JPH05204014A - 撮影装置の手ぶれ防止装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】この発明の撮影装置の手ぶれ防止装置にあっ
ては、変化する装置や撮影者の状態を加味して露光中の
手ぶれを予測する精度を高めて防振効果を高めるため
に、予測演算のための係数をリアルタイムに可変設定可
能とすることを特徴とする。 【構成】この発明は、手ぶれ振動を手ぶれ信号検出部１
で検出して手ぶれ信号記憶部２に記憶し、撮影時の手ぶ
れ信号を予測する予測係数を手ぶれ予測係数記憶部３に
記憶する。演算部４では、手ぶれ信号検出部１の出力及
び／または手ぶれ信号記憶部２の出力と、手ぶれ予測係
数記憶部３の出力を、各々の対応する過去のデータにつ
いて演算し、予測手ぶれ信号を得る。加えて、手ぶれ予
測係数再設定部５で、手ぶれ信号検出部１の出力に基い
て手ぶれ信号記憶部２に記憶している係数を再設定す
る。また、上記手ぶれ予測係数再設定部５の動作を有効
とするモードと無効とするモードを、手ぶれ予測係数再
設定選択部６で選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は撮影装置の手ぶれ防止
装置に関し、特にカメラやビデオカメラ等の被写体の画
像を記録する光学装置に於ける撮影者と被写体の相対的
な移動により画質を劣化させる、所謂手ぶれ振動の振動
影響を補正防止する撮影装置の手ぶれ防止装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来から、撮影した画像の手ぶれによる
劣化を防止する装置が種々提案されている。これらの装
置は、手ぶれ振動を検出するために、機械的な振動セン
サ（角速度センサや加速度センサ等）を用いていたり、
ＣＣＤ等の画像信号センサの出力の時系列変化や被写体
の輝度の変化を検出している。

【０００３】また、具体的に手ぶれによる画質の劣化を
防ぐ方法として、光学系をぶれがないように補正駆動し
たり、ぶれの大きい場合に撮像を禁止したり、一つの画
像の取込みのための時間を短くするようにしている。ま
た、画像データを一旦記憶装置に記憶し、ぶれの信号に
応じて画像の読出すアドレスを変更して、ぶれのない画
像データを出力する方法も提案されている。

【０００４】ここで、ＣＣＤ等の画像センサでぶれを検
出する場合には、画像信号の取込みのための画素上での
光電流の積分時間や時系列データから、被写体像の移動
を検出するための時間により、手ぶれ信号検出の時間的
遅延が生じる。

【０００５】また、機械的な振動センサ等であっても、
センサ信号にハム等によるノイズが重畳する場合に、そ
の有害成分の除去のためのフィルタが必要になり、その
ために有効な手ぶれ信号が遅れてしまうこともある。こ
の遅れを補正するためには、手ぶれの予測ということが
必要となる。

【０００６】更に、手ぶれを検出してその値が大きいと
きに露光を禁止し、手ぶれが小さくなる場合に露光を許
可する場合にも、露光する前にその露光中のぶれの大き
さを知る必要があることから、露光開始以前に露光中に
起きるであろう手ぶれの大きさを予測する必要がある。

【０００７】この手ぶれ信号予測の方法として、従来、
手ぶれ振動を単振動に近似してその周期や周波数を検出
して手ぶれを予測したり、ぶれの無くなるタイミングを
予測する方法が考えられている。或いは、刻々変化する
手ぶれ振動の時系列データを、最小自乗法等を用いて、
直線や二次以上の高次の回帰線に近似し外挿する方法が
提案されている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、手ぶれ
の振動はきれいな単振動ではなく、像の位置の次元では
１０Ｈｚ以下の振動が複雑に重ね合わさったランダムな
振動状態であり、また、その重なり具合は刻々変化する
ため、上述した従来の方法の如き単振動による予測では
精度を十分に得ることができない。

【０００９】一方、回帰線近似の方法は、統計的な手法
を用いるためそれなりの精度を得ることができるが、演
算が複雑であると共にその演算量も大きなものになって
しまう。また、回帰の係数はその演算時のみ有効で、係
数自体が、ぶれに合わせて刻々大きく変化するため、リ
アルタイムに手ぶれを予測するためには、予測の毎に回
帰演算を行う必要がある。したがって、カメラやビデオ
カメラのような小型な普及品に応用する場合には、必要
以上の高性能なコンピュータ等の実装が必要になり、コ
スト的に実用的でないものになってしまう。

【００１０】このように、従来の手ぶれ信号の予測で
は、手ぶれ信号の推移に注目して手ぶれ信号を単振動、
或いは回帰式等の時間の関数として扱っている。そし
て、その関数の係数や定数が刻々変化するために、予測
を行う毎に係数の設定が必要になり、演算量が増してリ
アルタイムに精度の高い予測を行うことができない。

【００１１】一方、撮影者の状況、すなわち立った姿
勢、座った姿勢、乗り物上、或いは各撮影者の個性によ
って、ぶれの発生の具合は変化する。したがって、その
状況に応じた予測を行うことで予測の精度は向上するは
ずであるが、従来のようにある時間の関数に置換えて予
測する場合、その関数自体が撮影者の状況によらずに大
きく変化するため、大まかな撮影者の状況をつかむこと
も困難である。

【００１２】この発明は上記課題に鑑みてなされたもの
で、カメラやビデオカメラ等の被写体の画像を記録する
光学装置に於ける手ぶれ振動の影響を補正防止する手ぶ
れ防止装置に於いて、撮影者の状況と予測する時間によ
り定まる係数を用いることにより、刻々変化する手ぶれ
信号に追従してその時々で最適な手ぶれ予測を行うこと
のできる精度の撮影装置の手ぶれ防止装置を提供するこ
とを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】すなわちこの発明は、図
１の基本構成を表す概念図に示されるように、被写体の
画像を記録する撮影装置に於ける手ぶれ防止装置に於い
て、手ぶれ振動を検出する手ぶれ信号検出部１と、この
手ぶれ信号検出部１からの出力を少なくとも１個以上記
憶する手ぶれ信号記憶部２と、撮影時の手ぶれ信号を予
測するための少なくとも２種以上の予測係数を記憶して
いる手ぶれ予測係数記憶部３と、上記手ぶれ信号検出部
１の出力及び／若しくは上記手ぶれ信号記憶部２の出力
と上記手ぶれ予測係数記憶部３の出力を各々の対応する
過去のデータについて乗算及び加算し予測手ぶれ信号を
演算する演算部４と、上記手ぶれ信号検出部１の出力に
基いて上記手ぶれ信号記憶部２に記憶されている係数を
再設定する手ぶれ予測係数再設定部５とを具備すること
を特徴とする。

【００１４】また、この発明は、上記手ぶれ予測係数再
設定部５の動作を有効とするモードと無効とするモード
とを選択する手ぶれ予測係数再設定選択部６を更に具備
している。

【００１５】

【作用】この発明の撮影装置の手ぶれ防止装置にあって
は、第１の構成例として図１（ａ）に示されるように、
被写体の画像を記録する撮影装置に於ける手ぶれ防止装
置に於いて、手ぶれ信号検出部１で手ぶれ振動が検出さ
れ、この手ぶれ信号検出部１からの出力が少なくとも１
個以上手ぶれ信号記憶部２に記憶される。また、手ぶれ
予測係数記憶部３には、撮影時の手ぶれ信号を予測する
ための少なくとも２種以上の予測係数が記憶される。そ
して、上記手ぶれ信号検出部１の出力及び／若しくは上
記手ぶれ信号記憶部２の出力と、上記手ぶれ予測係数記
憶部３の出力が、演算部４に於いて各々の対応する過去
のデータについて乗算及び加算されて予測手ぶれ信号が
演算される。加えて、手ぶれ予測係数再設定部５によ
り、上記手ぶれ信号検出部１の出力に基いて上記手ぶれ
信号記憶部２に記憶されている係数が再設定される。ま
た、上記手ぶれ予測係数再設定部５の動作を有効とする
モードと無効とするモードとが、手ぶれ予測係数再設定
選択部６にて選択される。

【００１６】また、この発明の第２の構成例として、図
１（ｂ）に示されるように、上記手ぶれ信号検出部１で
検出された手ぶれ信号と、上記演算部４で予測された手
ぶれ信号とを、上記手ぶれ予測係数再設定部５にて比較
して、最適な予測のための係数を上記手ぶれ予測係数記
憶部３で再設定するように構成することも可能である。

【００１７】更に、この発明の第３の構成例として、図
１（ａ）に示されるように、上記手ぶれ予測係数再設定
部５の動作を行うか行わないかの手ぶれ予測係数再設定
選択部６を用いて、撮影装置の特定の動作時にのみ手ぶ
れ予測係数再設定部５の動作を行い、その他の場合には
予測係数の再設定を行わず迅速な予測手ぶれ信号の演算
を行えるようにしている。

【００１８】この積和による予測は、予測値を時間の関
数として扱わないため、撮影者の状況をつかんで、その
状況下では同一の係数による予測が可能になる。また、
その演算の規模も小さなものである。

【００１９】

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の実施例を説
明する。実施例の詳細な説明に入る前に、先ずこの発明
に於ける手ぶれ予測の原理を説明する。

【００２０】図２に示されるように、カメラに対して、
ｘ、ｙ、ｚの３つの軸を設定する。手ぶれは、画面の横
方向と縦方向に発生するが、説明を簡略化するため、画
面の横方向の手ぶれに対して補正を行う例について説明
する。尚、画面の縦方向についても同様に適用すること
ができる。

【００２１】予測する量は、手ぶれ検出センサの遅れ時
間、アクチュエータの遅れ時間、及び演算に要する時間
の合計時間後の手ぶれの量である。いま、手ぶれ信号を
Ｘ（ｉ）、予測した結果の予測手ぶれ信号を（Ｙ）とす
る。ここで、（ｉ）の値は、少なくとも０と１の値をと
り、予測するデータの必要な精度により、２以上のある
自然数（Ｎ）まで用いられる。現時点での手ぶれ信号を
Ｘ（０）、１時点過去の手ぶれ信号をＸ（１）、２時点
過去の信号をＸ（２）、ｉ時点過去での手ぶれ信号であ
るならＸ（ｉ）と表わす。

【００２２】このＸ（０）の信号は、上記手ぶれ信号検
出部１から出力される。また、過去の手ぶれ信号Ｘ
（ｉ）は、順次手ぶれ信号記憶部２に記憶されていき、
古くなって不必要なデータから破棄されて新しい手ぶれ
信号に更新される。次に、予測に用いる手ぶれのデータ
の時間間隔（Δｔ）について説明する。

【００２３】この時間については、手ぶれの信号に対し
て、その軌跡を十分にトレースするサンプルを可能にす
る時間であればよい。十分に手ぶれを表わすためには、
手ぶれ信号の高周波の周波数に対して十分に検出できる
値であればよい。従来からの手ぶれについての現像解析
により、画像の劣化を招く手ぶれの周波数は、最大でも
１０Ｈｚ程度と求められているので、この１０Ｈｚを正
確に検出することのできる間隔であればよい。これは、
一般的なサンプリングの行い方として、８倍以上の周波
数での検出を行えばよい。つまり、予測用のデータの時
間間隔は、１２ｍｓｅｃより高速であればよいと考えら
れる。また、予測の時間が長い場合には、この間隔は長
めに設定し、短時間の場合には、短めに設定すること
で、予測の精度は向上する。

【００２４】いま、検出した手ぶれ信号についての階差
を考える。１階の階差をΔ１、２階の階差をΔ２、３階
の階差をΔ３とする。すると、数１、数２及び数３の関
係式のように表され、従って数４、数５及び数６の関係
式が求められる。

【００２５】

【数１】

【００２６】

【数２】

【００２７】

【数３】

【００２８】

【数４】

【００２９】

【数５】

【００３０】

【数６】

【００３１】また、予測手ぶれ信号（Ｙ）と、最新の手
ぶれ信号についての階差をΔ１（Ｙ）とする。すると、
数７、数８及び数９の関係式より、数１０、数１１及び
数１２の関係式が求められる。

【００３２】

【数７】

【００３３】

【数８】

【００３４】

【数９】

【００３５】

【数１０】

【００３６】

【数１１】

【００３７】

【数１２】 更に、手ぶれ信号（Ｘ）の検出の時間間隔をΔｔ、予測
したい時間を（Ｓ）とする。また、その比を（ｋ）とす
る。すると、数１３の関係式が成立する。

【００３８】

【数１３】

【００３９】手ぶれ信号の時間的な推移について、ある
程度滑らかに推移するとして、その滑らかさを、いま３
次の導関数が定数と仮定する。いま、離散的な手ぶれ信
号を扱っているために、手ぶれ信号は滑らかに推移する
ためには３次の階差はデータの間隔時間に比例するはず
である。つまり、数１４の関係式のようになる。

【００４０】

【数１４】 この数１４の関係式と上記の式から、数１５、数１６及
び数１７の関係式が求められる。

【００４１】

【数１５】

【００４２】

【数１６】

【００４３】

【数１７】 したがって、数１８及び数１９の関係式が成立する。

【００４４】

【数１８】

【００４５】

【数１９】

【００４６】この数１９の関係式で表わされるように、
過去の手ぶれ信号と、現在の手ぶれ信号とに所定の係数
を乗じて、未来の手ぶれ信号を予測することができる。
この係数が、予測係数である。この例では、３階の階差
についての予測する時間とデータの時間間隔（Δｔ）と
の比で比例を考ているが、手ぶれ信号の予測の精度を上
げるために、更に、高次の階差について考えることも無
論可能である。

【００４７】ここで、時系列の手ぶれ信号に乗じている
係数を、手ぶれ予測係数記憶部３にＡ（ｉ）と記憶し、
演算部４で上記の手ぶれ信号と予測係数を乗じ、更に加
算して和をとると、数２０の関係式の如くなる。。

【００４８】

【数２０】 この演算を撮影装置内で行うことで、簡単に手ぶれを予
測することが可能になる。

【００４９】ところで、撮影者の状況により、手ぶれの
発生の状況が変化する場合がある。例えば、立っている
場合、座っている場合、乗り物に乗っている場合等であ
る。この場合、同じ予測係数を用いずに、各々の状況に
応じた係数を用いることにより、より予測精度を向上さ
せることが可能となる。ここで、実際に発生する手ぶれ
から最適な予測係数を求める例について述べる。具体例
として、現在と過去の手ぶれ信号による重回帰分析を行
うことで、各手ぶれ信号の重みの係数を最小自乗法で求
める方法について説明する。

【００５０】手ぶれ検出センサの検出の遅れ時間を予測
する場合の予測係数の最適化を行う例について述べる。
尚、データの個数や測定の回数は必要に応じて増やすこ
とができる。

【００５１】測定により得られた手ぶれ信号を考える。
いま、１ｍｓｅｃ毎のサンプル間隔で２秒間に得た２０
０１個の手ぶれ信号をＢ（ｊ）（ｊは０から２０００）
とする。また、この手ぶれ検出センサは、出力信号に３
０ｍｓｅｃの遅延を有しているとする。

【００５２】いま、同じ時点でのデータについて、同じ
値の添え字（ｊ）で表された手ぶれ信号列Ｃ０（ｊ）、
Ｃ１（ｊ）、Ｃ２（ｊ）、Ｃ３（ｊ）について考える。
ここで、Ｃ０（ｊ）には予測を行う時点の最新の手ぶれ
信号、Ｃ１（ｊ）、Ｃ２（ｊ）、Ｃ３（ｊ）には、それ
ぞれ１０ｍｓｅｃ過去の手ぶれ信号、２０ｍｅｃ過去の
データ、３０ｍｓｅｃ過去のデータが入るものとする。
また、予測したい時間後の実際の手ぶれ量をＤ（ｊ）と
する。この信号列に上記の実測した手ぶれ信号を当ては
めると、表１に示されるようになる。

【００５３】

【表１】 予測するために用いるデータと基準のデータの組は、１
９４１個になる。

【００５４】ここで、予測係数をＡ０、Ａ１、Ａ２、Ａ
３とする。これらは、それぞれ０ｍｓｅｃ、１０ｍｓｅ
ｃ、２０ｍｓｅｃ、３０ｍｓｅｃの過去のデータに乗ず
るための係数である。予測のための演算式は、時点
（ｊ）での予測値をＹ（ｊ）とすると、数２１の関係式
のように表される。

【００５５】

【数２１】 時点（ｊ）での実際の手ぶれ信号と予測値の誤差ｅ
（ｊ）は、数２２の関係式のようになる。

【００５６】

【数２２】 そして、誤差の平方和（Ｅ）は、数２３の関係式のよう
に表される。

【００５７】

【数２３】

【００５８】次いで、最小自乗法に基いて、この誤差の
平方和（Ｅ）を最小にする予測係数の組合わせを求め
る。そのために、数２４の関係式で示される行列（Ｇ）
を考える。（ｊ）は、ここでは０から１９４１の値であ
る。

【００５９】

【数２４】 次に、次の行列（Ｈ）を考えると、数２５の関係式のよ
うに表される。

【００６０】

【数２５】 すると、数２６の関係式のように表わすことができる。

【００６１】

【数２６】

【００６２】つまり、行列（Ｇ）の逆行列（Ｇ）^-1を求
めて、数２７の関係式で表される演算を行って予測係数
を定めることで、実際の手ぶれの発生に合わせた予測係
数の最適化を行うことができる。

【００６３】

【数２７】 この係数を、手ぶれ予測係数記憶部３に記憶させればよ
い。上述した一連の演算が、手ぶれ予測係数再設定部５
の動作の一例である。

【００６４】一方、この一連の演算に要する量と時間
は、リアルタイムでの手ぶれ信号の予測を阻害してしま
う可能性がある。それを防止するためには、手ぶれ予測
係数再設定選択部６を用いて、手ぶれ予測係数の再設定
が選択されている場合にのみ予測係数の再設定を行うよ
うに制限を与えるようにしてもよい。次に、この発明の
第１の実施例について説明する。

【００６５】この第１の実施例は、角速度センサの手ぶ
れを検出して、その値に基いてアクチュエータを動か
し、アクチュエータに連動して撮像部材のレンズの光軸
に対する位置を変更して、撮影される写真の手ぶれによ
る劣化を防止する場合に適用したものである。

【００６６】上述したように、手ぶれは画面の横方向と
縦方向に発生するが、説明を簡略化するために一方向の
みの説明を行う。図２に示されるように、カメラに対し
てｘ、ｙ、ｚの３つの軸を設定する。同実施例は、画面
の横方向の手ぶれに対して手ぶれの補正を行う例につい
て述べる。

【００６７】図３は、この発明の第１の実施例に従った
撮影装置の手ぶれ防止装置の基本構成を示すブロック図
である。角速度センサ１１は、カメラの横方向の手ぶれ
を検出するために、図２のｙ軸回りの回転による角速度
を検出するようにその感度軸を合わせてある。

【００６８】角速度センサ１１は、出力段にＡ／Ｄコン
バータ（図示せず）を有し、その出力はデジタル化され
る。同実施例では、最新の角速度センサの手ぶれ信号を
含め、１０ｍｓｅｃ毎のずれた時間での４個の手ぶれ信
号から予測するものとする。つまり、０ｍｓｅｃ過去の
データと、１０ｍｓｅｃ、２０ｍｓｅｃ、３０ｍｓｅｃ
去過のデータとをそれぞれ用いて予測される。

【００６９】上記角速度センサ１１の出力は、後述する
シーケンス制御部１７からの指示信号（Ｓ₃ ）に従い、
１ｍｓｅｃ毎に手ぶれ信号記憶部１２に取込まれる。最
新の現在の手ぶれデータの記憶エリアを含め、この手ぶ
れ信号記憶部１２の記憶エリアの大きさは、３１個必要
になる。３０ｍｓｅｃを越える過去のデータは、新しい
データによって更新されるようになっている。

【００７０】手ぶれ予測係数記憶部１３には、現在の最
新の手ぶれ信号のための係数（Ａ（０））と、それぞれ
１０ｍｓｅｃ、２０ｍｓｅｃ、３０ｍｓｅｃ過去のデー
タに乗ずるための係数（Ａ（１）、Ａ（２）、Ａ
（３））が記憶されている。

【００７１】また、演算部１４では、シーケンス制御部
１７からの信号（Ｓ₄ ）に従い、現在の最新の手ぶれ信
号（Ｘ（０））と、手ぶれ信号記憶部１２に記憶されて
いる過去の手ぶれ信号のうちの１０ｍｓｅｃ、２０ｍｓ
ｅｃ、３０ｍｓｅｃ過去のデータについて、それぞれＸ
（１）、Ｘ（２）、Ｘ（３）として、またｉを０から３
までの自然数として、数２８の関係式で表される演算を
行うことにより予測手ぶれ信号（Ｙ）を演算する。

【００７２】

【数２８】

【００７３】手ぶれ予測係数再設定部１５は、手ぶれ予
測係数再設定選択部１６の指示によるシーケンス制御部
１７からの信号（Ｓ₂ ）に従って予測係数を求め、それ
を手ぶれ予測係数記憶部１３に記憶させるものである。
また、上記手ぶれ予測係数再設定選択部１６は、スイッ
チ１６ａを有しており、シーケンス制御部１７に手ぶれ
予測係数の再設定の指示信号（Ｓ₁ ）を発する。

【００７４】シーケンス制御部１７は、撮影装置の一連
の動作を制御するものであるが、同実施例に於いては、
この発明に関係ある点のみ述べることにする。このシー
ケンス制御部１７には、カメラの表示やピント調節等の
起動を指示するためのスイッチＲ１と、ぶれ防止用の手
ぶれ防止機構の起動を指示するためのスイッチＲ２が接
続されている。

【００７５】シーケンス制御部１７からの信号（Ｓ₅ ）
に従って、アクチュエータ制御回路１８は、演算部１４
で求められた予測手ぶれ信号（Ｙ）に基いて、この予測
された手ぶれ信号を打消す方向にアクチュエータ１９を
速度駆動制御する。上記アクチュエータ１９には、撮像
部２０が機械的に連結されている。この撮像部２０は、
アクチュエータ１９の動作に応じて、カメラのレンズに
対する光軸のｘ方向の位置を移動させる。これにより、
撮像部２０上の被写体の像の手ぶれによる劣化を防止す
る。

【００７６】次に、図４のフローチャートを参照して、
第１の実施例の動作を説明する。ここでは、手ぶれ信号
記憶部１２、手ぶれ予測係数記憶部１３、演算部１４、
手ぶれ予測係数再設定部１５、シーケンス制御部１７を
マイクロコンピュータを中心に構成した場合のプログラ
ムの流れについて説明する。

【００７７】カメラの電源が投入されてプログラムがス
タートされると、先ずステップＳ１で、マイクロコンピ
ュータのハードウェア的な各ポート等の初期設定やソフ
トウエア的な変数等のリセット、スタックポインタ等の
初期設定が行われる。また、手ぶれ防止機構の初期位置
へのリセット動作等の撮影装置の機構についても撮影準
備の動作が行われる。

【００７８】次に、ステップＳ２に於いて、スイッチ１
６ａが操作されてオン状態になっているか否かを信号Ｓ
₁ により判定する。ここで、信号Ｓ₁ がスイッチ１６ａ
の操作が起きたことを示す場合には、ステップＳ３に進
み、上記信号Ｓ₂ の指示がなされて「予測係数再設定」
のサブルーチンがコールされる。そして、実行後はステ
ップＳ２へ戻る。言い替えればこのサブルーチンのコー
ルが、信号Ｓ₂ を意味している。

【００７９】一方、上記ステップＳ２に於いて、スイッ
チ１６ａが操作されていなければステップＳ４に進んで
スイッチＲ１を調べる。ここで、スイッチＲ１も操作さ
れていなければ、ステップＳ２へ戻り、以後これを繰返
す。上記ステップＳ４に於いて、スイッチＲ１の操作を
検出した場合、ステップＳ５以下を実行する。

【００８０】先ず、ステップＳ５でサブルーチン「予測
初期設定」を実行する。次に、ステップＳ６で、上記信
号Ｓ₃ の指示に相当するサブルーチン「手ぶれ信号記
憶」を実行する。続いて、ステップＳ７にて手ぶれ信号
の予測を行うために必要な、過去の手ぶれ信号の手ぶれ
信号記憶部１２への記憶の蓄積が十分か否かを評価す
る。この場合、後述するプリデータカウンタが利用され
る。

【００８１】ステップＳ７にて、必要なデータが蓄積さ
れていない場合には、ステップＳ１１へ移行する。これ
に対し、十分に過去のデータが蓄積されている場合に
は、ステップＳ８へんでスイッチＲ２の操作がなされて
いるか否かを判定する。このステップＳ８にて、スイッ
チＲ２の操作が無い場合には、ステップＳ１１へ移行す
る。

【００８２】上記ステップＳ８で、スイッチＲ２が操作
されていると判定された場合は、続くステップＳ９及び
ステップＳ１０で、それぞれ上記信号Ｓ₄ 及びＳ₅ の指
示に相当するサブルーチン「予測演算」の実行と、アク
チュエータの駆動信号の出力を行う。

【００８３】そして、ステップＳ１１に於いて、再度ス
イッチＲ１の状態を判定する。ここで、引続きスイッチ
Ｒ１が操作状態、つまりオン状態であればステップＳ６
へ戻り、上述した動作を繰返す。一方、スイッチＲ１が
オフ状態であれば、撮影者が手ぶれ防止の動作の中断を
行ったと判断してステップＳ１へ戻り、最初からプログ
ラムの実行をやり直す。

【００８４】次に、図５のフローチャートを参照して、
サブルーチン「予測係数再設定」を説明する。ここで
は、上述した重回帰法による最小自乗法を利用した予測
係数の最適化を行う。

【００８５】先ず、ステップＳ２１にて手ぶれデータの
測定を、所定時間行う。同実施例では、上述した通り、
２秒間の１ｍｓｅｃ毎のデータ２００１個の測定を行
う。表１は、実測値（Ｂ）である。これにより、最適化
に用いる３０ｍｓｅｃ、２０ｍｓｅｃ、１０ｍｓｅｃ、
０ｍｓｅｃ過去のデータと、基準に用いるデータ（Ｄ）
の意味する測定値が定まる。

【００８６】次に、ステップＳ２２で、上述した数２４
の関係式で表した行列（Ｇ）を演算して求める。同様に
ステップＳ２３にて、上述した数２５の関係式で表した
行列（Ｈ）を演算する。

【００８７】また、ステップＳ２４では、ステップＳ２
２で求めた行列（Ｇ）から行列（Ｇ）^-1を演算する。次
いで、ステップＳ２５で、上述した数２７の関係式で表
した演算を行い、予測係数（Ａ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３）
を求める。そして、ステップＳ２６にて、求めた予測係
数を手ぶれ予測係数記憶部１３に記憶設定した後リター
ンし、このサブルーチン「予測係数再設定」を終了す
る。次に、図６のフローチャートを参照して、サブルー
チン「予測初期設定」について説明する。

【００８８】先ず、ステップＳ３１で、手ぶれ予測係数
記憶部１３から手ぶれの予測のために必要な係数（Ａ
（０）、Ａ（１）、Ａ（２）、Ａ（３））を読出す。次
いで、ステップＳ３２で、手ぶれ信号をマイクロコンピ
ュータの書込み読出し自由な記憶領域（ＲＡＭ）に書込
む際に使用するためのデータポインタに、手ぶれ信号を
格納するための連続的なＲＡＭ領域の先頭アドレス（＃
Ｖ０）から１つ小さいアドレス（アドレス＃Ｖ００）を
代入する。＃Ｖ０は、最新の手ぶれ信号を含めて、３１
個のデータの格納がなされる領域の先頭アドレスであ
る。

【００８９】ステップＳ３３では、予測を行うために必
要な手ぶれ信号が手ぶれ信号記憶部２（上記ＲＡＭ領
域）に記憶されたことを検出するためのカウンタとして
のプリデータカウンタをクリアする。この後、このカウ
ンタは最初に３１個のデータが格納されるまでカウント
アップを行う。その後リターンして、「予測初期設定」
のサブルーチンを終了する。

【００９０】図７は、サブルーチン「手ぶれ信号記憶」
を説明するフローチャートである。同図に於いて、ステ
ップＳ４１で、データポインタの値を、次のデータのエ
リアを示すためにインクリメントする。次いで、ステッ
プＳ４２に於いて、データポインタの値が手ぶれ信号を
格納するエリアから越えていないかを調べる。同実施例
の場合、上述したように、最新の手ぶれ信号を含んで合
計３１個のデータを記憶しているため、先頭アドレスか
ら記憶領域が３０個越えた場合に、ステップＳ４３に進
んでデータポインタの値を上述したアドレス（＃Ｖ０）
に再設定する。

【００９１】次に、ステップＳ４４で、手ぶれ信号とし
て角速度センサ１１の出力を読込む。そして、ステップ
Ｓ４５に進んで、一般的な間接アドレッシングの手法を
用いて、上記データポインタの示すＲＡＭのエリアに、
この角速度データを記憶させる。

【００９２】次いで、ステップＳ４６に於いて、プリデ
ータカウンタの値を調べ、予測するために十分なデータ
の個数を既に手ぶれ信号記憶部１２に記憶しているか否
かを調べる。ここで、まだ十分なデータが記憶されてい
ない場合にはステップＳ４７へ、進んでプリデータカウ
ンタを１進める。一方、必要なデータがそろっている場
合にはリターンして「手ぶれ信号記憶」のサブルーチン
を終了する。次に、図８のフローチャートを参照して、
「予測演算」のサブルーチンを説明する。

【００９３】先ず、ステップＳ５１にて、現在のデータ
ポインタの値が意味する最新の手ぶれ信号の格納アドレ
スからデータを読出して、変数Ｘ（０）に代入する。次
に、ステップＳ５２からステップＳ５４に於いて、１０
ｍｓｅｃ過去のデータを読出す。そのため、先ずステッ
プＳ５２にて、現在のデータポインタの値から１０個以
前のデータアドレスが、現在のデータポインタから１０
個分小さなアドレスが、手ぶれ信号を格納しているＲＡ
Ｍ領域の先頭アドレス（＃Ｖ０）より小さいか否かを調
べる。

【００９４】このステップＳ５２にて、小さくない場合
には、そのままステップＳ５３に進んで間接アドレスに
より、データポインタより−１０分小さな値のアドレス
情報を用いて１０ｍｓｅｃ過去のデータを読出し、変数
ｘ（１）に代入する。一方、ステップＳ５２で、先頭ア
ドレス（＃Ｖ０）よりデータポインタ−１０の値が小さ
くなってしまった場合は、現在のデータポインタの値よ
り２１個分大きなアドレスに１０ｍｓｅｃ過去のデータ
が格納されているので、ステップＳ５４に進んで、その
値を読出して変数Ｘ（１）に代入する。

【００９５】次いで、ステップＳ５５からステップＳ５
７に於いて、上記と同様の方法で２０ｍｓｅｃ過去のデ
ータを読出し、変数Ｘ（２）に代入する。更に、ステッ
プＳ５８からステップＳ６０に於いて、上記と同様の方
法で３０ｍｓｅｃ過去のデータを読出し変数Ｘ（３）に
代入する。

【００９６】こうして求められた、現在と、過去１０ｍ
ｓｅｃ、２０ｍｓｅｃ、３０ｍｓｅｃの４個の手ぶれ信
号と、上述したステップＳ３１で読出した予測係数とを
用いて、ステップＳ６１からステップＳ６４に於いて、
予測手ぶれ信号（Ｙ）を演算する。

【００９７】すなわち、ステップＳ６１で乗算（Ｘ
（０）×Ａ（０））を行い、結果を予測手ぶれ信号の変
数（Ｙ）に代入する。続いて、ステップＳ６２、ステッ
プＳ６３、ステップＳ６４にて、変数（Ｙ）に、乗算Ｘ
（１）×Ａ（１）の結果、乗算Ｘ（２）×Ａ（２）の結
果、乗算Ｘ（３）×Ａ（３）を、順次加算代入する。こ
の結果、求められた変数（Ｙ）が、予測される手ぶれ信
号の値である。こうして、これらの演算の終了後、リタ
ーンして「手ぶれ信号記憶」のサブルーチンを終了す
る。

【００９８】尚、上述した実施例では、手ぶれ信号検出
部として角速度センサを使用したが、これに限られるも
のではなく、ＣＣＤ等の撮像装置を用いた手ぶれ検出で
あっても、無論、原理的にその方法、効果に差異がある
ものではない。

【００９９】このように、同実施例では、手ぶれの予測
のための予測係数を最適化するモードを備えたため、撮
影の状況や撮影者の個性に合わせて手ぶれの予測を正確
に行うことができる。次に、この発明の第２の実施例に
ついて説明する。

【０１００】この第２の実施例は、単に手ぶれ検出手段
出力に基いて手ぶれ予測係数を再設定するものではな
く、予測演算結果の値とこの予測時間後に於ける実際の
手ぶれ量とを比較し、その比較結果に基いて係数を再設
定するようにしたものである。

【０１０１】検出手段を具体的に説明すると、この第２
の実施例は、カメラに於いて手ぶれ信号として被写体輝
度の変化を測定し、輝度変化が大きいときに手ぶれが大
きいと判断して撮像系の露光を禁止し、輝度変化が小さ
いときに手ぶれが小さいと判断して露光を許可すること
で、手ぶれによる画質の劣化の無い被写体像を得ようと
した手ぶれの防止装置である。被写体輝度変化は画面の
平面上でのぶれの大きさに比例して発生する。つまり、
この信号は画面の横方向縦方向に限らずぶれの情報を提
供する。また、露光時間の中央での手ぶれが小さい場合
に露光を行うことで、効果的に手ぶれの少ない撮影が行
われる。

【０１０２】図９は、この第２の実施例の基本構成を示
すブロック図である。同図に於いて、手ぶれ検出部２１
は、被写体の輝度の変化を検出することで手ぶれ信号を
検出するものである。この出力は、手ぶれ信号記憶部２
２に記憶されると共に、後述する手ぶれ予測係数再設定
部２８により手ぶれ予測係数の再設定に利用される。

【０１０３】演算部２４では、手ぶれ信号記憶部２２に
記憶されている手ぶれ信号と、手ぶれ予測係数記憶部２
３に記憶されている手ぶれ予測係数から、予測手ぶれ信
号を演算してシーケンス制御部２９に出力する。また、
手ぶれ予測係数記憶部２３に記憶されている予測係数
は、当初、露出時間設定部２５と手ぶれ信号遅延情報記
憶部２６のデータに基いて、手ぶれ予測係数設定部２７
により求められた値に設定される。この際、予測すべき
時間の量（Ｓ）も求められる。その後、手ぶれ予測係数
再設定部２８の動作に合わせて修正更新される。

【０１０４】この手ぶれ予測係数再設定手段２８は、上
記手ぶれ予測係数設定部２７で求められた予測すべき時
間のデータ（Ｓ）に基いて、予測演算結果と予測すべき
時間（Ｓ）が経過した後の手ぶれ検出部２１の値を比較
して、予測係数を修正する。

【０１０５】また、上記シーケンス制御部２９は、手ぶ
れ検出と予測の動作の開始を指示するために撮影者が操
作するスイッチＲ２１と、撮影者が露光動作を指示する
ために操作するスイッチＲ２２を有している。そして、
シーケンス制御部２９の出力を受け、露光部３０が撮像
を開始するようになっている。次に、各ブロックの詳細
について説明する。

【０１０６】図１０は、手ぶれ検出部２１の詳細を示し
た図である。手ぶれ検出部２１は、図示の如く被写体輝
度検出部２１ｉと、被写体輝度微分演算部２１ｊと、Ａ
／Ｄコンバータ２１ｈから成っている。

【０１０７】被写体輝度検出部２１ｉは、被写体光を受
光し、被写体の輝度を検出するための受光手段として、
同実施例では比較的低コストのＳＰＤを使用している。
ＳＰＤ２１ａは、カメラの測光に用いられている部分測
光用の受光素子である。また、ダイオード２１ｂ及び２
１ｃは、ＳＰＤ２１ａの光電流を対数圧縮するためのも
のであり、その個数は電源電圧により異なる。また、Ｓ
ＰＤ２１ａとダイオード２１ｂのアノードとの接続部に
は、バッファアンプ２１ｄが接続されて被写体輝度信号
を出力している。

【０１０８】一方、被写体輝度微分演算部２１ｊは、微
分回路２１ｅ、ローパスフィルタ２１ｆ、アンプ２１ｇ
で構成され、被写体輝度信号を被写体輝度変化信号に変
換演算している。すなわち、微分回路２１ｅが被写体輝
度信号を変化信号に変換する。更に、ローパスフィルタ
２１ｆにより、光源のフリッカノイズ等の高周波のノイ
ズ成分を除去して、アンプ２１ｇで必要な信号サイズに
規格化する。更に、被写体輝度微分演算部２１ｊにて規
格化された信号は、Ａ／Ｄコンバータ２１ｈによってデ
ジタル信号化される。

【０１０９】これらの回路のうち、ローパスフィルタ２
１ｆは、入力信号に対して出力信号に遅れを有してい
る。その遅れは、入力信号の周波数と、フィルタのカッ
トオフ周波数と、フィルタの次数により異なる。カット
オフ周波数を手ぶれの周波数よりも十分に高くしておく
ことで、異なる入力される手ぶれ信号の周波数でも一率
の遅れ時間を有する。

【０１１０】いま、蛍光灯等のフリッカノイズを除去す
るために、フィルタをカットオフ周波数２５Ｈｚで８次
の構成で用いた場合、約４０ｍｓｅｃの遅延が生じる。
この輝度の変化の信号の遅延に関する情報を、上記手ぶ
れ信号遅延情報記憶部２６に記憶しておく。

【０１１１】露光時間設定部２５は、フィルムに露光を
与える露出時間（シャッタスピード）を設定する手段で
あり、カメラの露出モードに従って、マニュアル露出モ
ードとシャッタスピード優先モードでは撮影者の手動操
作により指示された値から、また、絞り優先モードとプ
ログラム優先モードでは、被写体の輝度の情報から若し
くは被写体輝度情報に撮影者の絞りやプログラムシフト
等の操作量を加味した情報から、露出時間を設定する。

【０１１２】また、手ぶれ信号遅延情報記憶部２６に
は、上記手ぶれ検出部２１の遅延時間に関する情報と、
上記露光部３０が露光開始の信号を受けてから実際の露
光が開始されるまでのタイムラグに関する情報と、各種
予測演算に要する時間に関する情報が記憶されている。

【０１１３】上記手ぶれ予測係数設定部２７は、上記露
出時間設定部２５と上記手ぶれ信号遅延情報記憶部２６
の信号を受けて、予測のための係数を設定するものであ
る。このため、先ず予測したい時間（Ｓ）を、露光時間
の２分の１と、信号の遅延時間を加算して求める。次に
予測したい時間（Ｓ）と手ぶれ信号の検出時間間隔（Δ
ｔ）に応じ、上述した数１３の関係式を用いて数１９の
関係式の各項の係数を求める。そして、これを予測係数
として手ぶれ予測係数記憶部２３に記憶させる。

【０１１４】更に、露光部３０は、露光を行うためのシ
ャッタが、図示されないアクチュエータを介して取付け
られているが、通常の機械構造は機械的時定数を有し、
起動時等に遅れを有している。また、シャッタには露光
に寄与しない助走の範囲が設定されるために、その区間
を移動する時間が必要である。そのため、露光開始の指
示信号を受けても実際に露光が開始するのは速くても１
０ｍｓｅｃ程度必要である。この遅れの情報も、手ぶれ
信号遅延情報記憶部２６に記憶される。

【０１１５】また、シーケンス制御部２９は、スイッチ
Ｒ２１の操作を検出し、スイッチＲ１がオン状態の場
合、手ぶれ検出と手ぶれ信号予測の動作を開始させる。
また、更に、スイッチＲ２２がオンした場合には、演算
部２４の出力の絶対値が所定値（Ｔｈ）であるか判断
し、所定値以下の場合には露光中の手ぶれは小さいと判
断して露光部３０に露光開始を指示する。ところで、こ
の第２の実施例では、以下のように手ぶれ信号を決め
る。

【０１１６】すなわち、最新の被写体輝度変化による手
ぶれ信号を含め、１０ｍｓｅｃ毎のずれた時間での４個
の手ぶれ信号から、予測するものとする。つまり、０ｍ
ｓｅｃ過去のデータと、１０ｍｓｅｃ、２０ｍｓｅｃ、
３０ｍｓｅｃ過去のデータをそれぞれ用いて予測され
る。また、手ぶれ検出部２１の出力は、１ｍｓｅｃ毎
に、手ぶれ信号記憶部２２に取込まれる。最新の現在の
手ぶれデータの記憶エリアを含め、この手ぶれ信号記憶
部２２の記憶エリアの大きさは、３１個必要になる。
尚、３０ｍｓｅｃを越える過去のデータは、新しいデー
タによって更新されるようになっている。

【０１１７】上記手ぶれ予測係数記憶部２３には、現在
の最新の手ぶれ信号のための係数（Ａ（０））と、それ
ぞれ１０ｍｓｅｃ、２０ｍｓｅｃ、３０ｍｓｅｃ過去の
データに乗ずるための係数（Ａ（１）、Ａ（２）、Ａ
（３））が記憶されている。これらの一連の動作は、１
ｍｓｅｃ以内に行われ、１ｍｓｅｃ毎の予測手ぶれ信号
に基いて、手ぶれ防止が行われる。

【０１１８】また、手ぶれ予測係数再設定部２８は、上
記手ぶれ予測係数設定部２７で求められた予測すべき時
間のデータ（Ｓ）に基いて、予測演算結果と予測すべき
時間（Ｓ）が経過した後の手ぶれ検出部２１の値を比較
して、予測係数を修正する。そのため、演算部２４は、
先ず１回目予測演算時に、４種の予測係数（Ａ０、Ａ
１、Ａ２、Ａ３）について微小変化値をそれぞれ所定値
（ΔＡ０、ΔＡ１、ΔＡ２、ΔＡ３）に設定し、各々の
項について、Ａ０、Ａ０−ΔＡ０、Ａ０＋ΔＡ０のよう
に３種の値を設定し、手ぶれ信号を予測演算する。

【０１１９】つまり、予測した手ぶれ信号について、３
⁴ 種の演算結果を得ることになる。予測時間（Ｓ）が経
過するまでの次回からの予測演算は、予測係数（Ａ０、
Ａ１、Ａ２、Ａ３）でのみの予測演算を行う。予測時間
（Ｓ）が経過した場合、そのときの手ぶれ検出信号と、
前回３⁴ 種の演算を行ったときの演算結果を比較して、
誤差の最小になった予測演算値を捜し、更に、そのとき
に用いた予測係数の組合わせを予測係数として手ぶれ予
測係数記憶２３に記憶させる。以後、この予測係数の評
価と補正を予測時間（Ｓ）毎に行い、予測係数を最適化
する。

【０１２０】このように構成し、各構成要素が作用する
ことで、手ぶれの発生の状況が変化しても最適な予測係
数を用いて精度よく手ぶれを予測し、実際の被写体光の
露光時間内の手ぶれが小さな場合にのみ露光を行うよう
な装置を構成することができる。

【０１２１】次に、図１１乃至図１３のフローチャート
を参照して、露光部３０に露光開始の指示信号を出力す
る動作について説明する。ここでは、露光部３０に露光
開始の指示信号を出力する動作を、手ぶれ信号記憶部２
２、手ぶれ予測係数記憶部２３、演算部２４、手ぶれ予
測係数設定部２７、手ぶれ予測係数再設定部２８、シー
ケンス制御部２９を、マイクロコンピュータを中心に構
成した場合のプログラムの流れについて説明する。図１
１は、この第２の実施例の全体の概略のフローチャート
である。

【０１２２】先ず、ステップＳ７１で、マイクロコンピ
ュータのハードウェア的な各ポート等の初期設定や、ソ
フトウェア的な変数等のリセット、スタックポインタ等
の初期設定が行われる。次いで、ステップＳ７２で測光
や表示等の一般的なカメラの動作が行われる。

【０１２３】そして、ステップＳ７３に於いて、スイッ
チＲ２１が操作されてオン状態になっているか否かを判
定する。操作されていなければステップＳ７２へ戻り、
この動作を繰返す。一方、スイッチＲ２１がオンの場
合、ステップＳ７４へ進んで予測のための初期設定とし
て、手ぶれ信号記憶のためにマイクロコンピュータの書
込み読出し自由な記憶領域（ＲＡＮ）に書込む際に使用
するためのデータポインタに、手ぶれ信号を格納するた
めの連続的なＲＡＭ領域の先頭アドレス（＃Ｖ０）から
１データ分遡ったアドレス（＃Ｖ００）を代入する。

【０１２４】アドレス（＃Ｖ０）は、最新の手ぶれ信号
を含め、３１個のデータの格納がなされる領域の先頭ア
ドレスである。同時に、このステップＳ７４では、予測
を行うために必要な手ぶれ信号が、手ぶれ信号記憶部２
２（上記ＲＡＭ領域）に記憶されたことを検出するため
のカウンタとしてのプリデータカウンタをクリアする。
このカウンタは、最初に３１個のデータが格納されるま
でカウントアップを行う。また、予測係数を再設定する
タイミングを取るための再設定カウンタをクリアする。

【０１２５】次に、ステップＳ７５でサブルーチン「手
ぶれ信号記憶」を実行し、手ぶれ信号として被写体輝度
変化データを手ぶれ検出部２１から読込む。そして、一
般的な間接アドレッシングの手法を用いて、上記データ
ポインタの示すＲＡＭのエリアに、この手ぶれ信号を記
憶する。次いで、ステップＳ７６に於いて、プリデータ
カウンタの値を調べ、予測するために充分なデータの個
数を、既に手ぶれ信号記憶部２２に記憶しているか否か
を調べる。

【０１２６】ここで、まだ充分なデータが記憶されてい
ない場合には、ステップＳ８４へ移行して、プリデータ
カウンタをインクリメントした後、ステップＳ８０へ進
む。一方、必要なデータがそろっている場合にはステッ
プＳ７７へ進む。そして、このステップＳ７７では、再
設定カウンタの値が０か否かを判定する。再設定カウン
タの値が０である場合、ステップＳ７８へ進んでサブル
ーチン「多重予測演算」を行い、少し値の違った手ぶれ
予測係数を用いて計８１個の予測手ぶれ信号を演算す
る。次いで、ステップＳ７９にて再設定カウンタをイン
クリメントしてステップＳ８０へ進む。

【０１２７】上記ステップＳ７７に於いて、再設定カウ
ンタが０でないと判断された場合は、ステップＳ８５に
移行して再設定カウンタが意味する時間が予測時間
（Ｓ）と同じ時間の値を示しているか否かを判定する。
このステップＳ８５で、再設定カウンタによる時間測定
値が予測時間と等しく、再設定カウンタをクリア後に予
測時間分経過していると判断される場合には、ステップ
Ｓ８６へ進んでサブルーチン「係数再設定演算」を実行
し、予測係数を最適値に更新する。更に、ステップＳ８
８で再設定カウンタをクリアして、ステップＳ８９で予
測係数を読出し、ステップＳ９０にてサブルーチン「予
測演算」を実行し、その後ステップＳ８０へ進む。

【０１２８】上記ステップＳ８４にて、再設定カウンタ
がまだ予測時間に達していないことを判定した場合は、
ステップＳ８７へ進み、再設定カウンタの値をインクリ
メントする。そして、ステップＳ８９へ進んで予測係数
を読出し、ステップＳ９０で「予測演算」のサブルーチ
ンを実行した後、ステップＳ８０へ進む。

【０１２９】このステップＳ８０に於いて、スイッチＲ
２１がオン状態か判定する。ここで、オフ状態であれ
ば、予測演算を中断してステップＳ７２へ戻り、上述し
た動作を繰返す。一方、スイッチＲ２１がオン状態であ
れば、ステップＳ８１でスイッチＲ２２の状態を判定す
る。このスイッチＲ２２がオフ状態であれば、ステップ
Ｓ２０５へ戻って上述した動作を繰返す。もし、オン状
態であれば、更にステップＳ８２に進んで、予測された
手ぶれ信号（Ｙ）が所定値（Ｔｈ）以下であるか否かを
判断する。

【０１３０】このステップＳ８２に於いて、予測された
手ぶれ信号（Ｙ）が所定値（Ｔｈ）以下であれば、ステ
ップＳ８３に進んで露光開始信号を出力して露光部３０
に露光を開始するように指示し、その後ステップＳ７２
へ戻る。一方、予測手ぶれ信号（Ｙ）が所定値（Ｔｈ）
より大きな場合には、ステップＳ７５へ戻る。上述した
サブルーチン「手ぶれ信号記憶」と「予測演算」につい
ては、上述した第１の実施例１に準ずるので、ここでは
説明を省略する。次に、図１２のフローチャートを参照
して「多重予測演算」のサブルーチンについて説明す
る。

【０１３１】先ず、ステップＳ９１で、手ぶれ予測係数
記憶部２３から予測係数（Ａ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３）を
読出す。次いで、ステップＳ９２でカウンタ（ｉ）、ス
テップＳ９３でカウンタ（ｊ）、ステップＳ９４でカウ
ンタ（ｋ）、更にステップＳ９５でカウンタ（ｍ）に、
それぞれ（−１）を代入する。

【０１３２】そして、ステップＳ９６では、４つの予測
係数として（Ａ０＋ｉ・ΔＡ０）、（Ａ１＋ｊ・ΔＡ
１）、（Ａ２＋ｋ・ΔＡ２）、（Ａ３＋ｍ・ΔＡ３）を
用いて、過去の手ぶれデータと上述したように積和演算
を行い、予測手ぶれ信号（Ｙ（ｉ、ｊ、ｋ、ｍ））を求
める。更に、この予測手ぶれ信号 （Ｙ
（ｉ、ｊ、ｋ、ｍ））を、ステップＳ９７にて記憶す
る。

【０１３３】次いで、ステップＳ９８からステップＳ１
０１に於けるカウンタ値の判定、また、ステップＳ１０
３からステップＳ１０６の各カウンタのインクリメント
の動作により、ｉ、ｊ、ｋ、ｍのカウンタの値につい
て、それぞれ−１、０、−１の３つの値の８１個の組合
わせの演算がなされ、記憶される。

【０１３４】そして、これらの演算の終了後、ステップ
Ｓ１０２にて、通常の予測手ぶれ信号（Ｙ）に、上記の
演算で求めた予測手ぶれ信号（Ｙ（０、０、０、０））
を代入する。その後、リターンしてこのサブルーチンの
実行を終了する。次に、図１３のフローチャートを参照
して、「係数再設定」のサブルーチンを説明する。

【０１３５】初めに、ステップＳ１１１で最新の手ぶれ
信号を手ぶれ信号記憶部２２から変数Ｘ０として読出
す。次いで、ステップＳ１１２で再設定係数データ（ｉ
０、ｊ０、ｋ０、ｍ０）を０にクリアする。そして、ス
テップＳ１１３にて、数２９の関係式で示されるよう
に、予測値と実測値の誤差の最小値を示す変数（Ｅｒ
ｒ）に、「多重予測演算」のサブルーチンで求めた予測
手ぶれ信号 （Ｙ（０、０、０、０））と手ぶれ信号
（Ｘ０）との差の絶対値を代入する。

【０１３６】

【数２９】

【０１３７】続いて、ステップＳ１１４でカウンタ
（ｉ）、ステップＳ１１５でカウンタ（ｊ）、ステップ
Ｓ１１６でカウンタ（ｋ）、そしてステップＳ１１７で
カウンタ（ｍ）に、それぞれ（−１）を代入する。次い
で、ステップＳ１１８では、手ぶれ信号（Ｙ（ｉ、ｊ、
ｋ、ｍ））を読出す。

【０１３８】そして、ステップＳ１１９に於いて、誤差
の最小値（Ｅｒｒ）と予測値と実測値の差の絶対値（｜
Ｘ０−Ｙ（ｉ、ｊ、ｋ、ｍ）｜）を比較する。現在の最
小値（Ｅｒｒ）よりこの差が小さい場合には、ステップ
Ｓ１２０に進んで、最小値（Ｅｒｒ）を、数３０の関係
式で示されるように更新する。

【０１３９】

【数３０】 更に、ステップＳ１２１では、再設定係数データ（ｉ
０、ｊ０、ｋ０、ｍ０）にｉ、ｊ、ｋ、ｍを代入する。

【０１４０】次に、ステップＳ１２２からステップＳ１
２５のカウンタ値の判定、またステップＳ１２６からス
テップＳ１２９に於ける各カウンタのインクリメントの
動作により、ｉ、ｊ、ｋ、ｍのカウンタの値について、
それぞれ−１、０、−１の３つの値の８１個の組合わせ
の予測値全体に対し、上記の判定演算がなされる。

【０１４１】これらの結果、再設定係数データ（ｉ０、
ｊ０、ｋ０、ｍ０）には、予測値と実測値の誤差が最小
の場合の係数の補正係数が入るので、ステップＳ１３０
に進んで各々の係数に、数３１の関係式で示される演算
と代入を行う。

【０１４２】

【数３１】 次いで、ステップＳ１３１で新しく設定された予測係数
を手ぶれ予測係数記憶部２３に記憶させる。その後、リ
ターンしてこのサブルーチンの実行を終了する。

【０１４３】この第２の実施例で述べたように、手ぶれ
信号の予測動作を行いながら、予測の為の予測係数を撮
影の状況に合わせて最適化し、予測の精度を向上させる
ことができる。

【０１４４】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、信号の
予測について、撮影者の状況や撮影者の個性に合わせ、
刻々変化する手ぶれに追従して精度の高い予測を行うこ
とができ、撮影時の手ぶれによる画質の劣化を防止する
ことができる。また、複雑な演算を必要とする場合に、
手ぶれの予測係数の最適化を行うモードを設定したた
め、その時々リアルタイムに手ぶれを予測する場合の演
算量が減り、カメラやビデオカメラのような小型な普及
品に応用する場合にコンピュータ等への負荷が小さくな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の撮影装置の手ぶれ防止装置の基本的
な構成例を示すブロック図である。

【図２】カメラに対するｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の関係を示
した図である。

【図３】この発明の第１の実施例に従った撮影装置の手
ぶれ防止装置の基本構成を示すブロック図である。

【図４】第１の実施例の動作を説明するフローチャート
である。

【図５】予測係数演算の動作を説明するフローチャート
である。

【図６】予測初期設定の動作を説明するフローチャート
である。

【図７】手ぶれ信号記憶の動作を説明するフローチャー
トである。

【図８】予測演算の動作を説明するフローチャートであ
る。

【図９】この発明の第２の実施例の構成を示すブロック
図である。

【図１０】図９の手ぶれ検出部２１の詳細を示した図で
ある。

【図１１】第２の実施例の動作を説明するフローチャー
トである。

【図１２】多重予測演算の動作を説明するフローチャー
トである。

【図１３】係数再設定演算の動作を説明するフローチャ
ートである。

【符号の説明】

１…手ぶれ信号検出部、２、１２、２２…手ぶれ信号記
憶部、３、１３、２３…手ぶれ予測係数記憶部、４、１
４、２４…演算部、５、１５、２８…手ぶれ予測係数再
設定部、６、１６…手ぶれ予測係数再設定選択部、１１
…角速度センサ、１７、２９…シーケンス制御部、１８
…アクチュエータ制御回路、１９…アクチュエータ、２
０…撮像部、２１…手ぶれ検出部、２５…露出時間設定
部、２６…手ぶれ信号遅延情報記憶部、２７…手ぶれ予
測係数設定部、３０…露光部。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被写体の画像を記録する撮影装置に於け
   る手ぶれ防止装置に於いて、 手ぶれ振動を検出する手ぶれ信号検出手段と、 この手ぶれ信号検出手段からの出力を少なくとも１個以
   上記憶する手ぶれ信号記憶手段と、 撮影時の手ぶれ信号を予測するための少なくとも２種以
   上の予測係数を記憶している手ぶれ予測係数記憶手段
   と、 上記手ぶれ信号検出手段出力及び／若しくは上記手ぶれ
   信号記憶手段出力と上記手ぶれ予測係数記憶手段出力を
   各々の対応する過去のデータについて乗算及び加算し予
   測手ぶれ信号を演算する演算手段と、 上記手ぶれ信号検出手段出力に基いて上記手ぶれ予測係
   数記憶手段に記憶されている係数を再設定する手ぶれ予
   測係数再設定手段とを具備することを特徴とする撮影装
   置の手ぶれ防止装置。
2. 【請求項２】 上記手ぶれ予測係数再設定手段は上記手
   ぶれ信号検出手段と演算手段の出力との比較結果に基い
   て上記手ぶれ予測係数記憶手段に記憶されている係数を
   補正する請求項１に記載の撮影装置の手ぶれ防止装置。
3. 【請求項３】 上記手ぶれ予測係数再設定手段の動作を
   有効とするモードと無効とするモードとを選択する選択
   手段を更に具備する請求項１に記載の撮影装置の手ぶれ
   防止装置。