JPH0478831A - カメラの測光装置 - 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】 ［産業上の利用分野コ この発明はカメラの測光装置に関し、特に複数の測光エ
リアより構成されるカメラの測光装置に関するものであ
る。

［従来の技術］ 特開昭６２−２０３１４１号公報には、撮影倍率を用い
て主被写体の大きさを想定し、想定した被写体の領域か
ら主被写体の輝度を求めるとともに、背景輝度を求めて
この結果に基づいて逆光補正をするカメラの露出決定装
置が開示されている。

［発明が解決しようとする課題］ 上記のような従来の露出決定装置では、撮影シーンが例
えば人物が中心となる人物シーンや、風景が中心となる
風景シーンで異なる場合、そのようなシーンの変化が想
定されていないため適切な逆光補正が困難である。

この発明は上記のような課題を解決するためになされた
もので、撮影シーンが異なった場合であっても、適切な
被写界の輝度値を算出することができるカメラの測光装
置を提供することを目的とする。

［課題を解決するための手段］ この発明にかかるカメラの測光装置は、複数の測光エリ
アよりなる多分割測光によるカメラの測光装置であって
、焦点距離を算出する焦点距離算出手段と、撮影倍率を
算出する撮影倍率算８手段と、算出された焦点距離と算
出された撮影倍率とに基づいて、撮影シーンが所定の撮
影シーンに属する率を判断する撮影シーン判断手段と、
判断された所定の撮影シーンに属する率に基づいて、演
算法を決定する演算性決定手段と、決定された演算法に
従って、測光エリアに入力された測光データから輝度値
を演算する輝度値演算手段とを備えたものである。

［作用］ この発明においては、撮影シーンが所定の撮影シーンに
属する率を判断し、この率に基づいて輝度値を演算する
ための演算法を決定する。

［実施例］ 第１図はこの発明の第１の実施例による撮影画面の測光
エリアのパターンレイアウトを示した図である。

図において、撮影画面１に各々が６角形状の測光エリア
３が上段の行、中段の行および下段の行を構成している
。隣接する行の測光エリア同士は測光エリアをなす画素
の半画素分ずつずらされて位置する。このようにして測
光エリア３によって、撮影画面１の画面全域が等分割の
状態でレイアウトされている。

第２Ａ図は第１図の撮影画面において、その中央部に人
物が配置された場合の状態を示す図であり、第２Ｂ図は
、第１図の撮影画面において、従来例で示した第１７Ｂ
図の状態に対応すべく被写体を測光エリアの半画素分だ
け右側に移動させた状態を示した図である。

第２Ａ図において測光エリア３の中央部の画素Ａｃが被
写体２によって完全に覆われているため、被写体の輝度
の適正な情報を得ることができる。

第２Ｂ図においては、被写体２が測光エリアの半画素分
移動したにもかかわらず、測光エリア３の下部の画素Ａ
Ｌが被写体２によって完全に覆われているので、この場
合であっても、被写体の輝度情報として適切な値を得る
ことができる。

第３図はこの発明の第２の実施例による、撮影画面の測
光エリアのパターンレイアウトである。

この実施例においては、測光エリア３の各々はすべて菱
形形状をしており、これによって先の実施例とは異なり
、各行だけでなく、各列ごとにも、測光エリアの画素が
半ピツチずつ変位した状態でレイアウトされている。

この実施例では、このように測光エリアの形状が菱形で
あるため、カメラの撮影情況が縦構図であっても、横構
図であっても、常に各行ごとに又は各列ごとに測光エリ
アが半画素分ずつ変位していることになる。そのため、
構図の方向にかかわらず、被写体の輝度情報の信頼性が
さらに向上するものである。

第４図はこの発明の第３の実施例による撮影画面の測光
エリアのパターンレイアウトを示す図である。図におい
て、測光エリア３の各々の形状は第１図に示した実施例
と同様に６角形状である。

しかし、この実施例においては、６角形状の測光エリア
３の各々同士が、所定距離能されて配置されており、そ
の間の領域全体を測光する測光素子４が同一シリコンフ
ォトセル（ｓ　ｐ　ｃ）上に形成されている。これによ
って、測光エリア３の面積が各々小さいため、被写体が
低輝度である場合には、出力が小さすぎ適切な測光出力
が得られない場合のような、逆光処理等が不要な低輝度
時には、より出力が大きく、撮影画面全域を測光するこ
とができる測光エリア４を重点的に使用することができ
る。

第５図はこの発明の第４の実施例によるカメラの撮影レ
ンズの駆動制御のブロック図である。

図において、カメラボディ本体において、撮影画面のう
ち複数の点を測距する多点測距素子１０から得られた測
距情報が、測距回路１２に出力される。測距回路１２で
は、入力された複数の測距値から、適当な測距値を選び
（たとえば最も近い距離のものを選択し）その選択され
た測距値から、レンズ駆動量を算出し、この値をレンズ
駆動装置１４に出力する。一方、多分割測光素子１８か
ら出力された測光情報は、測光回路２０に入力され、そ
のａカが表示装置１６に表示される。測距回路１２から
選択された測距点の位置、測距距離、倍率等が、カメラ
ボディに装着された撮影レンズ２６から焦点距離、開放
ＦＮ０等のレンズ情報が、各々測光回路２０に入力され
、そこで、最適な制御輝度か演算される。この制御輝度
に基づいて、シャッタ制御装置２２および絞り制御装置
２４が駆動される。

第６図は第５図における撮影画面の測光・測距パターン
のレイアウトを示した図である。

測光パターンは、第４図の実施例に示したものと同様で
あり、撮影画面−様にハニカム状で配置された１３個の
６角形の形状を有する素子８１〜ＳＩ３と、各々の素子
間の領域を埋める画面全域の測光が可能な素子Ｓ０とか
らなっている。６角形形状の測光素子は上段の行の左か
ら横方向に８１〜Ｓ４、中段の行の左から横方向に８５
〜Ｓ９および下段の行の左から横方向にＳＩＯ’＝Ｓ１
３というようにレイアウトされている。

一方、測距パターンを構成する測距エリアは、測光エリ
アＳ６、Ｓ７およびＳ８に対応する位置に形成される３
つの測距エリアＡ１、Ａ２およびＡ３よりなり、多点測
距の構成となっている。

第７図は第５図の測光回路の制御内容を示す概略ブロッ
ク図である。

図において、測光素子１８から１４に分割された輝度情
報３０が出力され、この輝度情報はファジィ推論■の入
力用パラメータ３８およびファジィ推論■の比カ用パラ
メータ４４の処理のためにａカされる。一方、測距回路
２０によってオートフォーカス位置３２が算出される。

さらに、撮影レンズ２６から焦点距離ｆｌが出力され、
測距回路２０および撮影レンズ２６からの出力によって
、撮影倍率βが決定される。輝度情報３０とオートフォ
ーカス位置３２の情報はファジィ推論■の入力用パラメ
ータを決定するために使用され、そのパラメータの出力
はファジィ推論■の逆光検知ルーチンに入力される。撮
影倍率βおよび焦点距離ｆｔは、ファジィ推論■のシー
ン判別ルーチン４２に入力される。逆光検知ルーチン４
０およびシーン判別ルーチンからａカされた値は、ファ
ジィ推論■の出力用パラメータ４４の出力とともに、フ
ァジィ推論■の制御輝度算出ルーチン４６に入力される
。制御輝度算出ルーチン４６によって算出された制御輝
度情報４８が出力され、これに基づいてカメラの露出が
適切に制御されることになる。

このように測光回路の制御に、３つのファジィ推論のル
ーチンからなるようにファジィ推論を利用するのは以下
の理由による。

１）　ファジィ推論を用いれば、複雑な組合わせ条件や
場合分けによって得られる異なる最適な制御値を容易に
求めることができる。

２）　従来の場合分けによる制御であれば、演算方法を
変える手法が必要であるので、場合分けを行なう近辺に
おいて、演算結果が大きく変化することが予想され、制
御がスムーズにいかないが、ファジィ推論を用いること
によって、場合分は近辺に相当する部分においても、そ
の制御が滑らかに行なうことができるからである。

ファジィ推論■ルーチンは、逆光状態（オートフォーカ
スの対象となる主被写体に比べて背景に太陽光などがあ
って輝度が高い場合であり、以下、この状態を「逆光」
という）、順光状態（主被写体と背景の輝度差が少ない
状態をいい、以下この状態を「順光」という）およびス
ポットライト状態（主被写体の輝度が背景の輝度に比べ
て高い場合であり、以下「スポットライト」という）等
を判定するためのルーチンである。

ファジィ推論■ルーチンは、撮影シーンを判別するため
のルーチンであり、撮影画面から風景写真、人物写真お
よびマクロ撮影等を判別するものである。

ファジィ推論■ルーチンは、ファジィ推論■によって得
られた逆光の度合いと、ファジィ推論■によって得られ
た撮影シーンとに応じて適切な制御輝度を算出するため
のルーチンである。

まず、ファジィ推論■の入力用パラメータの変換動作に
ついて説明する。

ここでは、多分割測光素子の出力や、測距点での生デー
タを、ファジィ推論■の逆光検知ルーチン４０で利用で
きるようなパラメータに変換しようとするものである。

まず背景輝度ＢｖＡを以下のように設定する。

ＢｖＡ＝ＢＶ。

ここでＢＶＯは特に逆光時の明るい背景輝度である。

ａ、スポットライト時の主被写体輝度 次に、スポットライト時で測距した位置にある主被写体
の輝度Ｂｖｃを求める。

ここでは、オートフォーカス（ＡＦ）のための測距点と
して使用された測距エリアを中心にその周りの６個の測
距エリアの情報に基づいて、高輝度重視的な平均算出を
行なう。倍率の小さい被写体に対しての正確な輝度情報
を得るため、測距点での測距エリアの素子の情報に対し
ては重み付けを行なう。

ここで、ｉ＝ａ、　　ａ−５，ａ−４，ａ−１，ａ＋１
．　ａ＋４．　ａ＋５ ａはＡＦ位置に対応した測光素子 の番号である。

ＢＶｉは各測光エリアの輝度を表わす。

Ｗｔｉはｉ＝ａの場合のみ４の値をと り、その他の場合は１をとるものであ る。

ｂ、逆光時の主被写体輝度 逆光時の主被写体輝度ＢＶ、は以下の要領で求める。

第２Ａ図および第２Ｂ図に示したように、主被写体がオ
ートフォーカス位置に対応した測光素子からずれたよう
な場合でも、適確に測光させるため、オートフォーカス
位置に対応する測光素子と、その周りの６個の測光素子
から、低輝度重視的な平均算出を行なう。

ここで、ｉ＝ａ、ａ−５，ａ−４，ａ−１，ａ＋１．　
　ａ＋４．　　ａ＋５ ＢＶｉは各測光エリアの各々の輝度を 表わすものである。

上記の演算式によって、分割されたシリコンフォトダイ
オードセルＳＰＣがシリアルに接続されてその輝度を求
めたのと同様な出力が得られる。

実際に、ＳＰＣをシリ−アルに接続するのは種々の問題
点があり、実際上困難であるが、上記の演算式によると
、Ａ／Ｄ変換後の各分割ｓＰｃ出力をデジタル演算で行
なうことができるので、容易にこのような演算が可能と
なる。

Ｃ１背景の大きさ ＢＶｉ　　（ｉ＝１〜１３）の各素子の中で、背景輝度
ＢＶＡに輝度が近い素子の数を数えることで背景の大き
さを求めることができる。

第８図は、背景の大きさを求めるためのＢＶｉ−ＢＶＡ
とｎｌの関係を示した図である。

第８図にしたがって、各素子ＢＶｉ　　（ｉ＝１〜１３
）の値を基に（ＢＶｉ−ＢＶＡ）を求めることによって
、背景輝度にその輝度が近い素子の数ｎｌを求めること
ができる。すなわち、背景の大きさＮＡは、 ＮＡ　＝Σｎｌ となる。

次に、ファジィ推論■〜■のルーチンの内容について説
明する。

ファジィ推論■ルーチン 逆光およびスポットライトの判定は以下の推論ルールす
なわち条件によって設定することができる。

１）　主被写体が背景に比べて暗く、背景の大きさが小
さくなければ逆光である。

ｉｆ　　（主被写体が背景に比べて暗い）ＡＮＤ（背景
の大きさが小さくない）ｔｈｅｎ　　逆光２）　主被写
体が背景に比べて少し暗く、背景の絶対輝度がすごく高
く、背景の大きさが小さくなければ逆光である。

ｉｆ　　（主被写体が背景に比べて少し暗い）、（背景
の絶対輝度がすごく高い）ＡＮＤ　（背景の大きさが小
さくない）ｔｈｅｎ　　逆光３）　主被写体が背景に比
べて明るければ、スポットライトである。

ｉｆ　　（主被写体が背景に比べて明るい）ｔｈｅｎ　
　スポットライト ４）　主被写体が背景に比べて少し明るく、背景の絶対
輝度がすごく低ければ、スポットライト状態である。

ｉｆ　　　（主被写体が背景に比べて少し明るい）ＡＮ
Ｄ　（背景の絶対輝度がすごく低い）ｔｈｅｎスポット
ライト状態 上記各推論ルールの中の条件部、すなわち（）で囲った
部分は、第９Ａ図〜第９Ｄ図で示されたような出力用パ
ラメータを用いたメンバーシップ関数として表わされる
。

たとえば、上記２）の（主被写体が背景に比べて少し暗
い）という条件は、第９Ａ図に示されている“（Ｂ　Ｖ
ＣＢ　ＶＡ　）が正に大でない”という条件と、第９Ｂ
図に示されている“（ＢＶ。

ＢＶＡ）が負に中”という条件との組合わせとなってい
る。

また（背景の絶対輝度がすごく高い）という条件は、第
９Ｃ図に示されている“ＢｖＡが高い”という条件とな
っている。

最終的に、上記に述べた推論ルール１）〜４）をファジ
ィ推論■入カパラメータを用いた推論ルールで表わすと
以下のようになる。

■−１ｉｆ　“（Ｂｖｏ−ＢｖＡ）が正に大でない”（
ＢＶ、−ＢＶＡ）が負に大”ＡＮＤ“ＮＡが少なくない
”　ｔｈｅｎ　　逆光■−２ｉｆ　“（ＢＶＣＢＶＡ）
が正に大でない”（ＢＶ、−ＢＶＡ）が負に中”ＢｖＡ
が高い”　ＡＮＤ″ＮＡが少なくない”　　ｔｈｅｎ　
逆光 ■−３ｉｆ　“（ＢＶＣＢＶＡ）が正に大”ＡＮＤ“（
ＢＶ、−ＢＶＡ）が負に大テナイ″ｔｈｅｎ　　スポッ
トライト ■−４“（Ｂ　ＶＣ−Ｂ　ＶＡ　）　カ正ニ中”“（Ｂ
Ｖ、−ＢＶＡ）が負に大でないＡＮＤ“ＢｖＡが低い”
　ｔｈｅｎ　　スポットライト以上のような推論ルール
にしたがって、入力データをファジィ演算し、検知しよ
うとする逆光およびスポットライトの度合いを算出する
。このように、ファジィ演算ルーチンは、外部からメン
ノく一シップ関数および推論ルールおよび入力データを
与えることによって、その目的とする所望の出力を演算
することができる。なおこのルーチン（±、ファジィ推
論■の算出だけではなく、ファジィ推論■およびファジ
ィ推論■やＡＥ演算以外のファジィ制御で共用すること
もできる。

次に、ファジィ推論演算ルーチンをＭａｘ、Ｍｉｎ法に
よって、逆光検知ルーチンに適用させる。

ファジィ推論■ルーチンのＭａｘ、Ｍｉｎ法まず、入力
データに基づいて、条件部の各条件に対する適合度を各
条件部のメンノ（−シップ関数から求める。

以下の説明には、たとえば ＢＶＡ＝１１．５ ＢＶ。＝１１ ＢＹ、〜１０．５ ＮＡ＝４ の入力データを例として説明する。

■−１推論についてＢＶＣＢＶＡ＝　　０．５であるか
ら、“（ＢＶｃ　−ＢＶＡ　）が正に大でない”という
条件に対する適合度は、第９Ａ図のメンバーシップ関数
から“１”と求まる。

“（ＢＶＩ　　ＢＶＡ）が負に大”の適合度は、第９Ｂ
図のメンバーシップ関数から同様に“０”となる。

ＮＡ＝４であるので、“ＮＡが少なくない”という条件
に対する適合度は、第９Ｄ図のメンバーシップ関数から
“１″となる。

■−１の推論の条件は、上記の３つの条件の組合わせで
あるので、３つの適合度のＭｉ　ｎ値がこの条件の適合
度となる。結果としてＭｉ　ｎ値となる条件は、“（Ｂ
Ｙ、−ＢＶＡ）が負に大”という条件で定まることにな
り、この値は“０”となる。

次に同様にして■−２推論について演算すると、この推
論における４つの条件のＭｉｎ値となる条件は、“ＢＶ
Ａが高い”となり、このＭｉ　ｎ値は０．７５となる。

同様に推論■−３の条件の適合度は“０”となり、■−
４推論の条件の適合度は“０”となる。

推論■−１と■−２の結論部は、“逆光”であるので“
逆光である”の適合度は、■−１推論と■−２の推論の
Ｍａｘ値として“０．７５”となる。

同様に、■−３推論と■−４推論から“スポットライト
である”の適合度は“Ｏｎとなるにこで、“逆光である
”および“スポットライトである”のメンバーシップ関
数は、求めたい逆光およびスポットライトの度合に対し
て第１０図のようになっている。上記の例においては、
“逆光である”の適合度は“０．７５”であるので、そ
の占める面積として、図において斜線部のように示され
、“スポットライト状態である”の適合度は０”である
ので図において占める面積は有しない。このようにして
斜線部の面積を基に、重心法でその重心位置を求めるこ
とによって、逆光およびスポットライトの度合（約０．
９）が算出される。

ファジィ推論■ルーチン 人物および風景の度合は、撮影倍率βと焦点距離ｆｔよ
り以下のような推論ルール、すなわち条件が設定される
。

■−１撮影倍率βが小さければ風景である。

ｉｆ　　撮影倍率βが小　ｔｈｅｎ　　風景■−２撮影
倍率βが中で、焦点距離ｆｔが短ければ、風景である。

ｉｆ（撮影倍率βが中）ＡＮＤ　（焦点距離ｆｔが短い
）ｔｈｅｎ　　風景 ■−３撮影倍率βが中で、焦点距離ｆｔが中くらいであ
れば、人物である。

ｉｆ（撮影倍率βが中）ＡＮＤ　（焦点距離ｆｔが中く
らい）ｔｈｅｎ　　人物 ■−４撮影倍率βが中で、焦点距離ｆｔが長ければ人物
である。

ｉｆ（撮影倍率βが中）ＡＮＤ　（焦点距離ｆｔが長い
）ｔｈｅｎ　　人物 ■−５撮影倍率βが大きければ、人物である。

ｉｆ（撮影倍率βが大）ｔｈｅｎ　　人物■−６撮影倍
率βが極大であれば、マクロ（風景とみなす）である。

ｉｆ（撮影倍率βが極大）ｔｈｅｎ　　マクロ（風景と
みなす） 上記推論■−１〜■−６の中で示されている各条件に関
するメンバーシップ関数が、第１１Ａ図および第１１Ｂ
図に示されている。

たとえば、撮影倍率βが１／６ｏであり、焦点距離ｆｔ
が４５ｍｍの場合を例にとって、以下適合度の算出につ
いて説明する。

第１１ＡＩＩおよび第１１Ｂ図のメンバーシップ関数を
参照すると、この例においてその適合度は“０″でない
のは “撮影倍率βが大”＝０．５、 “撮影倍率βが中”＝０．５、 “焦点距離ｆｔが短い”＝０．３３、および“焦点距離
ｆｔが中くらい”＝０．　６６の場合である。

したがって、推論■−１〜■−６の組合わせ条件でその
適合度が“０″でない場合は、推論■−２・・・組合わ
せ条件のＭ　ｉ　ｎ値が０．３推論■−３・・・組合わ
せ条件のＭｉ　ｎ値が０．５推論■−５・・・組合わせ
条件のＭ　ｉ　ｎ値が０．　５の場合である。

推論■−２はその結論部が“風景”であるので、第１２
図に示されている風景および人物度合のメンバーシップ
関数における“風景である”のメンバーシップ関数を高
さ０．３３の位置でカットする。

推論■−３および推論■−５の結論部は“人物”である
ので、第１２図の人物のメンバーシップ関数を高さ０．
５の位置でカットして各々斜線でその占有面積を示す。

次に、斜線部の重心位置を求めることによって、ファジ
ィ推論■の風景および人物度合を約０．６と求めること
ができる。

ファジィ推論■ルーチン ファジィ推論■ルーチンは、ファジィ推論■ルーチンか
ら算出された逆光およびスポットライトの度合と、ファ
ジィ推論■ルーチンから算出された風景および人物度合
とから最適な制御輝度値を算出するものである。

このルーチンで算出するための制御輝度値は、１４分割
された測光エリアからの測光値に基づいた種々の適当な
演算法で算出されたものを準備し、これらの算出された
値から、ファジィ推論によって選択するものである。

まず、ファジィ推論■出力用パラメータとして、以下の
ような値を準備する。

平均測光Ｂ　ＶＡ　Ｖ　Ｅを、輝度値ＢＹ、　〜ＢＶ。

３について指数平均によって求める。

次に、中央部分測光ＢＶＰＡＲＴを、オートフォーカス
位置の測光素子とその周りの測光素子の６つを含めた計
７個の測光素子について指数平均によって求める。

ここでｉ＝ａ、ａ−５、ａ−４、ａ−１、ａ十１、ａ＋
４、ａ＋５ ａはオートフォーカス位置の測光素 子である。

さらに、中央部低輝度重視測光ＢＶＤＡＲＫを、オート
フォーカス位置周りの７個の測光素子を低輝度重視的平
均によって求める。すなわち先に述べたファジィ推論■
入力用パラメータのＢＶ、と同様である。

ＢＶＤ　Ａ　ＲＫ　＝ＢＶ。

ファジィ推論■の推論ルール、すなわち条件は以下のよ
うに定められる。

■−１撮影画面が風景であるならば、平均測光付近が良
い。

ｉｆ（撮影画面が風景）ｔｈｅｎ　　平均測光付近 ■−２撮影画面が人物であり、かつ順光であるならば、
中央部分測光付近が良い。

ｉｆ（撮影画面が人物）ＡＮＤ　（撮影画面が順光）ｔ
ｈｅｎ　　中央部分測光付近 ■−３撮影画面が人物であり、スポットライトであるな
らば、中央部分測光付近が良い。

ｉｆ（撮影画面が人物）ＡＮＤ　（撮影画面がスポット
ライト）ｔｈｅｎ　　中央部分測光付近■−４撮影画面
が人物であり、かつ逆光であるならば、中央部低輝度重
視測光付近が良い。

ｉｆ（撮影画面が人物）ＡＮＤ　（撮影画面が逆光）ｔ
ｈｅｎ　　中央部低輝度重視測光付近第１３Ａ図および
第１３Ｂ図に、上記各推論の条件部のメンバーシップ関
数が示されている。

なお、ファジィ推論■の推論ルールの結論部として、事
前に求まった平均測光ＢＶＡＶＩ！、中央部分測光ＢＶ
ＰＡＲＴおよび中央部低輝度重視測光Ｂ　ＶＤ　Ａ　Ｒ
Ｋの各々を中心にした、ある程度幅を持ったメンバーシ
ップ関数を第１４図で示したように表わすことができる
。今このメンバーシップ関数は、説明を簡単にするため
に±０．　５ＥＶ幅の三角形の形状としている。

次に各推論ルールの条件部の適合度を、たとえば逆光お
よびスポットライトの度合が０６９であリ、風景および
人物の度合が０．６である場合を例として説明する。

推論■−１の“風景である”の適合度としては、０．０
５、 推論■−２における“人物”かつ“順光”の適合度は“
０” 推論■−３における“人物”かつ“スポットライト状態
”の適合度は“０″ 推論■−４の“人物”かつ“逆光”の適合度は“０．３
５”となる。

したがって、第１４１１！Ｊにおいて推論■−１の結論
部の“平均測光付近”のメンバーシップ関数を０．０５
の位置でカットし、同様に、推論■−４の結論部の“中
央部低輝度重視測光付近”のメンバーシップ関数を０．
３５の位置でカットし、斜線部の重心位置を求めること
で、制御輝度値として上記の例ではＢＶ＝約１０．７が
算出される。

上記の実施例のように、分割測光出力から制御輝度を算
出するＡＥにファジィ制御を用いることによって、ＡＥ
アルゴリズム作成の段階においては、人間の経験からく
るあいまいな表現での制御輝度算出法をそのまま推論ル
ールにするアルゴリズムが構成できる。また、多数の入
力データからの演算が、複雑で多次元的な分岐等を用い
なくても容易に可能となる。

また、上記実施例のように最適な制御輝度を算出すると
いう１つの目的に対して、３つのファジィ演算ブロック
に分け、途中で逆光・スポットライト度合や風景・人物
度合という変数を導入することで、各ブロックごとに容
易にアルゴリズムの検討や修正が可能となる。また、こ
れらの変数はカメラ内のその他の制御（フラッシュ自動
発光判定や、制御輝度をＴＶ値とＡＵ値とに振分けるプ
ログラム）でも利用することができる。

上記のようにして作成されたファジィ推論による制御ア
ルゴリズムは、従来のアルゴリズムに比べてより高度な
制御が可能となり、また従来のようなアルゴリズムの分
岐点付近で出力が大きく変化してしまうような欠点が少
なく、滑らかな制御が可能となる。

ファジィ推論■の出力（逆光およびスポットライト状態
の度合）はもともとあいまいなものであるので、このあ
いまいな表現（すなわち第１０図における斜線部のよう
に最終的に合成されたメンバーシップ関数→ファジィ集
合）をそのままファジィ推論■ルーチンへ入力させる方
法の方が好ましい。このためには、ファジィ推論■の出
力を記憶させるための大容量なＲＡＭが必要となる。

また、ファジィ推論■およびファジィ推論■の入力は数
値であるが、ファジィ推論■の入力はファジィ集合とな
るので、同じ演算ルーチンを使えない等の問題が生じる
。そこで、上記実施例では、逆光およびスポットライト
の度合を示す数値にこの出力を変換している。すなわち
逆光およびスポットライト状態の度合は“＋１”が最も
逆光の度合が強く、　−１”が最もスポットライトの度
合が強い場合を示している。逆光およびスポットライト
状態の度合に対する逆光のメンバーシップ関数は、第１
３Ａ図に示すように、逆光およびスポットライト状態の
度合が“＋１”になるに従って高くなる。第１１のメン
バーシップ関数も、−１〜＋１”の間では、第１３Ａ図
と同様の形状となっているが、第１０図の方では、重心
法を用いるため、逆光のメンバーシップ関数の重心が“
＋１”に一致するように“＋１”以上および−１”以下
にも値を持っているものである。

以上のような関係は第１１Ｂ図および第１３Ｂ図との関
係においても同様である。

［発明の効果コ この発明は以上説明したとおり、撮影シーンが所定の撮
影シーンに属する率を判断し、この率に基づいて輝度値
を演算するための演算法を決定するので、撮影シーンに
応じた適切な輝度値を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の第１の実施例による撮影画面の測光
エリアのパターンレイアウト図、第２Ａ図は第１図の撮
影画面において主被写体が中央にある場合の状態を示し
た図、第２Ｂ図は第１図の撮影画面において、主被写体
が中央部からずれた位置に変位した場合の状態を示した
図、第３図はこの発明の第２の実施例による撮影画面の
測光エリアのパターンレイアウトを示す図、第４図はこ
の発明の第３の実施例による撮影画面の測光エリアのパ
ターンレイアウトを示す図、第５図はこの発明の第４の
実施例によるカメラの撮影レンズの駆動制御のブロック
図、第６図は第５図における多点測距素子と多分割測光
素子とのレイアウトを示した図、第７図は第５図の測光
回路の制御内容を示すブロック図、第８図は第４の実施
例における、背景の大きさを算出するための図、第９Ａ
図〜第９Ｄ図は第７図のファジィ推論■ルーチンにおけ
る各条件のメンバーシップ関数を示す図、第１０図は第
７図のファジィ推論■ルーチンの逆光２およびスポット
ライトの度合を示すメンバーシップ関数を示す図、第１
１Ａ図および第１１Ｂ図は第７図のファジィ推論■の各
条件のメンバーシップ関数を示す図、第１２図は第７図
のファジィ推論■ルーチンの風景および人物の度合を示
すメンバーシップ関数を示す図、第１３Ａ図および第１
３Ｂ図は第７図のファジィ推論■ルーチンの各条件のメ
ンバーシップ関数を示す図、第１４図は第７図のファジ
ィ推論■ルーチンの制御輝度値算出のためのメンバーシ
ップ関数を示す図、第１５図は従来の撮影画面の測光エ
リアのノくターンレイアウトの一例を示す図、第１６図
は従来の撮影画面の測光エリアのパターンレイアウトの
他の例を示す図、第１７Ａ図は第１６図の従来例にお０
て主被写体が撮影画面の中央に位置した場合の状態を示
す図、第１７Ｂ図は第１６図の従来例にお０て主被写体
が中央位置から変位した場合の状態を示す図である。 図において１は撮影画面、３は測光エリア、４は測光領
域、１０は多点測距素子、１２は測距回路、１４はレン
ズ駆動装置、１６は表示装置、１８は多分割測光素子、
２０は測光回路、２２（まシャッタ制御装置、２４は絞
り制御装置、２６ｊよ撮影レンズ、Ｓ、〜ＳＩ３は測光
素子、Ｓｏは測光領域、Ａ、〜Ａ３は多点測距素子であ
る。 なお、各図中、同一符号は同一または相当部分を示す。 特許出願人　ミノルタカメラ株式会社

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）複数の測光エリアよりなる多分割測光によるカメ
   ラの測光装置であって、 焦点距離を算出する焦点距離算出手段と、 撮影倍率を算出する撮影倍率算出手段と、 前記算出された焦点距離と前記算出された撮影倍率とに
   基づいて、撮影シーンが所定の撮影シーンに属する率を
   判断する撮影シーン判断手段と、前記判断された所定の
   撮影シーンに属する率に基づいて、演算法を決定する演
   算法決定手段と、前記決定された演算法に従って、前記
   測光エリアに入力された測光データから、輝度値を演算
   する輝度値演算手段とを備えた、カメラの測光装置。
2. （２）前記所定の撮影シーンは、被写体が風景を主体と
   する風景シーンであり、前記所定の撮影シーン以外の撮
   影シーンは、被写体が人物を主体とする人物シーンであ
   り、 前記演算法決定手段は、前記風景シーンに対応した第１
   の演算法と、前記人物シーンに対応した第２の演算法と
   から、前記所定の撮影シーンに属する率に基づいてファ
   ジィ推論を用いて、前記演算法を決定する、請求項１記
   載のカメラの測光装置。
3. （３）主被写体に対応する測光エリアに入力された測光
   データと、背景に対応する測光エリアに入力された測光
   データとから、被写界が逆光状態であるか順光状態であ
   るかを判別する逆光・順光状態判別手段とをさらに備え
   、 前記演算法決定手段は、前記所定の撮影シーンに属する
   率が所定値以上のとき、前記逆光・順光状態判別手段の
   判別結果に基づいて、異なった演算法を決定する、請求
   項１記載のカメラの測光装置。