JP7303668B2 - 撮像装置及びその制御方法、カメラシステム、プログラム、記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、撮像装置における焦点調節技術に関するものである。

近年、小型で長焦点距離を実現する撮影レンズとして、同一の光軸上に反射ミラーを配置した光学システムが提案されている（特許文献１参照）。特許文献１に開示されている撮影光学系では、反射ミラーを用いて光を内面反射させることにより、外形が小型でありながら、長焦点距離を可能とし、高倍率の撮像を行うことができる撮影レンズを実現している。

また、撮像装置の焦点調節方法の一般的な方式として、コントラストＡＦ（コントラストオートフォーカス）方式と位相差ＡＦ（位相差オートフォーカス）方式とが知られている。コントラストＡＦ方式も位相差ＡＦ方式もビデオカメラやデジタルスチルカメラで多く用いられるＡＦ方式であり、撮像素子が焦点検出用センサとして用いられるものも存在する。この種の焦点調節方法は、光学系の諸収差により、焦点検出結果に誤差を含む場合があり、その誤差を低減するための方法が、種々提案されている。たとえば、特許文献２では、撮影画像の焦点状態と焦点検出結果の差分を補正する補正値を算出する方法が提案されている。

特開２００４－８５７２５号公報 特許第６４７８４５７号公報

しかしながら、上記の特許文献に記載されている従来の撮像装置においては、下記のような問題点があった。

特許文献１のような撮影光学系においては、内面反射される反射光学系が存在することにより、撮影レンズの解像力を示す光学伝達関数ＯＴＦ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の絶対値であるＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の焦点位置に応じた変化が通常の撮影レンズの変化とは異なる。そのため、通常の撮影レンズと同じ焦点検出制御では焦点検出精度が低下する。

また、特許文献２での補正値算出においても、反射光学系のＭＴＦを考慮して補正値を算出しないと焦点検出補正の精度が低下する。

本発明は上述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、反射光学系を有する撮影レンズを用いた撮像装置において、焦点調節の精度を向上させることである。

本発明に係わる撮像装置は、被写体像を撮像する撮像素子と、
撮影光学系に含まれるフォーカスレンズを前記撮影光学系の光軸に沿って移動させるスキャン動作を行いながら、前記被写体像を前記撮像素子により光電変換して得られた画像信号に基づいて、被写体の合焦度を示す焦点評価値を算出し、該焦点評価値が最大になるフォーカスレンズの位置を検出する焦点検出手段と、前記撮影光学系が、光束の一部が遮光される反射光学系を含む場合に、前記反射光学系に関する情報と、異なる複数の空間周波数ごとの前記撮影光学系の結像位置に関する情報とに基づいて、前記焦点検出手段の焦点検出結果を補正する補正値を算出する算出手段と、を備え、前記撮影光学系は、ドーナツ状の瞳関数を有し、前記焦点検出手段は、前記スキャン動作において、前記画像信号に前記ドーナツ状の内外径差に対応する開口に応じた周波数帯域のローパスフィルタを適用して、前記焦点評価値を算出することを特徴とする。

本発明によれば、反射光学系を有する撮影レンズを用いた撮像装置において、焦点調節の精度を向上させることが可能となる。

本発明の撮像装置の一実施形態であるレンズ交換式のデジタルカメラシステムの構成を示す図。 反射光学系の構成図。 瞳関数を説明する図。 ＭＴＦを説明する図。 反射光学系の径とＦ値の対応を説明する図。 焦点検出動を説明するフローチャート。 焦点検出領域を説明する図。 焦点検出評価値を説明する図。 焦点検出帯域による焦点検出評価値の変化を説明する図。 デジタルフィルタの周波数帯域を説明する図。 ＭＴＦとデジタルフィルタの対応を説明する図。 種々のＭＴＦと焦点検出帯域での焦点検出評価値を説明する図。 焦点検出周波数の設定を説明する図。 ＭＴＦとデジタルフィルタの帯域の関係を説明する図。 焦点検出領域の画素信号を説明する図。 ＢＰ補正情報と重み付け係数について説明した図。 ＢＰ補正情報と重み付け係数について説明した図。 ＢＰ補正情報と重み付け係数について説明した図。 ＢＰ補正情報と重み付け係数について説明した図。 重み付け係数の計算方法について説明した図。 重み付け係数の計算方法について説明した図。 重み付け係数の計算方法について説明した図。 重み付け係数の計算方法について説明した図。 重み付け係数の計算方法について説明した図。 重み付け係数の計算方法について説明した図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

（撮像装置の構成）
図１は、本発明の撮像装置の一実施形態であるレンズ交換式のデジタルカメラシステム２００の構成を示す図である。デジタルカメラシステム２００は、カメラ本体１００と、カメラ本体１００に交換可能（着脱自在）に装着される、例えば撮影レンズ５００、撮影レンズ６００を有して構成される。図１（ａ）は、カメラ本体１００に反射光学系を有する撮影レンズ６００が装着された状態を示し、図１（ｂ）は、カメラ本体１００に通常の（反射光学系を有さない）撮影レンズ５００が装着された状態を示している。

撮影レンズ５００、撮影レンズ６００は、レンズの種別が異なり、カメラ本体１００に対して交換可能に装着される。撮影レンズ５００（または６００）内の各レンズ群を透過した光束は、被写体像を受光して光電変換する撮像素子１０１へと導かれる。撮像素子１０１は、被写体像を電気信号に変換するマトリクス状に配置された画素部を備えて構成される。撮像素子１０１で被写体像を電気信号に変換して得られた画素信号には、カメラＣＰＵ１０４において、画像信号や焦点検出信号を得るための各種補正処理や、ライブビュー画像や記録画像やＥＶＦ画像へ変換するための処理等が施される。なお、本実施形態においては、これらの処理等をカメラＣＰＵ１０４で行っているが、これらの処理等は専用の回路を設けてその回路で行ってもよい。

操作部材１０５は、カメラの撮影モードや撮影条件（Ｆ値、ＩＳＯ感度、露光時間など）を設定するための各種部材である。記憶媒体１０６は、フラッシュメモリであり、撮影した静止画や動画を記録するための媒体である。ファインダ内表示器１０７は、有機ＥＬディスプレイや液晶ディスプレイ等の小型で高精細なディスプレイ１０９と、接眼レンズ１０８とを備えて構成される。外部表示器１１０は、裸眼視に適した画面サイズの有機ＥＬディスプレイや液晶ディスプレイからなる。カメラ本体１００の設定状態、ライブビュー画像、撮影済み画像等の各種情報は、ファインダ内表示器１０７や外部表示器１１０に表示される。

フォーカルプレンシャッタ１１１は撮像素子１０１の前面に配置されている。シャッタ駆動部１１２は例えばモーターであり、シャッタの羽根を駆動制御することにより、静止画を撮像する際の露光時間を制御する。カメラ側通信端子１１３は、撮影レンズ５００（または６００）を装着するためのカメラマウント部に設けられている。カメラ側通信端子１１３とレンズマウント部に設けられたレンズ側通信端子５０８とが接続されることにより、カメラＣＰＵ１０４と後述のレンズＣＰＵ５０７との間の通信が可能となる。

カメラＣＰＵ１０４には、ＲＯＭなどからなる不揮発性メモリ１１５と、ＲＡＭなどからなる揮発性メモリ１１６が接続されている。カメラＣＰＵ１０４は、不揮発性メモリ１１５に格納されたプログラムを揮発性メモリ１１６に展開して実行することにより、デジタルカメラシステム２００全体を制御する。なお、カメラ本体内の記憶部である不揮発性メモリ１１５には、プログラム以外の動作用の各種情報や、複数種類の撮影レンズの特性についての情報なども記憶されている。

撮影レンズ５００（または６００）は、カメラ本体１００に対して着脱可能であり、図１（ａ）では反射光学系を有する撮影レンズ６００が示され、図１（ｂ）では焦点距離が可変なズームレンズである撮影レンズ５００が示されている。カメラ本体１００に装着されるレンズの種類は問わない。

被写体からの光束は、第１レンズ群５０１または６０１、第２レンズ群５０２（図１（ｂ）のみ）、第３レンズ群５０３を透過し、カメラ本体１００内の撮像素子１０１の撮像面に被写体像として結像される。第１レンズ群６０１は、本実施形態の特徴である反射光学系を有するレンズ群である。詳細な構成については後述する。

第２レンズ群５０２は、光軸方向に進退して変倍を行なうバリエータ（変倍レンズ）として機能する。第３レンズ群５０３は光軸方向に進退して焦点調節を行なうフォーカスレンズとして機能する。第３レンズ群５０３は、ステッピングモーターなどを用いたフォーカス駆動部５０４によって駆動される。

図１（ｂ）のみに存在している絞り５０５は、撮影レンズに入射する光量を調節するための複数の絞り羽根で構成されている。絞り駆動部５０６は絞り羽根を所定の撮影Ｆ値になるまで絞り込み駆動する。図１（ａ）の反射光学系においては、絞りと絞り駆動部とからなる絞り機構を設置することが困難であるため、存在しておらず、基本的には開放Ｆ値でのみ使用される。レンズＣＰＵ５０７は、レンズ側通信端子５０８及びカメラ側通信端子１１３を介してカメラＣＰＵ１０４と通信し、各種情報を送受信するとともに、カメラＣＰＵ１０４からの指令に基づいてフォーカス駆動部５０４や絞り駆動部５０６を駆動制御する。

レンズＣＰＵ５０７には、ＲＯＭなどからなる不揮発性メモリ５１０と、ＲＡＭなどからなる揮発性メモリ５１１が接続されている。レンズＣＰＵ５０７は、不揮発性メモリ５１０に格納されたプログラムを揮発性メモリ５１１に展開して実行することにより、撮影レンズ５００（または６００）全体を制御する。なお、不揮発性メモリ５１０には、プログラム以外の撮影レンズ固有の識別番号や光学情報なども記憶されている。

撮影レンズ５００のズームレンジや開放Ｆ値は撮影意図に応じて設計されるが、反射光学系を有する撮影レンズ６００は、基本的にはズームレンズや撮影絞りの制御機構は有さない。

次に、図２を用いて、図１（ａ）で示した第１レンズ群６０１内の反射光学系について説明する。図２において、左の実線は被写体６０４を示しており、点線は被写体６０４の一点から出射された光線を示す。被写体６０４から出射された光はレンズ６０１Ａを通って集光され、レンズ６０１Ｂで反射される。さらに、レンズ６０１Ｃで反射、屈折された光はレンズ６０１Ｂを通り、レンズ６０１Ｅを通過し、前述のフォーカスレンズ５０３を通過した後、撮像素子１０１の撮像面に結像される。レンズ６０１Ｂは、図２中の光路内で光を逆行させ反射させるような反射レンズである。また、レンズ６０１Ｃには、光路とは反対面（被写体側の面）に遮光部６０１Ｄが取り付けられる。このように、レンズ中で光路を折り返すことにより外形が小型でありながら、長焦点距離のレンズを実現することができる。

図３は、本実施形態における撮影光学系のレンズ性能を示す瞳関数を説明する図である。瞳関数とは、レンズの射出瞳距離での開口面における光強度分布である。図の黒塗りの部分は開口率０％の遮光されている状態を示し、図の白色の部分は開口率１００％の開口状態を示す。撮影レンズに収差が存在せず、絞り形状も理想的な円形である理想状態であったとすると、図３（ａ）のように開口瞳形状（図３（ａ）の白色の部分）は完全な円形となる。

撮影Ｆ値との対応を考えると、Ｆ値が小さい（開放Ｆ値に近い）状態では、図３（ａ）のように瞳関数の開口部径Ｄ１が大きく、Ｆ値が大きい（絞り込み状態）では、図３（ｂ）のように瞳関数の開口部径Ｄ２が小さくなる。射出瞳距離ｚはレンズ固有の値であり、撮影Ｆ値が決まれば、射出瞳面上の開口部の直径Ｄの大きさは一意に決定される。本実施形態における撮影レンズ６００の瞳関数の開口形状は、遮光部６０１Ｄで光線が遮断されることから、収差のない状態であっても図３（ｃ）のように、ドーナツ形状となる。図３（ｃ）の瞳関数のドーナツ形状の開口部における外側直径を外径ＤＧ、内側直径を内径ＤＮと示す。外径ＤＧ、内径ＤＮの大きさも、撮影レンズの射出瞳距離、撮影Ｆ値、遮光部６０１Ｄの径が決定されれば、一意に決まる値である。

また、この場合、撮影レンズの解像力を示すＭＴＦは、瞳関数の自己相関であるＯＴＦの絶対値で表される。図３（ａ）～図３（ｃ）の瞳関数のそれぞれに対応するＭＴＦ特性図を図４（ａ）～図４（ｃ）に示す。一般的な円形の瞳関数で示される図３（ａ）、図３（ｂ）のような開口形状では、開口部直径Ｄが大きいほど、図４の縦軸であるＭＴＦの値が高くなる。縦軸の値が大きいことは、レンズの解像力が高いことと同義である。横軸は周波数であるので、図４（ａ）と図４（ｂ）では、高周波数帯域の解像力でより顕著な差が生じる。また、ＭＴＦが０に落ちる周波数（レンズの解像力限界）をカットオフ周波数と呼び、図４（ａ）、図４（ｂ）ではＣＯｆｑ１、ＣＯｆｑ２で示されている。カットオフ周波数も開口部の大きさＤによって異なり、ＣＯｆｑ＝Ｄ／２λｆ（λ：光の波長、ｆ：撮影光学系の焦点距離）で求められる。

瞳関数が理想の円形形状である場合は、カットオフ周波数は、上記式で求められるが、実際の撮影光学系では、撮影絞りは円形形状とは異なる場合も多く、撮影条件（収差、撮像面上の座標ｘ，ｙ等）によっても異なり、ＭＴＦは複雑に変化する。また、図３（ｃ）のような本実施形態における反射光学系を有するレンズのドーナツ型の瞳関数では、図４（ｃ）のようなＭＴＦ特性図ＭＴＦ３を示す。図４（ｃ）におけるカットオフ周波数ＣＯｆｑ３は、外径ＤＧ＝Ｄ１である場合には、ＣＯｆｑ１と等しい。言い換えると、カットオフ周波数は、外径ＤＧの大きさによって決まる値である。低周波領域では、瞳関数とＭＴＦの自己相関の関係からもわかるように、外径と内径の差分の開口部（以下、内外径差）のＭＴＦと近くなる。つまり、図３（ｃ）において、ＤＧ－ＤＮ＝Ｄ２である場合には、低周波領域（＜ＣＯｆｑ２）では、図４（ｃ）で示したＭＴＦ３は、図４（ｂ）で示したＭＴＦ２に近い値を示す。このように、本実施形態の光学系では、瞳関数が特殊な形状となるが、射出瞳面上での外径、内径の大きさＤＧ、ＤＮは、図２で示した遮光部６０１Ｄの直径や開放Ｆ値から設計的に決まる値であるので、レンズ性能であるＭＴＦも図４（ｃ）のように予測可能である。

撮影レンズ６００、カメラ本体１００が一体型のカメラであれば、予め計算したＭＴＦを保持しておけばよい。一方、交換レンズ系においては、撮影レンズ６００は、内径の大きさＤＮ、外径の大きさＤＧ、瞳関数Ｐ、レンズ射出瞳距離ＬＰＯ、レンズＭＴＦ等から適宜選択されたパラメータの値を不揮発性メモリ５１０内に保有する。そして、レンズ側通信端子５０８及びカメラ側通信端子１１３を介してカメラ本体１００にレンズの反射光学系の形状に関する情報を通信する。また、内径の大きさＤＮ、外径の大きさＤＧに代わる値として、図５に示すように、径に対応するＦ値の情報（Ｆ値情報）を通信してもよい。たとえば、外径の大きさＤＧ＝Ｆ２、内外径差＝Ｆ４として情報を通信してもよい。また、交換レンズ系における一部の情報をカメラ側の不揮発性メモリ１１５に保有し、レンズからは一部の情報のみ通信するようにしてもよい。

次に、本実施形態における焦点検出動作について図６を用いて説明する。本実施形態では、一般的にコントラストＡＦ（オートフォーカス）と呼ばれる手法で焦点検出動作を行う。

まず、図６のステップＳ１では、焦点検出領域の設定を行う。例として、カメラＣＰＵ１０４で図７のような撮影画像が得られている場合には、主被写体として画面中央部付近にある顔が検出され、焦点検出領域１０が設定される。焦点検出領域１０の大きさ、位置座標（ｘ，ｙ）については、撮影者が任意に設定してもよいし、図７のように撮影画像に顔が含まれている場合には、顔検出機能等により自動設定されてもよい。

次に、ステップＳ２ではＡＦスキャン動作を行う。ＡＦスキャン動作では、フォーカスレンズ５０３を光軸に沿って移動させながら、ステップＳ１１で設定されるレンズ駆動回数ｎ、ステップ間隔ｉで、合焦度を示す焦点検出評価値を計算する。ここで、ステップＳ２で行われるＡＦスキャン動作について、図６（ｂ）のフローチャートを用いて詳細に説明する。

まず、ＡＦスキャン動作が開始されると、ステップＳ１１においてレンズ駆動回数ｎ、ステップ間隔ｉを設定する。コントラストＡＦでは、フォーカスレンズを光軸方向に移動させながら焦点評価値を取得し、焦点評価値が極大（被写体のコントラストが最大）になったところでフォーカスレンズ５０３を停止させることにより、ピントの合った画像を取得する。よって、フォーカスレンズの駆動回数ｎ、ステップ間隔ｉはコントラストの極大値が取得できる範囲で設定されるべきである。

たとえば、今、図８の横軸のようにフォーカスレンズ位置ｚを変化させた時、コントラストカーブＣｃｕｒｖが図８上のＣｃｕｒｖのように取得され、各フォーカスレンズ位置での焦点評価値Ｅｖａｌ（ｎ）が得られるとする。この場合、ステップＳ１１で設定されるレンズ駆動回数、ステップ間隔は、レンズ駆動回数ｎ＝１０、ステップ間隔＝ｉで設定されてもよいし、レンズ駆動回数ｎ＝７では極大値は検出できているので、ｎ＝７で検出を停止してもよい。また、次のような方法もよく知られた手法である。まず、図９のように、最初にレンズ駆動回数ｎ＝４、ステップ間隔３ｉで粗くキャンをすることによりだいたいの焦点評価値の極大位置を見つける（図９中Ｃｃｕｒｖ１上のＥｖａｌ１（４）とＥｖａｌ１（７）の間）。そして、より高精度に焦点位置を検出するために、極大値付近をステップ間隔ｉで細かくスキャン（図９中Ｃｃｕｒｖ３上のＥｖａｌ３（４）からＥｖａｌ３（７））することにより図８と同等の焦点位置を得る。この動作を以下、粗スキャン（粗スキャン動作）、密スキャン（密スキャン動作）と呼ぶ。この場合は、図９では粗スキャンのレンズ駆動回数＝４、ステップ間隔＝３ｉとなり、密スキャンのレンズ駆動回数＝４、ステップ間隔＝ｉとなる。それぞれの焦点評価値の計算方法、適切なコントラストカーブの設定方法は後述する。

次に、ステップＳ１２では、撮影条件（ズーム、フォーカス、Ｆ値、像高）に応じた反射光学系の形状に関する情報を、カメラＣＰＵ１０４が、撮影レンズ６００の不揮発性メモリ５１０またはカメラ本体１００の不揮発性メモリ１１５から取得する。情報の内容は、前述したように、内径の大きさＤＮ、外径の大きさＤＧ、瞳関数Ｐ、レンズ射出瞳距離ＬＰＯ、レンズＭＴＦ、径に対応するＦ値の情報などから適宜選択される。カメラＣＰＵ１０４は、これらの情報を、前述の不揮発性メモリ５１０または１１５から、撮影レンズ６００との通信により、またはカメラ本体１００内との通信により取得する。

次に、ステップＳ１３では、焦点検出周波数を設定する。ここでは、デジタルフィルタの焦点検出周波数帯域の設定を行う。図１０は、デジタルフィルタの周波数帯域の例を示す図である。ここで示すナイキスト周波数は、撮像素子１０１の画素ピッチから決まる値であり、例えば、撮像素子１０１の画素ピッチが４ミクロンであったとすると、ナイキスト周波数＝１／（０．００４×２）＝１２５（ｌｐ／ｍｍ：ラインペア／ミリメートル））と求めることができる。これは、撮像素子１０１上で１２５（ｌｐ／ｍｍ）より細かい被写体像は解像できないことを示す。

図１０の横軸は周波数、縦軸はゲインを示しており、実線で示したＦｉｌｔｅｒ１は中心周波数ｆｑ１を持つ。Ｆｉｌｔｅｒ２、Ｆｉｌｔｅｒ３はＦｉｌｔｅｒ１よりも高域の周波数帯域を持ち、中心周波数はそれぞれ、ｆｑ２、ｆｑ３である。一般的に、周波数帯域が高いほど、コントラスト評価値は急峻な変化を示す。よって、Ｆｉｌｔｅｒ１のような周波数特性を持つフィルタ処理を施した際に得られる焦点評価値が図９のコントラストカーブＣｃｕｒｖ１だったとすると、Ｆｉｌｔｅｒ３のような周波数特性を持つフィルタ処理を施した際に得られる焦点評価値は、コントラストカーブＣｃｕｒｖ１よりも急峻なコントラストカーブＣｃｕｒｖ３のようになる。これは、同じボケ量（フォーカスレンズ駆動量）でも、低周波成分よりも高周波成分のレンズＭＴＦの方が相対的に失われる量が多いことによる。

コントラストＡＦによる焦点検出では、一般的に焦点評価値Ｅｖａｌが極大となったところにフォーカスレンズを駆動させるため、コントラストカーブＣｃｕｒｖの形状も焦点検出精度に大きく影響を与える。たとえば、図９では、粗スキャン中の焦点評価値が極大のフォーカスレンズ位置はｚ＝７であるが、密スキャン中の焦点評価値が極大のフォーカスレンズ位置はｚ＝６である。粗スキャン中は、ステップ間隔が広いため、コントラストカーブＣｃｕｒｖ１はなだらかな変化を示すことが望ましい。これは、粗スキャン時に、急峻なコントラストカーブＣｕｒｖ３で焦点検出を行うとステップ間隔が広いことにより極大値を逃す恐れがあるからである。そのため、粗スキャンの場合は、ステップＳ１３で設定される焦点検出周波数は低域であることが望ましい。逆に、密スキャンの時は、ステップ間隔が狭いため、コントラストカーブＣｃｕｒｖ３のように急峻なカーブを用いた方が、焦点検出評価値Ｅｖａｌの高精度な極大値検出が可能となる。そのため、ステップＳ１３で設定される焦点検出周波数は高域であることが望ましい。

さらに、コントラストカーブＣｃｕｒｖは、焦点検出周波数とレンズのＭＴＦの掛け合わせで決まる値である。図４で示したレンズのＭＴＦと図１０で示した焦点検出周波数を重ねて考える。今、ナイキスト周波数とレンズのカットオフ周波数が同じであったとすると、図１１のように横軸周波数／縦軸ゲインのグラフに重ねて考えることができる。図１１では、Ｆｉｌｔｅｒ１、Ｆｉｌｅｔｅｒ２、Ｆｉｌｔｅｒ３の周波数を一点鎖線、ＭＴＦ１、ＭＴＦ２を点線、ＭＴＦ３を実線で示している。ここで示しているＭＴＦは焦点評価値が極大（合焦状態）のフォーカスレンズ位置（たとえばフォーカスレンズ位置ｚ＝６）のＭＴＦであり、デフォーカス（合焦していない）状態では、それぞれのＭＴＦ特性は異なる。しかし、合焦時のＭＴＦよりもデフォーカス状態でのＭＴＦゲインは低く、デフォーカスが大きくなるごとに一般的には相対的にＭＴＦの値は低くなる。この時、コントラスト評価値Ｅｖａｌ（ｚ＝６）は、ＭＴＦのゲインとＦｉｌｔｅｒのゲインの乗算値に比例した値に近い。

つまり、図１２に示すように、デジタルフィルタＦｉｌｔｅｒ１をかけて得られる焦点評価値Ｅｖａｌは、ＭＴＦ２、ＭＴＦ３ではほとんど変わらず、Ｃｃｕｒｖ１である。そして、ＭＴＦ１では、ＭＴＦ２、ＭＴＦ３よりも出力が高いため、Ｃｃｕｒｖ１－１のように焦点評価値も大きな出力になる。同様に、デジタルフィルタＦｉｌｔｅｒ２をかけて得られる焦点評価値Ｅｖａｌは、ＭＴＦ１では、Ｃｃｕｒｖ２－１、ＭＴＦ２ではＣｃｕｒｖ２、ＭＴＦ３ではＣｃｕｒｖ２－２となり、それぞれ異なる。デジタルフィルタＦｉｌｔｅｒ３をかけて得られる焦点評価値Ｅｖａｌは、ＭＴＦ１、ＭＴＦ３ではほとんど変わらず、Ｃｃｕｒｖ３であり、ＭＴＦ２では、ＭＴＦのゲインが０のため、焦点評価値が得られない（不図示）。

ＭＴＦは撮影光学系の構成によって既知の値であるので、コントラストＡＦを行う際には、予めデジタルフィルタの焦点評価帯域を適切に設定することにより所望のコントラストカーブＣｃｕｒｖを得ることができる。その際に、本実施形態に示した反射光学系を有するレンズのような特殊な撮影光学系の場合には、ＭＴＦがＭＴＦ３の形状のような変化を示すことを加味して焦点検出周波数を設定する必要がある。

交換レンズ系において、一般的な撮影レンズ５００で粗スキャン、密スキャン時に選択されるデジタルフィルタが図１３の左欄のように設定されている場合、本実施形態の反射光学系を有する撮影レンズ６００の内径、内外径差に相当する撮影Ｆ値等が通信された場合には、図１３の太枠で示されたテーブルを参照する。つまり、粗スキャン時は内外径差Ｆ４に対応するＦ４．０と同様のＦｉｌｔｅｒ１を選択し、密スキャン時は外径Ｆ２に対応するＦ２．０と同様のＦｉｌｔｅｒ３を選択すればよい。このように、ステップＳ１３では、撮影レンズ６００の反射光学系の形状に関する情報に合わせて焦点評価値を得る際の信号処理方法の切り替えを行う。ここでは、デジタルフィルタの切り替え方法について説明したが、撮影レンズ６００の反射光学系の形状に関する情報に合わせてステップ間隔ｉを設定してもよい。また、撮影レンズ６００のＭＴＦ３に対し、図１４に示したようなローパスＦｉｌｔｅｒ４を施すと、ＭＴＦ２の特性と同じとなるため、通常レンズのＦ４．０と同じ特性として扱うこともできる。

次に、ステップＳ１４では、フォーカスレンズ５０３を、光軸に沿ってＡＦスキャンの１ステップの移動間隔分駆動する。そして、ステップＳ１５では、フォーカスレンズ５０３を駆動した回数を示す変数ｋを１に設定する。

次に、ステップＳ１６では、焦点評価値Ｅｖａｌを計算する。ここでは、ステップＳ１で設定された焦点検出領域に対して、ステップＳ１３で示されたデジタルフィルタを畳み込み演算等することにより、各フォーカスレンズ位置ｚでの焦点評価値Ｅｖａｌを得る。たとえば、ステップＳ１３で設定されたＦｉｌｔｅｒ１が（ＴＡＰ１，ＴＡＰ２，ＴＡＰ３）というフィルタタップを有し、焦点検出領域での画素値ｇａｓｏ（ｘ，ｙ）が図１５に示す配列であったとすると、デジタルフィルタ演算後の画素配列値ｆ（ｘ，ｙ）は、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ＴＡＰ１×ｇａｓｏ（ｘ，ｙ）＋ＴＡＰ２×ｇａｓｏ（ｘ＋１，ｙ＋ １）＋ＴＡＰ３×ｇａｓｏ（ｘ＋２，ｙ＋２）
で求めることができる。（ＴＡＰ１，ＴＡＰ２，ＴＡＰ３）のタップ数（ここでは３）は、ステップＳ１３で前述した焦点検出周波数に応じて設定されればよい。フィルタ演算後のｆ（ｘ，ｙ）の画素値の中で、絶対値として最も大きい値を算出すれば、例えば、焦点検出評価値Ｅｖａｌが求められる。

ここで説明した焦点評価値の算出方法は一例であり、デジタルフィルタは二次元であってもよいし、１ライン毎の焦点評価値を求めてもよい。また、画像信号のフーリエ変換等を行ってから図１０のデジタルフィルタゲインをかけて焦点評価値Ｅｖａｌを求めてもよく、画像中のコントラストを示す焦点評価値Ｅｖａｌを示すことができれば方法は問わない。また、画像信号の加算状態（静止画用、ライブビュー表示用、動画用等）によって、記録周波数が変化するのに伴い、デジタルフィルタの帯域設定を行ってもよい。

次に、ステップＳ１７では、変数ｋがステップＳ１１で設定されたレンズ駆動回数ｎに達しているか否かを判定する。変数ｋがレンズ駆動回数ｎに達していれば、ステップＳ２０に進んで、ＡＦスキャン動作を終了し、達していなければ、ステップＳ１８に進み、フォーカスレンズ５０３をＡＦスキャンの１ステップ分駆動する。

ステップＳ１９では、変数ｋをインクリメントし、ステップＳ１５に戻る。そして、ステップＳ１５～Ｓ１８の動作を、ステップＳ１１で設定されたレンズ駆動回数ｎだけ繰り返す。

なお、前述したように、ＡＦスキャンを粗スキャン、密スキャンに分けて行う場合には、粗スキャン用と、密スキャン用に、ステップＳ１３～Ｓ１９の動作を２回繰り返して行う。

図６（ａ）の説明に戻り、ステップＳ３では、ステップＳ１６で得られた焦点評価値Ｅｖａｌからピーク位置演算を行う。図８のような焦点評価値Ｅｖａｌが得られていた場合、極大値であるＥｖａｌ（６）を焦点評価値ピークとして、フォーカスレンズ位置ｚ＝６を焦点評価値ピーク位置（合焦位置）としてもよい。しかし、より高精度には、焦点評価値の極大値付近の焦点評価値Ｅｖａｌと、ステップ間隔、フォーカスレンズ位置ｚを使って内挿計算する等して焦点評価値ピーク位置であるフォーカスレンズ位置Ｐを求める。内挿計算の方法は線形補間でも構わないし、得られた離散的な焦点評価値Ｅｖａｌから高次近似で極大値を求めても構わない。

図８の例では、極大値付近の３点を使って線形補間で補間演算を行い、フォーカスレンズ位置ｚ＝５とｚ＝６の間に極大値があると算出され、フォーカスレンズ位置Ｐはｚ＝５．７付近となる。ここでは、コントラストＡＦを用いた焦点検出方法について説明したが、焦点検出方法はこの手法に限らず、位相差検出方式を用いてもよい。

次に、ステップＳＳ１では、カメラＣＰＵ１０４は各種の補正値を算出し、ステップＳ３で得られた焦点検出結果（フォーカスレンズ位置Ｐ）を補正する。この補正を行うための補正値を、以下では、ベストピント補正値（以下では簡略化してＢＰ補正値）と呼ぶこととする。以下、ＡＦ補正処理（ベストピント補正処理）の詳細を、図６（ｃ）に示すフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳＳ１１では、ＢＰ補正値の算出に必要なパラメータ（算出条件）を取得する。ＢＰ補正値は、フォーカスレンズ５０３の位置の変化、焦点検出領域の位置座標（ｘ１，ｙ１）の変化などの、撮影光学系の変化や焦点検出光学系の変化に伴い変化する。そのため、カメラＣＰＵ１０４は、ステップＳＳ１１で例えばフォーカスレンズ５０３の位置、および、焦点検出領域の位置座標（ｘ１，ｙ１）などの情報を取得する。

次に、ステップＳＳ１２では、カメラＣＰＵ１０４は、ＢＰ補正情報を取得する。ここでのＢＰ補正情報は、光学系の収差情報に対応し、例えば、被写体の色、方向、空間周波数ごとの撮影光学系の結像位置に関する情報である。

図１６Ａ～１６Ｄを用いて撮影レンズ６００内の不揮発性メモリ５１０に格納されている収差情報の例について説明する。図１６Ａは、撮影光学系のデフォーカスＭＴＦを示している。横軸は、フォーカスレンズの位置を示しており、縦軸はＭＴＦの強度を示している。図１６Ａに描かれている４種の曲線は、空間周波数ごとのＭＴＦ曲線で、ｄｅｆＭＴＦ１、ｄｅｆＭＴＦ２、ｄｅｆＭＴＦ３、ｄｅｆＭＴＦ４の順に、空間周波数が低い方から高い方に変化した場合を示している。空間周波数Ｆ１（ｌｐ／ｍｍ：ラインペア／ミリメートル）のＭＴＦ曲線がｄｅｆＭＴＦ１と対応し、同様に、空間周波数Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４（ｌｐ／ｍｍ）とｄｅｆＭＴＦ２、ｄｅｆＭＴＦ３、ｄｅｆＭＴＦ４が対応する。また、ＬＰ４、ＬＰ５、ＬＰ６、ＬＰ７は、各デフォーカスＭＴＦ曲線の極大値に対応するフォーカスレンズ位置を示している。

図１６Ｂは、本実施形態におけるＢＰ（ベストピント）補正情報（収差情報）の例を示す。図１６Ｂは、図１６ＡのデフォーカスＭＴＦの極大値を示すフォーカスレンズ５０３の位置の情報ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＨの値を示している。ここでのＢＰ補正情報は、例えば、色（赤、緑、青）と方向（水平、垂直）との６通りの組み合わせの各々について、空間周波数ｆと撮像素子１０１上の焦点検出領域の位置座標（ｘ，ｙ）を変数とした以下の式で表現される。

ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＨ（ｆ，ｘ，ｙ）＝（ｒｈ（０）×ｘ＋ｒｈ（１）×ｙ＋ｒｈ（２））×ｆ²＋（ｒｈ（３）×ｘ＋ｒｈ（４）×ｙ＋ｒｈ（５））×ｆ＋（ｒｈ（６）×ｘ＋ｒｈ（７）×ｙ＋ｒｈ（８）） …（１）
なお、式（１）は、赤（Ｒ）色の信号について水平（Ｈ）方向に対応した空間周波数ごとのデフォーカスＭＴＦの極大値を示すフォーカスレンズ位置の情報ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＨの式を示しているが、他の組み合わせについても同様の式で表される。また、本実施形態において、各項の係数ｒｈ（ｎ）（０≦ｎ≦８）は、撮影レンズ６００内の不揮発性メモリ５１０にあらかじめ記憶されており、カメラＣＰＵ１０４は、レンズＣＰＵ５０７に要求してｒｈ（ｎ）（０≦ｎ≦８）を取得するものとする。しかし、ｒｈ（ｎ）（０≦ｎ≦８）はカメラ本体１００内の不揮発性メモリ１１５に記憶されていてもよい。

赤と垂直（ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＶ）、緑と水平（ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＨ）、緑と垂直（ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＶ）、青と水平（ＭＴＦ＿Ｐ＿ＢＨ）、青と垂直（ＭＴＦ＿Ｐ＿ＢＶ）の各組み合わせにおける係数（ｒｖ，ｇｈ，ｇｖ，ｂｈ，ｂｖ）も同様に記憶されている。そして、カメラＣＰＵ１０４は、その値を撮影レンズ６００から取得することができる。このようにＢＰ補正情報を関数化し、各項の係数をＢＰ補正情報として記憶することにより、不揮発性メモリ５１０，１１５のデータ量を削減しつつ、撮影光学系の変化や焦点検出光学系の変化に対応したＢＰ補正情報（収差情報）の取得が可能となる。

次に、ＳＳ１３では、重み付け係数の設定を行う。図１６Ｄに、重み付け係数の例を示す。この重み付け係数は、焦点状態を評価するコントラストの方向（水平、垂直）と色（赤、緑、青）、空間周波数の各組み合わせに対する、重み付けの大きさを示す情報である。設定情報は、焦点検出用と撮影画像用とで、異なる情報を有する。例えば、撮像素子１０１上で水平方向に緑色の信号のみを用いたコントラストＡＦの結果を補正する場合、図１６Ｂ上で考えると、ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＨのみが焦点検出時に用いられることになる。そのため、重み付け係数を、
Ｋ＿ＡＦ＿Ｈ＝１
Ｋ＿ＡＦ＿Ｖ＝０
Ｋ＿ＡＦ＿Ｒ＝０
Ｋ＿ＡＦ＿Ｇ＝１
Ｋ＿ＡＦ＿Ｂ＝０
と定めればよい。このような重み付け係数の設定により、焦点検出用の信号のデフォーカスＭＴＦのピーク情報（収差情報）は、水平方向で緑色の信号の特性と同じであることを示すことができる。

一方、撮像画像用の設定情報は、例えば、
Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｈ＝１
Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｖ＝１
Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｒ＝０．３
Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｇ＝０．６
Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｂ＝０．１
と定めればよい。この値は、一例であるが、ＲＧＢの信号をＹ信号相当に変換するための重み付け係数であり、撮像画像はＹ信号で評価し、水平、垂直方向のいずれのコントラストも同等に評価することを想定して設定された値である。ただし、設定値や設定値の種類などは、これに限らない。

次に、ステップＳＳ１３では、カメラＣＰＵ１０４は、焦点検出結果を取得するために用いられる信号の評価周波数に関する情報である空間周波数の重み付け係数Ｋ＿ＡＦ＿ｆｑ（ｎ）、撮影画像に用いられる信号の評価周波数に関する情報であるＫ＿ＩＭＧ＿ｆｑ（ｎ）を計算する。ここでの、ｎは多いほど精度は良いが、任意の数に設定することができる。

図１７Ａ～１７Ｆを用いて、ＡＦ評価帯域Ｋ＿ＡＦ＿ｆｑ（ｎ）、撮影画像評価帯域Ｋ＿ＩＭＧ＿ｆｑ（ｎ）の算出方法について説明する。図１７Ａ～１７Ｆは、いずれも空間周波数毎の光の強度を示しており、横軸に空間周波数、縦軸に光の強度を示している。

まず、図１７Ａは、被写体の空間周波数特性Ｉの例を示している。横軸上のｆｑ１、ｆｑ２、ｆｑ３、ｆｑ４は、図１６Ｄで設定されている空間周波数である。また、Ｎｑは、撮像素子１０１の画素ピッチによりきまるナイキスト周波数を示している。ｆｑ１からｆｑ４、Ｎｑについては、以後説明する図１７Ｂから図１７Ｆにも同様に示している。

図１７Ａに示した被写体の空間周波数特性Ｉは、焦点検出を行う被写体に応じてその特性を検出するようにしてもよい。図６（ａ）のステップＳ１で設定された焦点検出領域において、撮影した画像信号に対してＦＦＴ処理などを行うことにより、図１７Ａのような被写体の空間周波数情報を得ることができる。このような処理により、演算処理内容が増えるが、焦点検出を行う被写体に応じた補正値を算出できるため、高精度な焦点調節を行うことができる。また、より簡易的に、被写体のコントラスト情報の大小によって、予め記憶された数種の空間周波数特性を使い分けてもよい。

図１７Ｂは、撮影光学系の空間周波数特性Ｏを示している。この光学情報は、レンズＣＰＵ５０７を通じて不揮発性メモリ５１０から取得してもよいし、カメラ本体１００内の不揮発性メモリ１１５に記憶しておいてもよい。その際に記憶する情報は、デフォーカス状態毎の空間周波数特性でもよいし、合焦時の空間周波数特性のみでもよい。一般的にＢＰ補正値は、合焦近傍で算出するため、合焦時の空間周波数特性を用いれば、高精度に補正を行うことができる。但し、演算負荷は増えるものの、デフォーカス状態毎の空間周波数特性を用いると、より高精度に焦点調節を行うことができる。

図１７Ｂでは、撮影光学系の空間周波数特性Ｏは、曲線で描かれているが、離散的な空間周波数ｆｑ１、ｆｑ２、ｆｑ３、ｆｑ４に対応した値を、Ｏ（ｎ）（１≦ｎ≦４）と表す。ここでの撮像光学系の空間周波数特性Ｏは、本実施形態の反射光学系を有する撮影レンズ６００においては、図４（ｃ）で示したＭＴＦ３のような空間周波数特性となる。一般的な反射光学系を持たないレンズにおいては、図４（ａ）、図４（ｂ）、図１７（ｂ）の点線で示すような空間周波数特性になる。しかし、本実施形態では、前述したように、反射光学系を有することで特殊なＭＴＦ形状となるので、それに応じた撮影光学系の空間周波数特性Ｏの設定を行う。反射光学系の空間周波数特性Ｏは、レンズＣＰＵ５０７から不揮発性メモリ５１０に記憶されている値を通信で取得してもよい。あるいは、レンズＣＰＵ５０７からは反射光学系であることの通知のみを受け取り、カメラ本体１００内の不揮発性メモリ１１５に記憶された空間周波数特性Ｏを用いてもよい。また、図６（ｂ）のステップＳ１２で取得した内径の大きさＤＮ、外径の大きさＤＧ、瞳関数Ｐ、レンズ射出瞳距離ＬＰＯから、撮影光学系の空間周波数特性（Ｏ）を計算で求めるなどしてもよい。

図１７Ｃは、撮像素子１０１の前方に配置された光学ローパスフィルタの空間周波数特性Ｌを示している。この情報は、カメラ本体１０１内の不揮発性メモリ１１５に記憶されている。図１７Ｃでは、光学ローパスフィルタの空間周波数特性Ｌは、曲線で描かれているが、離散的な空間周波数ｆｑ１、ｆｑ２、ｆｑ３、ｆｑ４に対応した値を、Ｌ（ｎ）（１≦ｎ≦４）と表す。

図１７Ｄは、信号生成による焦点検出用と撮像画像用の２種類の空間周波数特性（Ｍ１，Ｍ２）を示している。撮像画像用の信号は、撮像素子の全画素の信号を読み出し、高解像度の画像を取得することが一般的である。一方、焦点検出用の信号は、焦点検出動作の処理負荷を軽減するため、間引き読み出し（撮像素子信号のダウンサンプリング取得）を行うことが一般的である。

ここで取得される撮像画像用の第１の読み出しモード、すなわち全画素読み出しモードでは、信号生成時に空間周波数特性が変わることはない。図１７ＤのＭ１は、第１の読み出しモードの際の空間周波数特性を示している。一方で、焦点検出用の第２の読み出しモード、すなわち間引き読み出しモードの際には、信号生成時に空間周波数特性が変わる。具体的には、撮像素子信号の間引きの際に信号の加算を行い、Ｓ／Ｎの改善を図るため、加算によるローパス効果が発生する。図１７ＤのＭ２は、第２の読み出しモードでの信号生成時の空間周波数特性を示している。ここでは、図１７Ｅで加味する間引きの影響は考えず、加算によるローパス効果のみを示している。図１７Ｄでは、信号生成による空間周波数特性（Ｍ１，Ｍ２）は、曲線で描かれているが、離散的な空間周波数ｆｑ１、ｆｑ２、ｆｑ３、ｆｑ４に対応した値を、Ｍ１（ｎ）、Ｍ２（ｎ）（１≦ｎ≦４）と表す。

図１７Ｅは、撮影画像を鑑賞する際の空間周波数ごとの感度を示す空間周波数特性Ｄ１とＡＦ評価信号の処理時に用いるデジタルフィルタの空間周波数特性Ｄ２を示している。撮影画像を鑑賞する際の空間周波数毎の感度は、鑑賞者の個人差、画像サイズや鑑賞距離、明るさなどの鑑賞環境により影響を受ける。本実施形態では、代表的な値として、鑑賞時の空間周波数毎の感度を設定し、記憶している。

一方で、第２の読み出しモードの際には、間引きの影響で、信号の周波数成分の折り返しノイズが発生する。その影響を加味して、デジタルフィルタの空間周波数特性を示したものがＤ２である。

図１７Ｅでは、鑑賞時の空間周波数特性Ｄ１とデジタルフィルタの空間周波数特性Ｄ２は、曲線で描かれているが、離散的な空間周波数ｆｑ１、ｆｑ２、ｆｑ３、ｆｑ４に対応した値を、Ｄ１（ｎ）、Ｄ２（ｎ）（１≦ｎ≦４）と表す。

以上のように、種々の情報を、カメラ本体１０１の不揮発性メモリ１１５、撮影レンズ６００の不揮発性メモリ５１０のいずれかに記憶しておき、カメラＣＰＵ１０４がその情報を通信により取得する。カメラＣＰＵ１０４は、取得した値を用いて、撮影画像の評価帯域Ｋ＿ＩＭＧ＿ｆｑやＡＦ評価帯域Ｋ＿ＡＦ＿ｆｑを下記の式を用いて算出する。

Ｋ＿ＩＭＧ＿ｆｑ（ｎ）＝Ｉ（ｎ）×Ｏ（ｎ）×Ｌ（ｎ）×Ｍ１（ｎ）×Ｄ１（ｎ）
（１≦ｎ≦４） …（２）
Ｋ＿ＡＦ＿ｆｑ（ｎ）＝Ｉ（ｎ）×Ｏ（ｎ）×Ｌ（ｎ）×Ｍ２（ｎ）×Ｄ２（ｎ）
（１≦ｎ≦４） …（３）
図１７Ｆは、撮影画像の評価帯域Ｋ＿ＩＭＧ＿ｆｑとＡＦ評価帯域Ｋ＿ＡＦ＿ｆｑを示している。式（２）や式（３）のような計算を行うことにより、撮影画像の合焦状態を決定する因子に対して、空間周波数毎に、どの程度の影響度合いを有するかを定量化することができる。同様に、焦点検出結果が有する誤差が、空間周波数毎に、どの程度の影響度合いを有するかを定量化することができる。

また、これら全ての計算を焦点検出時に毎回行う必要はない。例えば、被写体の空間周波数特性Ｉは焦点検出時毎に異なるので、毎回更新を行うが、光学ＬＰＦの空間周波数特性Ｌや信号生成方法Ｍ、空間周波数特性Ｄはあらかじめ計算され、乗算された値として記憶されていてもよい。また、本実施形態で特徴的な撮影光学系の空間周波数特性Ｏはレンズ装着時に取得し、更新するなどしてもよい。

図１７Ａ～１７Ｆでは、説明を分かりやすくするために、４つ空間周波数（ｆｑ１～ｆｑ４）を用いて説明した。しかし、データを有する空間周波数の数は、多いほど、撮影画像やＡＦの評価帯域の空間周波数特性を分解能良く再現することができ、精度のよい補正値の算出を行うことができる。一方で、重み付けを行う空間周波数を少なくすることにより、演算量の低減を行うことができる。撮影画像の評価帯域とＡＦ評価帯域の空間周波数特性を代表する空間周波数を各々１つずつ持ち、以後の演算を行ってもよい。

次に、ＳＳ１４では、ＳＳ１３で設定された重み付けの係数と、ＳＳ１２で取得されたＢＰ補正情報から、ＢＰ補正値を算出する。

具体的には、まず、式（１）のｘ，ｙに焦点検出領域の位置情報（ｘ１，ｙ１）を代入する。この計算により式（１）は、以下の式（４）のような形式で表される。

ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＨ（ｆ）＝Ａｒｈ×ｆ²＋Ｂｒｈ×ｆ＋Ｃｒｈ …（４）
カメラＣＰＵ１０４は、ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＶ（ｆ）、ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＨ（ｆ）、ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＶ（ｆ）、ＭＴＦ＿Ｐ＿ＢＨ（ｆ）、ＭＴＦ＿Ｐ＿ＢＶ（ｆ）についても同様に計算を行う。

図１６Ｂは、図６（ａ）のステップＳ１で焦点検出領域の位置情報を代入した後のＢＰ補正情報の例を示し、横軸は空間周波数を、縦軸はデフォーカスＭＴＦの極大値を示すフォーカスレンズ５０３の位置（ピーク位置）を示す。図１６Ｂに示すように、色収差が大きい場合には、色ごとの曲線が乖離し、非点収差（縦横差）が大きい場合には、図中の水平方向と垂直方向の曲線が乖離する。このように、本実施形態では、色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と評価方向（ＨとＶ）との組み合わせごとに、空間周波数に対応したデフォーカスＭＴＦ情報を有する。

次に、ＳＳ１３で取得している焦点検出情報を構成する係数（図１６Ｄ）で、ＢＰ補正情報を重み付けする。これにより、収差情報が、焦点検出、撮像で評価する色、方向に関して重み付けされる。具体的には、焦点検出用の空間周波数特性ＭＴＦ＿Ｐ＿ＡＦ（ｆ）と撮影画像用の空間周波数特性ＭＴＦ＿Ｐ＿ＩＭＧ（ｆ）を、式（５）および式（６）を用いて算出する。

ＭＴＦ＿Ｐ＿ＡＦ（ｆ）＝Ｋ＿ＡＦ＿Ｒ×Ｋ＿ＡＦ＿Ｈ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＨ（ｆ）＋Ｋ＿ＡＦ＿Ｒ×Ｋ＿ＡＦ＿Ｖ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＶ（ｆ）＋Ｋ＿ＡＦ＿Ｇ×Ｋ＿ＡＦ＿Ｈ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＨ（ｆ）＋Ｋ＿ＡＦ＿Ｇ×Ｋ＿ＡＦ＿Ｖ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＶ（ｆ）＋Ｋ＿ＡＦ＿Ｂ×Ｋ＿ＡＦ＿Ｈ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＢＨ（ｆ）＋Ｋ＿ＡＦ＿Ｂ×Ｋ＿ＡＦ＿Ｖ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＢＶ（ｆ） …（５）
ＭＴＦ＿Ｐ＿ＩＭＧ（ｆ）＝Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｒ×Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｈ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＨ（ｆ）＋Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｒ×Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｖ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＲＶ（ｆ）＋Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｇ×Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｈ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＨ（ｆ）＋Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｇ×Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｖ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＧＶ（ｆ）＋Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｂ×Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｈ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＢＨ（ｆ）＋Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｂ×Ｋ＿ＩＭＧ＿Ｖ×ＭＴＦ＿Ｐ＿ＢＶ（ｆ） …（６）
図１６Ｃには、離散的な空間周波数Ｆ１からＦ４について、式（５）、式（６）に代入して得られるデフォーカスＭＴＦがピーク（極大値）となるフォーカスレンズ位置（ピーク位置）ＬＰ４＿ＡＦ、ＬＰ５＿ＡＦ、ＬＰ６＿ＡＦ、ＬＰ７＿ＡＦが縦軸に示されている。

次に、撮影画像の合焦位置（Ｐ＿ｉｍｇ）とＡＦ動作により検出される合焦位置（Ｐ＿ＡＦ）を、以下の式（７）および式（８）に従って算出する。算出には、デフォーカスＭＴＦ情報ＭＴＦ＿Ｐ（ｎ）と、ＳＳ１３で得た評価帯域Ｋ＿ＩＭＧ＿ｆｑ、Ｋ＿ＡＦ＿ｆｑを用いる。

Ｐ＿ｉｍｇ＝ＭＴＦ＿Ｐ＿ＩＭＧ（１）×Ｋ＿ＩＭＧ＿ＦＱ（１）＋ＭＴＦ＿Ｐ＿ＩＭＧ（２）×Ｋ＿ＩＭＧ＿ＦＱ（２）＋ＭＴＦ＿Ｐ＿ＩＭＧ（３）×Ｋ＿ＩＭＧ＿ＦＱ（３）＋ＭＴＦ＿Ｐ＿ＩＭＧ（４）×Ｋ＿ＩＭＧ＿ＦＱ（４） …（７）
Ｐ＿ＡＦ＝ＭＴＦ＿Ｐ＿ＡＦ（１）×Ｋ＿ＡＦ＿ＦＱ（１）＋ＭＴＦ＿Ｐ＿ＡＦ（２）×Ｋ＿ＡＦ＿ＦＱ（２）＋ＭＴＦ＿Ｐ＿ＡＦ（３）×Ｋ＿ＡＦ＿ＦＱ（３）＋ＭＴＦ＿Ｐ＿ＡＦ（４）×Ｋ＿ＡＦ＿ＦＱ（４） …（８）
つまり、カメラＣＰＵ１０４は、図１６Ｃで示した空間周波数ごとのデフォーカスＭＴＦの極大値情報Ｋ＿ＩＭＧ＿ｆｑ，Ｋ＿ＡＦ＿ｆｑを、ＳＳ１３で算出した撮影画像やＡＦの評価帯域Ｋ＿ＩＭＧ＿ＦＱ，Ｋ＿ＡＦ＿ＦＱで重み付け加算する。それにより、撮影画像の合焦位置（Ｐ＿ｉｍｇ）とＡＦが検出する合焦位置（Ｐ＿ＡＦ）を算出している。

次にカメラＣＰＵ１０４は、ＢＰ補正値（ＢＰ）を、以下の式（９）により算出する。

ＢＰ＝Ｐ＿ＡＦ－Ｐ＿ｉｍｇ …（９）
ステップＳＳ１５では、以上により、撮影光学系の収差に因るＢＰ補正値の算出を終了する。

次に、ステップＳ４では、各焦点検出領域のピーク位置の合焦判定（合焦状態判定）を行い、ステップＳ５へ進む。ここでは、フォーカスレンズ位置に対するＡＦ評価値の極大値の有無を判定し、極大値が存在する場合のフォーカスレンズ位置を算出する。更に、極大値近傍のＡＦ評価値の変化曲線の信頼性を評価する。この信頼性評価では、求められたＡＦ評価値が、被写体の光学像が撮像素子１０１上に結像したために極大値をとったのか、その他の外乱により極大値をとったのかを判定する。

合焦判定の詳細な方法としては、例えば、特開２０１０－０７８８１０号公報の図１０から図１３で説明されているような方法を用いればよい。つまり、合焦状態を示すＡＦ評価値が山状になっているか否かを、焦点評価値の最大値と最小値の差、一定値（ＳｌｏｐｅＴｈｒ）以上の傾きで傾斜している部分の長さ、および傾斜している部分の勾配から判断する。これにより、合焦判定を行うことができる。合焦判定でＮＧとなった場合には、ステップＳ６の合焦表示で非合焦の表示を行うか、ステップＳ２のＡＦスキャン動作をやり直す。

次に、ステップＳ５では、ステップＳ３で求めたフォーカスレンズ位置ＰにステップＳＳ１で求めたＢＰ補正値を加算した位置へフォーカスレンズ５０３を光軸方向に駆動させる。

最後に、ステップＳ６では、合焦表示を行う。ステップＳ４で合焦判定ＯＫとなった場合には、図７の焦点検出領域に合焦表示（たとえば、枠を緑色に表示）を行うことによりユーザーに焦点検出動作の終了を知らせる。ステップＳ４で合焦判定がＮＧとなった場合には、図７の焦点検出領域に非合焦表示（たとえば、枠を赤色に表示）を行うことによりユーザーに焦点検出動作の終了を知らせる。以上の動作を行い、焦点調節動作を完了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、反射光学系を含むレンズを有する撮像装置においても、高精度に焦点調節を行うことが可能となる。

（他の実施形態）
また本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現できる。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現できる。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１００：カメラ本体、１０１：撮像素子、１０４：カメラＣＰＵ、１０６：記憶媒体、１１１：フォーカルプレンシャッタ、１１３：カメラ側通信端子、５００，６００：撮影レンズ、５０７：レンズＣＰＵ、５０８：レンズ側通信端子、

Claims (12)

1. 被写体像を撮像する撮像素子と、
   撮影光学系に含まれるフォーカスレンズを前記撮影光学系の光軸に沿って移動させるスキャン動作を行いながら、前記被写体像を前記撮像素子により光電変換して得られた画像信号に基づいて、被写体の合焦度を示す焦点評価値を算出し、該焦点評価値が最大になるフォーカスレンズの位置を検出する焦点検出手段と、
   前記撮影光学系が、光束の一部が遮光される反射光学系を含む場合に、前記反射光学系に関する情報と、異なる複数の空間周波数ごとの前記撮影光学系の結像位置に関する情報とに基づいて、前記焦点検出手段の焦点検出結果を補正する補正値を算出する算出手段と、
   を備え、
   前記撮影光学系は、ドーナツ状の瞳関数を有し、前記焦点検出手段は、前記スキャン動作において、前記画像信号に前記ドーナツ状の内外径差に対応する開口に応じた周波数帯域のローパスフィルタを適用して、前記焦点評価値を算出することを特徴とする撮像装置。
2. 前記算出手段は、前記焦点検出手段による焦点検出結果を取得するために用いられる信号の評価周波数に関する情報と、撮影画像に用いられる信号の評価周波数に関する情報とにさらに基づいて、前記補正値を算出することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記反射光学系に関する情報は、前記撮影光学系が前記反射光学系を有するレンズであることを示す情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の撮像装置。
4. 前記算出手段は、前記撮像装置の本体内の記憶部に記憶されている前記反射光学系に対応する情報に基づいて、前記焦点検出手段の焦点検出結果を補正する補正値を算出することを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
5. 前記反射光学系に関する情報は、前記反射光学系の瞳関数に関する情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の撮像装置。
6. 前記反射光学系に関する情報は、前記反射光学系の射出瞳面上において前記瞳関数に対応する内径と外径に関する情報であることを特徴とする請求項５に記載の撮像装置。
7. 前記反射光学系に関する情報は、前記内径と外径に対応するＦ値情報であることを特徴とする請求項６に記載の撮像装置。
8. 前記反射光学系に関する情報は、前記反射光学系のＭＴＦに関する情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の撮像装置。
9. カメラ本体に撮影レンズが着脱自在に構成されたカメラシステムであって、
   前記撮影レンズは、光束の一部が遮光される反射光学系を含み、前記反射光学系に関する情報と、異なる複数の空間周波数ごとの前記撮影レンズの結像位置に関する情報とを記憶した記憶手段を有し、
   前記カメラ本体は、被写体像を撮像する撮像素子と、前記撮影レンズに含まれるフォーカスレンズを前記撮影レンズの光軸に沿って移動させるスキャン動作を行いながら、前記被写体像を前記撮像素子により光電変換して得られた画像信号に基づいて、被写体の合焦度を示す焦点評価値を算出し、該焦点評価値が最大になるフォーカスレンズの位置を検出する焦点検出手段と、前記反射光学系に関する情報と、前記異なる複数の空間周波数ごとの前記撮影レンズの結像位置に関する情報とに基づいて、前記焦点検出手段の焦点検出結果を補正する補正値を算出する算出手段と、を有し、
   前記撮影レンズは、ドーナツ状の瞳関数を有し、前記焦点検出手段は、前記スキャン動作において、前記画像信号に前記ドーナツ状の内外径差に対応する開口に応じた周波数帯域のローパスフィルタを適用して、前記焦点評価値を算出することを特徴とするカメラシステム。
10. 被写体像を撮像する撮像素子を備える撮像装置を制御する方法であって、
    撮影光学系に含まれるフォーカスレンズを前記撮影光学系の光軸に沿って移動させるスキャン動作を行いながら、前記被写体像を前記撮像素子により光電変換して得られた画像信号に基づいて、被写体の合焦度を示す焦点評価値を算出し、該焦点評価値が最大になるフォーカスレンズの位置を検出する焦点検出工程と、
    前記撮影光学系が、光束の一部が遮光される反射光学系を含む場合に、前記反射光学系に関する情報と、異なる複数の空間周波数ごとの前記撮影光学系の結像位置に関する情報とに基づいて、前記焦点検出工程による焦点検出結果を補正する補正値を算出する算出工程と、
    を有し、
    前記撮影光学系は、ドーナツ状の瞳関数を有し、前記焦点検出工程では、前記スキャン動作において、前記画像信号に前記ドーナツ状の内外径差に対応する開口に応じた周波数帯域のローパスフィルタを適用して、前記焦点評価値を算出することを特徴とする撮像装置の制御方法。
11. 請求項１０に記載の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
12. 請求項１０に記載の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

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