JPH02178641A - 焦点検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 Ａ、産業上の利用分野 本発明は、カメラ等の焦点検出装置に関するものである
。

Ｂ、従来の技術 撮影画面内に例えば第５図のごとく複数の焦点検出領域
を設定し、それぞれの焦点検出領域において焦点検出を
行い、焦点検出領域毎のデフォーカス量を算出し、これ
ら複数のデフォーカス量に基づいて最終的に一つのデフ
ォーカス量を決定する焦点検出装置が知られている。こ
こで、一つのデフォーカス量の決定方式としては、例え
ば次のようなものがある。

■至近優先方式：複数のデフォーカス量の中で最も至近
側のデフォーカス量を選択する方式。

■コントラスト優先方式：複数の焦点検出領域の中で最
もコントラストが高く、求められたデフォーカス量の信
頼度が最も高い焦点検出領域のデフォーカス量を選択す
る方式。

■統計平均方式；複数のデフォーカス量の統計平均によ
り最終的なデフォーカス量を決定する方式。

Ｃ０発明が解決しようとする課題 このような従来の焦点検出装置には次のような問題点が
あった。

■至近優先方式の問題点 複数のデフォーカス量の中で最も至近側のデフォーカス
量を選択するので、第２１図に示すように、１カ所の焦
点検出領域のデフォーカス量のみが至近側に大きくはず
れており、その他の焦点検出領域のデフォーカス量が比
較的まとまっている場合でも最至近の被写体に合焦して
しまう。例えば金網越しに中にいる動物を被写体として
狙ったような場合には、金網に合焦してしまい撮影者の
意図にそぐわなかった。また、最至近として選択された
デフォーカス量が求められた焦点検出領域のコントラス
トが低く、デフォーカス量が焦点検出毎にばらつく場合
には、最終的なデフォーカス量もそれに応じてばらつく
ので安定性がなかった。

■コントラスト優先方式の問題点 最大コントラストをとる焦点検出領域のデフォーカス量
を採用するので、第２２図に示すように、２つの焦点検
出領域のコントラストがほぼ等しく。

そのデフォーカス量が大きく異なっており、焦点検出毎
に最大コントラストの焦点検出領域が入れ替わる場合に
は、２つのデフォーカス量の間でハンチングを起こして
しまい、安定性が悪かった。

また１カ所でもコントラストの高い焦点検出領域がある
と、その他の領域のデフォーカス量がまとまっている場
合でも、コントラストの高い焦点検出領域の被写体に合
焦してしまう。例えばコントラストの高い背景をバック
にしてコントラストの低い人間の顔等を狙った場合にも
背景に合焦してしまい、撮影者の意図にそぐわなかった
。さらに、最もコントラストの高い焦点検出領域におい
ても、コントラストがあまり高くなく、デフォーカス量
が焦点検出毎にばらつく場合には、最終的なデフォーカ
ス量もそれに応じてばらつくので安定性がなかった。

■統計平均方式の問題点 デフォーカス量の平均を採用するので、第２３図に示す
ように、複数のデフォーカス量が２つのまとまりに分裂
している場合でも、中間的なデフォーカス量となり、ど
ちらのまとまりに対してもピンボケになってしまった。

例えば遠景をバックにして手前の人物を狙った場合には
、遠景と人物のどちらにも合焦できなかった。

このような従来技術の欠点をまとめると、多分割した複
数の焦点検出領域から一領域のみを選択して、その領域
のデフォーカス量を最終的なデフォーカス量として採用
する場合には、ある程度撮影者の意図する被写体に合焦
する確率はあるが、まだその確率は充分なものではなく
、また選択された領域のデフォーカス量のばらつきがそ
のまま最終的なデフォーカス量のばらつきに反映される
ので安定性が悪かった。

反対に多分割した複数の焦点検出領域の平均的なデフォ
ーカス量を最終的なデフォーカス量として採用する場合
には、最終的なデフォーカス量のばらつきが少なくなり
安定性は増すが、撮影者の意図する特定の被写体に対し
て合焦する確率が少なかった。

本発明の技術的課題は、安定性が高くしかも撮影者の意
図する被写体に対して合焦する確率を向上させることに
ある。

００課題を解決するための手段 クレーム対応図である第１図により説明すると、本発明
に係る焦点検出装置は、被写体像を所定面上に形成する
ための撮影光学系１と、撮影画面内に設定された複数の
焦点検出領域ＡＲＥＡ　（、ｊ）（ただし、ｊ＝１〜ｆ
）において、それぞれ前記所定面に対する現在の像面の
デフォーカス量ＤＥＦ　（ｊ）（ただし、ｊ＝１〜ｆ）
を検出する焦点検出手段２と、複数の焦点検出領域ＡＲ
ＥＡ（ｊ）をその領域のデフォーカス量に応じて複数の
グループＧＲＰ（ｉ）（ただし、ｉ　＝　１〜ｅ　）に
まとめるグループ化手段３と、複数のグループＧＲＰ　
（ｉ）の中から合焦すべき被写体の像が形成されている
と予想される一つの最適グループＧＲＰ　（ｗ）を選択
する選択手段４と、最適グル−プＧＲＰ　（ｗ）に属す
る焦点検出領域のデフォーカス量に基づいてデフォーカ
スｆｆ１ＤＥＦＸを算出する最適デフォーカス量演算手
段５とを具備することにより、上記技術的課題を解決す
る。

Ｅ６作用 カメラ等の撮影光学系１によって形成される被写体像の
一部が、周知の焦点検出光学系、イメージセンサ、マイ
コン（Ｃ，ＰＵ）等から成る焦点検出手段２に導かれる
。焦点検出手段２は、第５図に示すごとく撮影画面に設
定された複数の焦点検出領域（ＡＲＥＡ（ｊ）、ｊ＝ｌ
〜ｆ（第５図ではｆ＝８））に対応するイメージセンサ
のデータに周知の焦点検出演算を施して、複数の焦点検
出領域のデフォーカス量（ＤＥＦ　（ｊ））を求める。

グループ化手段３は、デフォーカス量（ＤＥＦ（ｊ））
に基づいて、複数の焦点検出領域ＡＲＥＡ　（ｊ）を、
同一の被写体を捕捉していると思われる焦点検出領域毎
にいくつかのグループ（ＧＲＰ　（ｉ）、ｉ＝１〜ｅ）
にまとめる。

最適グループ選択手段４は複数のグループ（ＧＲＰ　（
ｉ））の中から、撮影者の意図する被写体となる可能性
が高い被写体を捕捉している最適グループ（ＧＲＰ（ｗ
））を選択する。

最適デフォーカス量演算手段５は最適グループ（ＧＲＰ
　（ｗ））に属する焦点検出領域のデフォーカス量に基
づいて、系全体としての最適デフォーカス量ＤＥＦＸを
算出する。

これにより、ばらつきの少ない安定したデフォーカス量
を得る。

Ｆ、実施例 第２図により本発明に係る焦点検出装置をレンズ交換型
−眼レフカメラシステムに適用した場合の実施例の構成
について説明する。

カメラボディ２０に対して交換可能なレンズ１０が着脱
自在にマウントし得るようにされている。レンズ１０を
装着した状態において、被写体から到来する撮影光束は
、撮影レンズ１）を通ってカメラボディ２０に設けられ
ているメインミラー２１により一部は反射されてファイ
ンダーに導かれ、他の一部はメインミラー２１を透過し
てサブミラー２２により反射され、焦点検出用の光束と
してＡＦモジュール２３に導かれる。

ＡＦモジュールは第３図に示すように、視野マス７０、
フィールドレンズ２７および２対の再結像レンズ２８Ａ
、２８Ｂ、３８Ａ、３８Ｂからなる焦点検出光学系２４
と、２対の受光部２９Ａ。

２９Ｂ、３９Ａ、３９ＢからなるＣＣＤ等の光電変換装
置２５とから構成されている。

以上のような構成において、撮影レンズ１１の射出瞳１
６に含まれる光軸１７に対して対称な２対の領域１８Ａ
、１８Ｂと１９Ａ、１９Ｂをそれぞれ通る光束は、第５
図に示す焦点検出領域全体に対応した開口形状を有する
視野マス７０付近で一次像を形成する。視野マス７０の
開口部に形成された一次像の一部は更に、フィールドレ
ンズ２７および２対の再結像レンズ２８Ａ、２８Ｂ、３
８Ａ、３８Ｂにより光電変換装置２５の２対の受光部２
９Ａ、２９Ｂ、３９Ａ、３９Ｂ上に２対の二次像として
形成される。

周知のように光電変換装＠２５上で対になった二次像の
受光部並び方向の相対的位置関係を検出することにより
、撮影レンズ１１のデフォーカス量を検出できる。また
この位置関係を第５図のごとく撮影画面上に設定された
複数の焦点検出領域毎に行うことにより、各焦点検出領
域毎にデフォーカス量を検出することができる。

第４図に光電変換装置２５上での受光部の配置構成を示
す。

受光部２９Ａ、２９Ｂは各々ｎ個の受光素子ＡＰｔ　Ｂ
ｐ　（ｐ＝１〜ｎ）から成り、−次像がフィルム面と一
致しているときに、対応する各一対の受光素子（Ａｌと
Ｂ１．Ａ２とＢ２、・・・）の出力が等しくなるように
配置されている。

受光部３９Ａ、３９Ｂは各々ｍ個（ｍ（ｎ）の受光素子
Ｃｑ　Ｔ　Ｄ　ｑ　（ｑ　＝１〜ｍ）から成り、次像が
フィルム面と一致しているときに、対応する各一対の受
光素子（Ｃ１とＤｌ、Ｃ２とＢ２・・・）の出力が等し
くなるように配置されている。

受光部２９Ａ、２９Ｂ、３９Ａ、３９Ｂを形成する受光
素子は、フォトダイオード等の電荷蓄積型素子によって
構成されており、光電変換装置２５上の照度に応じた電
荷蓄積時間だけ電荷蓄積を行うことにより、受光素子出
力信号を後述の焦点検出演算に適する出力レベルに制御
することができる。

以上のごとく焦点検出光学系を構成することにより、撮
影画面上に第５図に示すような複数の焦点検出領域が設
定される。

再び第２図に戻り説明を続ける。

センサ制御部２６は、ＡＦＣＰＵ　（ＡＦ用のＣＰＵ）
３０のボートＰ４からの電荷蓄積開始および終了指令を
受は取り、指令に応じた制御信号を光電変換装置２５に
与えることにより光電変換装＠２５の電荷蓄積時間を制
御する。また転送りロック信号等を光電変換装置２５に
与え、受光素子出力信号を時系列的にＡＦＣＰＵ３０に
転送するとともに、受光素子出力信号の転送開始に同期
した同期信号をＡＦＣＰＵ３０のボートＰ４に送る。Ａ
ＦＣＰＵ３０はこの信号に同期して、内蔵したＡ／Ｄコ
ンバータによりボートＰ３に入力する受光素子出力信号
のＡ／Ｄ変換を開始し、受光素子数に応じたＡ／Ｄ変換
データを得る。　Ａ／Ｄ変換が終了すると、得られたデ
ータに対して後述するデータ処理を行い最適デフォーカ
ス量を求める。

すなわち、第１図における焦点検出手段２．グループ化
手段３．最適グループ選択手段４．最適デフォーカス量
演算手段５の動作はＡＦＣＰＵ３０のプログラムによっ
て実現されることになる。

ＡＦＣＰＵ３０は最適デフォーカス量に基づき、ＡＦ表
示装置４０の表示部４１，４２，４３゜４４の表示形態
をボートＰ５を用いて制御する。

またＡＦＣＰＵ３０は、最適デフォーカス量に基づいて
ＡＦモータ５０の駆動方向および駆動量を以下のように
制御して、撮影レンズ１１を合焦点に移動させる。

まずＡＦＣＰＵ３０はデフォーカス量の符号（前ピン、
後ピン）に従ってボートＰ２からＡＦモータ５０を撮影
レンズ１１が合焦点に近づく方向へ回転させる駆動信号
を発生する。ＡＦモータ５０の回転運動は、ボディ２０
とレンズ１０のマウント部に設けられたボディ側のカッ
プリング５３とこれに嵌合するレンズ側のカップリング
１４に伝達され、更にレンズ１０に内蔵されたギヤ等か
ら構成されたレンズ伝達系１２を経て、最終的に撮影レ
ンズ１１を合焦方向へ移動させる。

またＡＦモータ５０の駆動量は、ボディ伝達系５１を構
成するギヤ等の回転量を、フォトインタラプタ等から構
成されるエンコーダ５２によりパルス列信号に変換する
。そのパルス列信号はボートＰ１にフィードバックされ
、ＡＦＣＰＵ３０はパルス数をカウントすることにより
ＡＦモータ５０の駆動量を検出しその制御を行う。

またレンズ１０にはレンズＣＰＵ１３が内蔵されており
、マウント部に設けられたレンズ側接点１５、ボディ側
接点６３等から形成された通信パス６４を介して、ボー
トＰ６によりＡＦＣＰＵ３０と接続され、レンズ１０の
ＡＦ関連情報がＡＦＣＰＵ３０に送られる。

焦点検出モード選択装置８０は、自動または手動により
選択された焦点検出モード（中央重点、至近優先、信頼
度優先、合焦優先等）の情報をボートＰ７に送り、ＡＦ
ＣＰＵ３０はこの情報に基づいて焦点検出処理を切り替
える。

以上が本発明に係る焦点検出装置を一眼レフカメラに適
用した実施例の構成および動作の概要である。

ＡＦＣＰＵ３０の内部で行われる複数の領域に対する焦
点検出、グループ化、最適グループ選択。

最適デフォーカス量の算出の詳細について説明する。

く焦点検出処理〉 まず第６図、第７図を用いて焦点検出処理について説明
する。

ＡＦＣＰＵ３０がＡ／Ｄ変換して得た、受光素子ＡＰ＊
　Ｂｐ　（ｐ＝ｌ　〜ｎ）およびＣｑ、Ｄｑ（ｑ＝１〜
ｍ）に対応する受光素子出力データをａＰｐ　ｂｐ　（
ｐ＝１〜ｎ）およびＱｑ＊ｄｑ（ｑ＝１〜ｍ）とする、
簡単のため以後の説明においては、受光素子出力データ
ａＰｙ　ｂＰについてのみ説明を行うが、受光素子出力
データＱｑ＋ｄｑについても同様である。受光素子出力
データａＰ＋’）Ｐに対してまず（１）式に示す相関演
算によって各焦点検出領域毎に相関量Ｃ（ｊ、Ｌ）が求
められる。

Ｃ（ｊ、Ｌ）＝Σ１ａ（ｒ＋Ｌ）−ｂ（ｒ）ｌ　　・・
・（１）ただしく１）式において、Ｌは整数であり一対
の受光素子出力データの受光素子のピッチを単位とした
相対的シフト量（ずらし景）であり、ｊは焦点検出領域
を表わしている。また（１）式の積算演算においてパラ
メータｒのとる範囲は、シフト量りおよび焦点検出領域
ｊに応じて適宜決定される。

受光素子出力データａＰｙ　ｂｐをマトリックスの行列
に対応させた場合１例えば第６図に示すように、（１）
式における受光素子出力データの組合せ、即ちパラメー
タｒのとる範囲を決めることができる。第６図において
シフト量りは−２〜＋２の範囲で動かされ、太線で囲ま
れた領域が相開演算が行われる受光素子出力データの組
合せのマトリックス上の位置を表わしている。

例えばシフト量りがＯの場合、（１）式のパラメータｒ
のとる範囲は焦点検出領域ｊ毎に次式のようになる。

ｊ＝１の時　　ｒ＝１〜Ｗ ｊ＝２の時　　ｒ＝Ｗ＋１〜Ｘ ｊ＝３の時　　ｒ　＝　ｘ　＋　１〜ｙｊ＝４の時　　
ｒ＝ｙ＋１〜２ ｊ＝５の時　　ｒ　＝　ｚ　＋　１〜ｎ　　・・・（２
）各焦点検出領域において受光素子出力データの相関が
最も高いシフト量ｘｍ　（ｊ）は、（１）式の結果に対
して１本出願人が特開昭６０−３７５１３号公報に開示
した３点内挿法を適用することにより（３）式のごとく
求められる。

ただしく３）式においてＤおよび５ＬＯＰは、離散的に
求められた相関量Ｃ（ｊ、Ｌ）の最小値がシフト量Ｌ＝
＝ｘにおいて得られるとすると、次式％式％ また（３）式で求めたシフト量ｘｍ　（ｊ）より各焦点
検出領域毎のデフォーカスＪｋＤＥＦ　（ｊ）を次式で
求めることができる。

ＤＥＦ（ｊ）”ＫＸ（ｊ）ＸＰＹ（ｊ）Ｘｘｍ（ｊ）＋
ＣＺ（ｊ）・・・（６） （６）式において、ｐｙ　（ｊ）は、焦点検出領域毎の
受光素子の並び方向のピッチであり、領域に応じた値（
たとえば縦横のセンサピッチが異なっている場合）がＡ
ＦＣＰＵ３０に記憶されている。ＫＸ　（ｊ）は、第３
図の焦点検出光学系の構成によって焦点検出領域毎に決
まる係数であり、領域に応じた値がＡＦＣＰＵ３０に記
憶されている。Ｃｚ　（ｊ）は領域毎のオフセット値で
あり、撮影光学系の収差量（レンズＣＰＵ１３から読み
だす）とボディ２０に対するＡＦモジュール２３の位置
調整状態によって決まる補正値（ボディ毎にＥＥＰＲＯ
Ｍに記憶されている）とからなる。

また（５）式で求めたパラメータ５ＬＯＰ　（ｊ）は被
写体像のコントラストとに概ね比例した量であって、そ
の値が大きいほど相関量Ｃ（ｊ、Ｌ）の極小値付近のへ
こみが深く、相関が大きいことを示し、従って求められ
たデフォーカス：１ＤＥＦ（ｊ）の信頼性が高いことを
示している。

なお、極小値ｘｍ　（ｊ）が見つからずデフォーカス量
ＤＥＦ　（ｊ）が定まらなかった場合や、デフォーカス
量ＤＥＦ　（ｊ）は求ったが５ＬＯＰ（ｊ）が小さく信
頼性が低い場合は、焦点検出不能と判定してデフォーカ
ス量ＤＥＦ　（ｊ）”ωとする。

第７図は上述の焦点検出処理の動作を示すフローチャー
トである。

まずステップ＃９５でｊ＝１として焦点検出領域を初期
化する。ステップ＃１００で焦点検出領域ＡＲＥＡ　（
ｊ）で相関演算を行い、相関量Ｃ（ｊ、Ｌ）を求める。

ステップ＃１０５で３点内挿法によりｘｍ　（Ｊ）＋　
５ＬＯＰ　（Ｊ）を求める。

ステップ＃１１０ではｘｍ　（ｊ）が求ったが判定し、
求まらなかった場合はステップ＃１２５に進み、求まっ
た場合はステップ＃１１５でＳ　ＬＯＰ（ｊ）が所定値
ＴＳを越えているか判定し、ＴＳ以下であった場合、即
ち信頼性がないと判定された場合はステップ＃１２５に
進む。ステップ＃１１５でＴＳより大きいと判定された
場合は、ステップ＃１２０に進みデフォーカス量ＤＥＦ
（ｊ）を求め、ステップ＃１３ｏに進む、一方、ステッ
プ＃１２５に進んだ場合は焦点検出不能と判定してＤＥ
Ｆ　（ｊ）＝■とし、ステップ＃１３０に進む、ステッ
プ＃１３ｏではｊ＝ｊ＋１として焦点検出領域を次の領
域に更新し、ステップ＃１３５でｊ＝９（焦点検出領域
が終了）となったか判定し、ｊ＝９でなかった場合はス
テップ＃１ｏＯに戻り次の焦点検出領域で相関演算を行
う、ステップ＃１３５でｊ＝９となった場合は全ての領
域での焦点検出が終了したので、焦点検出処理を抜け、
ステップ＃１４０のグループ化処理に進む。

以上のようにして全ての焦点検出領域においてデフォー
カス量を決定することができる。上記説明では第５図に
示した十字形の焦点検出領域を８分割して、各々の領域
のデフォーカス量を検出したが、検出領域の形や分割数
はこれに限られることはない、また検出領域を互いにオ
ーバーラツプさせたり、領域境界を被写体像の強度分布
に応じて変更するようにしても構わない。

くグループ化処理〉 グループ化処理は、焦点検出処理によって求められた複
数のデフォーカス量に応じて、複数の焦点検出領域を、
同一の被写体を捕捉している可能性が高いグループにま
とめる。

第８図はグループ化処理の第１実施例を示すフローチャ
ートである。

ステップ＃２００ではまず、第９図に示すごとく焦点検
出領域をその領域のデフォーカス量に従って大きい順に
並べかえ（至近に近い順）、順番に１から番号ｋをつけ
る。ただし焦点検出不能（デフォーカス量ＤＥＦ　（ｊ
）　＝ＯＯ）の領域は番号をつけないこととし、すべて
の領域で検出不能の場合は番号ｋを０とする。また最終
番号をＫＬとする。したがってＫＬ＝Ｏの場合は全ての
領域で焦点検出不能であることを意味する。

ステップ＃２０５ではＫＬ＝０．即ち全ての領域で焦点
検出不能であるか判定し、不能であった場合は、ステッ
プ＃２１０に進み、全領域で焦点検出不能だったとして
それ以降の処理をキャンセルして次の焦点検出動作を開
始する。不能でなかった場合は、ステップ＃２１５でグ
ループ化処理で使用されるデフォーカス軸上でのゾーン
の大きさ、即ち像面深度をつぎのように決定する。

例１：像面深度は撮影光学系の撮影時のＦ値に従って変
化し、Ｆ値が小さい場合は深度も深く同一被写体とみな
してよいゾーンＺＯＮＥの大きさも広がるので、撮影Ｆ
値に従ってゾーンの大きさを決める。

例２：ゾーンの大きさを所定値に固定し、常に決まった
深度内に同一被写体とみなす像面が入るようにする。

例３：前述の焦点検出処理で求めたデフォーカス量はあ
る幅の不確定性を持っており、その幅はそのデフォーカ
ス量の信頼度５ＬＯＰ値やその領域での被写体像のコン
トラストに依存して変化する０例えば不確定性の幅は信
頼度５ＬＯＰに概ね逆比例するので。

その領域の５ＬＯＰ値の逆数に比例してゾーンの大きさ
を決める。このようにゾーンの大きさを決めると、信頼
度の高いデフォーカス量を持つ領域は、他の領域から独
立したグループを形成する可能性が高くなり、その領域
が捕捉している被写体像に対して合焦する確率が高くな
る。例えば所定ゾーン幅をＺＮとして各領域のゾーンの
大きさをＺＯＮＥ　（ｊ）＝ＺＮ／５ＬＯｒ’　（ｊ）
とする、この場合、ゾーンの大きさの上限値、下限値を
設定しておいてもよい。またコントラストＣＯＮ　（ｊ
）を、隣接する受光素子出力データの差の絶対値の和を
その領域内で計算することにより求め、これを５ＬＯＰ
値の代わりに用いてもよい。

ステップ＃２２０ではグループ化処理の初期化として、
グループ番号ｉを１、領域のデフォーカス類の番号ｋを
１に設定し、ステップ＃２２５でグループＧＲＰ　（ｉ
）に番号にの領域を登録する。

ステップ＃２３ｏでは番号ｋが最終番号ＫＬになったか
判定し、ＫＬになった場合はグループ化処理を終了しス
テップ＃２３５の最適グループ選択処理に進む。ＫＬに
なっていない場合はグループ化処理を続行し、ステップ
＃２４ｏに進む。

ステップ＃２４０において、ゾーンの大きさを例１また
は例２のごとく決めた場合は、番号にの領域のデフォー
カス量から無限側のゾーン内に番号に＋１の領域のデフ
ォーカス量が入っているか判定する。

例えば第１０図（ａ）のような場合は２つの領域はゾー
ン外と判定され別グループとなり、第１０図（ｂ）のよ
うな場合は２つの領域はゾーン内と判定され同一グルー
プとなる。ゾーンの大きさを例３のごとく決めた場合は
、番号にの領域のデフォーカス量と番号に＋１の領域の
デフォーカス量の差が、番号に＋１の領域の５ＬＯＰ値
によって決まるゾーンの大きさの和より小さいか判定す
る０例えば第１１図（ａ）のような場合は２つの領域は
ゾーン外と判定され別グループとなり、第１１図（ｂ）
のような場合は２つの領域はゾーン内と判定され同一グ
ループとなる。

ステップ＃２４０で別グループと判定された場合は、ス
テップ＃２４５でグループ番号を更新しステップ＄２５
０に進み、同一グループと判定された場合はステップ＃
２４５をスキップし即ステップ＃２５０に進む。ステッ
プ＃２５０では番号ｋを更新してから、ステップ＃２２
５の処理に戻る。

以上の処理を繰り返しステップ＃２３５に抜けた時は、
例えば第９図のごとく領域のグループ化がなされている
。即ちグループ化処理の第１実施例の場合、一つのグル
ープのデフォーカス軸上での広がりはフレキシブルであ
り、グループ内に複数の領域が存在する場合、そのグル
ープに属する一つの領域はそのグループに属する少なく
とも他の一つの領域に対して第１０図（ｂ）または第１
１図（ｂ）のような関係にあればよい。このようなグル
ープ化ではグループの広がりが大きく取れるので、広い
領域で連続的にピント位置がかわるような被写体、例え
ば壁に張ったポスターを斜め方向から見たような場合で
も、被写体全体を一つのプルーブとして捕らえることが
できる。もちろんグループの広がりに一定の上限を設け
てもよいし、グループに加えられた領域の５ＬＯＰ値の
和が一定値になった場合にはグループを更新するように
してもよい。

第１２図はグループ化処理の第２実施例を示すフローチ
ャートである。

ステップ＃３００からステップ＃３１５の処理は第８図
の第１実施例の処理のステップ＃２００からステップ＃
２１５の処理と同じなので説明は省略する。ただしステ
ップ＃３１５でゾーンの大きさを決定する際には、例３
の場合を除いている。

ステップ＃３２０ではグループ化処理の初期化として、
グループ番号ｊを１、領域のデフォーカス類の先頭番号
にと末尾番号りとエンド番号ｇをそれぞれ１に設定する
。ステップ＃３２５で番号にの領域のデフォーカス量か
ら無限側のゾーン内に番号りの領域のデフォーカス量が
入っているか判定する。例えば第１０図（ａ）のような
場合は２つの領域はゾーン外と判定され別グループとな
リ、第１０図（ｂ）のような場合は２つの領域はゾーン
内と判定され同一グループとなる。同一グループでない
と判定された場合はゾーン判定を終了しステップ＃３４
０に進む、同一グループと判定された場合はステップ＃
３３０で末尾番号りを更新し、ステップ＃３３０で末尾
番号りが最終番号を越したか判定し、越していない場合
はステップ＃３２５に戻り引き続きゾーン判定を行い、
越している場合はゾーン判定を終了しステップ＃３４０
に進む。

ステップ＃３４０では末尾番号りがエンド番号ｇになっ
たか、即ち今回のグループが前回のグループに包含され
ているか判定し、包含されていない場合はステップ＃３
４５でグループｉに先頭番号ｋから末尾番号ｈ−１の領
域を登録するとともにグループ番号ｉを更新し、ステッ
プ＃３５０に進み、包含されている場合はステップ＃３
４５のグループ登録をせずにステップ＃３５０に進む。

ステップ＃３５０では末尾番号りが最終番号ＫＬを越し
たか判定し、越した場合はグループ化処理を終了しステ
ップ＃３５５の最適グループ選択処理に進む、越してい
ない場合はステップ＃３６゜で先頭番号ｋを更新すると
ともにエンド番号ｇを末尾番号りに書き換えて、ステッ
プ＃３２５に戻りグループ化処理を続行する。

以上の処理を繰り返しステップ＃３５５に抜けた時は、
例えば第１３図のごとく領域のグループ化処理がなされ
ている。即ちグループ化処理の第２実施例の場合、一つ
のグループのデフォーカス軸上での広がりは固定であり
、グループ内に複数の領域が存在する場合、そのグルー
プに属する領域のうちどの２つの領域をとっても第１０
図（ｂ）のような関係を満足している。このようなグル
ープ化ではグループの広がりを比較的狭く限定すること
ができるので、第１実施例よりきめ細かで正確な被写体
のグループ化が達成される。

第１４図はグループ化処理の第３実施例を示すフローチ
ャートである。

ステップ＃４００からステップ＃４１５の処理は第８図
の第１実施例の処理のステップ＃２００からステップ＃
２１５の処理と同じなので説明は省略する。

ステップ＃４２０ではグループ化処理の初期化として、
グループ番号ｉを１に設定し、ステップ＃４２５では領
域番号ｊを１に設定する。ステップ＃４３０で番号ｉの
領域のデフォーカス量を中心として士ＺＯＮＥ　（ゾー
ンの大きさ例１または例２）または士ＺＯＮＥ　（ｉ）
または±（ＺＯＮＥ　（ｉ）＋ＺＯＮＥ　（ｊ））（ゾ
ーンノ大きさ例３）に領域ｊのデフォーカス量ＤＥＦ（
ｊ）が入っているか判定する。入っている場合は同一グ
ループと判定し、ステップ＃４４５でグループＧＲＰ　
（ｉ）に番号ｊの領域を登録し、ステップ＃４５０に進
む、入っていない場合は同一グループでないと判定し、
ステップ＃４４５のグループ登録は行わずステップ＃４
５０に進む。ステップ＃４５０では領域番号ｊが８にな
ったか即ち最終領域か判定し、最終領域でない場合はス
テップ＃４５５で領域番号ｊを更新してステップ＃４３
０に戻りグループ判定を続行する。最終領域であった場
合はステップ＃４６０でグループ番号ｉが最終番号ＫＬ
になったか、即ち最終グループか判定し、最終グループ
でない場合はステップ＃４６５でグループ番号ｉを更新
してステップ＃４２５に戻りグループ判定を続行する。

最終グループであった場合はグループ化処理を終了しス
テップ＃４７０のグループ選択処理に進む。

以上の処理を繰り返しステップ＃４７０に抜けた時は、
例えば第１５図のごとく領域のグループ化がなされてい
る。即ちグループ化処理の第３実施例の場合、一つのグ
ループのデフォーカス軸上での広がりはある中心となる
領域のデフォーカス量を基準として決定され、グループ
内に複数の領域が存在する場合、そのグループに属する
全ての領域は中心となる領域に対して第１０図（ｂ）ま
たは第１１図（ｂ）のような関係を満足している。

このようなグループ化では、グループの広がりが。

基準となる領域のデフォーカス量を中心として比較的狭
く限定され、よりきめ細かで正確な被写体のグループ化
が達成される。

第１６図はグループ化処理の第４の実施例を示すフロー
チャートである。

ステップ＃５０５からステップ＃５１５の処理は第８図
の第１実施例の処理のステップ＃２０５からステップ＃
２１５の処理と同じなので説明は省略する。

ステップ＃５２０ではグループ化処理の初期化として、
グループ番号ｉを１に設定するとともに、領域番号ｊを
１に設定する。ステップ＃５２５では領域ｊのデフォー
カス量ＤＥＦ　（ｊ）がωか即ち領ｆｔｊが焦点検出不
能か判定し、不能でない場合はステップ＃５３０でグル
ープ（ｉ）に領域ｊを登録しステップ＃５３５に進み、
不能であった場合はステップ＃５３０のグループ登録を
せずにステップ＃５３５に進む。

ステップ＃５３５では領域ｊが８であるか即ち最終領域
であるか判定し、最終領域であった場合は、第１６図（
ｂ）のステップ＃５６５以降の処理に抜け、最終領域で
なかった場合はステップ＃５４０に進む、ステップ＃５
４０では領域ｊのデフォーカス量ＤＥＦ　（ｊ）がψか
、即ち領域ｊが焦点検出不能か判定し、不能でない場合
はステップ＃５４５に進み、不能であった場合はステッ
プ＃５４５以降のグループ判定をせずにステップ＃５６
０に進む。

ステップ＃５４５では領域ｊが５であるか、即ち横列の
最終領域であるか判定し、横列の最終領域であった場合
は端領域なのでステップ＃５５０のグループ判定をせず
にステップ＃５５５のグループ更新に進む、横列の最終
領域でない場合はステップ＃５５０で領域ｊのデフォー
カス量ＤＥＦ（ｊ）を中心として＋ＺＯＮＥまたハＺ　
ＯＮ　Ｅ（ｊ）または士（ＺＯＮＥ　（ｊ）＋ＺＯＮＥ
　（ｊ＋１））に、隣接領域ｊ＋１のデフォーカス量Ｄ
ＥＦ　（ｊ＋１）が入っているか判定し、入っている場
合は同一グループと判定してステップ＃５５５のグルー
プ更新はせずにステップ＃５６０に進み、入っていない
場合は同一グループでないと判定しステップ＃５５５で
グループ番号ｉの更新を行いステップ＃５６０に進む。

ステップ＃５６０では領域番号ｊの更新を行ってからス
テップ＃５２５に戻りグループ判定を続行する。

以上の処理を繰り返しステップ＃５６５に抜けると、横
列の中央領域である領域３のデフォーカス量ＤＥＦ　（
３）を中心として士ＺＯＮＥまたは＋ＺＯＮＥ　（３）
またはｆ　（ＺＯＮＥ　（３）＋ＺＯＮＥ　（７））に
縦列の中央領域である領域７のデフォーカス：１ＤＥＦ
　（７）が入っているか調べ、入っている場合は領域７
の属するグループを領域３の属するグループに吸収する
。

ステップ＃５７０では、グループ毎にそのグループを構
成する領域のデフォーカス量の平均値を計算し、その値
に従ってグループ番号を至近順につけ直し、ステップ＃
５７５のグループ選択に進む。

以上のようにしてステップ＃５７５に抜けた時は、例え
ば第１７図のごとく領域のグループ化処理がなされてい
る。即ちグループ化処理の第４実施例の場合、一つのグ
ループのデフォーカス軸上での広がりはフレキシブルで
あり、グループ内に複数の領域が存在する場合、そのグ
ループに属する全ての領域はその領域の少なくとも一方
に隣接する領域に対して第１０図（ｂ）または第１１図
（ｂ）のような関係に必ずある。このようなグループ化
では同一グループは必ず画面上で連結した領域を形成す
ることになる。被写体が同一であった場合には連続した
焦点検出領域に捕捉される確率が高いので、このような
グループ化によってグループと被写体の対応性がよくな
り被写体の識別能力が向上する。

く最適グループ選択処理〉 最適グループ選択処理においては、グループ化処理によ
って作られた複数のグループのなかから撮影者の意図し
ている被写体を捕捉している可能性が高い一つのグルー
プを選択する。

第１８図は最適グループ選択処理のフローチャートであ
る。

ステップ＃６００では、焦点検出領域毎の領域ポイント
Ｅ　（ｊ）を焦点検出モード選択装町８０より得られる
情報に基づいて表１のように決定する。

即ち中央重点モードの場合は、焦点検出不能でない限り
全体の焦点検出領域のなかで中央に近い領域のみに領域
ポイントとして１を与え、その他の領域の領域ポイント
はＯにすることにより焦点検出結果に影響を与えないよ
うにしている。その場合の領域の優先順位は（領域３，
７）→（領域２．４，６．８）→（領域１，５）に設定
されている。

表１では中央の領域が検出不能であると、順次端の領域
に検出領域が移動していくように領域ポイントを設定し
であるが、中央領域のみで検出するようにしたり、検出
領域の移動を途中で打ち切ったりするように領域ポイン
トを設定してもよい。

その他の検出モード（至近優先、信頼度優先。

合焦優先）では、横および縦列の端の領域（領域１．５
，６．８）に領域ポイント０．５を与え、中央領域（領
域２，３，４．７）に領域ポイント１を与えている。端
の領域は手ぶれ等により被写体が出入りする可能性が高
くそれにより焦点検出結果が変動するおそれがあるので
、端領域の領域ポイントを中央領域の領域ポイントより
低く設定しである。

ステップ＃６０５ではグループ番号ｉを１に初期化する
。ステップ＃６１０ではグループ毎に、そのグループに
属する領域のデフォーカス量から次のようにグループデ
フォーカス量を計算する。

例えばグループ１に領域２，３．４が属しており、その
グループデフォーカス量を各々ＤＥＦ　（２）。

ＤＥＦ　（３）、ＤＥＦ　（４）とすると、グループデ
フォーカス量ＧＤＥＦ　（１）は（７）式のようになる
。

ＧＤＥ　Ｆ（１）＝（ＤＥ　Ｆ（２）＋ＤＥ　Ｆ（３）
＋ＤＥ　Ｆ（４））／３または ＧＤＥＦ（１）＝（ＤＥＦ（２）＊Ｅ（２）＋ＤＥＦ（
３）ネＥ（３）＋ＤＥＦ（４）傘Ｅ（４））／（Ｅ（２
）＋Ｅ（３）＋Ｅ（４））・・・（７）即ちグループデ
フォーカス量は、そのグループに属する領域のデフォー
カス量の単純平均または領域ポイントを重みとした荷重
平均として求められる。但し荷重平均として求める際に
領域ポイントの和が０であった場合は、グループデフォ
ーカス量ＤＥＦ　（ｉ）を検出不能とする。

ステップ＃６１５ではグループ毎に至近優先ポイントＰ
１をそのグループのグループデフォーカス量に基づいて
決定する。例えば焦点検出モードが至近優先モードの場
合は、表２−１のごとくグループデフォーカス量が最大
、即ち最も至近にあるグループに至近優先ポイント１が
与えられ、その他のグループにはポイントα（０＜αく
１）またはＯが与えられる。αの値は至近優先度が高い
程小さく設定される。また表２−１では、その他のグル
ープには所定値αのポイントが与えられるとしたが、グ
ループデフォーカス量の順番や最至近グループとの偏差
に応じて至近に近い度合いを算出し、グループ毎に至近
優先ポイントＰ１を変えて与えるようにしてもよい。

またその他の検出モード（中央重点、信頼度優先９合焦
優先）では１表２−２のごとくグループデフォーカス量
の検出が可能／不能に従ってグル表２−１ 至近優先ポイント 表３−１ 合焦優先ポイント ープに至近優先ポイントＯまたは１が与えられる。

したがってグループデフォーカス量の検出が可能であれ
ば、−律にポイントが与えられるのでグループデフォー
カス量の値によらず各グループは公平に取り扱われる・
ことになる。

上述のように至近優先ポイントＰ１を設定することによ
り、至近優先モードでは最至近のグループが優先され、
その他のモードでは最至近のグループが優先されること
はなくなる。

ステップ＃６．２０ではグループ毎に、合焦優先ポイン
トＰ２をそのグループのグループデフォーカス量に基づ
いて決定する。例えば焦点検出モードが合焦優先モード
の場合は１表３−１のごとくグループデフォーカス量の
絶対値が最小、即ち最も合焦に近いグループに合焦優先
ポイント１が与えられ、その他のグループにはポイント
β（０＜βく１）または０が与えられる。βの値は合焦
優先度が高い程小さく設定される。また表３−１ではそ
の他のグループには所定値βのポイントが与えられると
したが、グループデフォーカス量の絶対値の大きさや順
番に応じて合焦に近い度合いを算出し、グループ毎に合
焦優先ポイントを変えて与えるようにしてもよい。

またその他の検出モード（中央重点、信頼度優先、至近
優先）でも上述の表３−１と同じようにして、表３−２
のごとくグループデフォーカス量の絶対値に従ってグル
ープに合焦優先ポイントＯまたはγまたは１が与えられ
る。但しγはβくγく１に設定する。このように合焦優
先モード以外のモードでも合焦に近いグループを多少優
先することにより、合焦付近での安定性を増すことがで
きる。

上述のように合焦優先ポイントＰ２を設定することによ
り１合焦優先モードでは合焦に最も近いグループが優先
され、その他のモードでも安定性が向上する。

ステップ＃６２５ではグループ毎に、信頼度ポイントＰ
３をそのグループに属している領域ｊのデフォーカス量
の信頼度５ＬＯＰ　（ｊ）に基づいて決定する６例えば
焦点検出モードが信頼度優先モードの場合は、表４−１
のごとく最も信頼度の和が大きいグループに信頼度優先
ポイント１が与えられ、その他のグループにはそのグル
ープの信頼度の和を信頼度の和の最大値で割った量に応
じてポイント（０くポイントく１）が与えられる。

またその他の検出モード（中央重点、至近優先。

合焦優先）では１表４−２のごとくグループデフォーカ
ス量の検出が可能／不能によってのみ、グループに信頼
度ポイント０または１が与えられる。

従ってグループデフォーカス量の検出が可能であれば一
律にポイントが与えられるので、グループに属する領域
の信頼度の和の大きさによらず各グループは公平に取り
扱われることになる。

さらにその他の検出モードにおいて、表４−３のごとく
信頼度ポイントを与えてもよい、この場合、グループに
おける信頼度の和が所定値δ以上であれば一律に信頼度
ポイント１が与えられ、δ以下であれば信頼度の和をδ
で割った量に応じて信頼度ポイントが与えられる。この
ように信頼度優先モード以外のモードでも信頼度がある
程度共裏４−１ 信頼度ポイント 表４−２ 信頼度ポイント 上あるグループは公平に取り扱い、信頼度の低いグルー
プは信頼度に応じて重み付けして取り扱うことにより、
デフォーカス量の不確定性によるばらつきの影響を小さ
くすることができる。

上述のように信頼度ポイントＰ３を設定することにより
、信頼度優先モードでは信頼度が最も高いグループが優
先され、その他のモードでも安定性が向上する。

ステップ＃６３０ではグループ毎の総合ポイントＰＧを
、至近優先ポイントＰ１、合焦優先ポイントＰ２．信頼
度ポイントＰ３の積または和として計算する。ステップ
＃６３５で・グループ番号ｉを更新し、ステップ＃６４
０でグループ番号ｉがＫＬ＋１になったか、即ちグルー
プ番号が終了したか判定し、終了していない場合はステ
ップ＃６１０に戻り、引続き次のグループの総合ポイン
トを求める処理を行う。以上の処理を繰り返しグループ
が終了した場合には、ステップ＃６４５に進み総合ＰＣ
（ｉ）が最大なグループを最適グループとして選択し、
ステップ＃６５０の最適デフォーカス量演算に進む。

上述の最適グループ選択処理では、複数の選択ルール（
中央重点、至近優先９合焦優先、信頼度優先等）に応じ
たポイントを設定し、各グループにおいて複数の選択ル
ールに対するポイントを決定し、最後に総合ポイントが
最大なグループを選択しているので、以下のような利点
を有している。

ａ）同じルール内ではポイントの値を適宜変更すること
により、選択ルールの効力の強弱（優先度の度合）をプ
ログラムの改造等変更なしで簡単にコントロールできる
。

ｂ）異なるルール間ではポイントの値のバランスを適宜
変更することにより、選択ルールの間の強弱（優先度の
度合）をコントロールできる。したがって焦点検出モー
ド毎に選択のためのプログラムを個々に設ける必要はな
く、ポイント値を変更するのみで焦点検出モードの変更
に対応できる。

Ｃ）選択ルール別にポイントを設定するとともに、それ
らの積または和で最適グループの選択を行っているので
、異なるルールの混合が容易に行える。また新しいルー
ルの追加が簡単にできる０例えば選択ルールとして領域
の広さを加えた場合は、面積ポイントＰ４を設定し、グ
ループに属する領域の数に応じたポイント値を与えれば
よい、また特定パターン例えばいわゆる中抜はパターン
の場合に中抜けするのを防ぐために、中抜はポイントＰ
５を設定し、中抜はパターン判定（Ｒ至近のグループに
横列の端領域１．５が属しているか判定する）を行い、
中抜はパターンであった場合は最至近グループの中抜は
ポイントのみ１とし他のグループの中抜はポイントはＯ
とし、中抜はパターンでなかった場合はすべてのグルー
プの中抜はポイントを１にすればよい。

以上のようにポイント制による最適グループ選択方式を
導入することにより、モード変更や追加または選択ルー
ルの最適化にも柔軟に対応できるシステムとなる。

上記説明では最終的に一つの最適グループが選択される
が、そのグループに属する領域位置をファインダー視野
等に表示することにより、撮影者に選択されたグループ
に属する領域を確認させてもよい。この場合、撮影者の
意図する被写体が表示された領域に入っていなければ、
撮影者の意志により、選択されたグループをキャンセル
し、総合ポイントが次に高いグループを順次選択してい
くようにしてもよい。

また上記説明では、各種ポイントの配分方式を、選択さ
れた焦点検出モードに従って変更したが。

撮影者が直接ポイントを設定するようにしたり。

予め所定のポイントが設定されたＲＯＭデータによりポ
イント設定を行うようにし、ＲＯＭをボディに対して変
更可能に構成し、ＲＯＭを取り替えることによりポイン
ト変更を行うようにしてもよい。またポイント値を固定
せず、最終的に選択されたグループの特性（領域の位置
、グループデフォーカス量、コントラスト等）をフィー
ドバックし、撮影者の意図に適合するようにポイント値
を変更していくような学習機能を持たせてもよい。

以上は最適グループ選択の処理の一例であって、もちろ
んこれ以外の手法に従って最適グループを選択するよう
にしてもかまねない６例えばグループデフォーカス量と
撮影レンズの絶対位置とにより各グループの絶対距離を
割り出し、最至近または最遠距離と最至近と最遠距離と
の差に基づいて最適な距離およびグループを決定するよ
うにもできる。また領域やグループの距離分布パターン
に応じて焦点検出モードを変更したり、最適グループの
選択をしたりすることもできる。

〈最適デフォーカス量演算処理〉 最適デフォーカス量演算処理においては、最適グループ
選択処理によって選択された最適グループに属する焦点
検出領域のデフォーカス量に基づいて、全体として最適
なデフォーカス量を演算する。

第１９図は最適デフォーカス量演算処理を示すフローチ
ャートである。

ステップ＃９００では最適グループに属する焦点検出領
域ＡＲＥＡ　（ｊ）に対する重みＷ（ｊ）を決定する０
例えば表５のごとく焦点検出モードに応じて重みＷ（ｊ
）を決定することができる。信頼度優先モードにおいて
は、焦点検出領域ＡＲＥＡ　（ｊ）の重みＷ（ｊ）を、
領域ポイントＥ（ｊ）とその領域のデフォーカス量の信
頼度５ＬＯＰ　（ｊ）の積とし、その他のモードにおい
テＬｔ、　Ｅ　（ｊ）　申ｓｒ、、ｏｐ　（ｊ）が所定
値Ｖよりも大きい場合は重みＷ（ｊ）を１とし、所定値
■よりも小さい場合は重みＷ（ｊ）をＥ　（ｊ）　串５
ＬＯＰ　（ｊ）としている。このように設定する表５　
重みＷ（ｊ） ことにより、信頼度優先モードの場合は信頼度に応じた
重み付けがなされ、それ以外のモードではある程度信頼
度があれば同等の重み付けがなされることになる。

ステップ＃９０５では、最適デフォーカス量ＤＥＦＸを
、最適グループに屈する焦点検出領域のデフォーカス量
ＤＥＦ　（ｊ）を重みＷ（ｊ）で重み付けした荷重平均
として（８）式のごとく演算する。

但しく８）式においてｊは、最適グループに属する焦点
検出領域の番号についてとる。このように荷重加算平均
をとることにより、最適デフォーカス量のばらつきを小
さくすることができ安定性が向上する。

ステップ＃９１０では最適デフォーカス量に基づいてＡ
Ｆ表示装置４０の表示形態を制御するとともに、Ａｆモ
ータ５０の駆動量を制御し、撮影レンズ１１を合焦位置
へ駆動する。これによって撮影画面上の最適グループに
属する焦点検出領域には、ピントがあった被写体像が形
成されることになる。ステップ＃９１０の処理を終える
と再び次の焦点検出サイクルに写る。

上述の実施例では複数の焦点検出領域が画面上で第５図
のごとく十字形に設定されているとして説明を行ったが
、もちろんこれ以外の形に焦点検出領域が設定されてい
るものでもよく、また検出領域を２次元状に設定しても
よい。また本発明はＴＴＬ方式の焦点検出装置に限定さ
れることなく、外光式の焦点検出装置にも応用できる。

その場合、画面上に設定された複数の焦点検出領域から
はデフォーカス量の代わりに被写体距離が得られること
になり、それらに対して前述のグループ化処理。

最適グループ選択処理、最適距離演算処理を施せばよい
ことになる。

上述の最適グループ選択処理および最適デフォーカス量
演算処理を具体的な被写体について説明する。

第２０図に示すように、撮影画面上に設定された複数の
焦点検出領域（第５図参照）のうち、焦点検出領域１，
２，３，６，７．８には近距離にいる人物が入り、焦点
検出領域４，５には遠距離にある木や建物などが入って
いる。このような状況において、各焦点検出領域におけ
るデフォーカス量ＤＥＦ　（ｊ）と信頼度５ＬＯＰ　（
ｊ）が表６−１のように求められ、グループ化処理によ
り焦点検出領域１，２，３，６，７．８がグループＧＲ
Ｐ　（１）に、焦点検出領域４，５がグループＧＲＰ　
（２）にグループ化される。

表２−１においてα＝０．５、表３−１においてβ＝０
．８、表３−２においてγ＝０．５、表５においてＶ＝
３００とすると、各焦点検出モードにおいてグループ１
および２に対して、グループデフォーカス量、至近優先
ポイントＰ１１合焦優先ポイントＰ２、信頼度優先ポイ
ントＰ３、総合ポイントＰＧが表６−２のごとく計算で
き、いずれの焦点検出モードにおいても総合ポイントＰ
Ｇが最大であるグループ１が最適グループとして選択さ
れ、最終的に最適デフォーカス量が表裏６−１ 各領域のＤＥＦ （ｊ）および５ＬＯＰ （ｊ） ６−２のように求められる。

Ｇ１発明の詳細 な説明したように、本発明の焦点検出装置は複数の焦点
検出領域の焦点検出結果を同一被写体とみられるグルー
プにまとめるとともに、グループのなかから撮影者の意
図に最も合致していると思われるグループを選択し、選
択されたグループのなかで統計平均を行い最終的な焦点
検出結果を得るものである。

このようにグループ化することにより、複数の被写体が
画面内の焦点検出領域に存在した場合でも正確にその識
別をすることができ、また被写体間の識別が正確になさ
れることにより最適グループ選択処理による選択結果が
撮影者の意図により適合したものとなる。またある程度
まとまりのあるグループ内で求められたデフォーカス量
により最適デフォーカス量を求めるので、ばらつきが減
少するとともに、その結果はグループ内の個々の結果と
かけ離れたものにはならない。

【図面の簡単な説明】

第１図はクレーム対応図、第２図は本発明による焦点検
出装置の構成図、第３図は本発明に用いられる焦点検出
光学系の説明図、第４図は光電変換装置の構成図、第５
図は焦点検出領域の説明図、第６図および第７図は焦点
検出処理の説明図およびフローチャート、第８図〜第１
７図はグループ化処理を説明するもので、第８図、第１
２図、第１４図、第１６図はフローチャート、第９図、
第１０図、第１１図、第１３図、第１５図、第１７図は
説明図、第１８図は最適グループ選択処理のフローチャ
ート、第１９図は最適デフォーカス量演算処理のフロー
チャート、第２０図は本発明に係る焦点検出装置の動作
を説明するための図、第２１図、第２２図、第２３図は
従来技術の説明図である。 １０：撮影レンズ　　　１３：レンズＣＰＵ２０：カメ
ラボディ　　２４：焦点検出光学系２５：光電変換装［
３０：ＡＦＣＰＵ ４０：ＡＦ表示部　　　５０：ＡＦモータ８０：焦点検
出モード選択装置

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 被写体像を所定面上に形成するための撮影光学系と、 撮影画面内に設定された複数の焦点検出領域において、
   それぞれ前記所定面に対する現在の像面のデフォーカス
   量を検出する焦点検出手段と、前記複数の焦点検出領域
   をその領域のデフォーカス量に応じて複数のグループに
   まとめるグループ化手段と、 前記複数のグループの中から合焦すべき被写体の像が形
   成されていると予想される一つの最適グループを選択す
   る選択手段と、 該最適グループに属する焦点検出領域のデフォーカス量
   に基づいてデフォーカス量を算出する最適デフォーカス
   量演算手段とを有することを特徴とする焦点検出装置。