JP5423111B2 - 焦点検出装置および撮像装置 - Google Patents

Description

本発明は焦点検出装置および撮像装置に関する。

相対的に歪みが生じた一対の像に対応した一対のデータ列間の相対的な変位量（像ズレ量、シフト量）を算出する焦点検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、一対のデータ列に対して、一対のデータ列間のデータどうしの乗算を含む相関演算式を用いてシフト量ｋを変えながら相関量を算出している。

特開２００７−３３３７２０号公報

しかしながら、上述した従来の焦点検出装置における相関量を算出する相関演算式は、像データの状態（ケラレの程度、ノイズの程度等）に対してそれぞれ異なる演算特性を有しており、不適な状態において相関演算式を画一的に適用すると像ズレ検出精度が低下するという問題がある。

請求項１の発明による焦点検出装置は、結像光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束のうちの一方を受光して第１データ列を出力する第１光電変換部列と、前記一対の光束のうちの他方を受光して第２データ列を出力する第２光電変換部列とを有する受光手段と、前記一対の光束にケラレが生じるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記ケラレがないと判定されると第１相関演算式を選択し、前記判定手段によって前記ケラレがあると判定されると第２相関演算式を選択する選択手段と、前記選択手段によって前記第１相関演算式が選択されると、前記第１相関演算式を用いて、前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列内の第１データと前記第２データ列内の第２データとについて、対応する第１データと第２データとの差の積算値に基づき前記第１データ列と前記第２データ列との相関量を算出し、前記選択手段によって前記第２相関演算式が選択されると、前記第２相関演算式を用いて、前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列内の２つの第１データと前記第２データ列内の２つの第２データとについて、前記２つの第１データの一方と前記２つの第２データの一方との積と、前記２つの第１データの他方と前記２つの第２データの他方との積との差の積算値に基づき前記第１データ列と前記第２データ列との相関量を算出する相関演算手段と、前記相関演算手段により算出された前記相関量が極値となる前記第１データ列と前記第２データ列との間の相対的なずれ量に基づいて、前記一対の光束による一対の像のずれ量を検出するずれ量検出手段と、前記ずれ量検出手段により検出された前記ずれ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。
請求項６の発明による焦点検出装置は、結像光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束のうちの一方を受光して関数Ｆ（ｘ）で表される第１データ列を出力する第１光電変換部列と、前記一対の光束のうちの他方を受光して関数Ｇ（ｘ）で表される第２データ列を出力する第２光電変換部列とを有する受光手段と、前記一対の光束にケラレが生じないか、０次ケラレが生じるか、及び１次ケラレが生じるかを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記ケラレがないと判定されると前記一対の光束にケラレの影響がない場合に適した第１相関演算式を選択し、前記判定手段によって前記０次ケラレがあると判定されると前記一対の光束に０次ケラレの影響がある場合に適した第２相関演算式を選択し、前記判定手段によって前記１次ケラレがあると判定されると前記一対の光束に１次ケラレの影響がある場合に適した第３相関演算式を選択する選択手段と、前記選択手段によってそれぞれ選択された前記第１、第２、及び第３相関演算式に基づき、前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列と前記第２データ列との相関量をそれぞれ算出する相関演算手段と、前記相関演算手段により算出された前記相関量が極値となる前記第１データ列と前記第２データ列との間の相対的なずれ量に基づいて、前記一対の光束による一対の像のずれ量を検出するずれ量検出手段と、前記ずれ量検出手段により検出された前記ずれ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、前記０次ケラレは、前記一対の光束に０次ケラレが生じる結果、前記第１及び第２データ列がＦ（ｘ）＝ｂ1×Ｇ（ｘ）となるようなケラレであり（ここで、ｂ1は定数である）、前記１次ケラレは、前記一対の光束に１次ケラレが生じる結果、前記第１及び第２データ列がＦ（ｘ）＝（ａｘ＋ｂ2）×Ｇ（ｘ）となるようなケラレである（ここで、ａとｂ2は定数である）ことを特徴とする。
請求項９の発明による撮像装置は、請求項７または８に記載の焦点検出装置と、複数のマイクロレンズと、前記結像光学系を透過した光束を前記複数のマイクロレンズの各々を介して受光する光電変換部とを有する撮像素子とを備え、前記受光手段のマイクロレンズは、前記撮像素子の複数のマイクロレンズの間に配置されることを特徴とする。
請求項１０の発明による焦点検出装置は、結像光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束のうちの一方を受光して第１データ列を出力する第１光電変換部列と、前記一対の光束のうちの他方を受光して第２データ列を出力する第２光電変換部列とを有する受光手段と、前記第１データ列または前記第２データ列が低周波成分より多くの高周波成分を含むか否かを判定する判定手段と、前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列内の２つの第１データと前記第２データ列内の２つの第２データとについて、前記２つの第１データの一方と前記２つの第２データの一方との積と、前記２つの第１データの他方と前記２つの第２データの他方との積との差の積算値に基づき前記第１データ列と前記第２データ列との相関量を算出する相関演算手段と、前記相関演算手段により算出された前記相関量が極値となる前記第１データ列と前記第２データ列との間の相対的なずれ量に基づいて、前記一対の光束による一対の像のずれ量を検出するずれ量検出手段と、前記ずれ量検出手段により検出された前記ずれ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、前記相関演算手段は、前記判定手段が前記低周波成分より多くの高周波成分を含むと判定したときに、前記２つの第１データとして前記第１データ列内で互いに近傍の位置の２つの第１データを使用すると共に、前記２つの第２データとして前記第２データ列内で互いに近傍の位置の２つの第２データを使用し、前記判定手段が前記低周波成分より多くの高周波成分を含まないと判定したときには、前記２つの第１データとして前記第１データ列内で互いに離れた位置の２つの第１データを使用すると共に、前記２つの第２データとして前記第２データ列内で互いに離れた位置の２つの第２データを使用することを特徴とする。

本発明によれば、一対の像を受光したときのあらゆる状態において、一対のデータ列の相関量が最小になるシフト量を正確に算出することができる。

一実施の形態のカメラの構成を示すカメラの横断面図 交換レンズの撮影画面上における焦点検出位置を示す図 撮像素子の詳細な構成を示す正面図 撮像画素の構成を示す正面図 焦点検出画素の構成を示す正面図 撮像画素の分光特性を示す図 焦点検出画素の分光特性を示す図 撮像画素の断面図 焦点検出画素の断面図 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図 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 図１１のステップＳ１３０における焦点検出演算処理の詳細を示すフローチャート 焦点検出光束のケラレ（口径蝕）を説明するための図 予定焦点面から光軸の方向に測距瞳面を見た場合の図 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）を示した図 相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃの特性を比較した図 一対の像データを示す図 図１７の一対の像データを相対的にデータピッチ−１からデータピッチ＋１までずらした像データに対し、相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを適用して像ズレ検出を行った場合の計算結果を示す図 図１８に示す実際の像ズレ量と計算結果の像ズレ量との誤差を示す図 図１７の一対の像データを相対的にデータピッチ−１だけずらした像データに対し、相関演算式Ａを適用した場合の相関量Ｃ(k)のグラフを示す図 図１７の一対の像データを相対的にデータピッチ−１だけずらした像データに対し、相関演算式Ｂを適用した場合の相関量Ｃ(k)のグラフを示す図 図１７の一対の像データを相対的にデータピッチ−１だけずらした像データに対し、相関演算式Ｃを適用した場合の相関量Ｃ(k)のグラフを示す図 相関演算式Ｂ、Ｃにおけるｓｐｎとデータの周波数成分との関連性を比較した図 一対の像データを示す図 図２４に示す一対の像データを相対的にデータピッチの−１から＋１までずらした像データに対し、相関演算式Ｂ（ｓｐｎ＝１、１０）を適用して像ズレ検出を行った場合の計算結果を示す図 相関演算式の選択ルーチンを示すフローチャート 焦点検出結果の評価方法を説明するための図 増幅器のゲインに応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択する場合を示す図 増幅器のゲインに応じて相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更する場合を示す図 輝度に応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択する場合を示す図 輝度に応じて相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更する場合を示す図 コントラストに応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択する場合を示す図 コントラストに応じて相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更する場合を示す図 デフォーカス量に応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択する場合を示す図 デフォーカス量に応じて相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更する場合を示す図 変形例の撮像素子を示す図 図３６に示す変形例の撮像素子で用いる焦点検出画素の正面図 図３６に示す撮像素子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 再結像瞳分割方式の焦点検出動作を説明するための図

一実施の形態の焦点検出装置を搭載した撮像装置として、レンズ交換式デジタルスチルカメラを例に挙げて説明する。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を介して種々の結像光学系を有する交換レンズ２０２が装着可能である。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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、測距瞳である。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。

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。

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。

上述した２種類の焦点検出画素を直線状に多数配置し、各焦点検出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（マイクロレンズアレイの位置）に対する現在の結像面（撮影画面１００上で定められる焦点検出位置における実際の結像面）の偏差（デフォーカス量）が算出される。

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。各処理ステップは、ボディ駆動制御装置２１４が実行する。ボディ駆動制御装置２１４は、ステップＳ１００でカメラの電源がオンされると、ステップＳ１１０以降の撮像動作を開始する。ステップＳ１１０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Ｓ１２０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。

ステップＳ１３０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Ｓ１４０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Ｓ１５０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Ｓ１１０へ戻って上述した動作を繰り返す。

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Ｓ１１０へ戻って上述した動作を繰り返す。

ステップＳ１４０で合焦近傍であると判定された場合はステップＳ１６０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Ｓ１１０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Ｓ１７０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。

ステップＳ１８０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Ｓ１９０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カード２１９に記憶し、ステップＳ１１０へ戻って上述した動作を繰り返す。

図１２は、図１１のステップＳ１３０における焦点検出演算処理の詳細を示すフローチャートである。各処理ステップは、ボディ駆動制御装置２１４が実行する。ボディ駆動制御装置２１４は、ステップＳ２００からこの焦点検出演算処理（相関演算処理）を開始する。

ステップＳ２１０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（α_１〜α_Ｍ、β_１〜β_Ｍ：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データ列（Ａ_１〜Ａ_Ｎ）と第２データ列（Ｂ_１〜Ｂ_Ｎ）を生成する。これにより、データ列から相関処理に悪影響を及ぼす高周波ノイズ成分、およびその他の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Ｓ２１０の処理を省略することもできる。
Ａ_ｎ＝α_ｎ＋２・α_ｎ＋１＋α_ｎ＋２，
Ｂ_ｎ＝β_ｎ＋２・β_ｎ＋１＋β_ｎ＋２ ・・・（１）
（１）式において、ｎ＝１〜Ｎ−２である。

データ列Ａ_ｎ、Ｂ_ｎ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、上述した瞳分割型位相差検出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、同一性が崩れる可能性がある。

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。

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。

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。

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。

焦点検出光束に口径蝕（ケラレ）が発生した場合における一対の像信号データ列Ｆ(ｘ)、Ｇ(ｘ)の関係を大別すると以下のように二つに分けられる。まず、ケラレの程度が小さい場合は、次式のように一対の像信号は所定倍した比の関係になる。
Ｆ(ｘ)＝ｂ0・Ｇ(ｘ) ・・・（２）
（２）式においてｂ0は定数である。この一実施の形態では、一対のデータ列Ｆ(ｘ)、Ｇ(ｘ)が（２）式の関係を有する場合には一対のデータ列に“０次ケラレ”が発生しているという。一方、ケラレの程度が大きい場合には、次式のように一対の像信号は位置ｘに関する１次関数の関係になる。
Ｆ(ｘ)＝（ｂ1＋ａ1・ｘ）・Ｇ(ｘ) ・・・（３）
（３）式においてａ1、ｂ1（＞ｂ0）は定数である。この一実施の形態では、一対のデータ列Ｆ(ｘ)、Ｇ(ｘ)が（３）式の関係を有する場合には一対のデータ列に“１次ケラレ”が発生しているという。

図１２に戻って説明を続ける。ステップＳ２２０において第１データ列（Ａ_１〜Ａ_Ｎ）と第２データ列（Ｂ_１〜Ｂ_Ｎ）を相対的にずらす（シフト量ｋ）とともに、一対のデータ列を生成したときの状態、換言すれば、一対の焦点検出用光束を受光したときの状態に応じた相関演算式を選択し、第１データ列および第２データ列に対しこの相関演算式を施し、その演算結果の絶対値をデータの所定区間に亘って積算する。

すなわち、選択された相関演算式の演算結果を部分的な相関量Ｅ(k)とすれば、シフト
量ｋにおける一対のデータ列間の総合的な相関量Ｃ(k)は（４）式で与えられる。
Ｃ(k)＝Σ｜Ｅ(k)｜・・・（４）
なお、シフト量ｋは整数であり、一対のデータの検出ピッチを単位とした相対的シフト量である。また、（４）式における積算演算“Σ”はデータ列の所定区間に亘って行われる。

ここで、一対のデータ列を生成したときの状態、すなわち一対の焦点検出用光束を受光したときの状態に応じて最適な相関演算式を選択することについて、以下に詳細に説明する。相関演算式の代表例として、ここでは相関演算式Ａ（下記（５）式の絶対値の中の演算式）、相関演算式Ｂ（下記（６）式の絶対値の中の演算式）、相関演算式Ｃ（下記（７）式の絶対値の中の演算式）を取り上げ、それらの特性について説明する。ｓｐｎは、一対の注目データを中心として近傍のデータ列を含む範囲の大きさに関する演算パラメータであり、その範囲のデータ列がその相関演算処理に用いられる。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａ_ｉ−Ｂ_ｉ＋ｋ｜・・・（５），
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａ_ｉ×Ｂ_{ｉ＋ｓｐｎ＋ｋ}−Ｂ_ｉ＋ｋ×Ａ_{ｉ＋ｓｐｎ}｜・・・（６），
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａ_ｉ ^２×Ｂ_{ｉ−ｓｐｎ＋ｋ}×Ｂ_{ｉ＋ｓｐｎ＋ｋ}−Ｂ_ｉ＋ｋ ^２×Ａ_{ｉ−ｓｐｎ}×Ａ_{ｉ＋ｓｐｎ}｜・・・（７）
（５）〜（７）式において、積算演算“Σ”はサフィックスｉをデータ列の所定区間に亘って順次移動させて行われる。

図１６は相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃの特性を比較した表である。ケラレがない場合（一対の像が口径蝕による歪みを受けていない場合）には、どの相関演算式でも高精度な像ズレ検出が可能であるが、式Ａは演算中にデータ間の乗算を含まないので、演算処理時間が短縮できるというメリットがあるとともに、耐ノイズ性（データにノイズが加わった場合でも、像ズレ検出結果が影響を受けにくい特性）も式Ｂ、Ｃより高い。

０次ケラレが生じている場合には、式ＢとＣは高精度な像ズレ検出が可能であるが、式Ａは像ズレ検出精度が低下する。耐ノイズ性においては式Ｂのほうが式Ｃよりも高い。一方、１次ケラレが生じている場合には、式Ｃは高精度な像ズレ検出が可能であるが、式ＡとＢは像ズレ検出精度が低下する。

図１７〜図２２は、相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃの特性を表すためのシミュレーションデータである。図１７は一対の像データ（図中に■印と□印で表す）のグラフであって、横軸がデータ位置を表し、縦軸がデータ値を表す。ただし、図１７では、一対の像データが重なって解りにくくなるのを避けるために、一対の像データの内の一方を他方に対して１データ位置分だけずらして表す。図１７(ａ)は一対の像データ（ｓｉｎ波形）間にケラレがない場合（像ズラシにより像が完全に一致する場合）を示し、図１７(ｂ)は図１７(ａ)の一対の像データ（ｓｉｎ波形）にランダムノイズが加わった場合を示す。また、図１７(ｃ)は一対の像データ（ｓｉｎ波形）間に０次ケラレが発生し、さらにランダムノイズが加わった場合を示し、図１７(ｄ)は一対の像データ（ｓｉｎ波形）間に１次ケラレが発生し、さらにランダムノイズが加わった場合を示す。

図１８は、図１７の一対の像データを相対的にデータピッチ−１からデータピッチ＋１までずらした像データに対し、相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを適用して像ズレ検出を行った場合の計算結果（図中の■は式Ａ、□は式Ｂ、×は式Ｃによる計算結果を表す）のグラフであって、横軸が実際の像ズレ量（単位：データピッチ）を表し、縦軸が計算結果の像ズレ量を表す。図１８(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)は、それぞれ図１７(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の像データに対応した像ズレ量の演算結果を示す。

また、図１９は、図１８に示す実際の像ズレ量と計算結果の像ズレ量との誤差（図中の■は式Ａ、□は式Ｂ、×は式Ｃによる誤差を表す）のグラフであって、横軸が実際の像ズレ量（単位：データピッチ）を表し、縦軸が誤差量（単位：データピッチ）を表す。図１９(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)は、それぞれ図１８(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の計算結果に対応した誤差量を示す。

図２０は、図１７の一対の像データを相対的にデータピッチ−１だけずらした像データに対し、相関演算式Ａを適用した場合の相関量Ｃ(k)のグラフであって、横軸がシフト量ｋ（単位：データピッチ）を表し、縦軸が相関量Ｃ(k)の値を表す。図２０(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)は、それぞれ図１７(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の像データに対応した相関量Ｃ(k)のグラフである。

図２１は、図１７の一対の像データを相対的にデータピッチ−１だけずらした像データに対し、相関演算式Ｂを適用した場合の相関量Ｃ(k)のグラフであって、横軸がシフト量ｋ（単位：データピッチ）を表し、縦軸が相関量Ｃ（ｋ）の値を表す。図２１(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)は、それぞれ図１７(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の像データに対応した相関量Ｃ(k)のグラフである。

図２２は、図１７の一対の像データを相対的にデータピッチ−１だけずらした像データに対し、相関演算式Ｃを適用した場合の相関量Ｃ(k)のグラフであって、横軸がシフト量ｋ（単位：データピッチ）を表し、縦軸が相関量Ｃ（ｋ）の値を表す。図２２(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)は、図１７(ａ)、(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の像データに対応した相関量Ｃ(k)のグラフである。

図１７〜図２２を参照して改めて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃの特性を説明する。図１７(ａ)に示すケラレのない一対の像データに対しては、相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃはともに、図２０(ａ)、図２１(ａ)、図２２(ａ)に示すように相関グラフが真の像ズレ量において鋭い落ち込みの極小値を示しており、図１８(ａ)、図１９(ａ)に示すように像ズレ量の計算結果の誤差が少ない。

図１７(ｂ)に示すケラレのない一対の像データにノイズが加わった像データに対しては、相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃはともに、図２０(ｂ)、図２１(ｂ)、図２２(ｂ)に示すように相関グラフが真の像ズレ量において鋭い落ち込みの極小値を示しており、図１８(ｂ)、図１９(ｂ)に示すように、相関演算式Ａ、Ｂの像ズレ量の計算結果の誤差は少ないが、相関演算式Ｃの像ズレ量の計算結果の誤差は若干増加する。

図１７(ｃ)に示す０次ケラレの生じた一対の像データにノイズが加わった像データに対しては、相関演算式Ｂ、Ｃともに、図２１(ｃ)、図２２(ｃ)に示すように相関グラフが真の像ズレ量において鋭い落ち込みの極小値を示しており、図１８(ｃ)、図１９(ｃ)に示すように、相関演算式Ｂの像ズレ量の計算結果の誤差は少ないが、相関演算式Ｃの像ズレ量の計算結果の誤差は若干増加する。

一方、図１７(ｃ)に示す０次ケラレの生じた一対の像データにノイズが加わった像データに対しては、相関演算式Ａにおいて、図２０(ｃ)に示すように相関グラフが真の像ズレ量の近傍において落ち込みかたが鈍くなり、図１８(ｃ)、図１９(ｃ)に示すように像ズレ量の計算結果は大きな誤差を持つ。

図１７(ｄ)に示す１次ケラレの生じた一対の像データにノイズが加わった像データに対しては、相関演算式Ｃにおいて、図２２(ｄ)に示すように相関グラフが真の像ズレ量において鋭い落ち込みの極小値を示し、図１８(ｄ)、図１９(ｄ)に示すように式Ｃの像ズレ量の計算結果の誤差が比較的少ない。

図１７(ｃ)に示す１次ケラレの生じた一対の像データにノイズが加わった像データに対しては、相関演算式Ｂにおいて、図２１(ｄ)に示す相関グラフが真の像ズレ量の近傍において鋭い落ち込みを示すが、図１８(ｄ)、図１９(ｄ)に示すように像ズレ量の計算結果は大きな誤差（平行移動成分）を持つ。

一方、図１７(ｄ)に示す１次ケラレの生じた一対の像データにノイズが加わった像データに対しては、相関演算式Ａにおいて、図２０(ｄ)に示すように相関グラフが真の像ズレ量の近傍において落ち込みかたが鈍くなり、図１８(ｄ)、図１９(ｄ)に示すように像ズレ量の計算結果は大きな誤差を持つ。

次に、相関演算式と像データの空間周波数との相性について説明する。図２３は、相関演算式Ｂ、Ｃにおけるｓｐｎとデータの周波数成分との関連性を比較した表である。一対の像データが低周波成分を多く含む場合には、式Ｂ、Ｃにおけるｓｐｎは大きな値のほうが高精度の像ズレ検出結果が期待でき、逆に高周波成分を多く含む場合には、式Ｂ、Ｃにおけるｓｐｎは小さな値のほうが高精度の像ズレ検出結果が期待できることを示している。

図２４、図２５は、相関演算式Ｂ、Ｃにおけるｓｐｎの特性を表すためのシミュレーションデータである。図２４は一対の像データ（図中に■印と□印で表す）のグラフであって、横軸がデータ位置を表し、縦軸がデータ値を表す。ただし、図２４では、一対のデータが重なって解りにくくなるのを避けるために、一対の像データの内の一方を他方に対し１データ位置だけずらして表示する。図２４(ａ)は一対の像データ（高周波のｓｉｎ波形）間に１次ケラレが発生した場合を示し、図２４(ｂ)は一対の像データ（低周波のｓｉｎ波形）間に１次ケラレが発生した場合を示す。

図２５(ａ)、(ｂ)は、図２４(ａ)、(ｂ)に示す一対の像データを相対的にデータピッチの−１から＋１までずらした像データに対し、相関演算式Ｂ（ｓｐｎ＝１、１０）を適用して像ズレ検出を行った場合の計算結果（図中の■はｓｐｎ＝１の場合を示し、□はｓｐｎ＝１０の場合を示す）のグラフである。

また、図２５(ｃ)は、図２４(ｂ)に示す一対の像データを相対的にデータピッチの−１から＋１までずらした像データに対し、相関演算式Ｃ（ｓｐｎ＝１、１０）を適用して像ズレ検出を行った場合の計算結果（図中の■はｓｐｎ＝１の場合を示し、□はｓｐｎ＝１０の場合を示す）のグラフである。

さらに、図２５(ｄ)は、図２４(ｂ)に示す一対の像データにさらにノイズを加えた後に相対的にデータピッチの−１から＋１までずらした像データに対し、相関演算式Ｃ（ｓｐｎ＝１、１０）を適用して像ズレ検出を行った場合の計算結果（図中の■はｓｐｎ＝１の場合を示し、□はｓｐｎ＝１０の場合を示す）のグラフである。これらの図において、横軸は実際の像ズレ量（単位：データピッチ）を表し、縦軸は計算結果の像ズレ量を表す。

相関演算式Ｂによれば、ｓｐｎを像データの周波数に応じて調整（低周波の場合はｓｐｎを大きく、高周波の場合にはｓｐｎを小さく）することによって、１次ケラレによる像ズレ検出演算結果のシフト現象を軽減することができることが、図２５(ａ)、(ｂ)から理解できる。

一方、相関演算式Ｃによれば、ｓｐｎを像データの周波数に応じて調整（低周波の場合はｓｐｎを大きく）することによって、ノイズによる像ズレ検出演算結果のバラツキ現象を軽減することができることが、図２５(ｃ)、(ｄ)から理解できる。

一般に、相関演算式ＢとＣのようにデータどうしの乗算を含む相関演算式では、データどうしの間隔（＝ｓｐｎ）を像データの周波数に応じて調整（低周波の場合はｓｐｎを大きく、高周波の場合にはｓｐｎを小さく）することによって、ケラレやノイズの影響を低減できる。

以上に基づき、ボディ駆動制御装置２１４は、図２６に示すようなフローにより最適な相関演算式が選択される。ステップＳ３００において相関演算式の選択処理を開始し、ステップＳ３１０でケラレの有無が検出される。ケラレがないと判断された場合はステップＳ３２０へ進み、相関演算式Ａを選択する。一方、ケラレがあると判断された場合はステップＳ３３０へ進み、像データに高周波成分が多く含まれるか否かが検出される。低周波成分に比較して高周波成分が多いと判断された場合にはステップＳ３４０へ進み、ｓｐｎ＝ｓｐｎ１（例えば１）を設定する。一方、低周波成分に比較して高周波成分が少ないと判断された場合にはステップＳ３５０へ進み、ｓｐｎ＝ｓｐｎ２（例えば１０）を設定する。

次に、ステップＳ３６０で１次ケラレの有無を検出する。１次ケラレがないと判断された場合はステップＳ３７０へ進み、相関演算式Ｂを選択する。一方、１次ケラレがあると判断された場合はステップＳ３８０へ進み、相関演算式Ｃを選択する。

図２６において、ステップＳ３１０におけるケラレの有無の検出や、ステップＳ３６０における１次ケラレの有無の検出は、例えば図１３に示す測距瞳領域９３、９４の投影距離ｄや、測距瞳領域９３、９４の形状およびサイズ、光学系の射出瞳距離ｄ１や射出瞳の形状およびサイズ、焦点検出画素の像高ｈなどのデータに基づき、図１４に示すような口径蝕の状態が、便宜上０、１、２のいずれかの数値に対応付けられる。

すなわち、ケラレは、口径蝕の程度に応じてケラレなし→０次ケラレ→１次ケラレの３段階に分類され、ケラレなしを表す数値を０、０次ケラレを表す数値を１、１次ケラレを表す数値を２と割り当てる。その口径蝕の状態と関連付けられた数値が１以上となった場合はケラレありと判断し、さらに２以上となった場合は１次ケラレありと判断する。

また、別なケラレの有無の検出手法として、まずいずれかの相関演算式で大凡の像ズレ量（シフト量ｋ）を検出した後、一対の像データをシフト量ｋだけ相対的にずらして略一致した状態にし、その状態において一対のデータ列の比のデータを計算する。比のデータの値がデータ位置に依らず略１の場合はケラレなしと判断し、比のデータの値がデータ位置に依らず１以上または１以下の略一定な値になる場合は０次ケラレありと判断し、比のデータの値がデータ位置に依って一定に変化する場合は１次ケラレありと判断する。

図２６のステップＳ３３０における像データの高周波成分の有無の検出は、例えば像データをフーリエ変換して得られる特定高周波領域の成分の和の値を用いたり、特定高周波領域の成分を抽出するデジタルフィルタで像データをフィルタリングして得られるフィルタリングデータの総和の値を用いることができる。

ふたたび図１２に戻って説明を続ける。ステップＳ２２０において選択された相関演算式による相関グラフは、図２７(ａ)に示すように、一対のデータの相関が高いシフト量（図２７(ａ)ではｋ＝ｋ_ｊ＝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。（８）式〜（１１）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＝ｋ_ｊ＋Ｄ／ＳＬＯＰ ・・・（８），
Ｃ(ｘ)＝ Ｃ(ｋ_ｊ)−｜Ｄ｜ ・・・（９），
Ｄ＝｛Ｃ(ｋ_ｊ−１)−Ｃ(ｋ_ｊ＋１)｝／２ ・・・（１０），
ＳＬＯＰ＝ＭＡＸ｛Ｃ(ｋ_ｊ＋１)−Ｃ(ｋ_ｊ)，Ｃ(ｋ_ｊ−１)−Ｃ(ｋ_ｊ)｝ ・・・（１１）

ステップＳ２４０では、（８）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 ・・・（１２）
（１２）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。

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２７(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２７(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ｋ_ｍｉｎ〜ｋ_ｍａｘ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。

ステップＳ２５０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Ｓ１４０へリターンする。

《発明の他の実施の形態》
以上説明した実施形態においては、（５）〜（７）式に示す相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを、各式のケラレに対する特性で使い分けるとともに、相関演算式Ｂ、Ｃにおけるパラメータｓｐｎを像データの空間周波数成分に応じて使い分けた例を示したが、相関演算式としては（５）〜（７）式に示す相関演算式に限定されず、その他の形式で表される相関演算式に対しても適用して、複数の相関演算式のケラレに対する特性に応じて複数の相関演算式を使い分けたり、相関演算式のパラメータを像データの空間周波数成分に応じて変更することができる。

例えば（６）式、（７）式で表される相関演算式Ｂ、Ｃの代わりに、（１３）式、（１４）式で表される相関演算式Ｄ、Ｅを用いることができる。
Ｃ(k)＝Σ｜(Ａ_ｉ−Ａ_{ｉ＋ｓｐｎｂ})×(Ｂ_{ｉ＋ｓｐｎａ＋ｋ}−Ｂ_{ｉ＋ｓｐｎａ＋ｓｐｎｂ＋ｋ})−(Ｂ_ｉ＋ｋ−Ｂ_{ｉ＋ｓｐｎｂ＋ｋ})×(Ａ_{ｉ＋ｓｐｎａ}−Ａ_{ｉ＋ｓｐｎａ＋ｓｐｎｂ})｜・・・（１３），
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａ_ｉ×Ａ_{ｉ＋ｓｐｎａ＋ｓｐｎｂ}×Ｂ_{ｉ＋ｓｐｎｂ＋ｋ}×Ｂ_{ｉ＋ｓｐｎａ＋ｋ}−Ａ_{ｉ＋ｓｐｎａ}×Ａ_{ｉ＋ｓｐｎｂ}×Ｂ_ｎ＋ｋ×Ｂ_{ｎ＋ｓｐｎａ＋ｓｐｎｂ＋ｋ}｜ ・・・（１４）
ただし、（１３）式および（１４）式において、ｓｐｎａ、ｓｐｎｂはデータピッチを単位とした定数パラメータである。

また、複数の相関演算式をケラレに対する特性以外の特性に応じて使い分けたり、相関演算式のパラメータを像データの空間周波数成分以外に応じて変更することもできる。

例えば相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃあるいはパラメータｓｐｎを異ならせた相関演算式Ｂ、Ｃはそれぞれノイズ耐性が異なる（ノイズ耐性は式Ａ＞Ｂ＞Ｃ、ｓｐｎ大＞ｓｐｎ小）ので、像データに加わるノイズあるいはそれに関連した特性に応じて、式Ａ、Ｂ、Ｃを選択したり、式Ｂ、Ｃのパラメータｓｐｎを変更することができる。

ノイズの大きさは、画素信号を増幅する撮像素子に内蔵された増幅器のゲインに依存（ゲインが高いほどノイズが増加する）する。図２８は、増幅器のゲインに応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択する場合の表であって、増幅器のゲインが高くノイズが大きい場合には式Ａを選択し、増幅器のゲインが中でノイズが中程度の場合には式Ｂを選択し、増幅器のゲインが低くノイズが小さい場合には式Ｃを選択する。

図２９は、増幅器のゲインに応じて相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更する場合の表であって、増幅器のゲインが高くノイズが大きい場合にはｓｐｎを大きくし、増幅器のゲインが低くノイズが小さい場合にはｓｐｎを小さくする。

ノイズの大きさは、像データを取得する場合の被写界輝度にも依存（輝度が低いほどノイズが増加）する。図３０は輝度に応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択する場合の表であって、輝度が低くノイズが大きい場合には式Ａを選択し、輝度が中でノイズが中程度の場合には式Ｂを選択し、輝度が高くノイズが小さい場合には式Ｃを選択する。

図３１は輝度に応じて相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更する場合の表であって、輝度が低くノイズが大きい場合にはｓｐｎを大きくし、輝度が高くノイズが小さい場合にはｓｐｎを小さくする。なお輝度情報は測光手段（不図示）により取得する。

ノイズの影響度は、像データのコントラストにも依存（コントラストが低いほどノイズの影響度が増加）する。図３２はコントラストに応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択する場合の表であって、コントラストが低くノイズの影響度が大きい場合には式Ａを選択し、コントラストが中でノイズの影響度が中程度の場合には式Ｂを選択し、コントラストが高くノイズの影響度が小さい場合には式Ｃを選択する。

図３３はコントラストに応じて相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更する場合の表であって、コントラストが低くノイズの影響度が大きい場合にはｓｐｎを大きくし、コントラストが高くノイズの影響度が小さい場合にはｓｐｎを小さくする。なお、像データのコントラストは像データの隣接差分の絶対値和や像データの最大値−最小値により演算で求める。

像データのコントラスト（ノイズの影響度）は、光学系の焦点調節状態（デフォーカス量）にも依存（デフォーカス量が大きいほどコントラストが低下してノイズの影響度が増加）する。図３４はデフォーカス量に応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択する場合の表であって、デフォーカス量が大きくノイズの影響度が大きい場合には式Ａを選択し、デフォーカス量が中でノイズの影響度が中程度の場合には式Ｂを選択し、デフォーカス量が小さくノイズの影響度が小さい場合には式Ｃを選択する。

図３５はデフォーカス量に応じて相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更する場合の表であって、デフォーカス量が大きくノイズの影響度が大きい場合にはｓｐｎを大きくし、デフォーカス量が小さくノイズの影響度が小さい場合にはｓｐｎを小さくする。なお、デフォーカス量は焦点検出サイクルにおける最新の焦点検出結果を用いる。

撮像装置の電源ＯＮ直後は光学系のデフォーカス量が大きい可能性が高いので、電源ＯＮ直後は相関演算式Ａを選択したり、相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを大きくするようにしてもよい。

また、像パターン（例えばエッジ、一本線、多本線など）により相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃあるいはパラメータｓｐｎが違う相関演算式Ｂ、Ｃの特性が異なる場合には、像データに基づいて像の特徴パターンを抽出し、抽出結果に応じて相関演算式Ａ、Ｂ、Ｃを選択したり、相関演算式ＢとＣのパラメータｓｐｎを変更することができる。

《その他の変形例》
撮像素子における焦点検出エリアの配置は図２に限定されることはなく、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することも可能である。

図３に示す撮像素子２１２では、焦点検出画素３１３、３１４が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るようにしてもよい。図３６は、図３に示す撮像素子２１２に対応した撮像素子２１２Ａの部分拡大図であり、焦点検出画素３１１はひとつの画素内に一対の光電変換部を備える。図に示す焦点検出画素３１１は、図３に示す焦点検出画素３１３と焦点検出画素３１４のペアに相当した機能を果たす。

焦点検出画素３１１は、図３７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から構成される。焦点検出画素３１１には光量をかせぐために色フィルター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。

図３８は、図３６に示す撮像素子２１２Ａの焦点検出画素による瞳分割型位相差検出方式の焦点検出動作を説明するための図である。図３８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、測距瞳距離である。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。

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、測距瞳である。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、測距瞳である。図３８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を有する）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を有する）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。

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。

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（マイクロレンズアレイの位置）に対する現在の結像面（撮影画面１００上で定められる焦点検出位置における実際の結像面）の偏差（デフォーカス量）が算出される。

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。

また、上述した一実施の形態の図５、図３８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。

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（ハニカム状配列）としてもよい。

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型位相差検出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、再結像方式による瞳分割型位相差検出方式の焦点検出にも適用可能である。図３９により、再結像瞳分割方式の焦点検出動作を説明する。図３９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。

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、測距瞳距離である。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、測距瞳である。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、測距瞳である。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型位相差検出方式の焦点検出ユニットを構成する。

図３９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型位相差検出方式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。

コンデンサレンズ１１０を有す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３９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１２１を有する。

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。

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。

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は測距瞳である。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。

このような再結像方式による瞳分割型位相差検出方式においても、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。

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、車載カメラなどにも適用できる。

上述した一実施の形態では、撮像画素の配列中に焦点検出画素を配列し、焦点検出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瞳分割型位相差検出方式の焦点検出を行う例を示したが、撮像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、焦点検出画素の出力に基づいて瞳分割型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。

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。

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。

１０；マイクロレンズ、１１、１３、１４；光電変換部、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

Claims (10)

1. 結像光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束のうちの一方を受光して第１データ列を出力する第１光電変換部列と、前記一対の光束のうちの他方を受光して第２データ列を出力する第２光電変換部列とを有する受光手段と、
   前記一対の光束にケラレが生じるか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段によって前記ケラレがないと判定されると第１相関演算式を選択し、前記判定手段によって前記ケラレがあると判定されると第２相関演算式を選択する選択手段と、
   前記選択手段によって前記第１相関演算式が選択されると、前記第１相関演算式を用いて、前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列内の第１データと前記第２データ列内の第２データとについて、対応する第１データと第２データとの差の積算値に基づき前記第１データ列と前記第２データ列との相関量を算出し、前記選択手段によって前記第２相関演算式が選択されると、前記第２相関演算式を用いて、前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列内の２つの第１データと前記第２データ列内の２つの第２データとについて、前記２つの第１データの一方と前記２つの第２データの一方との積と、前記２つの第１データの他方と前記２つの第２データの他方との積との差の積算値に基づき前記第１データ列と前記第２データ列との相関量を算出する相関演算手段と、
   前記相関演算手段により算出された前記相関量が極値となる前記第１データ列と前記第２データ列との間の相対的なずれ量に基づいて、前記一対の光束による一対の像のずれ量を検出するずれ量検出手段と、
   前記ずれ量検出手段により検出された前記ずれ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。
2. 請求項１に記載の焦点検出装置において、
   前記選択手段は、前記判定手段によってケラレとして０次ケラレがあると判定されると、前記第２相関演算式を選択し、前記判定手段によってケラレとして１次ケラレがあると判定されると、第３相関演算式を選択し、
   前記相関演算手段は、前記選択手段によって前記第３相関演算式が選択されると、前記第３相関演算式を用いて、前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列内の４つの第１データと前記第２データ列内の４つの第２データとについて、前記４つの第１データのうちの２つのデータと前記４つの第２データのうちの２つのデータとのそれぞれの積と、前記４つの第１データのうちの残りの２つのデータと前記４つの第２データのうちの残りの２つのデータとのそれぞれの積との差の積算値に基づき前記第１データ列と前記第２データ列との相関量を算出することを特徴とする焦点検出装置。
3. 請求項２に記載の焦点検出装置において、
   前記４つの第１データのうちの２つのデータは、同一のデータであり、
   前記４つの第２データのうちの残りの２つのデータは、同一のデータであることを特徴とする焦点検出装置。
4. 請求項１に記載の焦点検出装置において、
   前記第１データ列または前記第２データ列が多くの高周波成分を含むか否かを検出する高周波成分検出手段を更に備え、
   前記相関演算手段は、前記高周波成分検出手段が前記多くの高周波成分を含むことを検出したときに、前記第２相関演算式を用いる場合に、前記２つの第１データとして前記第１データ列内で互いに近傍の位置の２つの第１データを使用すると共に、前記２つの第２データとして前記第２データ列内で互いに近傍の位置の２つの第２データを使用し、前記高周波成分検出手段が前記多くの高周波成分を含むことを検出しなかったときには、前記第２相関演算式を用いる場合に、前記２つの第１データとして前記第１データ列内で互いに離れた位置の２つの第１データを使用すると共に、前記２つの第２データとして前記第２データ列内で互いに離れた位置の２つの第２データを使用することを特徴とする焦点検出装置。
5. 請求項２または３に記載の焦点検出装置において、
   前記第１データ列または前記第２データ列が多くの高周波成分を含むか否かを検出する高周波成分検出手段を更に備え、
   前記相関演算手段は、前記高周波成分検出手段が前記多くの高周波成分を含むことを検出したときに、前記第３相関演算式を用いる場合に、前記４つの第１データとして前記第１データ列内で互いに近傍の位置の４つの第１データを使用すると共に、前記４つの第２データとして前記第２データ列内で互いに近傍の位置の４つの第２データを使用し、前記高周波成分検出手段が前記多くの高周波成分を含むことを検出しなかったときには、前記第３相関演算式を用いる場合に、前記４つの第１データとして前記第１データ列内で互いに離れた位置の４つの第１データを使用すると共に、前記４つの第２データとして前記第２データ列内で互いに離れた位置の４つの第２データを使用することを特徴とする焦点検出装置。
6. 結像光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束のうちの一方を受光して関数Ｆ（ｘ）で表される第１データ列（ここで、ｘは、第1データ列のデータ位置を表す変数である）を出力する第１光電変換部列と、前記一対の光束のうちの他方を受光して関数Ｇ（ｘ）で表される第２データ列（ここで、ｘは、第２データ列のデータ位置を表す変数である）を出力する第２光電変換部列とを有する受光手段と、
   前記一対の光束にケラレが生じないか、０次ケラレが生じるか、及び１次ケラレが生じるかを判定する判定手段と、
   前記判定手段によって前記ケラレがないと判定されると前記一対の光束にケラレの影響がない場合に適した第１相関演算式を選択し、前記判定手段によって前記０次ケラレがあると判定されると前記一対の光束に０次ケラレの影響がある場合に適した第２相関演算式を選択し、前記判定手段によって前記１次ケラレがあると判定されると前記一対の光束に１次ケラレの影響がある場合に適した第３相関演算式を選択する選択手段と、
   前記選択手段によってそれぞれ選択された前記第１、第２、及び第３相関演算式に基づき、前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列と前記第２データ列との相関量をそれぞれ算出する相関演算手段と、
   前記相関演算手段により算出された前記相関量が極値となる前記第１データ列と前記第２データ列との間の相対的なずれ量に基づいて、前記一対の光束による一対の像のずれ量を検出するずれ量検出手段と、
   前記ずれ量検出手段により検出された前記ずれ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、
   前記０次ケラレは、前記一対の光束に０次ケラレが生じる結果、前記第１及び第２データ列がＦ（ｘ）＝ｂ1×Ｇ（ｘ）となるようなケラレであり（ここで、ｂ1は定数である）、
   前記１次ケラレは、前記一対の光束に１次ケラレが生じる結果、前記第１及び第２データ列がＦ（ｘ）＝（ａｘ＋ｂ2）×Ｇ（ｘ）となるようなケラレである（ここで、ａとｂ2は定数である）ことを特徴とする焦点検出装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の焦点検出装置において、
   前記受光手段は、互いに交互に配列された複数の第１及び第２マイクロレンズと、前記複数の第１マイクロレンズを介して前記一対の光束の一方をそれぞれ受光する複数の第１光電変換部と、前記複数の第２マイクロレンズを介して前記一対の光束の他方をそれぞれ受光する複数の第２光電変換部とを有し、
   前記第１光電変換部列は、前記複数の第１光電変換部から構成され、
   前記第２光電変換部列は、前記複数の第２光電変換部から構成されることを特徴とする焦点検出装置。
8. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の焦点検出装置において、
   前記受光手段は、配列された複数のマイクロレンズと、前記マイクロレンズの各々を介して前記一対の光束をそれぞれ受光する第１光電変換部及び第２光電変換部と、を有し、
   前記第１光電変換部列は、前記複数の第１光電変換部から構成され、
   前記第２光電変換部列は、前記複数の第２光電変換部から構成されることを特徴とする焦点検出装置。
9. 請求項７または８に記載の焦点検出装置と、
   複数のマイクロレンズと、前記結像光学系を透過した光束を前記複数のマイクロレンズの各々を介して受光する光電変換部とを有する撮像素子とを備え、
   前記受光手段のマイクロレンズは、前記撮像素子の複数のマイクロレンズの間に配置されることを特徴とする撮像装置。
10. 結像光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束のうちの一方を受光して第１データ列を出力する第１光電変換部列と、前記一対の光束のうちの他方を受光して第２データ列を出力する第２光電変換部列とを有する受光手段と、
    前記第１データ列または前記第２データ列が低周波成分より多くの高周波成分を含むか否かを判定する判定手段と、
    前記第１データ列と前記第２データ列とを相対的にシフトさせながら、前記第１データ列内の２つの第１データと前記第２データ列内の２つの第２データとについて、前記２つの第１データの一方と前記２つの第２データの一方との積と、前記２つの第１データの他方と前記２つの第２データの他方との積との差の積算値に基づき前記第１データ列と前記第２データ列との相関量を算出する相関演算手段と、
    前記相関演算手段により算出された前記相関量が極値となる前記第１データ列と前記第２データ列との間の相対的なずれ量に基づいて、前記一対の光束による一対の像のずれ量を検出するずれ量検出手段と、
    前記ずれ量検出手段により検出された前記ずれ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、
    前記相関演算手段は、前記判定手段が前記低周波成分より多くの高周波成分を含むと判定したときに、前記２つの第１データとして前記第１データ列内で互いに近傍の位置の２つの第１データを使用すると共に、前記２つの第２データとして前記第２データ列内で互いに近傍の位置の２つの第２データを使用し、前記判定手段が前記低周波成分より多くの高周波成分を含まないと判定したときには、前記２つの第１データとして前記第１データ列内で互いに離れた位置の２つの第１データを使用すると共に、前記２つの第２データとして前記第２データ列内で互いに離れた位置の２つの第２データを使用することを特徴とする焦点検出装置。

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