】ＡＦエリアセンサ１２の撮像領域１２とセンサデータｓ（ｉ，ｊ）を説明する図である。
【図１１】エッジ検出処理を説明するもので、（ａ）は原画像と１次微分オペレータによる手法で得られた処理後画像の例を示した図、（ｂ）は原画像と２次微分オペレータによる手法で得られた処理後画像の例を示した図である。
【図１２】空間フィルタテーブルの例を説明するもので、（ａ）は１次微分オペレータ（横方向）を示した図、（ｂ）は１次微分オペレータ（縦方向）を示した図、（ｃ）はラプラシアンオペレータを示した図、（ｄ）はソーベルオペレータ（Ｘ方向、Ｙ方向の１次微分、絶対値データ変換、加算）を示した図である。
【図１３】図９のフローチャートのステップＳ３３に於ける２値化処理（閾値処理）について説明するフローチャートである。
【図１４】ヒストグラムに基いて閾値を決定する手法を説明する図である。
【図１５】ヒストグラムの形状判別方法について説明する図である。
【図１６】閾値設定処理の動作を説明するフローチャートである。
【図１７】図９のフローチャートに於けるステップＳ３６の形状判定処理及び写真判定処理のサブルーチンである。
【図１８】第１の実施の形態に於ける人物判定画像について説明するもので、第１の実施の形態に於ける人物判定画像の一例を示した図である。
【図１９】第１の実施の形態に於ける人物判定画像について説明するもので、図１８に示される原画像を用いて差分処理、２値化処理を施した後の画像を示す図である。
【図２０】第１の実施の形態に於ける人物判定画像について説明するもので、第１の実施の形態に於ける人物判定領域及び人物判定領域内の設定された複数の測距エリアを示す説明図である。
【図２１】形状判定の別の手法に於いて使用する人物判定画像の例を示した図である。
【図２２】図２１に示される原画像を用いて差分処理、２値化処理が施された後の画像を示した図である。
【図２３】形状判定の別の手法に於いて、予めＥＥＰＲＯＭ１１ｅに記憶されている主要被写体のパターン５４の例を示した図である。
【図２４】形状判定の別の手法に於いて、人物判定領域及び人物判定領域内の設定された複数の測距エリアを示す説明図である。
【図２５】図３のフローチャートに於けるステップＳ５の測光結果補正の動作を説明するサブルーチンである。
【図２６】測光結果補正の様子を示したプログラム線図である。
【図２７】この発明の第２の実施の形態を説明するもので、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第１の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【図２８】この発明の第３の実施の形態について説明するもので、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第２の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【図２９】この発明の第４の実施の形態について説明するもので、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第３の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【図３０】この発明の第５の実施の形態について説明するもので、図９のフローチャートのステップＳ３６に於ける形状判定処理及び写真判定処理の第４の他の動作例を説明するサブルーチンである。
【図３１】この発明の第６の実施の形態について説明するもので、図３のフローチャートに於けるステップＳ５の測光結果補正の他の動作例を説明するフローチャートである。
【図３２】この発明の第７の実施の形態を説明するもので、図３のフローチャートに於けるステップＳ７の露出の動作例を説明するフローチャートである。
【図３３】（ａ）はポートレート的な写真の作例を示した図、（ｂ）は記念写真的な写真の作例を示した図である。
【符号の説明】
１ 制御部、
２ 撮像素子、
３ 人物判定部、
４ 写真判定部、
５ 露出制御部、
１１ マイクロコンピュータ（マイコン）、
１１ａ ＣＰＵ（中央処理装置）、
１１ｂ ＲＯＭ、
１１ｃ ＲＡＭ、
１１ｄ Ａ／Ｄコンバータ（ＡＤＣ）、
１１ｅ ＥＥＰＲＯＭ、
１２ ＡＦエリアセンサ、
１２ａ 撮像領域、
１２ｂ 処理回路、
１２ｃ 定常光除去回路、
１３ 撮影レンズ、
１４ フォーカスレンズ、
１５ フォーカスレンズ駆動部、
１６ フォーカスレンズエンコーダ、
１７ ズームレンズ駆動部、
１８ シャッタ駆動部、
１９ フィルム駆動部、
２０ 測光部、
２０ａ 測光用受光素子、
２１ ストロボ回路部、
２１ａ ストロボ、
２２ 表示部、
２３ カメラ姿勢検出部、
２４ 撮影モード設定部、
２５ ファーストレリーズスイッチ（１ＲＳＷ）、
２６ セカンドレリーズスイッチ（２ＲＳＷ）、
３０ 測距光学系、
３１ａ、３１ｂ 受光レンズ、
３２ 被写体。
Claims (3)
- 被写体像信号を出力する撮像手段と、
前記撮像手段の出力に基いて形状判定を行い、被写体である人物の顔の検出を行って、前記人物の顔の個数及び画面内に占める面積を判定する人物判定手段と、
前記人物判定手段において、前記人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合には、前記人物を主要被写体として撮影するポートレート構図と判定する構図判定手段と、
前記構図判定手段において、前記ポートレート構図と判定された場合には、被写界深度を浅く設定するように露光条件を設定する露光条件変更手段と、
を具備することを特徴とする主要被写体検出機能を有するカメラ。 - 被写体像信号を出力する撮像手段と、
前記撮像手段の出力に基いて形状判定を行い、被写体である人物の顔の検出を行って、前記人物の顔の個数及び画面内に占める面積を判定する人物判定手段と、
前記人物判定手段において、前記人物の顔の個数が所定個数以下であり、かつ、画面内に占める面積が所定面積以上である場合には、前記人物を主要被写体として撮影するポートレート構図と判定する構図判定手段と、
前記人物の眼が赤く写らないように赤目防止発光を行う赤目防止閃光発光手段と、
前記構図判定手段において、前記ポートレート構図と判定された場合には、前記赤目発光手段において赤目防止用の発光を行うように露光条件を設定する露光条件変更手段と、
を具備することを特徴とする主要被写体検出機能を有するカメラ。 - 前記所定個数は、一人若しくは二人であることを特徴とする請求項１若しくは２に記載の主要被写体検出機能を有するカメラ。
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