JP5338113B2 - Correlation calculation device, focus detection device, and imaging device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は相関演算方法、相関演算装置、焦点検出装置および撮像装置に関する。 The present invention relates to a correlation calculation method, a correlation calculation device, a focus detection device, and an imaging device.
一対の信号データ列に相対的な歪みが生じて同一性が崩れている場合でも、一対の信号データ列の相関関係を演算可能にした相関演算方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。 A correlation calculation method is known in which the correlation between a pair of signal data strings can be calculated even when relative distortion occurs in the pair of signal data strings and the identity is lost (see, for example, Patent Document 1). ).
この出願の発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
しかしながら、従来の方法では、一対の信号データ列の内の一方の信号データ列の値と他方の信号データ列の値との差が大きいと相関演算結果の誤差が大きくなり、正確な相関関係を演算できないという問題がある。 However, in the conventional method, if the difference between the value of one signal data string of the pair of signal data strings and the value of the other signal data string is large, the error of the correlation calculation result increases, and an accurate correlation is obtained. There is a problem that it cannot be calculated.
請求項1の発明は、一次元上に配列された複数の第1電気信号データから構成される第1電気信号データ列と、一次元上に配列された複数の第2電気信号データから構成される第2電気信号データ列とを、一次元上で変位量を変えながら相対的に変位させ、前記第1電気信号データ列と前記第2電気信号データ列との間の相関量を演算して前記相関量の極値が得られる前記変位量を求める相関演算装置であって、結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、前記第1電気信号データ列を出力する第1の光電変換手段と、結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、前記第2電気信号データ列を出力する第2の光電変換手段と、前記第1電気信号データ列の中の所定位置近傍の少なくとも2つの第1電気信号データと、前記2つの第1電気信号データに対応する前記第2電気信号データ列の中の2つの第2電気信号データとについて、前記2つの第1電気信号データの一方と前記2つの第2電気信号データの一方との積と、前記2つの第1電気信号データの他方と前記2つの第2電気信号データの他方との積との差を含む局所的相関量を演算する演算手段と、前記局所的相関量を、前記2つの第1電気信号データと前記2つの第2電気信号データとによって正規化する正規化手段と、前記所定位置を一次元上の所定区間に亘って移動させて前記正規化手段により正規化された局所的相関量を積算して積算値を、前記第1電気信号データ列と前記第2電気信号データ列との間の前記相関量として、算出する積算手段とを備えることを特徴とする。
請求項6の発明による焦点検出装置は、一次元上に配列された複数の第1電気信号データから構成される第1電気信号データ列と、一次元上に配列された複数の第2電気信号データから構成される第2電気信号データ列とを、一次元上で変位量を変えながら相対的に変位させ、前記第1電気信号データ列と前記第2電気信号データ列との間の相関量を演算して前記相関量の極値が得られる前記変位量を求める相関演算装置であって、前記第1電気信号データ列の中の所定位置近傍の少なくとも2つの第1電気信号データと、前記2つの第1電気信号データに対応する前記第2電気信号データ列の中の2つの第2電気信号データとについて、前記2つの第1電気信号データの一方と前記2つの第2電気信号データの一方との積と、前記2つの第1電気信号データの他方と前記2つの第2電気信号データの他方との積との差を含む局所的相関量を演算する演算手段と、前記局所的相関量を、前記2つの第1電気信号データと前記2つの第2電気信号データとによって正規化する正規化手段と、前記所定位置を一次元上の所定区間に亘って移動させて前記正規化手段により正規化された局所的相関量を積算して積算値を、前記第1電気信号データ列と前記第2電気信号データ列との間の前記相関量として、算出する積算手段と、を有する相関演算装置と、結像光学系の瞳の一対の部分領域を通る一対の光束を受光して前記一対の光束による像にそれぞれ対応する前記第1及び第2の電気信号データ列を出力するデータ出力手段と、前記変位量に基づいて前記結像光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段とを備えることを特徴とする。
The invention according to
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a focus detection apparatus comprising: a first electric signal data string composed of a plurality of first electric signal data arranged in one dimension; and a plurality of second electric signals arranged in a one dimension. The amount of correlation between the first electric signal data string and the second electric signal data string is obtained by relatively displacing the second electric signal data string composed of data while changing the amount of displacement in one dimension. Is a correlation calculation device for obtaining the displacement amount by which the extreme value of the correlation amount is obtained, wherein at least two first electric signal data in the vicinity of a predetermined position in the first electric signal data sequence, and With respect to two second electric signal data in the second electric signal data string corresponding to two first electric signal data, one of the two first electric signal data and two second electric signal data Product with one and the two second A computing means for computing a local correlation amount including a difference between the other of the electrical signal data and the other of the two second electrical signal data; and the local correlation amount as the two first electrical signal data. And normalizing means for normalizing with the two second electrical signal data, and integrating the local correlation amount normalized by the normalizing means by moving the predetermined position over a predetermined one-dimensional section A correlation calculation device having an integration means for calculating an integrated value as the correlation amount between the first electric signal data string and the second electric signal data string, and a pupil of the imaging optical system Data output means for receiving a pair of light beams passing through a pair of partial regions and outputting the first and second electric signal data sequences corresponding to images of the pair of light beams, respectively, and the connection based on the displacement amount; Check the focus adjustment status of the image optical system. Characterized in that it comprises a focus detection means for.
本発明によれば、同一性が崩れた一対のデータ列の相関関係を正確に演算することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately calculate the correlation between a pair of data strings whose identity has been lost.
一実施の形態の撮像素子および撮像装置として、レンズ交換式デジタルスチルカメラを例に上げて説明する。図1は一実施の形態のカメラの構成を示すカメラの横断面図である。一実施の形態のデジタルスチルカメラ201は交換レンズ202とカメラボディ203から構成され、交換レンズ202がマウント部204を介してカメラボディ203に装着される。カメラボディ203にはマウント部204を介して種々の撮影光学系を有する交換レンズ202が装着可能である。
A lens interchangeable digital still camera will be described as an example as an imaging device and an imaging apparatus according to an embodiment. FIG. 1 is a cross-sectional view of a camera showing the configuration of the camera of one embodiment. A
交換レンズ202はレンズ209、ズーミング用レンズ208、フォーカシング用レンズ210、絞り211、レンズ駆動制御装置206などを備えている。レンズ駆動制御装置206は不図示のマイクロコンピューター、メモリ、駆動制御回路などから構成され、フォーカシング用レンズ210の焦点調節と絞り211の開口径調節のための駆動制御や、ズーミング用レンズ208、フォーカシング用レンズ210および絞り211の状態検出などを行う他、後述するボディ駆動制御装置214との通信によりレンズ情報の送信とカメラ情報の受信を行う。絞り211は、光量およびボケ量調整のために光軸中心に開口径が可変な開口を形成する。
The
カメラボディ203は撮像素子212、ボディ駆動制御装置214、液晶表示素子駆動回路215、液晶表示素子216、接眼レンズ217、メモリカード219などを備えている。撮像素子212には、撮像画素が二次元状に配置されるとともに、焦点検出位置に対応した部分に焦点検出画素が組み込まれている。この撮像素子212については詳細を後述する。
The
ボディ駆動制御装置214はマイクロコンピューター、メモリ、駆動制御回路などから構成され、撮像素子212の駆動制御と画像信号および焦点検出信号の読み出しと、焦点検出信号に基づく焦点検出演算と交換レンズ202の焦点調節を繰り返し行うとともに、画像信号の処理と記録、カメラの動作制御などを行う。また、ボディ駆動制御装置214は電気接点213を介してレンズ駆動制御装置206と通信を行い、レンズ情報の受信とカメラ情報(デフォーカス量や絞り値など)の送信を行う。
The body
液晶表示素子216は電気的なビューファインダー(EVF:Electronic View Finder)として機能する。液晶表示素子駆動回路215は撮像素子212によるスルー画像を液晶表示素子216に表示し、撮影者は接眼レンズ217を介してスルー画像を観察することができる。メモリカード219は、撮像素子212により撮像された画像を記憶する画像ストレージである。
The liquid
交換レンズ202を通過した光束により、撮像素子212の受光面上に被写体像が形成される。この被写体像は撮像素子212により光電変換され、画像信号と焦点検出信号がボディ駆動制御装置214へ送られる。
A subject image is formed on the light receiving surface of the
ボディ駆動制御装置214は、撮像素子212の焦点検出画素からの焦点検出信号に基づいてデフォーカス量を算出し、このデフォーカス量をレンズ駆動制御装置206へ送る。また、ボディ駆動制御装置214は、撮像素子212からの画像信号を処理して画像を生成し、メモリカード219に格納するとともに、撮像素子212からのスルー画像信号を液晶表示素子駆動回路215へ送り、スルー画像を液晶表示素子216に表示させる。さらに、ボディ駆動制御装置214は、レンズ駆動制御装置206へ絞り制御情報を送って絞り211の開口制御を行う。
The body
レンズ駆動制御装置206は、フォーカシング状態、ズーミング状態、絞り設定状態、絞り開放F値などに応じてレンズ情報を更新する。具体的には、ズーミング用レンズ208とフォーカシング用レンズ210の位置と絞り211の絞り値を検出し、これらのレンズ位置と絞り値に応じてレンズ情報を演算したり、あるいは予め用意されたルックアップテーブルからレンズ位置と絞り値に応じたレンズ情報を選択する。
The
レンズ駆動制御装置206は、受信したデフォーカス量に基づいてレンズ駆動量を算出し、レンズ駆動量に応じてフォーカシング用レンズ210を合焦位置へ駆動する。また、レンズ駆動制御装置206は受信した絞り値に応じて絞り211を駆動する。
The lens
図2は、交換レンズ202の撮影画面上における焦点検出位置を示す図であり、後述する撮像素子212上の焦点検出画素列が焦点検出の際に撮影画面上で像をサンプリングする領域(焦点検出エリア、焦点検出位置)の一例を示す。この例では、矩形の撮影画面100上の中央および上下の3箇所に焦点検出エリア101〜103が配置される。長方形で示す焦点検出エリアの長手方向に、焦点検出画素が直線的に配列される。
FIG. 2 is a diagram showing a focus detection position on the photographing screen of the
なお、詳細を後述するが、図2に示す焦点検出エリア101〜103おいて、画面周辺の焦点検出エリア102および103は画面中心から放射方向に沿って配置されており、画面中央の焦点検出エリア101に比べて焦点検出光束がケラレやすく、焦点検出エリア102、103で検出される一対の焦点検出信号データ列に相対的な歪みが生じて同一性が崩れる。しかし、この一実施の形態の相関演算方法によれば、このような一対の信号データ列に相対的な歪みが生じて同一性が崩れている場合でも、相関関係を正確に演算することができ、正確な焦点検出結果を得ることができる。
Although details will be described later, in the
図3は撮像素子212の詳細な構成を示す正面図であり、撮像素子212上の焦点検出エリア101の近傍を拡大して示す。撮像素子212には撮像画素310が二次元正方格子状に稠密に配列されるとともに、焦点検出エリア101に対応する位置には焦点検出用の焦点検出画素313、314が垂直方向の直線上に隣接して交互に配列される。なお、図示を省略するが、焦点検出エリア102、103の近傍の構成も図3に示す構成と同様である。
FIG. 3 is a front view showing a detailed configuration of the
撮像画素310は、図4に示すようにマイクロレンズ10、光電変換部11、および色フィルター(不図示)から構成される。色フィルターは赤(R)、緑(G)、青(B)の3種類からなり、それぞれの分光感度は図6に示す特性になっている。撮像素子212には、各色フィルターを備えた撮像画素310がベイヤー配列されている。
As illustrated in FIG. 4, the
焦点検出画素313は、図5(a)に示すようにマイクロレンズ10と光電変換部13とから構成され、光電変換部13の形状は半円形である。また、焦点検出画素314は、図5(b)に示すようにマイクロレンズ10と光電変換部14とから構成され、光電変換部14の形状は半円形である。焦点検出画素313と焦点検出画素314とをマイクロレンズ10を重ね合わせて表示すると、光電変換部13と14が垂直方向に並んでいる。焦点検出画素313と焦点検出画素314は、焦点検出エリア101〜103において垂直方向(光電変換部13と14の並び方向)に交互に配置される。
As shown in FIG. 5A, the
焦点検出画素313、314には光量をかせぐために色フィルターが設けられておらず、その分光特性は光電変換を行うフォトダイオードの分光感度と、赤外カットフィルター(不図示)の分光特性とを総合した分光特性(図7参照)となる。つまり、図6に示す緑画素、赤画素および青画素の分光特性を加算したような分光特性となり、その感度の光波長領域は緑画素、赤画素および青画素の感度の光波長領域を包括している。
The
焦点検出用の焦点検出画素313、314は、撮像画素310のBとGが配置されるべき列に配置されている。焦点検出用の焦点検出画素313、314が、撮像画素310のBとGが配置されるべき列に配置されているのは、画素補間処理において補間誤差が生じた場合に、人間の視覚特性上、赤画素の補間誤差に比較して青画素の補間誤差が目立たないためである。
The
撮像画素310の光電変換部11は、マイクロレンズ10によって最も明るい交換レンズの射出瞳径(例えばF1.0)を通過する光束をすべて受光するような形状に設計される。また、焦点検出画素313、314の光電変換部13、14は、マイクロレンズ10によって交換レンズの射出瞳の所定の領域(例えばF2.8)を通過する光束をすべて受光するような形状に設計される。
The
図8は撮像画素310の断面図である。撮像画素310では撮像用の光電変換部11の前方にマイクロレンズ10が配置され、マイクロレンズ10により光電変換部11の形状が前方に投影される。光電変換部11は半導体回路基板29上に形成される。なお、不図示の色フィルターはマイクロレンズ10と光電変換部11の中間に配置される。
FIG. 8 is a cross-sectional view of the
図9(a)は焦点検出画素313の断面図である。画面中央の焦点検出エリア101に配置された焦点検出画素313において、光電変換部13の前方にマイクロレンズ10が配置され、マイクロレンズ10により光電変換部13の形状が前方に投影される。光電変換部13は半導体回路基板29上に形成されるとともに、その上にマイクロレンズ10が半導体イメージセンサーの製造工程により一体的かつ固定的に形成される。なお、画面上下の焦点検出エリア102、103に配置された焦点検出画素313の断面構造についても、図9(a)に示す断面構造と同様である。
FIG. 9A is a cross-sectional view of the
図9(b)は焦点検出画素314の断面図である。画面中央の焦点検出エリア101に配置された焦点検出画素314において、光電変換部14の前方にマイクロレンズ10が配置され、マイクロレンズ10により光電変換部14の形状が前方に投影される。光電変換部14は半導体回路基板29上に形成されるとともに、その上にマイクロレンズ10が半導体イメージセンサーの製造工程により一体的かつ固定的に形成される。なお、画面上下の焦点検出エリア102、103に配置された焦点検出画素314の断面構造についても、図9(b)に示す断面構造と同様である。
FIG. 9B is a cross-sectional view of the
図10は、マイクロレンズを用いた瞳分割型位相差検出方式の焦点検出光学系の構成を示す。なお、焦点検出画素の部分は拡大して示す。図において、90は、交換レンズ202(図1参照)の予定結像面に配置されたマイクロレンズから前方dの距離に設定された射出瞳である。この距離dは、マイクロレンズの曲率、屈折率、マイクロレンズと光電変換部との間の距離などに応じて決まる距離であって、この明細書では測距瞳距離と呼ぶ。91は交換レンズの光軸、10a〜10dはマイクロレンズ、13a、13b、14a、14bは光電変換部、313a、313b、314a、314bは焦点検出画素、73,74、83,84は焦点検出光束である。
FIG. 10 shows a configuration of a pupil division type phase difference detection type focus detection optical system using a microlens. The focus detection pixel portion is shown in an enlarged manner. In the figure,
また、93は、マイクロレンズ10a、10cにより投影された光電変換部13a、13bの領域であり、この明細書では測距瞳と呼ぶ。図10では、説明を解りやすくするために楕円形の領域で示しているが、実際には光電変換部の形状が拡大投影された形状になる。同様に、94は、マイクロレンズ10b、10dにより投影された光電変換部14a、14bの領域であり、この明細書では測距瞳と呼ぶ。図10では、説明を解りやすくするために楕円形の領域で示しているが、実際には光電変換部の形状が拡大投影された形状になる。
図10では、撮影光軸に隣接する4つの焦点検出画素313a、313b、314a、314bを模式的に例示しているが、焦点検出エリア101のその他の焦点検出画素においても、また画面周辺部の焦点検出エリア102、103の焦点検出画素においても、光電変換部はそれぞれ対応した測距瞳93、94から各マイクロレンズに到来する光束を受光するように構成されている。焦点検出画素の配列方向は一対の測距瞳の並び方向、すなわち一対の光電変換部の並び方向と一致させる。
In FIG. 10, four
マイクロレンズ10a〜10dは交換レンズ202(図1参照)の予定結像面近傍に配置されており、マイクロレンズ10a〜10dによりその背後に配置された光電変換部13a、13b、14a、14bの形状がマイクロレンズ10a〜10cから測距瞳距離dだけ離間した射出瞳90上に投影され、その投影形状は測距瞳93,94を形成する。すなわち、投影距離dにある射出瞳90上で各焦点検出画素の光電変換部の投影形状(測距瞳93,94)が一致するように、各焦点検出画素におけるマイクロレンズと光電変換部の相対的位置関係が定められ、それにより各焦点検出画素における光電変換部の投影方向が決定されている。
The
光電変換部13aは測距瞳93を通過し、マイクロレンズ10aに向う光束73によりマイクロレンズ10a上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。同様に、光電変換部13bは測距瞳93を通過し、マイクロレンズ10cに向う光束83によりマイクロレンズ10c上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。また、光電変換部14aは測距瞳94を通過し、マイクロレンズ10bに向う光束74によりマイクロレンズ10b上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。同様に、光電変換部14bは測距瞳94を通過し、マイクロレンズ10dに向う光束84によりマイクロレンズ10d上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。
The
上述した2種類の焦点検出画素を直線状に多数配置し、各画素の光電変換部の出力を測距瞳93および測距瞳94に対応した出力グループにまとめることによって、測距瞳93と測距瞳94をそれぞれ通過する焦点検出用光束が画素列上に形成する一対の像の強度分布に関する情報が得られる。この情報に対して後述する像ズレ検出演算処理(相関演算処理、位相差検出処理)を施すことによって、いわゆる瞳分割型位相差検出方式で一対の像の像ズレ量が検出される。さらに、像ズレ量に一対の測距瞳の重心間隔に応じた変換演算を行うことによって、予定結像面に対する現在の結像面(予定結像面上のマイクロレンズアレイの位置に対応した焦点検出位置における結像面)の偏差(デフォーカス量)が算出される。
A large number of the two types of focus detection pixels described above are arranged in a straight line, and the output of the photoelectric conversion unit of each pixel is grouped into a
図11は、一実施の形態のデジタルスチルカメラ(撮像装置)の撮像動作を示すフローチャートである。ボディ駆動制御装置214は、ステップ100でカメラの電源がオンされると、ステップ110以降の撮像動作を開始する。ステップ110において撮像画素のデータを間引き読み出しし、電子ビューファインダーに表示させる。続くステップ120では焦点検出画素列から一対の像に対応した一対の像データを読み出す。なお、焦点検出エリアは、撮影者が焦点検出エリア選択部材(不図示)を用いて焦点検出エリア101〜103の内のいずれかを予め選択しているものとする。
FIG. 11 is a flowchart illustrating an imaging operation of the digital still camera (imaging device) according to the embodiment. When the power of the camera is turned on in
ステップ130では読み出された一対の像データに基づいて後述する像ズレ検出演算処理(相関演算処理)を行い、像ズレ量を演算してデフォーカス量に変換する。ステップ140で合焦近傍か否か、すなわち算出されたデフォーカス量の絶対値が所定値以内であるか否かを調べる。合焦近傍でないと判定された場合はステップ150へ進み、デフォーカス量をレンズ駆動制御装置206へ送信し、交換レンズ202のフォーカシングレンズ210を合焦位置に駆動させる。その後、ステップ110へ戻って上述した動作を繰り返す。
In step 130, an image shift detection calculation process (correlation calculation process) described later is performed based on the read pair of image data, and the image shift amount is calculated and converted into a defocus amount. In
なお、焦点検出不能な場合もこのステップに分岐し、レンズ駆動制御装置206へスキャン駆動命令を送信し、交換レンズ202のフォーカシングレンズ210を無限から至近までの間でスキャン駆動させる。その後、ステップ110へ戻って上述した動作を繰り返す。
Even when focus detection is impossible, the process branches to this step, a scan drive command is transmitted to the lens
ステップ140で合焦近傍であると判定された場合はステップ160へ進み、シャッターボタン(不図示)の操作によりシャッターレリーズがなされたか否かを判別する。シャッターレリーズがなされていないと判定された場合はステップ110へ戻り、上述した動作を繰り返す。一方、シャッターレリーズがなされたと判定された場合はステップ170へ進み、レンズ駆動制御装置206へ絞り調整命令を送信し、交換レンズ202の絞り値を制御F値(撮影者または自動により設定されたF値)にする。絞り制御が終了した時点で、撮像素子212に撮像動作を行わせ、撮像素子212の撮像画素310および全ての焦点検出画素313,314から画像データを読み出す。
If it is determined in
ステップ180において、焦点検出画素列の各画素位置の画素データを焦点検出画素の周囲の撮像画素のデータに基づいて画素補間する。続くステップ190では、撮像画素のデータおよび補間されたデータからなる画像データをメモリーカード219に記憶し、ステップ110へ戻って上述した動作を繰り返す。
In step 180, pixel data of each pixel position in the focus detection pixel column is subjected to pixel interpolation based on data of imaging pixels around the focus detection pixel. In the
図12は、図11のステップ130における焦点検出演算処理の詳細を示す示すフローチャートである。ボディ駆動制御装置214は、ステップ200からこの焦点検出演算処理(相関演算処理)を開始する。
FIG. 12 is a flowchart showing details of the focus detection calculation process in step 130 of FIG. The body
ステップ210において、 焦点検出画素列から出力される一対のデータ列(α1〜αM、β1〜βM:Mはデータ数)に対して(1)式に示すような高周波カットフィルター処理を施し、第1信号データ列(A1〜AN)と第2信号データ列(B1〜BN)を生成する。これにより、信号データ列(以下、単にデータ列という)から相関処理に悪影響を及ぼすノイズ成分や高周波成分を除去することができる。なお、演算時間の短縮を図る場合や、すでに大きくデフォーカスしていて高周波成分が少ないことがわかっている場合などには、ステップ210の処理を省略することもできる。
An=αn+2・αn+1+αn+2,
Bn=βn+2・βn+1+βn+2 ・・・(1)
(1)式において、n=1〜Nである。
In
An =
Bn = βn + 2 · βn + 1 + βn + 2 (1)
In the formula (1), n = 1 to N.
データ列An、Bnは、理想的には同一データ列を相対的にシフトしたものとなるはずであるが、上述した瞳分割方式の焦点検出画素で得られる一対のデータ列では、焦点検出光束のケラレ(口径蝕)により、同一性が崩れている。 The data strings An and Bn should ideally be the same data string relatively shifted, but in the pair of data strings obtained by the above-described pupil-division focus detection pixels, the focus detection light flux Identity is broken by vignetting.
図13は、焦点検出光束のケラレ(口径蝕)を説明するための図である。図において、位置x0(像高0)と位置x1(像高h)にある一対の焦点検出画素は、それぞれ予定焦点面92の前方dにある測距瞳面90において測距瞳領域93、94を通過する一対の焦点検出光束53,54および63、64を受光するように構成されている。予定焦点面92の前方d1(<d)の面95に光学系の絞り開口96がある場合には、位置x0(像高0)にある一対の焦点検出画素が受光する一対の焦点検出光束53,54は、絞り開口96により光軸91に対して対称に口径蝕が発生するため、一対の焦点検出画素が受光する光量のバランスは崩れない。
FIG. 13 is a diagram for explaining vignetting (vignetting) of the focus detection light beam. In the figure, a pair of focus detection pixels at a position x0 (image height 0) and a position x1 (image height h) are distance
これに対し、位置x1(像高h)にある一対の焦点検出画素が受光する一対の焦点検出光束63,64は、絞り開口96によって非対称に口径蝕が発生するために、一対の焦点検出画素が受光する光量のバランスは崩れてしまう。
On the other hand, the pair of focus detection light beams 63 and 64 received by the pair of focus detection pixels at the position x1 (image height h) cause vignetting asymmetrically by the
図14は、予定焦点面92から光軸91の方向に測距瞳面90を見た場合の図である。焦点検出光束64は絞り開口96により大きく口径蝕が発生しているのに対し、焦点検出光束63は絞り開口96による口径蝕の発生が少ないことがわかる。
FIG. 14 is a diagram when the distance measuring
図15(a)、(b)は、図13および図14の状態において位置x0(像高0)の近傍の焦点検出画素列が受光する一対の像と、位置x1(像高h)の近傍の焦点検出画素列が受光する一対の像の強度分布(縦軸は光量、横軸は撮影画面上の位置)を示したものである。焦点検出光束の口径蝕のバランスがとれている場合には、図15(a)に示すように、一対の像信号400,401は同一の像信号関数が単に横方向にシフトしたものとなっている。これに対し、焦点検出光束の口径蝕のバランスが崩れている場合には、図15(b)に示すように、一対の像信号402,403は同一の信号を相対的にシフトしたものにはならない。 FIGS. 15A and 15B show a pair of images received by the focus detection pixel column in the vicinity of the position x0 (image height 0) and the vicinity of the position x1 (image height h) in the states of FIGS. 2 shows the intensity distribution of a pair of images received by the focus detection pixel array (the vertical axis indicates the amount of light, and the horizontal axis indicates the position on the photographing screen). When the vignetting balance of the focus detection light beam is balanced, as shown in FIG. 15A, the pair of image signals 400 and 401 are obtained by simply shifting the same image signal function in the horizontal direction. Yes. On the other hand, when the vignetting balance of the focus detection light beam is lost, as shown in FIG. 15B, the pair of image signals 402 and 403 are obtained by relatively shifting the same signal. Don't be.
このように、一対の信号データ列に相対的な歪みが生じて同一性が崩れている場合に、従来の相関演算方法では一対の信号データ列の相関関係を正確に演算することができない。特に従来の方法では、一対の信号データ列の内の一方の信号データ列の値が他方の信号データ列に比べて小さいほど、相関演算結果の誤差が大きくなり、正確な相関関係を演算できない。これについて以下に説明する。 Thus, when relative distortion occurs in the pair of signal data strings and the identity is lost, the conventional correlation calculation method cannot accurately calculate the correlation between the pair of signal data strings. In particular, in the conventional method, the smaller the value of one signal data string of a pair of signal data strings is, the larger the error of the correlation calculation result becomes, and the more accurate correlation cannot be calculated. This will be described below.
従来の相関演算方法においては、局所的な相関量を求める演算(An・Bn+1+k−An+1・Bn+k)の値は、二つのデータペア(An,Bn+1)と(Bn+k,Bn+1+k)の間の相関が高いほど、0に近い値になるように設定されている。しかし、局所的相関量の値は演算に用いるデータAn、Bn+1+k、Bn+k、An+1の大きさに応じて変化する。 In the conventional correlation calculation method, the value of calculation (An · Bn + 1 + k−An + 1 · Bn + k) for obtaining the local correlation amount is two data pairs (An, Bn + 1) and ( Bn + k, Bn + 1 + k) is set to be closer to 0 as the correlation is higher. However, the value of the local correlation amount changes according to the size of the data An, Bn + 1 + k, Bn + k, An + 1 used for the calculation.
例えば、二つのデータペア(An、An+1)と(Bn+k,Bn+1+k)の間の局所的相関量の値と、二つのデータペア(An,An+1)と(Bn+k/2,Bn+1+k/2)の間の局所的相関量の値は、本来同程度になるはずであるが、これらのデータペアの局所的相関量の値は後者のデータペアの方が小さな値となり、前者のデータペアよりも相関度が高い結果になる。また、二つのデータペア(An、An+1)と(Bn+k,Bn+1+k)の内の一方が極端に小さな値の場合、例えば一方が画像の暗部分に対応する信号データ列の場合には、二つのデータペアどうしの局所的相関量も小さい値になり、高い相関があるという結果になる。 For example, a local correlation value between two data pairs (An, An + 1) and (Bn + k, Bn + 1 + k), two data pairs (An, An + 1), and (Bn + k / 2, Bn + 1 + k / 2), the local correlation value should be about the same, but the local correlation value of these data pairs is the latter data pair. Becomes a smaller value, and the degree of correlation is higher than that of the former data pair. If one of the two data pairs (An, An + 1) and (Bn + k, Bn + 1 + k) has an extremely small value, for example, one of the signal data strings corresponds to the dark part of the image. In this case, the local correlation amount between the two data pairs is also a small value, which results in a high correlation.
このため、相関量C(k)に基づいて算出した一対の信号データ列間の相対的な偏位量に誤差が生じたり、偽りの相関量C(k)の極小値に基づいて間違った相対的な偏位量を算出することになる。この一実施の形態は、このような従来の相関演算方法の問題を解決し、同一性が崩れている一対の信号データ列に対しても正確なシフト量を算出する。 For this reason, an error occurs in the relative deviation amount between the pair of signal data strings calculated based on the correlation amount C (k), or an incorrect relative value is generated based on the minimum value of the false correlation amount C (k). The amount of deviation is calculated. This embodiment solves such a problem of the conventional correlation calculation method, and calculates an accurate shift amount even for a pair of signal data strings whose identity is broken.
一実施の形態では、例えば焦点検出光束の口径蝕により同一性が崩れた一対の像信号に対応する一対の信号データ列(第1データ列、第2データ列)に対して以下の相関演算を行い、一対の像信号間の像ズレ量を検出する。図12のステップ220において、まず、第1データ列(A1〜AN)に対して第2データ列(B1〜BN)を相対的にシフト(シフト量k)させて相関量を演算するにあたり、(2)式によりデータAnおよびBn+kの近傍のデータを用いてデータAnおよびBn+kの近傍の局所的相関量P(n)を演算する。
P(n)=(An・Bn+d+k−An+d・Bn+k)/(Sqrt(An2+An+d2)・Sqrt(Bn+k2+Bn+d+k2)) ・・・(2)
(2)式において、dは整数定数(=1,2,・・)であり、Sqrt()は平方根を表す。
In one embodiment, for example, the following correlation calculation is performed on a pair of signal data strings (first data string, second data string) corresponding to a pair of image signals whose identity has been lost due to vignetting of the focus detection light beam. And detecting an image shift amount between the pair of image signals. In
P (n) = (An · Bn + d + k−An + d · Bn + k) / (Sqrt (An 2 + An + d 2 ) · Sqrt (Bn + k 2 + Bn + d + k 2 )) (2)
In the formula (2), d is an integer constant (= 1, 2,...), And Sqrt () represents a square root.
(2)式において、局所的相関量P(n)はデータAn、An+dを成分とした2次元ベクトルとデータBn+k、Bn+d+kを成分とした2次元ベクトルとの外積を、各ベクトルの大きさで正規化した量となっており、2つのベクトルの方向の違いが少ないほど小さな値となり、ベクトルの大きさには依存しない量になっている。このような処理を行うことによって、ベクトルの大きさが小さい場合の相関演算による誤差を減少させることができる。なお、(2)式の分母が0になると(2)式が発散してしまうので、分母が0となる場合にはP(n)=0とすることができる。 In equation (2), the local correlation amount P (n) is an outer product of a two-dimensional vector having data An and An + d as components and a two-dimensional vector having data Bn + k and Bn + d + k as components. The amount is normalized by the size of each vector. The smaller the difference between the directions of the two vectors, the smaller the value, and the amount does not depend on the size of the vector. By performing such processing, errors due to correlation calculation when the vector size is small can be reduced. Note that, when the denominator of the expression (2) becomes 0, the expression (2) diverges. Therefore, when the denominator becomes 0, P (n) = 0 can be set.
(2)式の局所的相関量P(n)の絶対値をとり、さらにデータの位置nを所定区間(例えばn=p〜q)に亘って積算したものが、(3)式に示す一対のデータ列間のシフト量kにおける相関量C(k)である。この相関量C(k)は、一対の像信号間の同一性が崩れている場合でも、同一性が崩れる前の像信号が一致するシフト量kにおいて極小値を取る。
C(k)=Σ|P(n)|=Σ|(An・Bn+d+k−An+d・Bn+k)/(Sqrt(An2+An+d2)・Sqrt(Bn+k2+Bn+d+k2))| ・・・(3)
The absolute value of the local correlation amount P (n) in the equation (2) is taken and the data position n is integrated over a predetermined section (for example, n = p to q) is a pair shown in the equation (3). Is the correlation amount C (k) in the shift amount k between the data strings. This correlation amount C (k) takes a minimum value in the shift amount k that matches the image signals before the identity is lost, even when the identity between the pair of image signals is lost.
C (k) = Σ | P (n) | = Σ | (An · Bn + d + k−An + d · Bn + k) / (Sqrt (An 2 + An + d 2 ) · Sqrt (Bn + k 2) + Bn + d + k 2 )) | (3)
図16に、d=1とした場合の上記相関量C(k)の演算と一対のデータ列(A1〜AN、B1〜BN)との関係を図式化して示す。 FIG. 16 schematically shows the relationship between the calculation of the correlation amount C (k) and a pair of data strings (A1 to AN, B1 to BN) when d = 1.
ステップ230において、(3)式の演算結果は、図17(a)に示すように、一対のデータの相関が高いシフト量(図17(a)ではk=kj=2)において相関量C(k)が最小(小さいほど相関度が高い)になる。(4)式〜(7)式による3点内挿の手法を用いて、連続的な相関量に対する最小値C(x)を与えるシフト量xを求める。
x=kj+D/SLOP ・・・(4),
C(x)= C(kj)−|D| ・・・(5),
D={C(kj-1)−C(kj+1)}/2 ・・・(6),
SLOP=MAX{C(kj+1)−C(kj),C(kj-1)−C(kj)} ・・・(7)
In
x = kj + D / SLOP (4),
C (x) = C (kj) − | D | (5),
D = {C (kj-1) -C (kj + 1)} / 2 (6),
SLOP = MAX {C (kj + 1) -C (kj), C (kj-1) -C (kj)} (7)
例えば図18に示すような同一性の崩れたサイン波形の一対の像データ列F(x)、G(x)に対し、上述した従来の相関演算方法を適用した場合には、相関量C(k)が図19に示すようなグラフとなり、(3)式に示す相関演算(d=1)を適用して相関量C(k)を求めると図20に示すようなグラフとなる。なお、図19および図20において、横軸がシフト量k、縦軸が演算結果(相関量)である。 For example, when the above-described conventional correlation calculation method is applied to a pair of image data sequences F (x) and G (x) having a sine waveform whose identity is broken as shown in FIG. 19 is a graph as shown in FIG. 19, and when the correlation amount C (k) is obtained by applying the correlation calculation (d = 1) shown in the equation (3), a graph as shown in FIG. 20 is obtained. In FIGS. 19 and 20, the horizontal axis represents the shift amount k, and the vertical axis represents the calculation result (correlation amount).
上述したように、相関量C(k)の最小値および相関量C(k)の最小値を与えるシフト量k、並びにその前後のシフト量における相関量に基づいて、データ間隔以下の精度でシフト量を内挿して求める。この際、相関グラフの傾きが最小相関量の左右で略等しいという仮定を用いて内挿しているため、(3)式に示す相関演算で求めた相関量C(k)のグラフ(図20参照)のように、最小相関量の左右のグラフ形状が略等しくなるほうが内挿して求めたシフト量の精度が向上する。 As described above, based on the shift amount k that gives the minimum value of the correlation amount C (k) and the minimum value of the correlation amount C (k), and the correlation amounts in the shift amounts before and after the shift amount, the shift is performed with an accuracy less than the data interval. Interpolate the quantity. At this time, since interpolation is performed using the assumption that the slope of the correlation graph is substantially equal on the left and right of the minimum correlation amount, a graph of the correlation amount C (k) obtained by the correlation calculation shown in equation (3) (see FIG. 20). ), The accuracy of the shift amount obtained by interpolation is improved when the left and right graph shapes of the minimum correlation amount are substantially equal.
図21は、図18に示すサイン波形の一対の像データ列を±1画素の範囲において0.1画素単位で相対的にずらした場合に、横軸を像ズレ量、縦軸を像ズレ量の演算結果で示したグラフである。図において、*が(3)式による結果、■が従来の相関演算(=正規化なし)の結果である。誤差がない場合には、原点(0,0)を通り傾き1の直線になるはずである。また、図22は横軸を像ズレ量、縦軸を誤差量(真の像ズレ量に対する誤差量)で示したグラフであり、*が(3)式による誤差、■が従来の相関演算による誤差である。この図から明らかなように、一実施の形態の(3)式による相関演算のほうが高精度である。 FIG. 21 shows the image shift amount on the horizontal axis and the image shift amount on the vertical axis when the pair of image data strings having the sine waveform shown in FIG. 18 are relatively shifted in units of 0.1 pixels within a range of ± 1 pixel. It is the graph shown by the calculation result of. In the figure, * is the result of equation (3), and ■ is the result of conventional correlation calculation (= no normalization). If there is no error, it should be a straight line with an inclination of 1 through the origin (0, 0). FIG. 22 is a graph in which the horizontal axis indicates the image shift amount, and the vertical axis indicates the error amount (error amount with respect to the true image shift amount), where * indicates an error according to equation (3) and ■ indicates a conventional correlation calculation. It is an error. As is clear from this figure, the correlation calculation according to the expression (3) of the embodiment is more accurate.
ステップ240では、(4)式で求めたシフト量xを用いて被写体像面の予定結像面に対するデフォーカス量DEFを次式により求めることができる。
DEF=KX・PY・x ・・・(8)
(8)式において、PYは検出ピッチであり、KXは一対の測距瞳の重心の開き角の大きさによって決まる変換係数である。
In step 240, the defocus amount DEF of the subject image plane with respect to the planned image formation plane can be obtained by the following equation using the shift amount x obtained by equation (4).
DEF = KX · PY · x (8)
In equation (8), PY is a detection pitch, and KX is a conversion coefficient determined by the size of the opening angle of the center of gravity of the pair of distance measuring pupils.
算出されたデフォーカス量DEFの信頼性があるかどうかは、以下のようにして判定される。図17(b)に示すように、一対のデータの相関度が低い場合は、内挿された相関量の最小値C(x)の値が大きくなる。したがって、C(x)が所定値以上の場合は信頼性が低いと判定する。あるいは、C(x)をデータのコントラストで規格化するために、コントラストに比例した値となるSLOPでC(x)を除した値が所定値以上の場合は信頼性が低いと判定する。あるいはまた、コントラストに比例した値となるSLOPが所定値以下の場合は、被写体が低コントラストであり、算出されたデフォーカス量DEFの信頼性が低いと判定する。図17(c)に示すように、一対のデータの相関度が低く、シフト範囲kmin〜kmaxの間で相関量C(k)の落ち込みがない場合は、最小値C(x)を求めることができず、このような場合は焦点検出不能と判定する。焦点検出が可能であった場合には算出された像ズレ量に所定の変換係数を乗じてデフォーカス量を算出する。 Whether or not the calculated defocus amount DEF is reliable is determined as follows. As shown in FIG. 17B, when the degree of correlation between a pair of data is low, the value of the minimum value C (x) of the interpolated correlation amount is large. Therefore, it is determined that the reliability is low when C (x) is equal to or greater than a predetermined value. Alternatively, in order to normalize C (x) with the contrast of data, if the value obtained by dividing C (x) by SLOP that is proportional to the contrast is equal to or greater than a predetermined value, it is determined that the reliability is low. Alternatively, if SLOP that is proportional to the contrast is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the subject has low contrast and the reliability of the calculated defocus amount DEF is low. As shown in FIG. 17C, when the correlation between the pair of data is low and there is no drop in the correlation amount C (k) between the shift ranges kmin to kmax, the minimum value C (x) is obtained. In such a case, it is determined that the focus cannot be detected. When focus detection is possible, the defocus amount is calculated by multiplying the calculated image shift amount by a predetermined conversion coefficient.
ステップ250で、焦点検出演算処理(相関演算処理)を終了して図11のステップ140へリターンする。 In step 250, the focus detection calculation process (correlation calculation process) is terminated, and the process returns to step 140 in FIG.
《発明の他の一実施の形態》
上述した一実施の形態の相関演算式(2)式においては、一対のデータ列の内の一方のデータ列のデータAn、An+kを成分とした2次元ベクトルと、他方のデータ列のデータBn+k、Bn+d+kを成分とした2次元ベクトルとの外積(第1演算)を、各ベクトルの大きさで正規化(第2演算)して局所的相関量P(n)を算出する例を示した。局所的相関量P(n)を求める第1演算と第2演算は上述した一実施の形態の相関演算方法に限定されるものではなく、以下に示す他の相関演算方法を用いてもよい。
<< Another Embodiment of the Invention >>
In the correlation calculation formula (2) of the above-described embodiment, the two-dimensional vector including the data An and An + k of one data string of the pair of data strings and the data of the other data string are used. The outer product (first operation) with a two-dimensional vector having Bn + k and Bn + d + k as components is normalized by the magnitude of each vector (second operation) to obtain the local correlation amount P (n). An example of calculation is shown. The first calculation and the second calculation for obtaining the local correlation amount P (n) are not limited to the correlation calculation method of the embodiment described above, and other correlation calculation methods described below may be used.
局所的相関量P(n)を求めるのに使用される第1演算としては、一対のデータ列の内の一方のデータ列における複数のデータと、他方のデータ列における複数のデータとの間において相関を求める演算であればよく、少なくともデータ間の減算および乗算を含んでいる。 As the first calculation used to obtain the local correlation amount P (n), between a plurality of data in one data string and a plurality of data in the other data string of a pair of data strings Any calculation for obtaining a correlation may be used, and at least subtraction and multiplication between data are included.
《相関演算方法1》
(9)式は、データAn、An+d、An+2dを成分とした3次元ベクトルと、データBn+k、Bn+d+k、Bn+2d+kを成分とした3次元ベクトルとの外積で生成されるべクトルの大きさを第1演算とした相関演算方法である。
P(n)=((An・Bn+d+k−An+d・Bn+k)2+(An・Bn+2d+k−An+2d・Bn+k)2+(An+2d・Bn+d+k−An+d・Bn+2d+k)2)/((An2+An+d2+An+2d2)・(Bn+k2+Bn+d+k2+Bn+2d+k2)) ・・・(9)
<<
Equation (9) is a three-dimensional vector having data An, An + d and An + 2d as components, and a three-dimensional vector having data Bn + k, Bn + d + k and Bn + 2d + k as components. This is a correlation calculation method in which the size of the vector generated by the outer product is the first calculation.
P (n) = ((An · Bn + d + k−An + d · Bn + k) 2 + (An · Bn + 2d + k−An + 2d · Bn + k) 2 + (An + 2d · Bn + d + k−An + d · Bn + 2d + k) 2 ) / ((An 2 + An + d 2 + An + 2d 2 ) · (Bn + k 2 + Bn + d + k 2 + Bn + 2d + k 2 ) (9)
《相関演算方法2》
(10)式は、データAn、An+dの1階差分と、データBn+k、Bn+d+kの1階差分の内積の符号を反転したものを第1演算とした相関演算方法である。
P(n)=−(An−An+d)・(Bn+k−Bn+d+k)/(Sqrt(An2+An+d2)・Sqrt(Bn+k2+Bn+d+k2)) ・・・(10)
<<
Equation (10) is a correlation calculation method in which the first calculation is obtained by inverting the sign of the inner product of the first-order difference between data An and An + d and the first-order difference between data Bn + k and Bn + d + k. is there.
P (n) = - (An -An + d) · (Bn + k-Bn + d + k) / (Sqrt (An 2 + An + d 2) · Sqrt (Bn +
このように、第1演算としては、同一性が崩れた一対の像信号の像ズレ量の算出が可能な演算を適用することができる。例えば、データの2階差分を用いた内積演算などを適用することができる。 As described above, as the first calculation, an operation capable of calculating the image shift amount of a pair of image signals whose identity is lost can be applied. For example, an inner product calculation using a second-order difference of data can be applied.
一方、第2演算としては、第1演算に用いるデータを用いて第1演算の値を略正規化できる演算を適用することができる。 On the other hand, as the second operation, an operation that can substantially normalize the value of the first operation using data used for the first operation can be applied.
《相関演算方法3》
(11)式は、2つのデータの内積演算を第2演算とした相関演算方法である。
P(n)=(An・Bn+d+k−An+d・Bn+k)/(An・Bn+k+An+d・Bn+d+k) ・・・(11)
<<
Expression (11) is a correlation calculation method in which the inner product calculation of two data is the second calculation.
P (n) = (An.Bn + d + k-An + d.Bn + k) / (An.Bn + k + An + d.Bn + d + k) (11)
《相関演算方法4》
(12)式は、2つのデータの和の積を第2演算とした相関演算方法である。
P(n)=(An・Bn+d+k−An+d・Bn+k)/{(An+An+d)・(Bn+k+Bn+d+k)} ・・・(12)
<<
Expression (12) is a correlation calculation method in which the product of the sum of two data is the second calculation.
P (n) = (An.Bn + d + k-An + d.Bn + k) / {(An + An + d). (Bn + k + Bn + d + k)} (12)
《相関演算方法5》
(13)式は、2つのデータの相乗平均を第2演算とした相関演算方法である。
P(n)=(An・Bn+d+k−An+d・Bn+k)/{Sqrt(An・Bn+k)・Sqrt(An+d・Bn+d+k)} ・・・(13)
<<
Expression (13) is a correlation calculation method using a geometric average of two data as a second calculation.
P (n) = (An * Bn + d + k-An + d * Bn + k) / {Sqrt (An * Bn + k) * Sqrt (An + d * Bn + d + k)} 13)
《相関演算方法6》
上述した相関演算方法では、一対の信号データ列における局所的なデータ間の相関を演算する(第1演算)とともに、この第1演算に用いたデータの大きさを演算してこの値で第1演算結果を正規化し(第2演算)、局所的相関量P(n)を算出する。そして、局所的相関量P(n)を所定のデータ区間に亘って積算することによって、一対の信号データ列間の相関量C(k)を算出している。しかしながら、正規化の手法は上述した方法に限定されるものではない。
<<
In the correlation calculation method described above, the correlation between the local data in the pair of signal data strings is calculated (first calculation), the magnitude of the data used for the first calculation is calculated, and this value is used as the first value. The calculation result is normalized (second calculation), and the local correlation amount P (n) is calculated. Then, the correlation amount C (k) between the pair of signal data strings is calculated by integrating the local correlation amount P (n) over a predetermined data section. However, the normalization method is not limited to the method described above.
例えば、一対の信号データ列における局所的なデータ間の相関演算(第1演算)により求めた値を局所的相関量P(n)とし、この局所的相関量P(n)を所定のデータ区間に亘って積算する。そして、この積算量を所定のデータ区間のデータの大きさ(データの総和など)で正規化することによって、正規化による効果(像歪みの影響を軽減する)を得ることができる。 For example, a value obtained by a correlation calculation (first calculation) between local data in a pair of signal data strings is a local correlation amount P (n), and this local correlation amount P (n) is defined as a predetermined data section. It accumulates over. Then, by normalizing this integrated amount with the data size (such as the total sum of data) in a predetermined data section, the effect of normalization (reducing the influence of image distortion) can be obtained.
具体的には、まず、第1データ列(A1〜AN)に対して第2データ列(B1〜BN)を相対的にシフト(シフト量k)させて相関量C(k)を演算するにあたり、(14)式によりデータAnおよびBn+kの近傍のデータを使用してデータAnおよびBn+kの近傍の局所的相関量P(n)を演算する。
P(n)=(An・Bn+k+k−An+d・Bn+k) ・・・(14)
(14)式において、dは整数定数(=1,2,3,・・・)である。
Specifically, when calculating the correlation amount C (k) by first shifting the second data sequence (B1 to BN) relative to the first data sequence (A1 to AN) (shift amount k). , (14) is used to calculate the local correlation amount P (n) in the vicinity of the data An and Bn + k using the data in the vicinity of the data An and Bn + k.
P (n) = (An · Bn + k + k−An + d · Bn + k) (14)
In the formula (14), d is an integer constant (= 1, 2, 3,...).
(14)式の局所的相関量P(n)の絶対値をとり、さらにデータの位置nを所定区間(例えばn=p〜q)に亘って積算したものを、所定区間における第1データ列の総和と第2データ列の総和との積により正規化すると、(15)式に示すように一対のデータ列間のシフト量kにおける相関量C(k)となり、この相関量は一対の像信号間の同一性が崩れていた場合においても、同一性が崩れる前の像信号が一致するシフト量kにおいて極小値を取ることになる。
C(k)=(Σ|P(n)|)/{(ΣAn)・(ΣBn)} ・・・(15)
The absolute value of the local correlation amount P (n) of the equation (14) is taken, and the first data string in the predetermined section is obtained by integrating the data position n over a predetermined section (for example, n = p to q). Is normalized by the product of the sum of the second data string and the sum of the second data string, the correlation amount C (k) in the shift amount k between the pair of data strings as shown in the equation (15). Even when the identity between the signals is broken, the minimum value is taken in the shift amount k with which the image signals before the identity is matched.
C (k) = (Σ | P (n) |) / {(ΣAn) · (ΣBn)} (15)
(15)式において、相関量C(k)は、局所的相関量P(n)の所定区間における総和を、所定区間における第1データ列と第2データ列の大きさで正規化した量となっており、一対のデータ列間に歪みが生じている場合においても、この歪みが相関量C(k)に与える影響が軽減されることになる。 In equation (15), the correlation amount C (k) is an amount obtained by normalizing the sum of the local correlation amount P (n) in a predetermined section with the sizes of the first data string and the second data string in the predetermined section. Thus, even when distortion occurs between the pair of data strings, the influence of the distortion on the correlation amount C (k) is reduced.
《相関演算方法7》
データAn、An+d、An+2dを成分とした3次元ベクトルと、データBn+k、Bn+d+k、Bn+2d+kを成分とした3次元ベクトルとの外積で生成されるべクトルの大きさを局所的相関量P(n)とし、所定区間に亘って局所的相関量P(n)を積算した値を、所定区間における第1データ列のデータの2乗の総和の平方根と、第2データ列のデータの2乗の総和の平方根との積により正規化した値を相関量C(k)としてもよい。
P(n)=(An・Bn+d+k−An+d・Bn+k)2+(An・Bn+2d+k−An+2d・Bn+k)2+(An+2d・Bn+d+k−An+d・Bn+2d+k)2・・・(16)、
C(k)=ΣP(n)/{Sqrt(ΣAn2)・Sqrt(ΣBn2)}・・・(17)
<<
A three-dimensional vector having data An, An + d, and An + 2d as components and a three-dimensional vector having data Bn + k, Bn + d + k, and Bn + 2d + k as components. A value obtained by accumulating the local correlation amount P (n) over a predetermined interval is a square root of the sum of the squares of the data of the first data string in the predetermined interval, where the size of the Couttle is the local correlation amount P (n). A value normalized by the product of the square sum of the sum of squares of the data in the second data string may be used as the correlation amount C (k).
P (n) = (An · Bn + d + k−An + d · Bn + k) 2 + (An · Bn + 2d + k−An + 2d · Bn + k) 2 + (An + 2d · Bn + d + k−An + d · Bn + 2d + k) 2 (16),
C (k) = ΣP (n) / {Sqrt (ΣAn 2 ) · Sqrt (ΣBn 2 )} (17)
《相関演算方法8》
データAn、An+dの1階差分とデータBn+k、Bn+d+kの1階差分の内積の符号反転したものを局所的相関量P(n)とし、所定区間に亘って局所的相関量P(n)を積算した値を、所定区間における第1データ列の1階差分データの2乗の総和の平方根と、第2データ列の1階差分データの2乗の総和の平方根との積により正規化した値を相関量C(k)としてもよい。
P(n)=−(An−An+d)・(Bn+k−Bn+d+k) ・・・(18)、
C(k)=ΣP(n)/{Sqrt(Σ(An−An+d)2)・Sqrt(Σ(Bn+k−Bn+d+k)2)} ・・・(19)
<<
The sign-inverted product of the inner product of the first-order difference between data An and An + d and the first-order difference between data Bn + k and Bn + d + k is defined as a local correlation amount P (n), and is local over a predetermined interval. The value obtained by integrating the correlation amount P (n) is set to the square root of the sum of the squares of the first-order difference data of the first data string and the square root of the sum of the squares of the first-order difference data of the second data string in a predetermined interval. The value normalized by the product of may be used as the correlation amount C (k).
P (n) =-(An-An + d). (Bn + k-Bn + d + k) (18),
C (k) = ΣP (n) / {Sqrt (Σ (An−An + d) 2 ) · Sqrt (Σ (Bn + k−Bn + d + k) 2 )} (19)
《一実施の形態の変形例》
なお、撮像素子における焦点検出エリアの配置は図2に示す配置に限定されず、対角線方向やその他の位置に水平方向および垂直方向に焦点検出エリアを配置してもよい。
<< Modification of Embodiment >>
The arrangement of the focus detection areas in the image sensor is not limited to the arrangement shown in FIG. 2, and the focus detection areas may be arranged in the horizontal direction and the vertical direction in the diagonal direction and other positions.
図3に示す撮像素子において、焦点検出画素313、314はひとつの画素内にひとつの光電変換部を備えた例を示したが、ひとつの画素内に一対の光電変換部を備えてもよく、例えば図23に示すような撮像素子212Aとしてもよい。この撮像素子212Aでは、各焦点検出画素311に一対の光電変換部を備えており、各焦点検出画素311が図3に示す一対の焦点検出画素313、314に相当する機能を果たす。
In the image sensor shown in FIG. 3, the
焦点検出画素311は、図24に示すようにマイクロレンズ10と一対の光電変換部13,14を備えている。焦点検出画素311には光量をかせぐために色フィルタは配置されておらず、その分光特性は光電変換を行うフォトダイオードの分光感度、赤外カットフィルター(不図示)の分光特性を総合した分光特性(図7参照)となり、図6に示す緑画素、赤画素および青画素の分光特性を加算したような分光特性となり、その感度の光波長領域は緑画素、赤画素および青画素の感度の光波長領域を包括している。
The
図25は、図23に示す撮像素子212Aの焦点検出画素による瞳分割方式の焦点検出動作を説明するための図である。図において、90は、交換レンズの予定結像面に配置されたマイクロレンズの前方dの距離に設定された射出瞳である。ここで、距離dは、マイクロレンズの曲率、屈折率、マイクロレンズと光電変換部の間の距離などに応じて決まる距離であって、以下では測距瞳距離と呼ぶ。91は交換レンズの光軸、50、60はマイクロレンズ、(53,54)、(63,64)は焦点検出画素の対の光電変換部、73,74、83,84は焦点検出用光束である。
FIG. 25 is a view for explaining a pupil division type focus detection operation by the focus detection pixels of the
さらに、93はマイクロレンズ50、60により投影された光電変換部53,63の領域であり、以下では測距瞳と呼ぶ。同様に、94はマイクロレンズ50、60により投影された光電変換部54,64の領域であり、以下では測距瞳と呼ぶ。図25では、光軸91上にある焦点検出画素(マイクロレンズ50と一対の光電変換部53、54からなる)と、隣接する焦点検出画素(マイクロレンズ60と一対の光電変換部63、64からなる)を模式的に例示しているが、撮像面上の周辺に配置された焦点検出用画素においても、一対の光電変換部はそれぞれ一対の測距瞳93、94から各マイクロレンズに到来する光束を受光する。焦点検出画素の配列方向は一対の測距瞳の並び方向と一致させる。
マイクロレンズ50、60は光学系の予定結像面近傍に配置されており、光軸91上に配置されたマイクロレンズ50によって、その背後に配置された一対の光電変換部53、54の形状がマイクロレンズ50、60から測距瞳距離dだけ離間した射出瞳90上に投影され、その投影形状は測距瞳93,94を形成する。また、マイクロレンズ50に隣接して配置されたマイクロレンズ60によって、その背後に配置された一対の光電変換部63、64の形状が測距瞳距離dだけ離間した射出瞳90上に投影され、その投影形状は測距瞳93,94を形成する。すなわち、測距瞳距離dにある射出瞳90上で各焦点検出画素の光電変換部の投影形状(測距瞳93,94)が一致するように、各画素のマイクロレンズと光電変換部の位置関係が決定されている。
The
光電変換部53は、測距瞳93を通過してマイクロレンズ50へ向う焦点検出光束73によってマイクロレンズ50上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。また、光電変換部54は、測距瞳94を通過してマイクロレンズ50へ向う焦点検出光束74によってマイクロレンズ50上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。同様に、光電変換部63は、測距瞳93を通過してマイクロレンズ60へ向う焦点検出光束83によってマイクロレンズ60上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。また、光電変換部64は、測距瞳94を通過してマイクロレンズ60へ向う焦点検出光束84によってマイクロレンズ60上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。
The
このような焦点検出用画素を直線状に多数配置し、各画素の一対の光電変換部の出力を測距瞳93および測距瞳94に対応した出力グループにまとめることによって、測距瞳93と測距瞳94を各々通過する焦点検出光束が焦点検出画素列上に形成する一対の像の強度分布に関する情報が得られる。この情報に対して後述する像ズレ検出演算処理(相関演算処理、位相差検出処理)を施すことによって、いわゆる瞳分割方式で一対の像の像ズレ量が検出される。さらに、像ズレ量に所定の変換処理を施すことによって、予定結像面に対する現在の結像面(予定結像面上のマイクロレンズアレイの位置に対応した焦点検出位置における結像面)の偏差(デフォーカス量)が算出される。
A large number of such focus detection pixels are arranged in a straight line, and the output of the pair of photoelectric conversion units of each pixel is grouped into an output group corresponding to the
次に、図3に示す撮像素子212では撮像画素310がベイヤー配列の色フィルターを備えた例を示したが、色フィルターの構成や配列はこれに限定されることはなく、補色フィルター(緑:G、イエロー:Ye、マゼンタ:Mg,シアン:Cy)の配列を採用してもよい。また、図3に示す撮像素子212では焦点検出画素313、314に色フィルターを設けない例を示したが、撮像画素310と同色の色フィルターの内のひとつのフィルター(例えば緑フィルター)を設けるようにした場合でも、本発明を適用することができる。
Next, in the
また、上述した一実施の形態の図5、図24に示す焦点検出画素311、313、314では、光電変換部の形状を半円形や矩形にした例を示したが、焦点検出画素の光電変換部の形状はこれらに限定されず、他の形状であってもよい。例えば焦点検出画素の光電変換部の形状を楕円や多角形にすることも可能である。
In the
さらに、図3に示す撮像素子212では、撮像画素と焦点検出画素を稠密正方格子配列に配置した例を示したが、稠密六方格子配列としてもよい。
Furthermore, in the
上述した一実施の形態では、マイクロレンズを用いた瞳分割方式による焦点検出動作を説明したが、本発明はこのような方式の焦点検出に限定されず、再結像瞳分割方式の焦点検出にも適用可能である。図26により、再結像瞳分割方式の焦点検出動作を説明する。図26において、191は交換レンズの光軸、110,120はコンデンサレンズ、111、121は絞りマスク、112,113、122,123は絞り開口、114、115、124,125は再結像レンズ、116、126は焦点検出用のイメージセンサー(CCD)である。
In the above-described embodiment, the focus detection operation by the pupil division method using the microlens has been described. However, the present invention is not limited to such a focus detection method, but is used for focus detection by the re-imaging pupil division method. Is also applicable. The focus detection operation of the re-imaging pupil division method will be described with reference to FIG. In FIG. 26, 191 is the optical axis of the interchangeable lens, 110 and 120 are condenser lenses, 111 and 121 are aperture masks, 112, 113, 122 and 123 are aperture openings, 114, 115, 124 and 125 are re-imaging lenses,
また、132,133、142,143は焦点検出光束、190は交換レンズの予定結像面の前方d5の距離に設定された射出瞳である。ここで、距離d5は、コンデンサレンズ110,120の焦点距離と、コンデンサレンズ110,120と絞り開口112,113、122,123との間の距離などに応じて決まる距離であって、以下では測距瞳距離と呼ぶ。192は、コンデンサレンズ110,120により投影された絞り開口112,122の領域であり、以下では測距瞳と呼ぶ。同様に、193は、コンデンサレンズ110,120により投影された絞り開口113,123の領域であり、以下では測距瞳と呼ぶ。コンデンサレンズ110、絞りマスク111、絞り開口112,113、再結像レンズ114、115およびイメージセンサー116が、一つの位置で焦点検出を行う再結像方式の瞳分割方位相差検出の焦点検出ユニットを構成する。
図26においては、光軸191上にある焦点検出ユニットと光軸外にある焦点検出ユニットとを模式的に例示している。複数の焦点検出ユニットを組み合わせることによって、図2に示す3箇所の焦点検出位置101〜103において再結像方式の瞳分割位相差検出で焦点検出を行う焦点検出装置を実現することができる。
In FIG. 26, a focus detection unit on the
コンデンサレンズ110からなる焦点検出ユニットは、交換レンズの予定結像面近傍に配置されたコンデンサレンズ110、その背後に配置されたイメージサンサ116、コンデンサレンズ110とイメージサンサ116との間に配置され、予定結像面近傍に結像された1次像をイメージセンサー116上に再結像する一対の再結像レンズ114、115、一対の再結像レンズの近傍(図では前面)に配置された一対の絞り開口112、113を有する絞りマスク11から構成される。
The focus detection unit including the
イメージセンサー116は、複数の光電変換部が直線に沿って密に配置されたラインサンサであり、光電変換部の配置方向は一対の測距瞳の分割方向(=絞り開口の並び方向)と一致させる。このイメージセンサー116からは、イメージセンサー116上に再結像された一対の像の強度分布に対応した情報が出力され、この情報に対して後述する像ズレ検出演算処理(相関処理、位相差検出処理)を施すことによって、いわゆる瞳分割型位相差検出方式(再結像方式)で一対の像の像ズレ量が検出される。さらに、像ズレ量に所定の変換係数を乗ずることによって、予定結像面に対する現在の結像面の偏差(デフォーカス量)が算出される。
The
イメージセンサー116は再結像レンズ114、115により予定結像面上に投影されており、デフォーカス量(像ズレ量)の検出精度は、像ズレ量の検出ピッチ(再結像方式の場合は予定結像面上に投影された光電変換部の配列ピッチ)により決まる。
The
コンデンサレンズ110は、絞りマスク111の絞り開口112、113を射出瞳190上に領域192、193として投影している。領域192,193を測距瞳と呼ぶ。すなわち、イメージセンサー116上に再結像される一対の像は射出瞳190上の一対の測距瞳192,193を通過する光束によって形成される。射出瞳190上の一対の測距瞳192,193を通過する光束132、133を焦点検出用光束と呼ぶ。
The
このような再結像瞳分割方式においても、測距瞳の口径蝕によってイメージセンサー上に形成される一対の像のバランス崩れが生ずるので、イメージセンサーの出力信号を処理する際に本発明を適用することができる。 Even in such a re-imaging pupil division method, the balance of the pair of images formed on the image sensor is lost due to vignetting of the distance measuring pupil, so the present invention is applied when processing the output signal of the image sensor. can do.
また、本発明は撮影光学系を通過する光束を瞳分割する方式の焦点検出に限定されず、外光三角測距方式による距離測定にも適用可能である。図27により、外光三角測距方式の焦点検出動作を説明する。図27において、レンズ320とその結像面に配置されたイメージセンサー326からなるユニットと、レンズ330とその結像面に配置されたイメージセンサー336からなるユニットとが基線長を隔てて配置される。これらの一対のユニットが測距装置347を構成する。
In addition, the present invention is not limited to focus detection using a method of dividing a light beam passing through a photographing optical system into pupils, and can also be applied to distance measurement using an external light triangulation method. The focus detection operation of the external light triangulation method will be described with reference to FIG. In FIG. 27, a unit made up of a
測距対象350の像が、レンズ320および330によりイメージセンサー326および336上に形成される。イメージセンサー326および336上に形成される像の位置関係は、測距装置347から測距対象350までの距離に応じて変化する。したがって、イメージセンサー326および336の信号データに対して本発明を適用した像ズレ検出を行うことによって、2像の相対的位置関係を検出し、この位置関係に基づいて測距対象350までの距離を測定することができる。
An image of the
外光三角測距方式においては、レンズ320とレンズ330に汚れや雨滴が付着することによって、一対の信号にレベル差が生じたり歪みが生じたりすることが発生するので、本発明の適用は有効である。
In the external light triangulation method, dirt or raindrops are attached to the
なお、撮像装置としては、上述したようなカメラボディに交換レンズが装着される構成のデジタルスチルカメラやフィルムスチルカメラに限定されない。例えばレンズ一体型のデジタルスチルカメラ、フィルムスチルカメラ、あるいはビデオカメラにも本発明を適用することができる。さらには、携帯電話などに内蔵される小型カメラモジュール、監視カメラやロボット用の視覚認識装置などにも適用できる。 Note that the imaging apparatus is not limited to a digital still camera or a film still camera in which an interchangeable lens is mounted on the camera body as described above. For example, the present invention can be applied to a lens-integrated digital still camera, film still camera, or video camera. Furthermore, the present invention can be applied to a small camera module built in a mobile phone, a surveillance camera, a visual recognition device for a robot, and the like.
上述した一実施の形態では、撮像用画素の配列中に焦点検出用画素を配列し、焦点検出用画素で得られる信号に基づいて結像光学系の瞳の異なる領域を通る一対の光束に対応する一対の信号列を求め、上記相関演算により位相差検出方式の焦点検出を行う例を示したが、撮像用画素の出力に基づいて周知のコントラスト方式の焦点検出を行うとともに、焦点検出用画素の出力に基づいて位相差検出方式の焦点検出を行う、ハイブリッド方式の焦点検出装置としてもよい。 In the above-described embodiment, the focus detection pixels are arranged in the image pickup pixel array, and a pair of light beams passing through different regions of the pupil of the imaging optical system is supported based on signals obtained from the focus detection pixels. In the above example, the phase difference detection type focus detection is performed by the correlation calculation. However, a well-known contrast type focus detection is performed based on the output of the imaging pixel, and the focus detection pixel. It is also possible to use a hybrid focus detection device that performs phase difference detection focus detection based on the output of the above.
また、本発明は、カメラ以外の焦点検出装置や測距装置、さらにはステレオ測距装置にも適用できる。さらに、時間が異なるイメージセンサーの信号間の相関を検出して被写体像の動きやカメラのブレを検出する装置にも適用できる。さらにまた、イメージセンサーの画像信号と特定の画像信号のパターンマッチングにも適用できる。 The present invention can also be applied to focus detection devices other than cameras, distance measuring devices, and stereo distance measuring devices. Furthermore, the present invention can also be applied to an apparatus that detects the movement of a subject image and camera shake by detecting the correlation between signals from image sensors having different times. Furthermore, the present invention can be applied to pattern matching between an image signal of an image sensor and a specific image signal.
さらに、本発明は、画像信号データの相関を検出するものに限定されず、音に関するデータの相関やその他一般に2つの信号の相関を検出するものにも適用することができる。 Furthermore, the present invention is not limited to the one that detects the correlation between the image signal data, but can also be applied to the one that detects the correlation between the data related to sound and generally the correlation between two signals.
10;マイクロレンズ、11、13、14;光電変換部、201;カメラ、202;交換レンズ、212、212A;撮像素子、214 ボディ駆動制御装置、310;撮像画素、311、313、314;焦点検出画素
DESCRIPTION OF
Claims (9)
結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、前記第1電気信号データ列を出力する第1の光電変換手段と、
結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、前記第2電気信号データ列を出力する第2の光電変換手段と、
前記第1電気信号データ列の中の所定位置近傍の少なくとも2つの第1電気信号データと、前記2つの第1電気信号データに対応する前記第2電気信号データ列の中の2つの第2電気信号データとについて、前記2つの第1電気信号データの一方と前記2つの第2電気信号データの一方との積と、前記2つの第1電気信号データの他方と前記2つの第2電気信号データの他方との積との差を含む局所的相関量を演算する演算手段と、
前記局所的相関量を、前記2つの第1電気信号データと前記2つの第2電気信号データとによって正規化する正規化手段と、
前記所定位置を一次元上の所定区間に亘って移動させて前記正規化手段により正規化された局所的相関量を積算して積算値を、前記第1電気信号データ列と前記第2電気信号データ列との間の前記相関量として、算出する積算手段とを備えることを特徴とする相関演算装置。 A first electric signal data string composed of a plurality of first electric signal data arranged in one dimension and a second electric signal data string composed of a plurality of second electric signal data arranged in one dimension Are relatively displaced while changing the amount of displacement in one dimension, the amount of correlation between the first electric signal data sequence and the second electric signal data sequence is calculated, and the extreme value of the amount of correlation is calculated. A correlation calculation device for obtaining the obtained displacement amount,
First photoelectric conversion means for photoelectrically converting an image of the light beam that has passed through the imaging optical system and outputting the first electric signal data string;
Second photoelectric conversion means for photoelectrically converting an image of a light beam that has passed through the imaging optical system and outputting the second electric signal data sequence;
At least two first electric signal data in the vicinity of a predetermined position in the first electric signal data string and two second electric signals in the second electric signal data string corresponding to the two first electric signal data. For signal data, the product of one of the two first electric signal data and one of the two second electric signal data, the other of the two first electric signal data, and the two second electric signal data Computing means for computing a local correlation amount including a difference between the product of the other and
Normalization means for normalizing the local correlation amount by the two first electric signal data and the two second electric signal data;
The predetermined position is moved over a predetermined one-dimensional section, and the local correlation amount normalized by the normalizing means is integrated, and the integrated value is obtained as the first electric signal data string and the second electric signal. A correlation calculation device comprising: a calculating unit that calculates the correlation amount with the data string.
前記積算手段は、前記正規化された局所的相関量の絶対値を積算することを特徴とする相関演算装置。 The correlation calculation device according to claim 1,
The correlation calculation device characterized in that the integrating means integrates the absolute value of the normalized local correlation amount.
前記演算手段は、前記2つの第1電気信号データの差分データと、前記2つの第2電気信号データの差分データとの積を演算することを特徴とする相関演算装置。 In the correlation calculation device according to claim 1 or 2,
The correlation calculation device, wherein the calculation means calculates a product of difference data of the two first electric signal data and difference data of the two second electric signal data.
前記正規化手段は、前記2つの第1電気信号データを成分とするベクトルの大きさと前記2つの第2電気信号データを成分とするベクトルの大きさとによって、前記局所的相関量を正規化することを特徴とする相関演算装置。 In the correlation calculation device according to any one of claims 1 to 3,
The normalizing means normalizes the local correlation amount based on the magnitude of a vector having the two first electric signal data as components and the magnitude of a vector having the two second electric signal data as components. A correlation calculation device characterized by the above.
前記正規化手段は、前記2つの第1電気信号データおよび前記2つの第2電気信号データを平均した値によって前記局所的相関量を正規化することを特徴とする相関演算装置。 In the correlation calculation device according to any one of claims 1 to 4,
The normalization means normalizes the local correlation amount by a value obtained by averaging the two first electric signal data and the two second electric signal data.
前記第1電気信号データ列の中の所定位置近傍の少なくとも2つの第1電気信号データと、前記2つの第1電気信号データに対応する前記第2電気信号データ列の中の2つの第2電気信号データとについて、前記2つの第1電気信号データの一方と前記2つの第2電気信号データの一方との積と、前記2つの第1電気信号データの他方と前記2つの第2電気信号データの他方との積との差を含む局所的相関量を演算する演算手段と、
前記局所的相関量を、前記2つの第1電気信号データと前記2つの第2電気信号データとによって正規化する正規化手段と、
前記所定位置を一次元上の所定区間に亘って移動させて前記正規化手段により正規化された局所的相関量を積算して積算値を、前記第1電気信号データ列と前記第2電気信号データ列との間の前記相関量として、算出する積算手段と、を有する相関演算装置と、
結像光学系の瞳の一対の部分領域を通る一対の光束を受光して前記一対の光束による像にそれぞれ対応する前記第1及び第2の電気信号データ列を出力するデータ出力手段と、
前記変位量に基づいて前記結像光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段とを備えることを特徴とする焦点検出装置。 A first electric signal data string composed of a plurality of first electric signal data arranged in one dimension and a second electric signal data string composed of a plurality of second electric signal data arranged in one dimension Are relatively displaced while changing the amount of displacement in one dimension, the amount of correlation between the first electric signal data sequence and the second electric signal data sequence is calculated, and the extreme value of the amount of correlation is calculated. A correlation calculation device for obtaining the obtained displacement amount,
At least two first electric signal data in the vicinity of a predetermined position in the first electric signal data string and two second electric signals in the second electric signal data string corresponding to the two first electric signal data. For signal data, the product of one of the two first electric signal data and one of the two second electric signal data, the other of the two first electric signal data, and the two second electric signal data Computing means for computing a local correlation amount including a difference between the product of the other and
Normalization means for normalizing the local correlation amount by the two first electric signal data and the two second electric signal data;
The predetermined position is moved over a predetermined one-dimensional section, and the local correlation amount normalized by the normalizing means is integrated, and the integrated value is obtained as the first electric signal data string and the second electric signal. As a correlation amount between the data string, a correlation calculating device having a calculating means for calculating,
Data output means for receiving a pair of light beams passing through a pair of partial regions of the pupil of the imaging optical system and outputting the first and second electric signal data sequences corresponding respectively to the images of the pair of light beams;
A focus detection apparatus comprising: a focus detection unit configured to detect a focus adjustment state of the imaging optical system based on the displacement amount.
前記結像光学系からの光束をマイクロレンズを介して受光する光電変換部を有する撮像用画素の配列中に、前記結像光学系の瞳の異なる領域を通る一対の光束をマイクロレンズを介して受光する光電変換部を有する焦点検出用画素を配列した撮像素子とを備え、
前記データ出力手段は、前記焦点検出用画素で得られる信号に基づいて前記第1及び第2の電気信号データ列を出力することを特徴とする撮像装置。 A focus detection apparatus according to claim 6;
A pair of light fluxes passing through different regions of the pupil of the imaging optical system via the microlens in the array of imaging pixels having a photoelectric conversion unit that receives the light flux from the imaging optical system via the microlens. An image sensor in which focus detection pixels having a photoelectric conversion unit for receiving light are arranged;
The data output means outputs the first and second electric signal data strings based on a signal obtained from the focus detection pixels.
前記焦点検出用画素は、前記結像光学系の光軸に対応する前記撮像素子上の位置の周辺領域に配置され、
前記データ列出力手段は、前記周辺領域に配置された焦点検出用画素で得られる信号に基づいて前記第1及び第2の電気信号データ列を出力することを特徴とする撮像装置。 The imaging apparatus according to claim 7,
The focus detection pixels are arranged in a peripheral region of a position on the image sensor corresponding to the optical axis of the imaging optical system,
The imaging apparatus according to claim 1, wherein the data string output means outputs the first and second electrical signal data strings based on a signal obtained from focus detection pixels arranged in the peripheral region.
前記焦点検出用画素は、前記光軸に対応する前記撮像素子上の位置から放射方向に配列されていることを特徴とする撮像装置。
The imaging device according to claim 8,
The imaging apparatus, wherein the focus detection pixels are arranged in a radial direction from a position on the imaging device corresponding to the optical axis.
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