JPH0682676A - 焦点検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】 偽合焦を防ぐと共に微細なパターンに対して
も高い演算精度を得る事が出来る焦点検出装置を提供す
る。 【構成】入射する光束の強度の応じた信号を出力する複
数の光電変換素子からなるイメージセンサー１２と、該
イメージセンサーに撮影レンズ１０を通過した被写界の
光束を導く光学系１と、該イメージセンサーの出力信号
に基づいて被写体パターンの状態を判別する被写体判別
手段３ｂと、該イメージセンサーの出力信号に基づいて
該撮影レンズの焦点調節状態を検出する演算手段３ｃと
からなる焦点検出装置において、該演算手段は該イメー
ジセンサーの出力信号に対して第１のフィルター処理を
施したデータによって該撮影レンズの焦点調節状態を検
出する第１の演算と、第２のフィルター処理を施したデ
ータによって検出する第２の演算とを該被写体判別手段
の判別結果に基づいて選択する様に構成した。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はカメラ、ビデオ等に用い
られる焦点検出装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一眼レフレックスカメラに於ける焦点検
出方式として、位相差検出方式があり、図２５を用いて
この方法を説明する。撮影レンズ１００の領域１０１を
介して入射した光束は視野マスク２００、フィールドレ
ンズ３００、絞り開口部４０１及び再結像レンズ５０１
を通り、入射強度に応じた出力を発生する複数の光電変
換画素を一次元的に並べたイメージセンサーアレイＡ上
に結像する。

【０００３】同様に撮影レンズ１００の領域１０２を介
して入射した光束は視野マスク２００、フィールドレン
ズ３００、絞り開口部４０２及び再結像レンズ５０２を
通りイメージセンサーアレイＢ上に結像する。これらイ
メージセンサーアレイＡ、Ｂ上に結像した一対の被写体
像は撮影レンズ１００が予定焦点面よりも前に被写体の
鮮鋭像を結ぶいわゆる前ピン状態では互いに遠ざかり、
逆に予定焦点面より後ろの被写体の鮮鋭像を結ぶいわゆ
る後ピン状態では互いに近づき、ちょうど予定焦点面に
被写体の鮮鋭像を結ぶいわゆる合焦時にはイメージセン
サーアレイＡ、Ｂ上の被写体像は相対的に一致する。

【０００４】従って、この一対の被写体像をイメージセ
ンサーアレイＡ、Ｂで光電変換して電気信号に変え、こ
れらの信号を演算処理して一対の被写体像の相対位置を
求めることにより撮影レンズ１００の焦点調節状態、こ
こでは合焦状態からはなれている量とその方向（以後、
デフォーカス量と略す）が分かる。そして焦点検出領域
はイメージセンサーアレイＡ、Ｂが再結像レンズ５０
１、５０２によって投影されて予定焦点面近傍で重なっ
た部分となる。

【０００５】次にデフォーカス量を求める演算処理方法
について述べる。イメージセンサーアレイＡ、Ｂはそれ
ぞれ複数の光電変換画素からなっており、複数の光電変
換出力信号列a1...an,b1...bn,を出力する（図１７(a)、
(b) ）。そしてそれぞれのデータ列を相対的に所定のデ
ータ分Ｌずつシフトしながら相関演算を行う。最大シフ
ト数をＬｒｎｇとするとＬの範囲は−Ｌｒｎｇ〜Ｌｒｎ
ｇとなる。具体的には相関量Ｃ［Ｌ］を数式１で算出す
る。

【０００６】

【数１】

【０００７】数式１においてＬは上述のごとくデータ列
のシフト量に当たる整数であり、初項ｋと最終項ｒはシ
フト量Ｌに依存して変化させてもよい。こうして得られ
た相関量Ｃ［Ｌ］の中で極小値となる相関量を与えるシ
フト量に図２５に示す光学系及び、イメージセンサーア
レイの光電変換画素のピッチ幅によって定まる定数を掛
けたものがデフォーカス量となる。しかしながら相関量
Ｃ［Ｌ］は図１７(c) に示すように離散的な値であり、
検出可能なデフォーカス量の最小単位はイメージセンサ
ーアレイＡ、Ｂの光電変換画素のピッチ幅によって制限
されてしまう。そこで離散的な相関量Ｃ［Ｌ］より補間
演算を行うことにより新たに極小値Ｃｅｘを算出してい
る。

【０００８】これは図１８のように極小値である相関量
Ｃ0 とその両側のシフト量での相関量Ｃ1 、Ｃ-1によっ
て算出する方法で、まず極小値Ｃｅｘを与えるずれ量Ｌ
ｓを数式２、数式３により算出する。

【０００９】

【数２】

【００１０】

【数３】

【００１１】数式３においてＭＡＸ｛Ｃａ，Ｃｂ｝はＣ
ａとＣｂの内の大なる方を選択することを意味する。こ
の補間演算を３点内挿演算と呼ぶ事とする。そしてデフ
ォーカス量ＤＦは極小値を与えるずれ量Ｌｓから数式４
によって算出される。数式４においてＫｆは図２５に示
す光学系及びイメージセンサーアレイの光電変換画素の
ピッチ幅によって定まる定数である。

【００１２】

【数４】

【００１３】こうして得られたデフォーカス量が真にデ
フォーカス量を示しているのか、ノイズ等による相関量
の揺らぎによるものなのかを判定する必要があり、数式
５に示す条件を満たしたとき、デフォーカス量は信頼あ
りとする。

【００１４】

【数５】

【００１５】数式５におけるＥ１，Ｇ１はある所定値で
ある。Ｅ（以後スロープ値と呼ぶ事とする）は被写体の
コントラストに依存する値であり、値が大きいほどコン
トラストが高く信頼性が高いことになり、Ｃｅｘ／Ｅは
一対のデータの一致度を表し、０に近いほど信頼性が高
いことになる。そして信頼ありと判定されるとデフォー
カス量ＤＦに基づいて撮影レンズ１００を駆動する。以
上の相関演算、補間演算、条件判定をまとめて焦点検出
演算と呼ぶことにする。

【００１６】特開昭６０−３７５１３号公報では常に相
関量Ｃ［Ｌ］を全シフト範囲（−Ｌｒｎｇ〜Ｌｒｎｇ）
について算出するのではなくてシフト数Ｌを０、１、−
１、２、−２、．．．、Ｌｒｎｇ、−Ｌｒｎｇという順
番に変化させて相関量Ｃ［Ｌ］を得て数式５を満たす信
頼性のあるデフォーカス量を算出した時点で相関量演算
を中止するようにしている。このようにすると被写体が
合焦に近い場合にはＣ［−１］、Ｃ［０］、Ｃ［１］の
３個の相関量を算出するだけで済み、演算時間が短縮で
きる。

【００１７】ちなみに、図２１(a) 、(b) のように被写
体パターンが周期な繰り返しパターンの場合には図２１
(c) に示すように相関量Ｃ［Ｌ］も繰り返しパターンと
なり、デフォーカス量が特定できなくなる。そこで信頼
性のあるデフォーカス量が複数個得られた場合には被写
体は周期的なパターンを持つと判定するようにしてい
る。

【００１８】ところで図２５のイメージセンサーアレイ
Ａ、ＢとしてはＣＣＤ等の蓄積型のものが用いられる。
これは各光電変換画素で発生した電荷を適当な蓄積時間
だけ蓄積し、蓄積した電荷を電圧に変換してデータを得
るものであり、被写体が暗いときには蓄積時間を長く
し、被写体が明るいときには蓄積時間を短くする事によ
って屋外の明るい状況、暗い室内においても適切なデー
タを得る事が出来る。

【００１９】裏を返せば蓄積時間が不適切であると適切
なデータを得る事が出来ずにデフォーカス量が算出でき
なくなる。例えば白地に細い黒線が一本といった微細な
被写体において、図２０(c) の様に全体的に高い出力が
得られた時にスロープＥが数式５をかろうじて満たすよ
うなコントラストであったとすると、蓄積時間が短く設
定されて図２０(d) の様に全体的に若干低い出力の時に
はコントラストが低下し、スロープＥが数式５を満たさ
ずに焦点検出不能となってしまう。

【００２０】また、蓄積時間が長すぎて発生した電荷量
が蓄積可能な限界を越えてしまったり、演算処理可能な
範囲を越えた場合には正しい焦点検出演算は行えない。
従って適切なデータを得るように蓄積時間を制御する必
要がある。この制御をＡＧＣ（オートゲインコントロー
ル）と略す事とする。ＡＧＣの方式には大きく分けて２
種類ある。一つは前回の蓄積で得られたデータに基づい
て次回の蓄積時間を決定する方式で、例えばデータ内の
最大値が所定の値となるよう蓄積時間を設定する方法で
あり、演算によって蓄積時間が決定されるのでソフトＡ
ＧＣと呼ぶ事とする。

【００２１】もう一つの方式はイメージセンサーアレイ
の近傍にモニターセンサーを配置し、このセンサーの出
力に基づいて蓄積時間を設定するものであり、ハードウ
ェアーによって蓄積時間が決定するのでハードＡＧＣと
呼ぶ事とする。ソフトＡＧＣはきめ細かく蓄積時間を設
定できるが前回の蓄積が必要なためにリアルタイム性に
は優れず、ハードＡＧＣはリアルタイムに被写体の輝度
をモニターできるがイメージセンサーアレイの平均的な
輝度等しかモニターできないのできめ細かい蓄積時間の
制御は不可能である。

【００２２】以上の説明では焦点検出演算はイメージセ
ンサーアレイの出力そのものを用いて演算しているが、
ナイキスト周波数以上の有害成分や、一対のイメージセ
ンサー間の出力のバランスの差、つまりＤＣ成分による
悪影響を消すために、イメージセンサーアレイの出力に
対してフィルター処理を施すことによって新たにデータ
を作成し、新たに作成したデータを用いて焦点検出演算
を行う。

【００２３】例えばイメージセンサーの出力信号列をＤ
[i] とすると、まず数式６によって高周波成分を除去す
るフィルター処理を行って新たなデータ列Ｈ[i] を作成
する。

【００２４】

【数６】

【００２５】数式６において、右辺を４で割ってもよ
い。このデータ列Ｈ[i] に対してさらに数式７に示すＤ
Ｃ成分を除去する微分型のフィルター処理を行って新た
なデータ列Ｆ[i] を作成する。

【００２６】

【数７】

【００２７】数式７においてＦ[i] がマイナスの値とな
らぬように右辺に所定の値を加算してもよい。そしてＮ
は１〜１０程度の自然数であり、Ｎの値によって抽出さ
れる周波数成分が可変となり、Ｎの値が大きいほど低周
波成分が抽出される。そこでＮとして例えば３と６の２
種類用意して被写体によって切り換えたり、最初はＮ＝
３でデータ列F[i]を作成してこれを用いて数式１の相関
演算、数式２と数式３の補間演算を行い、数式５に示す
条件を満たさない場合にはＮ＝６に変えてデータ列Ｆ
[i]を作成し再び演算をやり直す。なお、この様にＤＣ
成分を除去して特定の周波数成分を抽出するフィルター
処理を施したデータを用いると、白地に細い黒線が一本
といった微細な被写体に対する焦点検出能力が向上す
る。

【００２８】ところでこの様な焦点検出装置において、
距離の異なる複数の被写体がイメージセンサーアレイに
結像した時には、前後した被写体の中間距離で合焦と判
定してしまったり、焦点検出が不能となってしまうとい
う不具合があった。そこで一対のイメージセンサーアレ
イをそれぞれ複数のブロックに分割する事により焦点検
出領域を細分化し、それぞれのブロックについて焦点検
出演算を行い、それぞれのブロックに於て極小を与える
ずれ量Ｌｓ[i] とデフォーカス量Ｄｆ[i] を算出し、複
数のブロックの中で、たとえばデフォーカス量が最至近
を示すブロックやコントラストが最大のブロックを選択
し、そのブロックのデフォーカス量を撮影レンズの焦点
検出状態とし、カメラにおいては前期デフォーカス量に
基づいて撮影レンズを駆動している。

【００２９】ここでブロックに分割するとは、例えば前
述の数式１の相関演算に於いてシフト量Ｌ＝０における
初項ｋと最終項ｒの組を複数形成しするようにして行
う。例えば、図１９(a) に示ようにそれぞれが４０デー
タからなる一対のイメージセンサーアレイをそれぞれが
６データから成る６個のブロックに分割するには、ブロ
ック１はシフト量Ｌ＝０においてｋ＝３，ｒ＝８と設定
して数式１によって相関量Ｃ［Ｌ］を演算し、これらに
基づいて数式２、３によって極小を与えるシフト量Ｌｓ
を算出し、数式４によりデフォーカス量ＤＦを演算し、
同様にブロック２、３、４、５、６ではそれぞれシフト
量Ｌ＝０においてｋ＝９，ｒ＝１４、ｋ＝１５，ｒ＝２
０、ｋ＝２１，ｒ＝２６、ｋ＝２７，ｒ＝３２、ｋ＝３
３，ｒ＝３８と設定して焦点検出演算を行う。

【００３０】そして図１９(b) に示ように同じ一対のイ
メージセンサーアレイにおいて、ブロック１の場合にｋ
＝３，ｒ＝１４、ブロック２の場合にｋ＝１５，ｒ＝２
６、ブロック３の場合にｋ＝２７，ｒ＝３８とする事に
より、１２データから成る３個のブロックに分割される
事となり図１９(a) の場合よりも広いブロックを形成す
る事が出来る。前述のフィルター処理を行った場合も、
新たに作成されたデータを同様に複数のブロックに分け
ればよい。

【００３１】また、高周波数成分を抽出するフィルター
処理ではブロックを形成するデータ数を少なくして狭い
ブロックを多数形成し、低周波数成分を抽出するフィル
ター処理ではブロックを形成するデータ数を多くして、
広いブロックを小数形成するようにする方法もある。あ
るいは最初は狭いブロックで焦点検出演算を行い、全て
のブロックで焦点検出不能であったならブロックを広く
して焦点検出演算をやり直すという様にブロックの幅を
可変とする方法もある。

【００３２】また、ブロックの境界に被写体のコントラ
ストが位置すると焦点検出不能となる場合があるので特
開平２−１３５３１１ではブロック境界近傍について隣
接するデータの差の絶対値を算出し、差の絶対値が最小
となる部分がブロックの境界となるように境界位置を移
動するという方法を開示している。先の焦点検出演算の
説明に於て、ちょうど予定焦点面に被写体の鮮鋭像を結
ぶいわゆる合焦時にはイメージセンサーアレイＡ、Ｂ上
の被写体像は相対的に一致するとした。しかしながら実
際には図２５に示す光学系（撮影レンズ１００は除く）
をカメラ等に組み込む最に、予定焦点面との相対位置が
ずれるために完全には一致せずに誤差を生じる（以後こ
の誤差量を組み込み誤差量と呼ぶ事とする）。

【００３３】従って、組み込み誤差量を記憶しておき、
数式２の演算終了後に補正を行う必要がある。たとえば
組み込み誤差量を補正する補正値として単位がデータの
ピッチであるようなＺを用いると、補正は数式８のごと
く行われる。

【００３４】

【数８】

【００３５】この補正値Ｚはボディ毎に異なるので、ボ
ディ毎に補正値Ｚを測定して、ボディ内の例えばＥＥＰ
ＲＯＭ等に記憶しておく必要がある。理想的には焦点検
出領域内では組み込み誤差量は均一である事が望まれ
る。しかし焦点検出光学系の収差や、図２５に示す光学
系を組み立てる際に再結像レンズ５０１、５０２とイメ
ージセンサーアレイＡ、Ｂとが相対的に傾いてしまうた
めに組み込み誤差量は均一とならず、図２４に示すよう
に焦点検出領域内の位置によって組み込み誤差量は異な
る。

【００３６】従って、焦点検出領域を複数のブロックに
分割する場合には補正値Ｚはブロック毎に設定する必要
がある。そこでブロック毎に補正値Ｚ[i] を測定して、
これら複数の補正値Ｚ[i] をEEPROM等に記憶し、演算さ
れた個々の結果に対して対応する補正値Ｚ[i] を用いて
補正を行う。これについては本出願人による特開昭６０
−２６２００４に開示されている。補正値Ｚ[i] を測定
する際には被写体としては例えばブロックの幅に対して
十分に細かい周期を有する白黒の格子パターンを用いて
測定している。このようにして測定すると補正値Ｚ[i]
はブロックの中心位置の組み込み誤差量を表しているこ
とになる。ちなみに特開昭６０−２６２００４では補正
量Ｚをブロック毎ではなくイメージセンサーアレイの一
つ一つの画素毎に補正量Ｚを記憶し、画素毎の補正量Ｚ
を被写体パターンのコントラスト分布に基づいて重み付
け平均する事により、実際の演算で用いる補正量を決定
するという非常にきめ細かな方法も開示している。

【００３７】信頼性のあるデフォーカス量が算出できた
場合には、このデフォーカス量に相当する移動量だけ撮
影レンズ１００を図示しないモーター等によって駆動す
る事により被写体像が予定焦点面に結像するいわゆる合
焦状態とする事が出来る。しかしながらデフォーカス量
が大きいときには演算誤差等により一回のレンズ駆動で
は合焦とならない。そこで図２２(a) のタイミングチャ
ートに示すようにレンズ駆動終了後にイメージセンサー
アレイの蓄積、焦点検出演算を行って再びレンズ駆動を
行う、という具合にレンズ駆動、蓄積、演算を順次行っ
て合焦させるのが一般的である。

【００３８】この方式を間欠サーボと呼ぶ事とする。一
方、図２２(b) のタイミングチャートに示すようにレン
ズ駆動の最中に蓄積、演算を繰り返してレンズ駆動の目
標となるデフォーカス量をその都度変更していく事によ
りレンズ駆動を停止する事なくレンズを合焦させる方式
があり（これをオーバーラップサーボと呼ぶ事とす
る）、この方式は間欠サーボに比べて合焦までの時間を
短縮する事が出来る。

【００３９】しかしながらオーバーラップサーボではレ
ンズが駆動している最中にイメージセンサーアレイの蓄
積を行っているために被写体が暗くて蓄積時間が長くな
るとイメージセンサーアレイ上の被写体像がぼけてしま
って演算精度が下がり、合焦までのレンズ駆動が不安定
となり間欠サーボよりも時間がかかるような事がある。
そこで特開昭６１−１６５７１５では被写体が明るい通
常の場合にはオーバーラップサーボを用い、被写体が暗
いときには間欠サーボに切り換えている。

【００４０】信頼性のあるデフォーカス量が得られなか
った場合には、レンズが合焦から非常に大きくはずれて
いる場合が考えられるので、レンズを所定方向に駆動し
ながら蓄積、演算を繰り返して信頼性のあるデフォーカ
ス量を捜すいわゆるスキャン動作を行う事が知られてい
る。所定方向としてはとしては例えばまず至近側にレン
ズを駆動し、レンズの至近端に達した場合には無限方向
に駆動方向を変え、レンズの無限端に達した場合にはレ
ンズ駆動を停止してスキャン動作を停止する。このスキ
ャン動作は最初の焦点検出演算によって信頼性のあるデ
フォーカス量が得られなかった場合のみに行うのが一般
的である。

【００４１】例えば移動する被写体に追従している時に
被写体が焦点検出領域からはずれて検出不能となった場
合にはレンズ駆動を停止すれば撮影者が再び被写体を焦
点検出領域に捕らえる事により短時間に再び合焦となる
のに対し、スキャン動作を行うとレンズが常に所定方向
に駆動する事となり、再度合焦するまでの長い時間を要
する事になる。

【００４２】被写体が暗すぎて蓄積時間を設定可能な最
長蓄積時間としても適切な出力を持つデータが得られな
い場合には図２３に示すようなコントラストパターンを
持った補助光を照射し、このコントラストパターンによ
って焦点検出演算を行う方法がある。

【００４３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら完全にＤ
Ｃ成分を除去するフィルター処理を施したデータを用い
て焦点検出演算を行うと偽合焦を生じる可能性がＤＣ成
分を残したデータを用いた場合よりも高くなるという欠
点がある。この欠点について図２９(a) 〜(d) を用いて
説明する。図２９(a) 、(b) は焦点検出領域の左から右
へ向かって会談上に輝度が変化する被写体を見た場合に
得られるイメージセンサーアレイＡ、Ｂの出力である。

【００４４】この図より明らかなようにイメージセンサ
ーアレイＡの出力はＢの出力に対して左側にずれてい
る、言い替えるとイメージセンサーアレイＡの出力を右
側へずらしていくとＢの出力と一致する事が分かる。一
方、図２９(a) 、(b) のデータに対してＤＣ成分を除去
する微分型のフィルター処理を施したデータが図２９
(c) 、(d) であり、図２９(a) 、(b) のデータがＤＣ成
分のみが異なるために微分すると全く同一なデータとな
ってしまう。よってこれらのデータを用いて焦点検出演
算を行うと既に一対のデータが相対的に一致しているの
で合焦であると判断してしまう。このようにＤＣ成分を
完全に除去するフィルター処理を施す事によって、異な
るパターンは互いに似か寄る方向に変換される事にな
る。

【００４５】しかしながら前述のようにＤＣ成分を完全
に除去するフィルター処理を施したデータを用いる事に
より、微細なパターンの場合でも高い演算精度が得られ
るという利点があり、常にＤＣ成分を完全には除去しな
いデータのみを用いると微細なパターンの場合の演算精
度が低くなる。本発明はこのような不具合を解決するた
めになされたものであり、偽合焦を防ぐと共に微細なパ
ターンに対しても高い演算精度を得る事が出来る焦点検
出装置を提供する事を目的とする。

【００４６】

【課題を解決するための手段】上記目的を解決するため
に本発明は、入射する光束の強度の応じた信号を出力す
る複数の光電変換素子からなるイメージセンサーと、該
イメージセンサーに撮影レンズを通過した被写界の光束
を導く光学系と、該イメージセンサーの出力信号に基づ
いて被写体パターンの状態を判別する被写体判別手段
と、該イメージセンサーの出力信号に基づいて該撮影レ
ンズの焦点調節状態を検出する演算手段とからなる焦点
検出装置において、該演算手段は該イメージセンサーの
出力信号に対して第１のフィルター処理を施したデータ
によって該撮影レンズの焦点調節状態を検出する第１の
演算と、該イメージセンサーの出力信号に対して第２の
フィルター処理を施したデータによって該撮影レンズの
焦点調節状態を検出する第２の演算とを該被写体判別手
段の判別結果に基づいて選択する様に構成した。そして
該第１のフィルター処理は被写体パターンのＤＣ成分を
除去する微分型のフィルター、該第２のフィルター処理
は被写体パターンのＤＣ成分を完全には除去しないのフ
ィルターとした。

【００４７】

【作用】一対のイメージセンサーアレイの出力のコント
ラスト分布を調べ、図２６(a) 、(b) の様にコントラス
トが焦点検出領域の一部のみに存在する場合にはＤＣ成
分を完全に除去するフィルター処理を施したデータによ
って焦点検出演算が行われるので微細パターンに対して
も高い演算精度が得られる。さらにこの場合はコントラ
ストが焦点検出領域の一部のみに存在するので偽合焦の
可能性も低い。コントラストが焦点検出領域全体に分布
する場合にはＤＣ成分を完全には除去しないフィルター
処理を施したデータを用いるか、またはフィルター処理
を施さないデータを用いるので偽合焦の可能性は非常に
低い。

【００４８】

【実施例】図１は本発明の構成図であり、２は複数の光
電変換画素からなるイメージセンサーアレイを少なくと
も一対有するイメージセンサー、１は撮影レンズ１０を
通過した光をイメージセンサー２に導く焦点検出光学
系、４は被写体の輝度が低い場合に被写体に対して補助
光を照射する補助光発光部、５は撮影レンズ１０を駆動
するモーター、６は焦点検出を行う領域の幅を選択する
モード選択部、３はマイクロプロセッサーであり演算、
制御等を行う。

【００４９】マイクロプロセッサー３からイメージセン
サー２へは電荷を蓄積する蓄積時間を与え、マイクロプ
ロセッサー３はイメージセンサー２から電荷蓄積信号と
イメージセンサーアレイ近傍に位置するモニターセンサ
ーの出力を得る。電荷蓄積信号をマイクロプロセッサー
３に取り込む際にはＡ／Ｄ変換を施す事により８ビット
のデジタルデータとする。

【００５０】マイクロプロセッサー３は各種動作を行う
部分を含み、３ａはイメージセンサー２の電荷蓄積を制
御する蓄積制御部、３ｂは電荷蓄積信号に基づいて被写
体のコントラスト状態を判別する被写体判別部、３ｃは
電荷蓄積信号に基づいて撮影レンズ１０の焦点調節状態
を検出する焦点検出演算部、３ｄはイメージセンサーア
レイを複数の領域に分割するブロック形成部、３ｅは焦
点検出光学系１の組立時に発生する組み込み誤差量を記
憶する誤差量記憶部、３ｆは誤差量記憶部に記憶された
組み込み誤差量から焦点検出演算部３ｃで用いる補正量
を算出する補正値設定部、３ｇは焦点検出演算部３ｃに
おいて演算結果の信頼性判定に用いるしきい値を設定す
るしきい値設定部、３ｈは被写体パターンが周期的なも
のか否かを判定する周期判定部、３ｊは一対のイメージ
センサーアレイの出力のレベルのバランスが乱れている
事を検出するバランス乱れ検出部、３ｋは焦点検出演算
３ｃによって算出された結果に基づいてモーター５を制
御して撮影レンズ１０を駆動するレンズ駆動制御部であ
る。

【００５１】本発明における焦点検出光学系１は図１５
に示すように撮影レンズ１０の光軸上に視野マスク２
０、フィールドレンズ３０、絞り４０、再結像レンズ５
０、イメージセンサー２がこの順序で配置されている。
視野マスク２０は十字形の開口部を有しており、撮影レ
ンズ１０の予定焦点面近傍に配置されて撮影レンズ１０
によって結像した被写体の空中像を規制するものであ
る。絞り４０は４１、４２、４３、４４の４つの開口部
を有し、これらの開口部はフィールドレンズ３０によっ
て撮影レンズ上に１１、１２、１３、１４として投影さ
れる。再結像レンズ５０は図１５(b) に示すように絞り
４の開口部４１、４２、４３、４４に対応する５１、５
２、５３、５４の４つのレンズからなり、視野マスク２
０の像をイメージセンサー２に結像する。

【００５２】従って撮影レンズ１０の１１の領域から入
射した光束は視野マスク２０、フィールドレンズ３０、
絞り４０の開口部４１、 再結像レンズのレンズ５１を通
りイメージセンサーアレイＡ上に結像する。同様に撮影
レンズ１０の１２、１３、１４の領域より入射した光束
はそれぞれイメージセンサーアレイＢ、Ｃ、Ｄ上に結像
する。そして イメージセンサーアレイＡ、Ｂに結像し
た被写体像は撮影レンズ１０が前ピンの時は互いに遠ざ
かり、後ピンの時は互いに近ずき、合焦時にはある所定
の間隔に並ぶ。

【００５３】よってイメージセンサーアレイＡ、Ｂの電
荷蓄積信号Ｄａ[i] 、Ｄｂ[i] を演算処理することによ
り撮影レンズ１０の水平方向の焦点調節状態として前述
のデフォーカス量を算出することができる。同様にイメ
ージセンサーアレイＣ、Ｄに結像した被写体像は撮影レ
ンズ１０が前ピンの時は互いに遠ざかり、後ピンの時は
互いに近ずき、合焦時にはある所定の間隔に並ぶ。よっ
てイメージセンサーアレイＣ、Ｄの電荷蓄積信号Ｄｃ
[i] 、Ｄｄ[i] を演算処理することにより撮影レンズ１
０の垂直方向の焦点調節状態として前述のデフォーカス
量を算出することができる。イメージセンサー２上の７
１、７２はそれぞれイメージセンサーアレイＡ、Ｃに入
射する光束の平均輝度に応じた信号ＭＨ、ＭＶを出力す
るモニターセンサーである。

【００５４】このような光学系、イメージセンサーを用
いる事により本発明における焦点検出領域は図１６(a)
に示すように撮影画面に対して横長な十字型となる。こ
の焦点検出領域全体を演算に用いる場合と、図１６(b)
に示すように横方向の領域に関しては中央のみを演算に
用いるようにした場合の２通りをモード選択部６にて選
択する。前者をワイドモード、後者をスポットモードと
呼ぶ事とする。

【００５５】図１２は本発明の焦点検出装置の全体の動
作を表すフローチャートである。この図の説明を行う前
にハードＡＧＣ、ソフトＡＧＣについて説明する。ＡＧ
Ｃはオートゲインコントロールの略であり、蓄積型のイ
メージセンサーの蓄積時間を制御することによって電荷
蓄積信号が適切なレベルとなるようにするものである。
ソフトＡＧＣは前述のように前回の蓄積で得られたデー
タに基づいて次回の蓄積時間を決定する方式であり、例
えば前回に蓄積時間Ｉｔｒの蓄積によって得られた電荷
蓄積信号の最大値がＤＭａｘであり、目標とする電荷蓄
積信号の最大値がＷＭａｘであったとすると今回の蓄積
時間Ｉｔは数式９によって定まる。

【００５６】

【数９】

【００５７】これにより今回の蓄積によって最大値ＤＭ
ａｘがほぼ目標値ＷＭａｘとなるような電荷蓄積信号を
得る事が出来る。ＷＭａｘの値としては電荷蓄積信号の
取り得る範囲の中間値が望まし。例えば本実施例では電
荷蓄積信は８ビットのデータ、つまり０〜２５５の値で
あるのでＷＭａｘは１２８とする。また、スポットモー
ド時には演算に使用する範囲の最大値をＤＭａｘとする
のが好ましい。なお、蓄積時間には設定可能な範囲があ
り、最短Ｉｔｍｉｎ、最長Ｉｔｍａｘとする。

【００５８】ソフトＡＧＣによれば安定したレベルの電
荷蓄積信号を得る事が出来るが、前回の蓄積がない場
合、つまり第一回目の蓄積の場合には用いる事が出来な
い。そこで第一回目の蓄積の場合にはイメージセンサー
アレイの近傍に設けられた第９０におけるモニターセン
サー７１、７２の出力に基づいて蓄積時間を決定する、
いわゆるハードＡＧＣを用いる。モニターセンサー７
１、７２はそれぞれイメージセンサーアレイＡ、Ｃに入
射する光束の平均輝度に応じた信号ＭＨ、ＭＶを出力す
るために、最大値ＤＭａｘを制御する事は出来ない。

【００５９】例えば最大値ＤＭａｘが同じであってもイ
メージセンサーアレイ全体にほぼ一様の輝度が照射して
いる時と、暗い背景で明るいパターンが局所的に存在す
るような時とではモニター信号の出力は異なる。もしイ
メージセンサーアレイ全体にほぼ一様の輝度が照射して
いる事を想定して蓄積時間を決定すると図２０(c) の様
に白地に細い黒線一本の被写体の場合にはイメージセン
サーアレイ全体にほぼ一様の輝度が照射している事と変
わりはないので最大値ＤＭＡＸがほぼ所定値となるデー
タが得られるが、図２０(a) の様に暗い背景で明るいパ
ターンが局所的に存在する被写体の場合には適切な蓄積
時間よりも長い蓄積時間が設定されてしまい、図２０
(b) の様に発生した電荷量が蓄積可能な限界を越えてし
まったり、演算処理可能な範囲を越えてしまって適切な
レベルのといったたデータが得らない。そこでコントラ
ストがイメージセンサーアレイ全体に分布する通常の場
合を想定して蓄積時間を設定する様にしている。

【００６０】それでは図１２により本発明の焦点検出装
置の全体の動作を説明する。ステップ１２０１・焦点検
出動作を開始するときには従来の技術の項で説明したス
キャン動作を許可するものとする。ステップ１２０２・
ハードＡＧＣによってイメージセンサーアレイＡ、Ｂ、
Ｃ、Ｄの蓄積を行いそれぞれの電荷蓄積信号Ｄａ[i] 、
Ｄｂ[i] 、Ｄｃ[i] 、Ｄｄ[i] を得る。

【００６１】ステップ１２０３・電荷蓄積信号Ｄａ[i]
、Ｄｂ[i] 、Ｄｃ[i] 、Ｄｄ[i] を用いてデフォーカ
ス量算出アルゴリズムを実行する。アルゴリズムの詳し
い内容については図２、図３を用いて後述する。ステッ
プ１２０４・デフォーカス量算出アルゴリズムによって
デフォーカス量が得られたか否かを見て、得られた場合
にはデフォーカス量に基づくレンズ駆動を開始し（ステ
ップ１２１４）、以後のスキャン動作を禁止し（ステッ
プ１２１５）、使用者が操作を中断したり、撮影レンズ
１０が合焦状態になった等の理由により動作を中止しな
ければならない場合にはレンズを停止して動作を終了し
（ステップ１２１６）、終了しないのならばステップ１
２０９へ進んで蓄積、デフォーカス量算出アルゴリズム
実行といった動作を繰り返す。

【００６２】このときに図２２(b) のタイミングチャー
トに示すようにレンズ駆動の最中に蓄積、演算を繰り返
してレンズ駆動の目標となるデフォーカス量をその都度
変更していく事により従来の技術の項で述べたオーバー
ラップサーボが実現される。焦点検出アルゴリズムによ
って焦点検出不能判定されてデフォーカス量が得られ無
かったときにはステップ１２０５へ進む。

【００６３】ステップ１２０５・電荷蓄積信号の内の最
大値ＤＭａｘが所定の範囲内にあるか否かを見て、所定
の範囲内にあればステップ１２０２のハードＡＧＣで得
られた電荷蓄積信号は適切なレベルのデータであったの
で焦点検出不能であったのは撮影レンズ１０が合焦から
非常に大きくはずれている場合が考えられるので、撮影
レンズ１０をレンズを所定方向に駆動しながら蓄積、演
算を繰り返してデフォーカス量が得られるレンズ位置を
捜すいわゆるスキャン動作を行うべくステップ１２０９
へ進む。

【００６４】最大値ＤＭａｘが所定の範囲内にない場合
には例えば被写体が図２０(c) の様に白地に細い黒線一
本である為にステップ１２０２のハードＡＧＣでは適切
なレベルの電荷蓄積信号が得られなかった為に焦点検出
不能となったと考えられるので、この場合にはスキャン
動作に入らずにステップ１２０６へ進んでソフトＡＧＣ
によって再度蓄積を行う。所定の範囲としては、例えば
９６〜２５０とする。

【００６５】ステップ１２０６・数式９に基づいて蓄積
時間を決定するソフトＡＧＣによって蓄積を行い、電荷
蓄積信号Ｄａ[i] 、Ｄｂ[i] 、Ｄｃ[i] 、Ｄｄ[i] を得
る。この場合には最大値ＤＭａｘはほぼ目標値ＷＭａｘ
に等しくなるはずである。ステップ１２０７・電荷蓄積
信号Ｄａ[i] 、Ｄｂ[i] 、Ｄｃ[i] 、Ｄｄ[i] を用いて
デフォーカス量算出アルゴリズムを実行する。

【００６６】ステップ１２０８・デフォーカス量算出ア
ルゴリズムによってデフォーカス量が得られたか否かを
見て、得られた場合にはデフォーカス量に基づくレンズ
駆動を開始し（ステップ１２１４）、以後のスキャン動
作を禁止し（ステップ１２１５）、使用者が操作を中断
したり、撮影レンズ１０が合焦状態になった等の理由に
より動作を中止しなければならない場合にはレンズを停
止して動作を終了し（ステップ１２１６）、終了しない
のならばステップ１２０９へ進んで蓄積、デフォーカス
量算出アルゴリズム実行といった動作を繰り返す。

【００６７】ステップ１２０６のソフトＡＧＣ電荷蓄積
信号によって適切なレベルのデータを得たのにもかかわ
らずデフォーカス量算出アルゴリズムによって焦点検出
不能判定されてデフォーカス量が得られ無かった場合に
は撮影レンズ１０が合焦から非常に大きくはずれている
場合が考えられるので、撮影レンズ１０をレンズを所定
方向に駆動しながら蓄積、演算を繰り返してデフォーカ
ス量が得られるレンズ位置を捜すいわゆるスキャン動作
を行うべくステップ１２０９へ進む。

【００６８】ステップ１２０９・スキャン動作が禁止さ
れているか否かを見て、禁止されている場合、つまり以
前にデフォーカス量が得られていてステップ１２１４、
１２１５を通過している場合にはスキャンではなくてオ
ーバーラップサーボ、あるいはレンズ停止状態での通常
の動作を行うべくステップ１２１１へ進み、禁止されて
いない場合にはスキャン動作を実行して（ステップ１２
１０）ステップ１２１１へ進む。

【００６９】ステップ１２１１・数式９に基づいて蓄積
時間を決定するソフトＡＧＣによって蓄積を行い、電荷
蓄積信号Ｄａ[i] 、Ｄｂ[i] 、Ｄｃ[i] 、Ｄｄ[i] を得
る。この場合には最大値ＤＭａｘはほぼ目標値ＷＭａｘ
に等しくなるはずである。ステップ１２１２・電荷蓄積
信号Ｄａ[i] 、Ｄｂ[i] 、Ｄｃ[i] 、Ｄｄ[i] を用いて
デフォーカス量算出アルゴリズムを実行する。

【００７０】ステップ１２１３・デフォーカス量算出ア
ルゴリズムによってデフォーカス量が得られたか否かを
見て、得られた場合にはデフォーカス量に基づくレンズ
駆動を開始し（ステップ１２１４）、以後のスキャン動
作を禁止し（ステップ１２１５）、使用者が操作を中断
したり、撮影レンズ１０が合焦状態になった等の理由に
より動作を中止しなければならない場合にはレンズを停
止して動作を終了し（ステップ１２１６）、終了しない
のならばステップ１２０９へ進んで蓄積、デフォーカス
量算出アルゴリズム実行といった動作を繰り返す。デフ
ォーカス量算出アルゴリズムによって焦点検出不能判定
されてデフォーカス量が得られ無かった場合にはステッ
プ１２１６へ進む。

【００７１】次に図１２におけるステップ１２０３、１
２０７、１２１２のデフォーカス量算出アルゴリズムに
ついて説明する。これはイメージセンサー２の電荷蓄積
信号Ｄａ[i] 、Ｄｂ[i] 、Ｄｃ[i] 、Ｄｄ[i] に基づい
てデフォーカス量を算出するものである。そして本実施
例では第１、２、３、４、５の計５種類のフィルター処
理データを使い分けている。

【００７２】第１、３、４のフィルター処理を施したデ
ータは第１６図(a) の横方向の焦点検出領域を９個、縦
方向の焦点検出領域を３個の計１２個のブロックに分割
され、第２、５のフィルター処理を施したデータのブロ
ック分割は第１、３、４のフィルター処理データの場合
よりも粗い横方向３個、縦方向１個の計４個のブロック
に分割している。それでは図２、図３を用いてデフォー
カス量算出アルゴリズムの動作について説明する。

【００７３】ステップ２０１・蓄積電荷信号Ｄ＠[i]
（ここで＠がａの場合にはａ列の電荷蓄積信号を表し、
ｂ、ｃ、ｄの場合も同様にｂ列、ｃ列、ｄ列の電荷蓄積
信号を表す事とする。以後、他のデータについてもこの
表記法を用いる）を入力する。蓄積電荷信号Ｄ＠[i] は
横列８６対、縦列３７対の８ビットのデータである。ス
テップ２０２・数式１０に示す被写体パターンの高周波
数成分を除去するフィルター処理を入力した蓄積電荷信
号Ｄ＠[i]に対して施し、高周波カットデータＨ＠[i]
を得る。高周波カットデータＨ＠[i] は横列８４対、縦
列３５対のデータである。

【００７４】

【数１０】

【００７５】ステップ２０３・被写体が暗い場合には蓄
積時間Ｉｔを最長時間Ｉｔmax としても十分な電荷蓄積
信号を得る事ができないので、図２３に示すような光強
度パターンを持つ補助光を被写体に向けて発光する。こ
の場合にはステップ２０２７へ進み、補助光を発光しな
い通常の場合にはステップ２０４へ進む。ステップ２０
４・被写体パターンが低コントラスト（以後、低コンと
略す）であったり、例えば線一本といった微細なもので
あるか否かを判定し、低コン、微細な場合にはＤＣ成分
を除去したフィルター処理を施したデータを用いた方が
よいのでステップ２０２７へ進み、そうではない通常の
場合にはＤＣ成分を完全には除去しないフィルター処理
を施したデータを用いた方がよいのでステップ２０５へ
進む。この判定を微細パターン判別と呼ぶ事とし、この
判別方法について図１３を用いて後述する。

【００７６】ステップ２０５・数式１４に示す低周波数
成分を除去する第４のフィルター処理を高周波カットデ
ータＨ＠[i] に対して施し、横列８０対、縦列３１対の
第４フィルター処理データＦ４＠[i] を得る。このフィ
ルター処理ではＤＣ成分を完全には除去していないので
偽合焦を生じる可能性は低い。数式１４ではＦ４＠[i]
は負の値を取りえるので、そうならないように適当な所
定値を加えてやっても良い。

【００７７】

【数１４】

【００７８】このデータは次に示す横列を第１〜９ブロ
ックの計９個、縦列を第１０〜１２ブロックの計３個の
基本ブロックに分割される。スポットモードではこれら
の内の４〜６、１０〜１２ブロックを用いる。尚、この
基本ブロックに基づいてステップ２０６のブロック境界
設定処理１（後述）を行うので、必ずしもこの分割によ
ってブロックが形成されるわけではない。

【００７９】 ・横列 １ブロック・・ｉ＝ ３〜１２ １ブロック・・ｉ＝ ３〜１２ ２ブロック・・ｉ＝１３〜２０ ３ブロック・・ｉ＝２１〜２８ ４ブロック・・ｉ＝２９〜３５ ５ブロック・・ｉ＝３７〜４４ ６ブロック・・ｉ＝４５〜５２ ７ブロック・・ｉ＝５３〜６０ ８ブロック・・ｉ＝６１〜６８ ９ブロック・・ｉ＝６９〜７８ ・縦列 １０ブロック・・ｉ＝ ３〜１１ １１ブロック・・ｉ＝１２〜２０ １２ブロック・・ｉ＝２１〜２９ ステップ２０６・第４フィルター処理データＦ４ａ
[i]、Ｆ４ｃ[i]のコントラスト分布に基づいてブロック
分割の境界を定めるブロック境界設定１を行う。これは
ブロックの境界にパターンのエッジ部が位置して検出不
能となったり、不安定となる事を避けるための処理であ
り、これによって横列のブロックｂｌ＝１〜９、縦列ブ
ロックｂｌ＝１０〜１２のそれぞれのブロックの先頭デ
ータ番号Ｚｓ[bl]と終端データ番号Ｚｅ[bl]が定まる。

【００８０】詳細を図４を用いて説明する。これは第４
フィルター処理データＦ４＠[i] に対して横列ブロック
ではａ列、縦列ブロックではｃ列データの隣接差分の絶
対値が小さい位置に境界を設定する処理である。それで
は横列第２ブロックの場合を例として動作の説明を行
う。ステップ４０１・以前に定まった一つ数字が若いブ
ロック［ｂｌ−１］の終端位置Ｚｅ[bl-1]に１を加えた
位置をブロック［ｂｌ］の先端位置Ｚｓ[bl]とする（数
式１５）。

【００８１】

【数１５】

【００８２】例えば第１ブロックの終端位置Ｚｅ[1] が
１２と定まったなら第２ブロックの先端位置Ｚｓ[2]は
１３となる。ステップ４０２・ブロックの基本終端位置
（第２ブロックでは２０）を中心として±２データの範
囲で隣接差分Ｓ［ｉ］を算出する。第２ブロックでは数
式１６のようにして算出される。

【００８３】

【数１６】

【００８４】ステップ４０３・Ｓ［１］〜Ｓ［５］の最
大値Ｓｍａｘ、最小値Ｓｍｉｎを検出する。ステップ４
０４・Ｓｍａｘ−Ｓｍｉｎが５以下であるときは基本終
端位置そのものをブロックの終端位置として処理を終了
する（ステップ４０６）。そうでないときにはステップ
４０５へ進む。

【００８５】ステップ４０５・Ｓｍｉｎを与える位置を
ブロックの終端位置とする。例えばＳ［２］が最小の時
は１９が、Ｓ［５］が最小の時は２２がブロックの終端
位置Ｚｅ[2] となる。なお横列第１ブロックと縦列第１
０ブロックの先端位置Ｚｓ、および横列第９ブロックと
縦列第１２ブロックの終端位置Ｚｅは固定であるので上
記演算は必要ない。

【００８６】ステップ２０７・ステップ２０１０焦点検
出演算の相関量の算出におけるそれぞれのブロックの最
大シフトＬｒｎｇ[bl]をステップ２０６で定まったそれ
ぞれブロック内のコントラストに基づいて設定する。コ
ントラストが十分にあるブロックは焦点検出可能である
可能性が高いので最大シフト数Ｌｒｎｇ[bl]を大きく
し、十分ではないブロックに関しては焦点検出不能とな
る可能性が高いので演算時間短縮のためにＬｒｎｇ[bl]
を小さくする。この処理を相関演算実行判定と呼ぶ事と
し、動作を図５を用いて説明する。

【００８７】ステップ５０１・各ブロック毎に第４フィ
ルター処理データＦ４＠[i] の横列ではａ列、縦列では
ｃ列の隣接差分の加算値Ｒｓ[bl]を数式１７により算出
する。

【００８８】

【数１７】

【００８９】ステップ５０２・各ブロック毎に第４フィ
ルター処理データＦ４＠[i] の横列ブロックではａ列、
縦列ブロックではｃ列の最大値と最小値の差分Ｐｔ[bl]
を算出する（数式１８）。

【００９０】

【数１８】

【００９１】ステップ５０３・Ｒｓ[bl]が所定値（４
０）を越える場合にはそのブロックｂｌにおける最大シ
フト数Ｌｒｎｇ[bl]を９とする（ステップ５０５）。所
定値以下の場合にはステップ５０４へ進む。ステップ５
０４・Ｐｔ[bl]が所定値（４０）を越える場合にはその
ブロックｂｌにおける最大シフト数Ｌｒｎｇ[bl]を９と
する（ステップ５０５）。所定値以下の場合にはステッ
プ５０６へ進む。

【００９２】ステップ５０６・そのブロックｂｌの最大
シフト数Ｌｒｎｇ[bl]を４とする。ステップ２０８・ス
テップ２０１０の焦点検出演算で用いる信頼性判定のし
きい値を設定する。詳細は図６を用いて後述する。ステ
ップ２０９・それぞれのブロックについて、ＥＥＰＲＯ
Ｍに記憶されている組み込み誤差Ｚ[bl]とステップ２０
６で定まったブロックにおけるコントラストの重心位置
に基づいてステップ２１１焦点検出演算で用いる組み込
み誤差補正量ＺＬ[bl]を算出する。

【００９３】組み込み誤差Ｚ[bl]はステップ２０６のブ
ロック境界設定１の処理を行わずにブロック分割をステ
ップ２５に表記した基本ブロック分割とし、被写体とし
ては例えば基本ブロックの幅に対して十分に細かい周期
を有する白黒の格子パターンを用いて測定している。従
って組み込み誤差量Ｚ[bl]は基本ブロックの中心位置の
組み込み誤差値を表していると考えられるので、被写体
パターンがブロック端部に存在する場合に組み込み誤差
量Ｚ[bl]をそのまま補正量として使用すると正しい補正
が行われない。そこでステップ２０６で定まったブロッ
ク範囲におけるコントラストの重心位置に相当する組み
込み誤差をそのブロックｂｌの組み込み誤差Ｚ[bl]とそ
のとなりのブロックｂｌ＋１の組み込み誤差Ｚ[bl+1]、
またはブロックｂｌ−１の組み込み誤差Ｚ[bl-1]から補
間する事によりによって算出し、これを組み込み誤差補
正量ＺＬ[bl]とする。

【００９４】誤差補正量ＺＬ[bl]はステップ２０６のブ
ロック境界設定１によって定まった各ブロックにおいて
横列ブロックではａ列、縦列ブロックではｃ列のコント
ラストの重心Ｍｋ[bl]を数式１９により求め、この重心
Ｍｋ[bl]と基本ブロックの中心画素番号Ｂｍ[bl]から数
式２０によって算出される。

【００９５】

【数１９】

【００９６】

【数２０】

【００９７】ステップ２１０・ステップ２０６で定まっ
た各ブロック毎にデフォーカス量Ｄｆ[1] 〜[12]を算出
する。詳細は図８、９、１０、１１を用いて後述する。
ステップ２１１・少なくとも一つの以上のブロックにお
いてデフォーカス量が算出されたか否かを見て、算出さ
れた場合にはステップ２１２へ進み、全てのブロックに
おいてデフォーカス量が算出できなかった場合にはステ
ップ２１４ヘ進む。

【００９８】ステップ２１２・被写体パターンが低コ
ン、微細ではないとき、つまりコントラスト分布が全体
的に分布しているのに一つのブロックでしかデフォーカ
ス量が算出されない時に、この唯一つのデフォーカス量
が正しい値を示していない事があり、レンズが合焦から
大きくはずれているにもかかわらず、合焦したとしてレ
ンズが停止するいわゆる偽合焦が生じる事がある。そこ
でデフォーカス量が得られたブロックが唯一つの時には
ステップ２１３へ進んでこの偽合焦の対策を行う。複数
のブロックでデフォーカス量が得られた場合には偽合焦
対策が必要ないのでステップ２４０へ進む。

【００９９】ステップ２１３・ステップ２１２で説明し
た偽合焦を防止する偽合焦対策を行う。詳細は図１１を
用いて後述する。ステップ２１４・ステップ２１１で第
４フィルター処理データによる焦点検出演算ですべての
ブロックにおいて検出不能であった場合に、これがａ列
とｂ列、またはｃ列とｄ列で電荷蓄積信号にＤＣ的なバ
ランスの乱れが生じた事に起因するものか否かを判定す
る。判定方法は後述する。バランス乱れであると判定し
た場合にはＤＣ成分を除去したフィルター処理を施した
データを用いる必要があるのでステップ２２０へ、そう
でない場合にはステップ２１５へ進む。

【０１００】ステップ２１５・第４フィルター処理デー
タによる演算が不能であったのはバランス乱れではない
と判定された場合には、被写体のパターンが第４フィル
ター処理データの抽出する周波数成分よりも低周波であ
るか、あるいは現在のデフォーカス量が非常に大きくて
ステップ２０７で設定された最大シフト数では検出でき
なかったと考えられる。そこで第４フィルター処理デー
タＦ４＠[i] に対して数式２１に示す第５のフィルター
処理を施して、横列３７対、縦列１３対の第５フィルタ
ー処理データＦ５＠[i] を得る。

【０１０１】

【数２１】

【０１０２】第５フィルター処理データは第４フィルタ
ー処理データに対してより低周波な成分を抽出するもの
であり（ＤＣ成分は残っている）、さらにデータを一つ
おきに間引いているので焦点検出演算において相関量を
算出する際の１シフトが第４フィルター処理データにお
ける２シフトに相当する事になり、最大シフト数をそれ
ほど大きくしなくとも大きなデフォーカス量を検出する
事が出来る。

【０１０３】このデータを次に示す様に横列を第１３〜
１５ブロックの計３個、縦列を第１６ブロックの計１個
の基本ブロックに分割する。スポットモードではこれら
の内の１４、１６ブロックを用いる。この第５フィルタ
ー処理データに対してはステップ２０６で説明したよう
なブロック境界設定処理１は行わずに基本ブロックをそ
のまま固定的に用いる。

【０１０４】 ・横列 １３ブロック・・Ｚｓ[13]＝ ２、Ｚｅ[13]＝１３ １４ブロック・・Ｚｓ[14]＝１４、Ｚｅ[14]＝２４ １４ブロック・・Ｚｓ[14]＝１４、Ｚｅ[14]＝２４ １５ブロック・・Ｚｓ[15]＝２５、Ｚｅ[15]＝３６ ・縦列 １６ブロック・・Ｚｓ[16]＝ ２、Ｚｅ[16]＝１２ ここでステップ２０６の境界設定処理を行わないのは被
写体がなだらかな低周波パターンであるか、あるいはデ
フォーカス量が大きくてぼけたパターンであるのでブロ
ックの境界を移動する意味がほとんどないためである。
そして焦点検出演算における最大シフト数Ｌｒｎｇ[bl]
はステップ２０７の相関演算実行判定は行わずにそれぞ
れ以下のように固定する。

【０１０５】 ・横列 １３ブロック・・Ｌｒｎｇ[13]＝１２ １３ブロック・・Ｌｒｎｇ[13]＝１２ １４ブロック・・Ｌｒｎｇ[14]＝２１ １５ブロック・・Ｌｒｎｇ[15]＝１２ ・縦列 １６ブロック・・Ｌｒｎｇ[16]＝７ ステップ２１６・ステップ２１８の焦点検出演算で用い
る信頼性判定のしきい値を設定する。詳細は図６を用い
て後述する。

【０１０６】ステップ２１７・それぞれのブロックにつ
いて、ＥＥＰＲＯＭに記憶されている組み込み誤差Ｚ[b
l]とステップ２１５で定まったブロックにおけるコント
ラストの重心位置に基づいてステップ２１８焦点検出演
算で用いる組み込み誤差補正量ＺＬ[bl]を算出する。算
出方法はステップ２０９と同様であり、ステップ２１５
のブロック境界設定１によって定まった各ブロックにお
いて横列ブロックではａ列、縦列ブロックではｃ列のコ
ントラストの重心Ｍｋ[bl]を数式２２により求め、この
重心Ｍｋ[bl]と基本ブロックの中心画素番号Ｂｍ[bl]か
ら数式２３によって算出される。

【０１０７】

【数２２】

【０１０８】

【数２３】

【０１０９】縦列に関してはブロックが一つしかないの
で組み込み誤差補正量ＺＬ[4] としてＥＥＰＲＯＭ内の
組み込み誤差量Ｌ[4] をそのまま用いる（数式２４）。

【０１１０】

【数２４】

【０１１１】また、第５フィルター処理データの場合に
は被写体がなだらかな低周波パターンであるか、あるい
はデフォーカス量が大きくてぼけたパターンであるので
コントラストが広範囲に分布するので、横列ブロック１
〜３でも組み込み誤差補正量ＺＬ[bl]としてＥＥＰＲＯ
Ｍ内の組み込み誤差量Ｚ[bl]をそのまま用いても問題は
少ない（数式２５）。

【０１１２】

【数２５】

【０１１３】ステップ２１８・ステップ２１５で設定し
た各ブロック毎にデフォーカス量Ｄｆ[13]〜[16]を算出
する。詳細は図８、９、１０、１１を用いて後述する。
ステップ２１９・少なくとも一つの以上のブロックに
おいてデフォーカス量が算出されたかどうかを見て、算
出された場合にはステップ２４１のグループ合成（詳細
は後述）へ進み、全てのブロックにおいてデフォーカス
量が算出できなかった場合には焦点検出不能とする（ス
テップ２４１）。

【０１１４】ステップ２２０・ステップ２１４で第４フ
ィルター処理データによる演算が不能であったのはバラ
ンス乱れによると判定された場合にその後に前述した第
５フィルター処理データによる焦点検出演算を行っても
バランス乱れのために不能となるので、この場合にはＤ
Ｃを完全に除去するフィルター処理を行って焦点演出演
算を再度行わなければならない。そこで数式２６に示す
ＤＣ成分を完全に除去する第３のフィルター処理を第４
フィルター処理データＦ４＠[i] に対して施し、横列７
６対、縦列２７対の第３フィルター処理データＦ３＠
[i] を得る。

【０１１５】

【数２６】

【０１１６】数式２６ではＦ３＠[i] は負の値を取りえ
るので、そうならないように適当な所定値を加えてやっ
ても良い。このデータは次に示す横列を第１〜９ブロッ
クの計９個、縦列を第１０〜１２ブロックの計３個の基
本ブロックに分割される。スポットモードではこれらの
内の４〜６、１０〜１２ブロックを用いる。尚、この基
本ブロックに基づいてステップ２２１のブロック境界設
定処理２（後述）を行うので、必ずしもこの分割によっ
てブロックが形成されるわけではない。

【０１１７】 ・横列 １ブロック・・ｉ＝ ２〜１０ １ブロック・・ｉ＝ ２〜１０ ２ブロック・・ｉ＝１１〜１８ ３ブロック・・ｉ＝１９〜２６ ４ブロック・・ｉ＝２７〜３４ ５ブロック・・ｉ＝３５〜４２ ６ブロック・・ｉ＝４３〜５０ ７ブロック・・ｉ＝５１〜５８ ８ブロック・・ｉ＝５９〜６６ ９ブロック・・ｉ＝６７〜７５ ・縦列 １０ブロック・・ｉ＝ ２〜 ９ １１ブロック・・ｉ＝１０〜１８ １２ブロック・・ｉ＝１９〜２６ ステップ２２１・第３フィルター処理データＦ３ａ
[i]、Ｆ３ｃ[i]のコントラスト分布に基づいてブロック
分割の境界を定めるブロック境界設定２を行う。これは
ブロックの境界にパターンのエッジ部が位置して検出不
能となったり、不安定となる事を避けるための処理であ
り、これによって横列のブロックｂｌ＝１〜９、縦列ブ
ロックｂｌ＝１０〜１２のそれぞれのブロックの先頭デ
ータ番号Ｚｓ[bl]と終端データ番号Ｚｅ[bl]が定まる。

【０１１８】第３のフィルター処理は微分型のフィルタ
ーであり、フィルター処理を行う前のデータの変化がな
い部分では第３フィルター処理データＦ３＠[i] は０と
なり、データの変化が存在する部分では０以外の値をと
る（ただしＦ３＠[i] が負の値にならないように所定値
を加えた場合には０ではなくてその所定値となる）。そ
こでブロック境界設定２では第４フィルター処理データ
Ｆ４＠[i] に対して行ったブロック境界設定１（ステッ
プ２０６）のようにデータの隣接差分の絶対値が小さい
位置に境界を設定するのではなくて、フィルター処理前
のデータの変化がない部分を表す０の値にもっとも近い
位置にブロックの境界を設定するものである。

【０１１９】本処理は横列ブロックではａ列、縦列ブロ
ックではｃ列データを用いて行う。それでは横列第２ブ
ロックの場合を例として図１４を用いて動作の説明す
る。ステップ４１１・以前に定まった一つ数字が若いブ
ロック［ｂｌ−１］の終端位置Ｚｅ[bl-1]に１を加えた
位置をブロック［ｂｌ］の先端位置Ｚｓ[bl]とする（数
式２７）。

【０１２０】

【数２７】

【０１２１】例えば第１ブロックの終端位置Ｚｅ[1] が
１０と定まったなら第２ブロックの先端位置Ｚｓ[2] は
１１となる。ステップ４１２・ブロックの基本終端位置
（第２ブロックでは１８）を中心として−２〜＋３デー
タの範囲で０との差の絶対値Ｄｖ［１〜６］を算出す
る。第２ブロックでは数式２８のようにして算出され
る。

【０１２２】

【数２８】

【０１２３】もしステップ２２０においてＦ３＠[i] が
負の数値とならぬ様に数式１６によって得られたＦ３＠
[i] に対して所定値を加えた場合には、数式１８におい
て０を引くのではなくて該所定値を引くようにする。ス
テップ４１３・Ｄｖ［１〜６］の隣接データをの和Ｗｓ
［１〜５］を算出する。第２ブロックでは数式２９のよ
うにして算出される。

【０１２４】

【数２９】

【０１２５】ステップ４１４・Ｗｓ［１〜５］の最大値
Ｗｍａｘ、最小値Ｗｍｉｎを検出する。ステップ４１５
・最大値Ｗｍａｘが１０以下の時には基本終端位置その
ものをブロック終端位置Ｚｅ[2] とする（ステップ４２
１）。１０よりも大きいときにはステップ４１６へ進
む。

【０１２６】ステップ４１６・最小値Ｗｍｉｎが１６以
下のときにはＷｍｉｎを与える位置をそのブロックの終
端位置Ｚｅ[2] とする（ステップ４１７）。例えばＷｓ
［２］が最小であれば１７が、Ｗｓ［５］が最小なら２
０が第２ブロックの終端位置Ｚｅ[2] となる。最小値Ｗ
ｍｉｎを与える位置が複数ある場合には番号の若い位置
を優先する事とする。Ｗｍｉｎが１６よりも大きいとき
にはステップ４１８へ進むステップ４１８・Ｗｓ［１］
とＷｓ［５］を比較し、小さい方を与える位置をそのブ
ロックの終端位置Ｚｅ[2] とする（ステップ４１９，４
２０）。例えばＷｓ［１］の方が小さければ１６が、Ｗ
ｓ［５］の方が小さければ２０が第２ブロックの終端位
置Ｚｅ[2] となる。両者が等しい場合にはＷｓ［１］の
方が小さいとして扱う事とする。

【０１２７】なお横列第１ブロックと縦列第１０ブロッ
クの先端位置Ｚｓ、および横列第９ブロックと縦列第１
２ブロックの終端位置Ｚｅは固定であるので上記演算は
必要ない。ステップ２２２・ステップ２２５焦点検出演
算の相関量の算出におけるそれぞれのブロックの最大シ
フト数Ｌｒｎｇ[bl]をステップ２２１で定まったそれぞ
れブロック内のコントラストに基づいて設定する。内容
はステップ２０７と同様であり、数式１６、１７におい
てＦ４＠[i] の代わりにＦ３＠[i]を用いる。

【０１２８】ステップ２２３・ステップ２２５の焦点検
出演算で用いる信頼性判定のしきい値を設定する。詳細
は図６を用いて後述する。ステップ２２４・それぞれの
ブロックについて、ＥＥＰＲＯＭに記憶されている組み
込み誤差Ｚ[bl]とステップ２２１で定まったブロックに
おけるコントラストの重心位置に基づいてステップ２２
５焦点検出演算で用いる組み込み誤差補正量ＺＬ[bl]を
算出する。内容はステップ２０９と同様であり、数式１
９においてＦ４＠[i] の代わりにＦ３＠[i] を用いる。

【０１２９】ステップ２２５・ステップ２２１で定まっ
た各ブロック毎にデフォーカス量Ｄｆ[1] 〜[12]を算出
する。詳細は図８、９、１０、１１を用いて後述する。
ステップ２２６・少なくとも一つの以上のブロックに
おいてデフォーカス量が算出されたかどうかを見て、算
出された場合にはステップ２４０のグループ合成（詳細
は後述）へ進み、全てのブロックにおいてデフォーカス
量が算出できなかった場合には焦点検出不能とする（ス
テップ２４１）。

【０１３０】ステップ２２７・数式３０に示す低周波数
成分を除去する第１のフィルター処理を高周波カットデ
ータＨ＠[i] に対して施し、横列８０対、縦列３１対の
第１フィルター処理データＦ１＠[i] を得る。

【０１３１】

【数３０】

【０１３２】このフィルター処理ではＤＣ成分を完全に
除去してるのでコントラストが全体的に分布している通
常の被写体では偽合焦を生じる可能性が高いが微細なパ
ターンに対しては高い精度を得る事が出来る。数式３０
ではＦ１＠[i] は負の値を取りえるので、そうならない
ように適当な所定値を加えてやっても良い。このデータ
は次に示す横列を第１〜９ブロックの計９個、縦列を第
１０〜１２ブロックの計３個の基本ブロックに分割され
る。スポットモードではこれらの内の４〜６、１０〜１
２ブロックを用いる。尚、この基本ブロックに基づいて
ステップ２２９のブロック境界設定処理２を行うので、
必ずしもこの分割によってブロックが形成されるわけで
はない。

【０１３３】 ・横列 １ブロック・・ｉ＝ ３〜１２ ２ブロック・・ｉ＝１３〜２０ ３ブロック・・ｉ＝２１〜２８ ４ブロック・・ｉ＝２９〜３５ ５ブロック・・ｉ＝３７〜４４ ６ブロック・・ｉ＝４５〜５２ ７ブロック・・ｉ＝５３〜６０ ８ブロック・・ｉ＝６１〜６８ ９ブロック・・ｉ＝６９〜７８ ・縦列 １０ブロック・・ｉ＝ ３〜１１ １１ブロック・・ｉ＝１２〜２０ １２ブロック・・ｉ＝２１〜２９ ステップ２２８・補助光発光であるか低コン微細である
かを見る。補助光発光の場合には発光する補助光のパタ
ーンが図２３に示すように滑らかものであるので高周波
成分をあまり含まず、低周波成分を多く含む。そこで高
周波成分を多く含む被写体パターンに適した第１フィル
ター処理データＦ１＠[i] による焦点検出演算は行わず
に第１フィルター処理データＦ１＠[i] に対して第２の
フィルター処理を行って低周波成分を多く含む被写体パ
ターンに適した第２フィルター処理データＦ２＠[i] を
得るべくステップ２３５へ進む。低コン微細の場合には
ステップ２２９へ進む。

【０１３４】ステップ２２９・第１フィルター処理デー
タＦ１ａ[i] 、Ｆ１ｃ[i] のコントラスト分布に基づい
てブロック分割の境界を定めるブロック境界設定２を行
う。内容はステップ２２１と同様であり、数式２８にお
いてＦ３＠[i] の代わりにＦ１＠[i] を用いる。

【０１３５】ステップ２３０・ステップ２３３焦点検出
演算の相関量の算出におけるそれぞれのブロックの最大
シフト数Ｌｒｎｇ[bl]をステップ２２９で定まったそれ
ぞれブロック内のコントラストに基づいて設定する。内
容はステップ２０７と同様であり、数式１６、１７にお
いてＦ４＠[i] の代わりにＦ１＠[i] を用いる。ステッ
プ２３１・ステップ２３３の焦点検出演算で用いる信頼
性判定のしきい値を設定する。詳細は図６を用いて後述
する。

【０１３６】ステップ２３２・それぞれのブロックにつ
いて、ＥＥＰＲＯＭに記憶されている組み込み誤差Ｚ[b
l]とステップ２２９で定まったブロックにおけるコント
ラストの重心位置に基づいてステップ２３４焦点検出演
算で用いる組み込み誤差補正量ＺＬ[bl]を算出する。内
容はステップ２０９と同様であり、数式１９においてＦ
４＠[i] の代わりにＦ１＠[i] を用いる。

【０１３７】ステップ２３３・ステップ２２１で定まっ
た各ブロック毎にデフォーカス量Ｄｆ[1] 〜[12]を算出
する。詳細は図８、９、１０、１１を用いて後述する。
ステップ２３４・少なくとも一つの以上のブロックに
おいてデフォーカス量が算出されたかどうかを見て、算
出された場合にはステップ２４０のグループ合成（詳細
は後述）へ進み、全てのブロックにおいてデフォーカス
量が算出できなかった場合にはステップ２３５へ進む。

【０１３８】ステップ２３５・第１フィルター処理デー
タによる演算が不能であったのは被写体のパターンが第
１フィルター処理データの抽出する周波数成分よりも低
周波であるか、あるいは現在のデフォーカス量が非常に
大きくてステップ２３０で設定された最大シフト数では
検出できなかったと考えられる。そこで第１フィルター
処理データＦ１＠[i] に対して数式３１に示す第２のフ
ィルター処理を施して、横列３７対、縦列１３対の第２
フィルター処理データＦ２＠[i] を得る。

【０１３９】

【数３１】

【０１４０】第２フィルター処理データは第１フィルタ
ー処理データに対してより低周波な成分を抽出するもの
であり（ＤＣ成分は除去されている）、さらにデータを
一つおきに間引いているので焦点検出演算において相関
量を算出する際の１シフトが第１フィルター処理データ
における２シフトに相当する事になり、最大シフト数を
それほど大きくしなくとも大きなデフォーカス量を検出
する事が出来る。

【０１４１】このデータを次に示す様に横列を第１３〜
１５ブロックの計３個、縦列を第１６ブロックの計１個
の基本ブロックに分割する。スポットモードではこれら
の内の１４、１６ブロックを用いる。この第２フィルタ
ー処理データに対してはステップ２２９で説明したよう
なブロック境界設定処理２は行わずに基本ブロックをそ
のまま固定的に用いる。

【０１４２】 ・横列 １３ブロック・・Ｚｓ[13]＝ ２、Ｚｅ[13]＝１３ １４ブロック・・Ｚｓ[14]＝１４、Ｚｅ[14]＝２４ １５ブロック・・Ｚｓ[15]＝２５、Ｚｅ[15]＝３６ ・縦列 １６ブロック・・Ｚｓ[16]＝ ２、Ｚｅ[16]＝１２ ここでステップ２１９の様な境界設定処理を行わないの
は被写体がなだらかな低周波パターンであるか、あるい
はデフォーカス量が大きくてぼけたパターンであるので
ブロックの境界を移動する意味がほとんどないためであ
る。焦点検出演算における最大シフト数Ｌｒｎｇ[bl]は
ステップ２３０の相関演算実行判定は行わずにそれぞれ
以下のように固定する。

【０１４３】 ・横列 １３ブロック・・Ｌｒｎｇ[13]＝１２ １４ブロック・・Ｌｒｎｇ[14]＝２１ １５ブロック・・Ｌｒｎｇ[15]＝１２ ・縦列 １６ブロック・・Ｌｒｎｇ[16]＝７ ステップ２３６・ステップ２３８の焦点検出演算で用い
る信頼性判定のしきい値を設定する。詳細は図６を用い
て後述する。

【０１４４】ステップ２３７・それぞれのブロックにつ
いて、ＥＥＰＲＯＭに記憶されている組み込み誤差Ｚ[b
l]とステップ２３５で定まったブロックにおけるコント
ラストの重心位置に基づいてステップ２３８焦点検出演
算で用いる組み込み誤差補正量ＺＬ[bl]を算出する。内
容はステップ２１７と同様であり、数式２２においてＦ
５＠[i] の代わりにＦ２＠[i] を用いる。

【０１４５】ステップ２３８・ステップ２３７で設定し
た各ブロック毎にデフォーカス量Ｄｆ[13]〜[16]を算出
する。詳細は図８、９、１０、１１を用いて後述する。
ステップ２３９・少なくとも一つの以上のブロックに
おいてデフォーカス量が算出されたかどうかを見て、算
出された場合にはステップ２４０のグループ合成（詳細
は後述）へ進み、全てのブロックにおいてデフォーカス
量が算出できなかった場合には焦点検出不能とする（ス
テップ２４１）。

【０１４６】ステップ２４０・算出されたデフォーカス
量の内、ほぼ同じ値を示すもの同士を平均処理して、新
たなデフォーカス量を算出する。これをグループ合成と
呼ぶ事とする。グループ合成の方法に関しては本出願人
よる特開平２−１７８６１４、特願平３−２３６５４に
よって詳しく述べられているのでここでは簡単な一例に
ついて図７を用いて説明する。

【０１４７】ここでは、最も近距離を示すデフォーカス
量（最も小さいデフォーカス量）を持つブロックと、そ
のデフォーカス量を基準として所定の範囲内の値を示す
デフォーカス量を持つブロックを最至近グループとして
まとめ、このグループに属するブロックのデフォーカス
量を平均する事により、最至近グループデフォーカス量
を得る方法を用いている。

【０１４８】図７はデフォーカス量が第４、第３、第１
フィルターデータを用いた演算によって得られた場合の
例であり、動作は次のようにして行われる。ステップ７
０１・最至近グループのデフォーカス量Ｇｄｆｎを０
に、グループを形成するブロック数を表す数値Ｂｎｍを
０に初期化する。 ステップ７０２・最も至近を示すデ
フォーカス量を与えるブロックを検出し、そのブロック
のブロック番号をＳとして記憶する。

【０１４９】ステップ７０３・ブロック番号を表す数値
ｉを１にセットする。ステップ７０４・第ｉブロックの
デフォーカス量と最至近ブロックのデフォーカス量Ｄｆ
[S] との差の絶対値が所定値（図７では１００ｕｍとし
てある）より小さいか否かを見る。所定値以上の場合に
は第ｉブロックは最至近グループに属さないと判定しス
テップ７０６へ進む。所定値より小さいときには第ｉブ
ロックは最至近グループに属すと判定しステップ７０５
へ進む。

【０１５０】なお検出不能であるブロックに関してはそ
のブロックのデフォーカス量Ｄｆ[bl]として絶対に取り
得ないような大きい数値を設定しておけば差の絶対値が
所定値より小さくなる事はないので最至近グループに属
すると誤った判断をする事がない。スポットモード時に
は使用しないブロックについてはデフォーカス量Ｄｆ[b
l]として検出不能ブロックと同じ数値を設定しておけば
よい。

【０１５１】ステップ７０５・最至近グループのデフォ
ーカス量Ｇｄｆｎに第ｉブロックのデフォーカス量Ｄｆ
[i] を加えて新たにＧｄｆｎとし、グループを形成する
ブロック数を表す数値Ｂｎｍに１を加える。ステップ７
０６・ブロック番号ｉが最終ブロック番号である１２で
あるか否かを見る。１２である場合には全てのブロック
について最至近グループに属するか否かの判定が終了し
た事になるのでステップ７０８へ進み、そうでないとき
には判定が終了していない事となるのでブロック番号ｉ
に１を加えて（ステップ７０７）ステップ７０４へ戻
る。

【０１５２】ステップ７０８・この時点でＧｄｆｎは最
至近グループに属するブロックのデフォーカス量の総和
が格納されているので、これをグループに属するブロッ
クの総数であるＢｎｍで割る事によって最至近グループ
のデフォーカス量Ｇｄｆｎを得る。なお、デフォーカス
量が第２、第５フィルターデータを用いた演算によって
得られた場合にはステップ７０３、７１１においてブロ
ック番号ｉを１３にセットするように変更し、ステップ
７０６、７１６においてブロック番号ｉが１６であるか
否かを判定するように変更すれば良い。

【０１５３】図１２のステップ１２１４におけるレンズ
駆動はこのようにして得られた最至近グループデフォー
カス量Ｇｄｆｎに基づいて行われる。ステップ２４１・
デフォーカス量算出不可能とする。以上のデフォーカス
量算出アルゴリズムの説明において、詳細の説明を省略
した事項に付いての説明を行う。

【０１５４】まず、ステップ２０４の微細パターン判別
に付いて説明する。これはイメージセンサーアレイの出
力のコントラスト分布に基づいて被写体パターンが図２
６(a) 、(b) の様にコントラストが焦点検出領域の一部
のみに存在するものか否かを判別するものであり、コン
トラストが焦点検出領域の一部のみに存在する場合には
ＤＣ成分を完全に除去するフィルター処理（第１、２フ
ィルター）を施したデータを用い、そうではない場合に
は偽合焦の危険性があるためＤＣ成分を完全には除去し
ないフィルター処理（第４、５フィルターデータ）を施
したデータを用いて演算を行うようにする。

【０１５５】それでは図１３により微細パターン判別の
動作を説明する。ステップ３０１・高周波カットデータ
Ｈａ[i]、Ｈｃ[i]をそれぞれ７個と３個の領域に分割す
る。 ａ列・・・12 〜20、21〜29、30〜38、39〜47、48〜56、57
〜65、66〜74 ｃ列・・・3〜12、13〜22、23〜32 ステップ３０２・各領域毎にコントラスト値Ｃｔｈ
［Ｉ］、Ｃｔｖ［Ｉ］を数式１１で算出する。

【０１５６】

【数１１】

【０１５７】ＣｔＨは８対、ＣｔＶは９対の隣接差分の
総和となる。ここで差分の絶対値が４未満の時は０とし
て加算すると電気的なノイズの影響を避ける事が出来
る。ステップ３０３・横列、縦列でそれぞれピーク値Ｈ
ｍａｘ、Ｖｍａｘを求める（数式１２）。ただしスポッ
トモードが選択されているときにはではＨｍａｘを求め
る範囲は３０〜５６となる。

【０１５８】

【数１２】

【０１５９】ステップ３０４・次に示す条件１の判定を
行う。 条件１・・横列１〜７領域（スポットモード時は３〜
５）、縦列１〜３領域で次の条件を満たす。 ・α以上のＣｔＨ［Ｉ］が１個以下である、または２個
で且つこれらが隣接している。同様にα以上のＣｔＶ
［Ｉ］が１個以下である、または２個で且つこれらが隣
接している。

【０１６０】ここでαは所定値としても良いが、次のよ
うに前回の判定結果によって可変となる値とした方が判
定結果が毎回変わる事なく安定するので好ましい。 初期状態・・・・・・・・・・・ α＝１６ 前回低コン、微細パターン・・・α＝２１ 前回通常・・・・・・・・・・・ α＝１１ ステップ３０５・数式１３に示す条件２の判定を行う。

【０１６１】

【数１３】

【０１６２】数式１３においてβは所定値としても良い
が、次のように前回の判定結果によって可変となる値と
した方が判定結果が毎回変わる事なく安定するので好ま
しい。 初期状態・・・・・・・・・・・ β＝１０ 前回低コン、微細パターン・・・ β＝２０ 前回通常・・・・・・・・・・・ β＝０ ステップ３０６・上記条件１、条件２をともに満たすか
否かを見て、ともに満たす場合には低コン、微細パター
ンであると判定し（ステップ３０７）、少なくとも一方
を満たさない場合には低コン、微細パターンではない通
常のパターンであると判定する（ステップ３０８）。

【０１６３】このように微細パターン判別に結果により
フィルター処理を変える事により、偽合焦を防ぐと共に
微細なパターンに対しても高い演算精度を得る事が出来
る。次にステップ２１０、２１８、２２５、２３３、２
３８の焦点検出演算について図８、９、１０、１１を用
いて説明する。演算方法は特開昭６０−３７５１３に開
示されている方法ほぼ同じであるが、本実施例では被写
体パターンが周期的であるか否かを判定する周期検出が
加わっている。

【０１６４】また、本実施例では特開昭６０−３７５１
３と同じように常に相関量Ｃ［Ｌ］を全シフト範囲（−
Ｌｒｎｇ〜Ｌｒｎｇ）について算出するのではなくてシ
フト数Ｌを０、１、−１、２、−２、．．．、Ｌｒｎ
ｇ、−Ｌｒｎｇという順番に変化させて相関量Ｃ［Ｌ］
を得て、従来の技術の項における数式５を満たすような
極小となる相関量が得られて、デフォーカス量を算出し
た時点で相関量演算を中止する。

【０１６５】このようにすると、被写体が現在合焦に近
い場合にはＣ［−１］、Ｃ［０］、Ｃ［１］の３個の相
関量を算出するだけでデフォーカス量が得られるので演
算時間を短縮でき、移動する被写体に追従して撮影を行
う場合等において有利である。焦点検出演算全体の動作
について図８を用いて説明する。この動作は個々のブロ
ックについて行う。

【０１６６】ステップ８０１・シフト数Ｌを０に設定す
る。ステップ８０２・第４、１、３フィルターデータの
第１〜９ブロック、及び第２、５フィルターデータの第
１〜３ブロックでは数式３２、第４、１、３フィルター
データの第１０〜１２ブロック、及び第２、５フィルタ
ーデータの第４ブロックでは、数式３３によって相関量
Ｃ［Ｌ］を算出する。数式３２、数式３３においてＦｘ
は第１、２、３、４、５フィルターのいずれかを表し
ｎ、ｍはシフト量Ｌに基づいて数式３４によって定ま
る。

【０１６７】

【数３２】

【０１６８】

【数３３】

【０１６９】

【数３４】

【０１７０】数式３４に於いて、Ｔｒｕｎｃは小数点以
下を切り捨てる関数であり、Ｔｒｕｎｃ（１．５）は１
に、Ｔｒｕｎｃ（−２．５）は−２となる。Ｚｓ[bl]、
Ｚｅ[bl]は第ｂｌブロックにおける先端位置、終端位置
である。ステップ８０３・シフト数Ｌが０、または１で
あるか否かを見る。前述のようにＬは０、１、−１、
２、−２、．．．、Ｌｒｎｇ、−Ｌｒｎｇという順番に
変化するので、Ｌ＝０、Ｌ＝１である場合には相関量が
１個、あるいは２個しか算出されていない事を意味し、
３個の相関量を用いる３点内挿演算は行えない。そこで
Ｌ＝０、またはＬ＝１の場合にはシフト数Ｌを更新すべ
くステップ８１１へ進み、それ以外の場合には３点内挿
演算を行うべくステップ８０５へ進む。

【０１７１】ステップ８１１・シフト数Ｌが−Ｌｒｎｇ
[bl]である場合にはすでに全シフト範囲について相関量
Ｃ［Ｌ］を算出し終わって、なおかつデフォーカス量が
得られなかった事を意味するのでそのブロックｂｌにお
いては焦点検出不能として演算を終了し（ステップ８１
０）、−Ｌｒｎｇ[bl]ではない場合にはステップ８１２
へ進む。

【０１７２】ステップ８１２・シフト数Ｌが０より大き
いかを見て、０より大きい場合にはシフト数Ｌの符号を
反転し（ステップ８１３）、０以下の場合にはシフト数
Ｌの符号を反転して更に１を加える（ステップ８１
４）。このようにしてシフト数Ｌを更新する事により前
述のようにＬは０、１、−１、２、−２、．．．、Ｌｒ
ｎｇ、−Ｌｒｎｇという順番に変化する。シフト数Ｌの
更新が終了したならばステップ８０２へ戻る。

【０１７３】ステップ８０４・ステップ８０３でＬ＜＞
０、Ｌ＜＞１であると判明した場合には３点内挿演算を
行い、ずれ量Ｌｓ[bl]を算出する。３点内挿演算の動作
を詳細に付いては図９を用いて後述する。ステップ８０
５・ステップ８０４における３点内挿演算に於いて信頼
性のあるずれ量Ｌｓ[bl]が得られたか否かを見て、得ら
れなかったときにはシフト数Ｌを更新すべくステップ８
１１へ進み、得られたときにはステップ８０６へ進む。

【０１７４】ステップ８０６・演算に用いているデータ
が第１フィルターデータ、または第２フィルターデータ
であるか否かを見て、第１、第２フィルターデータでは
ない場合には被写体パターンの周期性を判定する周期検
出を行うべくステップ８０７へ進み、第１、第２フィル
ターデータである場合には周期検出を行う必要がないの
でステップ８０９へ進む。

【０１７５】ステップ８０７・被写体パターンが周期的
であるか否かを判定する周期検出を行う。ステップ８０
８・ステップ８０７で被写体パターンが周期的であると
判定された場合にはステップ８１０へ進みそのブロック
は焦点検出不能であるとして演算を終了する。周期的で
なかった場合にはステップ８０９へ進む。

【０１７６】ステップ８０９・ステップ８０４の３点内
挿演算において算出されたずれ量Ｌｓ[bl]に基づいてデ
フォーカス量Ｄｆ[bl]を数式３５により算出し、演算を
終了する。数式３５においてＺＬ[bl]は組み込み誤差補
正量、Ｋｆｃｔ[bl]は比例係数である。

【０１７７】

【数３５】

【０１７８】図８ステップ８０４における３点内挿演算
は従来の技術の項で説明した方法に、バランス乱れ判定
に用いる条件判定を加えたものである。次にステップ８
０４の３点内挿演算の動作を図９を用いて説明する。ス
テップ９０１・シフト数Ｌが０より大きいか否かを見
て、０より大きいときにはステップ９０２へ、０以下の
時にはステップ８０３へ進む。

【０１７９】ステップ９０２・３点内挿演算における中
心相関量のシフト数ｌ（以後中心シフト数ｌと略す）を
シフト数Ｌに基づいて得る。この場合Ｌは０より大きい
ので既にＬよりも小さいシフト数での相関量が算出され
ているのでＣ［Ｌ−２］、Ｃ［Ｌ−１］、Ｃ［Ｌ］の３
個の相関量で３点内挿演算を行う。よって中心シフト数
ｌは数式３６によって得られる。

【０１８０】

【数３６】

【０１８１】ステップ９０３・ステップ９０２と同じよ
うに中心シフト数ｌをシフト数Ｌに基づいて得る。この
場合Ｌは０以下なので既にＬよりも大きいシフト数での
相関量が算出されているのでＣ［Ｌ］、Ｃ［Ｌ＋１］、
Ｃ［Ｌ＋２］の３個の相関量で３点内挿演算を行う。よ
って中心シフト数ｌは数式３７によって得られる。

【０１８２】

【数３７】

【０１８３】ステップ９０４・Ｃ［ｌ］が極小値となっ
ているか否かの判定を行う。数式３８に示す条件を満た
すときにＣ［ｌ］は極小値であると判定しステップ９０
５へ進み、満たさない場合は極小値ではないので演算不
可能（ＮＧ）として（ステップ９１５）終了する。

【０１８４】

【数３８】

【０１８５】ステップ９０５・従来の技術の項で説明し
たスロープ値Ｅ[b] を数式３９によって算出する。数式
３９においてＭＡＸ｛Ｃａ，Ｃｂ｝はＣａとＣｂの内の
大なる方を選択することを意味する。

【０１８６】

【数３９】

【０１８７】ステップ９０６・スロープ値Ｅ[bl]がしき
い値ＳｌｐＳｔｈより大きいか否かを判定し、大きいと
きには信頼性有りとしてステップ９０７へ進み、大きく
ないときには信頼性が無いと判断し、ＮＧとして終了す
る（ステップ９１６）。なお、しきい値ＳｌｐＳｔｈは
図２ステップ２０８、２１６、２２３、２３１、２３６
のいずれかで設定される。

【０１８８】ステップ９０７・数式４０により、ＤL を
算出し、これから真の極小値Ｃｅｘを算出し、規格化し
た極小値Ｃｅｘｂを得る。

【０１８９】

【数４０】

【０１９０】ステップ９０８・ステップ９０７で算出さ
れたＣｅｘｂがしきい値ＣｘＳｔｈより小さいか否かを
判定し、小さいときには信頼性有りとしてステップ９０
９へ進み、小さくないときには信頼性が無いと判断し、
ステップ９１２へ進む。なお、しきい値ＣｘＳｔｈは図
２ステップ２０８、２１６、２２３、２３１、２３６の
いずれかで設定される。

【０１９１】ステップ９０９・相関量Ｃ［ｌ］を中心と
した３点内挿演算によって信頼性がある結果が得られた
とする。ステップ９１０・数式４１によって真の極小値
Ｃｅｘを与えるずれ量Ｌｓ[bl]を算出する。なお、第
２、５フィルターデータの場合には１シフトが２画素の
ずれに相当するのでＬｓ[bl]を２倍する必要がある。

【０１９２】

【数４１】

【０１９３】ステップ９１１・信頼性のある結果が得ら
れた事によりバランス乱れの可能性はないので、バラン
ス乱れを示すＢｌｎｃ[bl]を０にセットして演算を終了
する。ステップ９１２・ステップ９０８でＣｅｘｂがし
きい値ＣｘＳｔｈより小さくなくて信頼性がないと判定
された場合にステップ９０７で算出されたＣｅｘが２４
０より小さいか否かを判定する。ここではスロープ値Ｅ
[bl]はしきい値ＳｌｐＳｔｈを越えているのにＣｅｘｂ
が信頼性無しと判定せれているのでＣｅｘが２４０より
小さいときはバランス乱れが生じている可能性が高いの
でバランス乱れを示すＢｌｎｃ[bl]を１にセットする
（ステップ９１３）。

【０１９４】２４０より小さくないときにはバランス乱
れが生じている可能性が低いのでＢｌｎｃ[bl]を０にセ
ットする（ステップ９１４）。ステップ９１５・相関量
Ｃ［ｌ］を中心とした３点内挿演算は不可能であったと
して演算を終了する。図８のステップ８０７における周
期検出の検出方法についての説明を図２７(a) 〜(d) と
図２８を用いて行う。図２７(a) は比較的長い周期を持
つ周期被写体における相関量Ｃ［Ｌ］を表す図、図２７
(b) は比較的短い周期を持つ周期被写体における相関量
Ｃ［Ｌ］を表す図、図２７(c) 、(d) は周期ではない通
常に被写体における相関量Ｃ［Ｌ］を表す図である。

【０１９５】中心シフト数ｌから所定のシフト数だけ離
れたシフト量、例えばｌ−６、ｌ−７、ｌ＋６、ｌ＋７
を算出し、Ｃ［ｌ−６］とＣ［ｌ−７］を結んだ直線を
延長して横軸と交わる位置を見ると、図２７(a) の様に
比較的長い周期を持つ周期被写体の場合にはシフト量ｌ
−６からシフト量ｌに対して外側の比較的近い位置とな
り、図２７(b)の様に比較的短い周期を持つ周期被写体
の場合にはシフト量ｌ−６からシフト量ｌに向かって近
い位置となる。

【０１９６】一方周期被写体ではない通常の場合は図２
７(c) の様に横軸と交わる位置はシフト量ｌ−６からシ
フト量ｌに対して外側の図中には存在しないほど遠い位
置となり、あるいは図２７(d) の様にシフト量ｌ−６か
らシフト量ｌに向かって非常に遠い位置となる。また図
２７(c) の場合にはＣ［ｌ−６］とＣ［ｌ−７］との差
の絶対値が周期である図２７(a) 、(b) の場合に比べて
非常に小さい。以上の事はＣ［ｌ＋６］とＣ［ｌ＋７］
を結んだ直線を延長して横軸と交わる位置とＣ［ｌ＋
６］とＣ［ｌ＋７］との差の絶対値についても同様とな
っている。

【０１９７】したがって信頼性があるデフォーカス量を
算出した時の３点内挿演算で用いた中心シフト数から所
定のシフト数だけ離れたシフト量における相関量と、そ
の近傍のシフト量における相関量の差の絶対値と、これ
らの相関量を直線で結び、この直線を延長して横軸、す
なわち相関量Ｃ［Ｌ］＝０である線と交わった点の位置
とから被写体は周期的なパターンを持つか否かを判定す
る事が出来る。

【０１９８】本実施例では第４、３フィルターデータを
用いた時には図８ステップ８０５の３点内挿演算で用い
た中心シフト数ｌから５シフト、６シフト、７シフト離
れたシフト量における相関量を、第５フィルターデータ
を用いた時には中心シフト数ｌから３シフト、４シフ
ト、５シフト離れたシフト量における相関量を用いて被
写体が周期的なパターンであるか否かを判定する事にす
る。

【０１９９】続いて検出に用いる値の説明を図２８を用
いて説明する。この図は中心シフト数ｌからマイナス側
へ５シフト、６シフト、７シフト離れたシフト量におけ
る相関量Ｃ［ｌ−５］、Ｃ［ｌ−６］、Ｃ［ｌ−７］を
用いたときの例であり、Ｃ［ｌ−５］とＣ［ｌ−６］の
差の絶対値をｍｅ６、これらの相関量を結ぶ直線を延長
してＣ［Ｌ］＝０を示す横軸と交わった位置とシフト量
ｌ−５との距離をｍｚ６と呼ぶ事とし、同様にＣ［ｌ−
６］とＣ［ｌ−７］の差の絶対値をｍｅ７、これらの相
関量を結ぶ直線を延長してＣ［Ｌ］＝０を示す横軸と交
わった位置とシフト量ｌ−６との距離をｍｚ７と呼ぶ事
とする。

【０２００】なお、ｍｚ６、ｍｚ７の符号であるが中心
シフト数ｌへ向かう方向をプラス、中心シフト数ｌから
遠ざかる方向をマイナスとする。同様にして中心シフト
数ｌからプラス側へ５シフト、６シフト、７シフト離れ
たシフト量における相関量Ｃ［ｌ＋５］、Ｃ［ｌ＋
６］、Ｃ［ｌ＋７］を用いた場合にはＣ［ｌ＋５］とＣ
［ｌ＋６］の差の絶対値をｐｅ６、これらの相関量を結
ぶ直線を延長してＣ［Ｌ］＝０を示す横軸と交わった位
置とシフト量ｌ＋５との距離をｐｚ６と呼ぶ事とし、同
様にＣ［ｌ＋６］とＣ［ｌ＋７］の差の絶対値をｐｅ
７、これらの相関量を結ぶ直線を延長してＣ［Ｌ］＝０
を示す横軸と交わった位置とシフト量ｌ＋６との距離を
ｐｚ７と呼ぶ事とする。

【０２０１】この場合もｐｚ６、ｐｚ７の符号は中心シ
フト数ｌへ向かう方向をプラス、中心シフト数ｌから遠
ざかる方向をマイナスとする。中心シフト数ｌから３シ
フト、４シフト、５シフト離れたシフト量における相関
量を用いたときには同様にしてｍｅ４、ｍｚ４、ｍｅ
５、ｍｚ５、ｐｅ４、ｐｚ４、ｐｅ５、ｐｚ５を算出す
る。それでは周期検出の動作を図１０を用いて説明す
る。

【０２０２】ステップ１００１・ブロック分割の細かい
第４、３フィルターデータの場合とブロック分割の粗い
第５フィルターの場合とでは周期検出に使うデータが異
なるので、第５フィルターデータの場合にはステップ１
００８へ進み、そうでない場合、すなわち第４、３フィ
ルターデータの場合にはステップ１００２へ進む。ステ
ップ１００２・図８ステップ８０４で信頼性のあるずれ
量Ｌｓ[bl]が得られた時の３点内挿の中心シフト数ｌか
らマイナス側の５、６個目のシフト量における相関量
（Ｃｍ５，Ｃｍ６とする）、プラス側の５、６個目のシ
フト量における相関量（Ｃｐ５，Ｃｐ６とする）を算出
する。

【０２０３】ステップ１００３・数式４２によってｍｅ
６、ｐｅ６、ｍｚ６、ｐｚ６を算出する。

【０２０４】

【数４２】

【０２０５】ステップ１００４・ステップ１００３で算
出したｍｅ６、ｐｅ６、ｍｚ６、ｐｚ６が数式４３に示
す条件を満たすか否かを見る。

【０２０６】

【数４３】

【０２０７】この条件を満たしている場合には周期パタ
ーンであると判定し（ステップ１０１４）、満たさない
場合にはステップ１００５へ進む。ステップ１００５・
図８ステップ８０４で信頼性のあるずれ量Ｌｓ[bl]が得
られた時の３点内挿の中心シフト数ｌからマイナス側の
７個目のシフト量における相関量（Ｃｍ７とする）、プ
ラス側の７個目のシフト量における相関量（Ｃｐ７とす
る）を算出する。

【０２０８】ステップ１００６・数式４４によってｍｅ
７、ｐｅ７、ｍｚ７、ｐｚ７を算出する。

【０２０９】

【数４４】

【０２１０】ステップ１００７・ステップ１００６で算
出したｍｅ７、ｐｅ７、ｍｚ７、ｐｚ７が数式４５に示
す条件を満たすか否かを見る。

【０２１１】

【数４５】

【０２１２】この条件を満たしている場合には周期パタ
ーンであると判定し（ステップ１０１４）、満たさない
場合には周期パターンではないと判定する（ステップ１
０１５）。ステップ１００８・図８ステップ８０４で信
頼性のあるずれ量Ｌｓ[bl]が得られた時の３点内挿の中
心シフト数ｌからマイナス側の３、４個目のシフト量に
おける相関量（Ｃｍ３，Ｃｍ４とする）、プラス側の
３、４個目のシフト量における相関量（Ｃｐ３，Ｃｐ４
とする）を算出する。

【０２１３】ステップ１００９・数式４６によってｍｅ
４、ｐｅ４、ｍｚ４、ｐｚ４を算出する。

【０２１４】

【数４６】

【０２１５】ステップ１０１０・ステップ１００９で算
出したｍｅ４、ｐｅ４、ｍｚ４、ｐｚ４が数式４７に示
す条件を満たすか否かを見る。

【０２１６】

【数４７】

【０２１７】この条件を満たしている場合には周期パタ
ーンであると判定し（ステップ１０１４）、満たさない
場合にはステップ１０１１へ進む。ステップ１０１１・
図８ステップ８０４で信頼性のあるずれ量Ｌｓ[bl]が得
られた時の３点内挿の中心シフト数ｌからマイナス側の
５個目のシフト量における相関量（Ｃｍ５とする）、プ
ラス側の５個目のシフト量における相関量（Ｃｐ５とす
る）を算出する。

【０２１８】ステップ１０１２・数式４８によってｍｅ
５、ｐｅ５、ｍｚ５、ｐｚ５を算出する。

【０２１９】

【数４８】

【０２２０】ステップ１０１３・ステップ１０１２で算
出したｍｅ５、ｐｅ５、ｍｚ５、ｐｚ５が数式４９に示
す条件を満たすか否かを見る。

【０２２１】

【数４９】

【０２２２】この条件を満たしている場合には周期パタ
ーンであると判定し（ステップ１０１４）、満たさない
場合には周期パターンではないと判定する（ステップ１
０１５）。この周期検出方法によれば、従来のように全
シフト範囲で相関演算を行う必要がないので、演算時間
を短縮できる。

【０２２３】次に図２ステップ２０８、２１６、２２
１、２３１、２３６のしきい値設定について図６を用い
て説明する。ここで設定するしきい値は前述の数式３９
によって算出されるＥ[bl]の判定を行うＳｌｐＳｔｈと
数式４０によって算出されるＣｅｘｂの判定を行うＣｘ
Ｓｔｈの２つである。これらは次に示すように演算に用
いるフィルターデータ、蓄積時間、オーバーラップサー
ボ中か否かによってことなる。 (1) 第１、３、４フィルターデータの場合。

【０２２４】 Ｃｅｘｂしきい値・・ＣｘＳｔｈ＝０．
２５ スロープしきい値 ・レンズ停止時、及びスキャン時時・・・ ＳｌｐＳｔｈ＝
５０ ・オーバーラップサーボ中・・・ ＳｌｐＳｔｈ＝２００ ・蓄積時間最長時・・・ 数式５０によって設定する。 数
式５０においてＤＭａｘは電荷蓄積信号の内での最大値
であり、ＳｌｐＳｔｈのとり得る値は５０〜９８とす
る。

【０２２５】

【数５０】

【０２２６】(2) 第２、５フィルターデータの場合 Ｃｅｘｂしきい値・・ＣｘＳｔｈ＝０．４０６ スロープしきい値 ・レンズ停止時、及びスキャン時時・・・ ＳｌｐＳｔｈ＝
５０ ・オーバーラップサーボ中・・・ ＳｌｐＳｔｈ＝２００ ・蓄積時間最長時・・・ 数式５１によって設定する。数式
５１においてＤＭａｘは電荷蓄積信号の内での最大値で
あり、ＳｌｐＳｔｈの範囲は５０〜１４６とする。

【０２２７】

【数５１】

【０２２８】このようにオーバーラップサーボ中に於い
て通常よりもしきい値を厳しくする事によって、コント
ラストが低い被写体ではオーバーラップサーボ中の蓄
積、演算において得られるスロープ値Ｅが厳しくしたし
きい値ＳｌｐＳｔｈを越えないのでレンズ駆動の目標と
なるデフォーカス量がレンズ停止時の蓄積、演算で算出
されたデフォーカス量から変更される事がなく、このデ
フォーカス量に相当する移動量だけ撮影レンズは駆動さ
れて停止する。

【０２２９】そしてレンズ停止後にレンズ停止状態で蓄
積、演算を行うことになり、実質上間欠サーボと同様の
動作となり、不安定なレンズ駆動を防ぐ事が出来る。ま
た、被写体が暗い場合には蓄積時間Ｉｔを最長蓄積時間
Ｉｔｍａｘとしても電荷蓄積信号の最大値ＤＭａｘはＷ
Ｍａｘに達しない場合が生じるが、このような場合には
信号／雑音比が急に悪化するために算出されるデフォー
カス量の精度が低く、レンズ駆動が非常に不安定とな
る。

【０２３０】そこで、蓄積時間Ｉｔが最長蓄積時間Ｉｔ
ｍａｘの時には電荷蓄積信号の最大値ＤＭａｘが小さい
ほどスロープしきい値ＳｌｐＳｔｈが高く（厳しく）な
るように数式５０、５１に基づいて可変とする。このよ
うにする事により焦点検出可能な低輝度限界が高輝度側
へ移動するので、蓄積時間Ｉｔを最長蓄積時間Ｉｔｍａ
ｘとしても電荷蓄積信号の最大値ＤＭａｘはＷＭａｘに
達しない為に得られるデフォーカス量の精度が低く、レ
ンズ駆動が非常に不安定となる状態を焦点検出不能とす
る事が出来る。

【０２３１】それではしきい値設定の動作を図６を用い
て説明する。ステップ６０１・ＳｌｐＳｔｈを５０と設
定する。通常の場合はＳｌｐＳｔｈはこの値となり、フ
ィルターによらず一定としている。ステップ６０２・演
算に用いるデータが第２フィルターデータであるか否か
を見る。そうであるときにはステップ６１１へ進み、そ
うでないときにはステップ６０３へ進む。

【０２３２】ステップ６０３・演算に用いるデータが第
５フィルターデータであるか否かを見る。そうであると
きにはステップ６１１へ進み、そうでないときにはステ
ップ６０４へ進む。ステップ６０４・ステップ６０２、
６０３の判定により演算に用いるデータは第４、３、１
フィルターデータのいずれかであり、この場合はブロッ
クが１２個と細かく分割されている場合を示しており、
Ｃｅｘｂのしきい値ＣｘＳｔｈは比較的厳しく設定され
る（図７では０．２５としている）。

【０２３３】ステップ６０５・蓄積時間Ｉｔは最長時間
Ｉｔｍａｘであるか否かを見て、そうではない時にはス
テップ６１８へ進み、最長時間Ｉｔｍａｘであるときに
はステップ６０６へ進む。ステップ６０６・ＳｌｐＳｔ
ｈを数式５０に基づいて変更する。ステップ６０７・ス
テップ６０６で設定されたＳｌｐＳｔｈが５０より小さ
いか否かを見る。５０より小さくては判定しきい値とし
ては緩すぎるのでＳｌｐＳｔｈを５０に変更して（ステ
ップ６０８）ステップ６１８へ進む。５０以上の場合に
はステップ６０９へ進む。

【０２３４】ステップ６０９・ステップ６０６で設定さ
れたＳｌｐＳｔｈが９８より大きいか否かを見る。９８
より大きくては判定しきい値としては厳しすぎるのでＳ
ｌｐＳｔｈを９８に変更して（ステップ６１０）ステッ
プ６１８へ進む。９６以下の場合にはステップ６０６で
設定されたＳｌｐＳｔｈが適切な範囲内にある事となる
のでそのままステップ６１８へ進む。

【０２３５】ステップ６１１・ステップ６０２、６０３
の判定により演算に用いるデータは第２、５フィルター
データのいずれかであり、この場合はブロックが４個と
粗く分割されている場合を示しており、Ｃｅｘｂのしき
い値ＣｘＳｔｈは比較的緩く設定される（図７では０．
４としている）。ステップ６１２・蓄積時間Ｉｔは最長
時間Ｉｔｍａｘであるか否かを見て、そうではない時に
はステップ６１８へ進み、最長時間Ｉｔｍａｘであると
きにはステップ６１３へ進む。

【０２３６】ステップ６１３・ＳｌｐＳｔｈを数式５１
に基づいて変更する。ステップ６１４・ステップ６１３
で設定されたＳｌｐＳｔｈが５０より小さいか否かを見
る。５０より小さくては判定しきい値としては緩すぎる
のでＳｌｐＳｔｈを５０に変更して（ステップ６１５）
ステップ６１８へ進む。５０以上の場合にはステップ６
１６へ進む。

【０２３７】ステップ６１６・ステップ６１３で設定さ
れたＳｌｐＳｔｈが１４６より大きいか否かを見る。１
４６より大きくては判定しきい値としては厳しすぎるの
でＳｌｐＳｔｈを１４６に変更して（ステップ６１７）
ステップ６１８へ進む。１４６以下の場合にはステップ
６１３で設定されたＳｌｐＳｔｈが適切な範囲内にある
事となるのでそのままステップ６１８へ進む。

【０２３８】ステップ６１８・前述したオーバーラップ
サーボ中であるか否かを見る。オーバーラップサーボ中
ではＳｌｐＳｔｈはかなり厳しくした方がよいのでＳｌ
ｐＳｔｈを２００に変更する（ステップ６１９）。次に
図２ステップ２１４のバランス乱れ判定について説明す
る。判定に用いる値は図９を用いた３点内挿演算で既に
説明した数値Ｂｌｎｃ[bl]を用いる。Ｂｌｎｃ[bl]は１
の時にバランス乱れの可能性が高い事を示し、０の時に
はバランス乱れの可能性が低い事を示している。

【０２３９】Ｂｌｎｃ[bl]が１に設定されるのは図９で
説明したようにスロープＥ[bl]がしきい値ＳｌｐＳｔｈ
を越えるているのに、Ｃｅｘｂがしきい値ＣｘＳｔｈを
越えてしまったために信頼性無しと判定され、且つ内挿
演算によって算出された極小値Ｃｅｘが２４０以内であ
った場合である。まずスロープＥ[bl]がしきい値Ｓｌｐ
Ｓｔｈを越えるという事は被写体にコントラストは十分
にある事を意味する。Ｃｅｘｂがしきい値ＣｘＳｔｈを
越えてしまったという事は一対の第４フィルターデータ
のパターンの一致度が悪い事を示している。

【０２４０】そしてＣｅｘが２４０以内という事は一対
のデータの一致度は悪いが決して別のものではない可能
性が高い事を示している。したがってこの場合にはバラ
ンス乱れが生じていると推測できる。そこでＤＣ成分を
完全に除去していない第４フィルターデータによる演算
でＢｌｎｃ[bl]が１であるブロックが存在して、なおか
つ他のブロックが全て焦点検出不能である場合にはバラ
ンス乱れが生じたと判定し、ＤＣ成分を完全に除去する
第３フィルターデータによる演算を行うようにしてい
る。

【０２４１】次に図２ステップ２１３の偽合焦対策につ
いて説明する。この偽合焦が生じるのは、レンズは合焦
から大きくはずれると被写体パターンの高周波成分が消
えてぼけ、さらにブロック分割が細かいために被写体の
異なる部分でもパターンが似ているという場合が生じる
ためである。この場合、ブロック分割を粗くすればパタ
ーンが似る可能性が激減する。

【０２４２】そこで低コン、微細ではないとき、つまり
第４フィルターデータによる演算で一つのブロックでし
かデフォーカス量が算出されない時にはブロック分割の
粗い第５フィルターデータによる演算でデフォーカス量
を得て、第４フィルターデータによって得られた唯一つ
のデフォーカス量と第５フィルターデータによって得ら
れたデフォーカス量とを比較し、第４フィルターデータ
によって得られた唯一つのデフォーカス量を有効とする
か、あるいはこれを無効として第５フィルターデータに
よって得られたデフォーカス量を最終的に用いるかを判
断するようにする。この偽合焦対策の動作を図１１によ
り説明する。

【０２４３】ステップ１１１１・第４フィルターデータ
によって算出された唯一つのデフォーカス量をＤｆｚと
して記憶する。ステップ１１１２〜１１１５・図２のス
テップ２１５〜２１８と同様に第５フィルターデータを
用いてデフォーカス量を算出する。ステップ１１１６・
第５フィルターデータによってデフォーカス量が得られ
たか否かを見て、得られなかった場合にはステップ１１
１９へ進み、得られた場合にはステップ１１１７へ進
む。

【０２４４】ステップ１１１７・第５フィルターデータ
によって得られたデフォーカス量Ｄｆ[13]〜Ｄｆ[16]と
Ｄｆｚを比較する。ステップ１１１８・Ｄｆｚとの差の
絶対値が所定値以内のものがあるか否かを見る。所定以
内のものがある場合にはステップ１１１９へ、無い場合
にはステップ１１２０へ進む。

【０２４５】ステップ１１１９・第４フィルターデータ
によって得られた唯一つのデフォーカス量によって偽合
焦とはならないと判断し、第５フィルターデータによっ
て得られたデフォーカス量Ｄｆ[13]〜Ｄｆ[16]を廃棄
し、Ｄｆｚを採用する。ステップ１１２０・第４フィル
ターデータによって得られた唯一つのデフォーカス量を
用いると偽合焦となる可能性が高いと判断し、第５フィ
ルターデータによって得られたデフォーカス量Ｄｆ[13]
〜Ｄｆ[16]を採用し、Ｄｆｚを廃棄する。

【０２４６】図１における蓄積制御部３ａは図１２のス
テップ１２０２、１２０６、１２１１の動作に対応し、
被写体判別部３ｂは図１３の動作に対応し、焦点検出演
算部３ｃは図５、図７、図８、図９、図１１の動作と図
２のステップ２０５、２１５、２２０、２２７、２３５
におけるフィルター処理演算動作に対応し、ブロック形
成部３ｄは図４、図１４の動作に対応し、補正値設定部
３ｆは図２のステップ２０８、２１７、２２３、２３
２、２３７の動作に対応し、しきい値設定部３ｇは図６
の動作に対応し、周期判定部３ｈは図１０の動作に対応
し、バランス乱れ検出部３ｊは図９のステップ９０６、
９０８、９１２、９１３、９１４、９１１の動作に対応
し、レンズ駆動制御部３ｋは図１２のステップ１２１
０、１２１４の動作に対応する。

【０２４７】

【発明の効果】以上のように本発明によれば一対のイメ
ージセンサーアレイの出力のコントラスト分布を調べ、
コントラストが焦点検出領域の一部のみに存在する場合
にはＤＣ成分を完全に除去するフィルター処理を施した
データによって焦点検出演算を行うので、微細パターン
に対しては高い演算精度が得られるという効果がある。

【０２４８】また、コントラストが焦点検出領域全体に
分布する場合にはＤＣ成分を完全には除去されていない
データを用いて焦点検出演算を行うので、偽合焦の可能
性を非常に低くする事が出来るという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の構成を表すブロック図であ
る。

【図２】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴリ
ズムを示すフローチャート図である。

【図３】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴリ
ズムを示すフローチャート図である。

【図４】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴリ
ズムにおけるブロック境界設定１の動作を示すフローチ
ャート図である。

【図５】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴリ
ズムにおける相関演算実行判定の動作を示すフローチャ
ート図である。

【図６】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴリ
ズムにおけるしきい値設定の動作を示すフローチャート
図である。

【図７】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴリ
ズムにおけるグループ合成の動作を示すフローチャート
図である。

【図８】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴリ
ズムにおける焦点検出演算の動作を示すフローチャート
図である。

【図９】本発明の実施例の焦点検出演算における３点内
挿演算の動作を示すフローチャート図である。

【図１０】本発明の実施例の焦点検出演算における周期
検出の動作を示すフローチャート図である。

【図１１】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴ
リズムにおける周期検出の動作を示すフローチャート図
である。

【図１２】本発明の実施例の全体の動作を示すフローチ
ャート図である。

【図１３】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴ
リズムにおける微細パターン判別の動作を示すフローチ
ャート図である。

【図１４】本発明の実施例のデフォーカス量算出アルゴ
リズムにおけるブロック境界設定２の動作を示すフロー
チャート図である。

【図１５】本発明の実施例のにおける光学系、イメージ
センサーを説明する図である。

【図１６】本発明の実施例のにおける焦点検出領域を表
す図である。

【図１７】従来技術における相関演算を説明する図であ
る。

【図１８】従来技術における３点内挿演算を説明する図
である。

【図１９】従来技術におけるブロック分割を説明する図
である。

【図２０】ハードＡＧＣ良好には動作しない場合を説明
する図である。

【図２１】被写体パターンが周期的である場合の現象を
説明する図である。

【図２２】間欠サーボ、オーバーラップサーボを説明す
る図である。

【図２３】補助光の照射パターンを示す図である。

【図２４】組み込み誤差量が焦点検出領域内で均一でな
い場合を表す図である。

【図２５】位相差検出方式を説明する図である。

【図２６】本発明の実施例のに於いてＤＣ成分を完全に
除去するフィルター処理を施したデータを用いる場合を
説明する図である。

【図２７】本発明の実施例のにおける周期検出の方法を
説明する図である。

【図２８】本発明の実施例のにおける周期検出に用いる
数値を説明する図である。

【図２９】従来技術におけるＤＣ成分を完全に除去する
フィルター処理を施したデータを用いた場合に生じる問
題点を説明する図である。

【符号の説明】

１…… 焦点検出光学系 ２…… イメージセンサー ３…… マイクロプロセッサー ３ａ……蓄積制御部 ３ｂ……被写体判別部 ３ｃ……焦点検出演算部 ３ｄ……ブロック形成部 ３ｅ……誤差量記憶部 ３ｆ……補正値設定部 ３ｇ……しきい値設定部 ３ｈ……周期判定部 ３ｊ……バランス乱れ検出部 ３ｋ……レンズ駆動制御部 ４…… 補助光発光部 ５…… モーター ６…… モード選択部

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 7316−2Ｋ Ｇ０３Ｂ 3/00 Ａ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入射する光束の強度の応じた信号を出力す
   る複数の光電変換素子からなるイメージセンサーと、該
   イメージセンサーに撮影レンズを通過した被写界の光束
   を導く光学系と、該イメージセンサーの出力信号に基づ
   いて被写体パターンの状態を判別する被写体判別手段
   と、該イメージセンサーの出力信号に基づいて該撮影レ
   ンズの焦点調節状態を検出する演算手段とからなる焦点
   検出装置であって、 該演算手段は該イメージセンサーの出力信号に対して第
   １のフィルター処理を施したデータによって該撮影レン
   ズの焦点調節状態を検出する第１の演算と、該イメージ
   センサーの出力信号に対して第２のフィルター処理を施
   したデータによって該撮影レンズの焦点調節状態を検出
   する第２の演算とを該被写体判別手段の判別結果に基づ
   いて選択する事を特徴とする焦点検出装置。
2. 【請求項２】特許請求の範囲第１項において、該第１の
   フィルター処理は被写体パターンのＤＣ成分を除去する
   微分型のフィルターであり、該第２のフィルター処理は
   被写体パターンのＤＣ成分を完全には除去しないのフィ
   ルターであることを特徴とする焦点検出装置。