JPH0738796A - 自動合焦装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像信号中の希望する被写体に合焦する合焦
装置において、被写体の領域を検出して合焦領域の位置
補正を行い、長時間正確な追尾を実現する。 【構成】 撮像素子から入力した映像信号を２値化して
雑音成分を除去する。この映像信号に含まれる領域を輪
郭追跡して、領域ごとの特徴量を求める。得られた特徴
量から主要被写体を判定し、その画面上の位置に合焦検
出に用いるゲート領域を移動させる。これによって主要
被写体が移動したような場合でもゲート領域を追尾させ
ることができ、長時間正確な追尾を実現できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、撮像素子から得られる
映像信号を基にレンズの焦点合わせを行う、ビデオカメ
ラ等に用いる自動合焦装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より自動合焦装置としてはいろいろ
な方式が提案されているが、撮像手段から得られる映像
信号を用いる方法としては、映像信号に含まれている高
周波成分を抽出したり微分値を求め、これらの絶対値が
増大する方向へレンズを駆動して自動合焦調節を行う方
式が広く用いられており、一般に「山登りサーボ方式」
と称している。

【０００３】この方式では高周波成分を抽出するために
映像信号内にゲート領域を設定し、その部分の高周波成
分をもって合焦調節を行う。

【０００４】上記ゲート領域の位置が画面上で固定され
ていると、被写体やカメラが動いたりした場合、撮影を
希望する被写体（以下では主要被写体と称す）からゲー
ト領域がはずれ、別の被写体に合焦してしまうというこ
とがある。

【０００５】そこで、このゲート領域の位置を可変に
し、さらに主要被写体を自動追尾して移動するようにし
た自動合焦装置として、たとえば特開平０４−２２８１
号公報に示されるようなものがある。

【０００６】以下、この従来例における自動合焦装置に
ついて説明する。

【０００７】図９は従来の自動合焦装置を示す構成図で
ある。図において、１０１はレンズ、１０２はレンズ１
０１によって撮像面上に結像された映像を電気信号に変
換する撮像素子、１０３は撮像素子１０２より出力され
た映像信号を増幅するプリアンプ、１０４はプリアンプ
１０３の出力をＮＴＳＣ等の規格化された映像信号に変
換するプロセス回路、１０５はプリアンプ１０３の出力
より高周波成分のみを抽出するバンドパスフィルタ（以
下、ＢＰＦと称す）、１０６は時間的に連続する２画面
から画像の動きを検出する動きベクトル検出回路（手
段）、１０７は動きベクトル検出回路１０６の出力に合
わせてゲート領域を変更するゲート領域制御回路（手
段）、１０８はゲート領域制御回路１０７の指令を受
け、ＢＰＦ１０５の出力の１画面（１フィールドまたは
１フレーム）分の信号のうち、合焦検出を行う領域のみ
の信号を選択し、通過させるゲート回路、１０９はゲー
ト回路１０８の出力を検波する検波回路、１１０は検波
回路１０９の出力に基づいてレンズ駆動用モータを駆動
するためのモータ駆動回路、１１１はレンズ位置を移動
して焦点調節を行うレンズ駆動用モータ、１１２は映像
信号にゲート領域を重畳させるゲート領域重畳回路、１
１３はゲート領域を重畳した映像を見るためのビューフ
ァインダーである。

【０００８】レンズ１０１を介して撮像素子１０２の撮
像面上に結像された映像は電気信号に変換され、プリア
ンプ１０３によって所定のレベルに増幅される。そして
増幅された映像信号からＢＰＦ１０５によって高周波成
分が抽出されるが、この高周波成分が最大となるような
位置へレンズを移動させることで、合焦状態を得ること
ができる。

【０００９】またプリアンプ１０３によって増幅された
映像信号は、プロセス回路１０４によってビデオ信号に
変換される。これは動きベクトル検出回路１０６に入力
され、画面内の主要被写体の動きベクトルが検出され
る。ゲート領域制御回路１０７は、この動きベクトルに
従って、ゲート領域の位置と大きさを変更する。これに
より主要被写体を追尾してゲート領域を移動することが
でき、主要被写体またはカメラが移動した場合にも、主
要被写体に合焦し続けることができる。

【００１０】また操作者が現在のゲート領域の位置を視
覚的に確認できるように、ゲート領域重畳回路１１２
は、ゲート領域をビデオ信号に重畳させて、ビューファ
インダー１１３に表示する。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】従来の方法では、動き
ベクトル検出の方法として、２つの画面間の相対的な動
きを検出する方法を用いているため、検出結果に誤差が
生じる場合がある。このような誤差を含んだ動きベクト
ルをもとに検出エリアを移動させていくと、主要被写体
からゲート領域がずれてしまうことがある。さらにいっ
たんゲート領域がずれるとゲート領域内に背景などの主
要被写体以外の動きベクトルが増えるため、ますます検
出する動きベクトルに含まれる誤差が大きくなり、追尾
性能が低下することになる。

【００１２】従来の方法ではこのような誤検出を修正す
る手段がないために、主要被写体からゲート領域が完全
にはずれてしまうことがあった。このような場合は撮影
者による補正が必要であり、長時間の合焦をさせること
が難しいといった問題点があった。

【００１３】本発明は上記の問題点を解決するためにな
されたものであり、主要被写体の画面上の絶対位置を検
出して、ゲート領域の位置を自動的に補正し、長時間正
確な合焦を可能とする自動合焦装置を得ることを目的と
する。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明に係る自動合焦装
置は、請求項１では、画面内の主要被写体位置を検出す
る主要被写体検出手段と、上記主要被写体検出手段の出
力により合焦検出ゲート領域を補正するゲート領域補正
手段とを備え、上記主要被写体検出手段は入力される映
像信号の雑音成分を除去する雑音除去手段と、領域の輪
郭を検出する輪郭追跡手段と、検出された輪郭から領域
の特徴を演算する特徴演算手段と、演算された領域の特
徴データから主要被写体を判定する主要被写体判定手段
により構成されるものである。

【００１５】請求項２では、信号に基づいて光学系の合
焦状態を自動制御する自動合焦装置において、画面内の
主要被写体位置を検出する主要被写体検出手段と、上記
主要被写体検出手段の出力により合焦検出ゲート領域を
変更するゲート領域制御手段とを備え、上記主要被写体
検出手段は、入力される映像信号を肌色の色相をしきい
値として２値化する２値化手段と、２値化した映像信号
の雑音成分を除去する雑音除去手段と、領域の輪郭を検
出する輪郭追跡手段と、検出された輪郭の長さと領域の
面積を演算する特徴演算手段と、面積と輪郭長さの二乗
の比によって人間の顔画像領域であると判定する顔画像
判定判定手段により構成されるものである。

【００１６】請求項３では、時間的に連続した２つの画
像情報の相関から画像の動きを検出する動きベクトル検
出手段と、動きベクトル検出手段の出力から主要被写体
の動きを検出し主要被写体の動きに追従するようにゲー
ト領域を変更するゲート領域制御手段と、画面内の主要
被写体の絶対位置を検出する主要被写体検出手段を備
え、上記主要被写体検出手段の出力によって合焦検出ゲ
ート領域を補正するゲート領域補正手段を設けたもので
ある。

【００１７】請求項４では、時間的に連続した２つの画
像情報の相関から画像の動きを検出する動きベクトル検
出手段と、動きベクトル検出手段の出力から主要被写体
の動きを検出し主要被写体の動きに追従するようにゲー
ト領域を変更するゲート領域制御手段と、画面内の主要
被写体の絶対位置を検出する主要被写体検出手段と、上
記主要被写体検出手段の出力によって合焦検出ゲート領
域を補正するゲート領域補正手段を備え、動きベクトル
検出手段の実行時間間隔より主要被写体検出手段の実行
時間間隔の方が長いものである。

【００１８】請求項５では、時間的に連続した２つの画
像情報の相関から画像の動きを検出する動きベクトル検
出手段と、動きベクトル検出手段の出力から主要被写体
の動きを検出し主要被写体の動きに追従するようにゲー
ト領域を変更するゲート領域制御手段と、画面内の主要
被写体の絶対位置を検出する主要被写体検出手段を備
え、上記主要被写体検出手段の出力によって合焦検出ゲ
ート領域を変更するゲート領域補正手段を備え、上記主
要被写体検出手段の検出対象範囲を手段起動時は全画面
とし、次回からは前回の結果および上記動きベクトル検
出手段の出力をもとにして変更するように構成したもの
である。

【００１９】請求項６では、入力される映像信号を２値
化する２値化手段と、収縮処理の次に膨張処理を行うこ
とによって雑音成分を除去する雑音除去手段と、領域の
輪郭を検出する輪郭追跡手段と、検出された輪郭から領
域の特徴を演算する特徴演算手段と、演算された領域の
特徴データから主要被写体を判定する主要被写体判定手
段と、上記主要被写体判定手段の出力により合焦検出ゲ
ート領域を変更するゲート領域制御手段とを備え、上記
雑音除去手段において、収縮処理の回数より膨張処理の
回数が多いものである。

【００２０】請求項７では、入力される映像信号を２値
化する２値化手段と、収縮処理と膨張処理を行うことに
よって雑音成分を除去する雑音除去手段と、領域の輪郭
を検出する輪郭追跡手段と、検出された輪郭から領域の
特徴を演算する特徴演算手段と、演算された領域の特徴
データから主要被写体の領域を判定する主要被写体判定
手段と、上記主要被写体判定手段の出力により合焦検出
ゲート領域を変更するゲート領域制御手段を備え、合焦
の検出に使用する映像信号の高周波成分の積分値の値に
より、上記雑音除去手段の収縮処理の処理回数および膨
張処理の処理回数を変更する処理回数変更手段を設けた
ものである。

【００２１】

【作用】本発明による自動合焦装置は、請求項１では、
主要被写体検出手段の検出結果によって、ゲート領域の
位置を補正することができる。

【００２２】請求項２では、主要被写体が人間の顔画像
の時に、ゲート領域の位置を補正することができる。

【００２３】請求項３では、主要被写体検出手段の検出
結果を用いることで、動きベクトル検出手段の出力を補
正することができる。

【００２４】請求項４では、短い時間間隔でのゲート領
域位置の補正には動きベクトル検出手段の検出結果を用
い、長い時間間隔でのゲート領域位置の補正には主要被
写体検出手段の検出結果を用いることができる。

【００２５】請求項５では、主要被写体検出手段の検出
範囲を限定することができる。

【００２６】請求項６では、雑音除去手段の膨張処理を
多く実行することで、領域の輪郭上の雑音を減少させる
ことができる。

【００２７】請求項７では、映像信号の状態に応じて最
適な雑音除去手段の処理回数を選択することで、雑音除
去処理の効率を向上することができる。

【００２８】

【実施例】実施例１．以下、本発明の第１の実施例につ
いて、図１から図５までを用いて説明する。本実施例は
主要被写体として人間の顔画像を想定し、これを追尾す
るように構成した例である。

【００２９】図１は本発明の第１の実施例による自動合
焦装置を示す構成図である。図において、１０１から１
１３までは従来例と同様である。１１４は顔画像領域検
出回路、１１５は顔画像検出によるゲート領域補正の動
作をＯＮ／ＯＦＦさせる起動スイッチ、１１６はゲート
領域の位置を補正するゲート領域補正回路である。

【００３０】レンズ１０１を介して撮像素子１０２の撮
像面上に結像された映像は電気信号に変換され、プリア
ンプ１０３によって所定のレベルに増幅され、プロセス
回路１０４によってビデオ信号に変換される。

【００３１】ここで、画像内に設定したゲート領域にお
いて高周波成分を抽出し、これが最大となるような方向
にレンズを停止させるように制御することにより、合焦
状態を得る。

【００３２】また、同じゲート領域におけるビデオ信号
は、動きベクトル検出回路に入力され、ゲート領域内の
動きベクトルが出力される。この動きベクトル情報によ
ってゲート領域の位置を変更し、主要被写体に追従する
ことは従来と同じである。

【００３３】本発明の特徴は、主要被写体領域を検出し
ゲート領域の位置を補正する。すなわち、主要被写体の
画面上における絶対位置を検出して、ゲート領域を移動
することである。

【００３４】本実施例では、主要被写体を人間の顔画像
であると仮定する。そこで、主要被写体検出手段とし
て、顔画像領域検出回路１１４を用いる。

【００３５】本実施例における自動合焦装置を用いる使
用者は、顔画像を主要被写体とする場合に、起動スイッ
チ１１５をＯＮにする。

【００３６】プロセス回路１０４から出力されるビデオ
信号は顔画像領域検出回路１１４に入力され、画面内の
顔画像の位置が出力される。この顔画像位置信号はゲー
ト領域補正回路１１６に入力される。ゲート領域補正回
路１１６はこの信号が入力されたときに、ゲート領域制
御回路１０７の回路内のゲート領域位置レジスタを書き
換え、ゲート領域の位置を移動する。

【００３７】次に、図２を用いて顔画像領域検出回路１
１４の説明をする。

【００３８】図２は顔画像領域検出回路１１４の構成図
である。図において、２０１は入力されるビデオ信号を
ディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器、２０２は入力
信号から肌色を示す画素を選択し２値化する肌色抽出回
路、２０３は１フィールド分の画像の２値データを格納
する原画像格納用メモリ、２０４は２値画像の雑音を取
り除く雑音除去回路、２０５は２値画像を領域ごとに分
割して固有のラベルを付けるラベリング回路、２０６は
ラベルごとに領域の特徴データを演算する特徴量演算回
路、２０７は領域の特徴量から顔画像領域を判定する判
定回路である。

【００３９】プロセス回路１０４から入力されるビデオ
信号はＡ／Ｄ変換器２０１によってディジタル信号へ変
換され、肌色抽出回路２０２に入力される。肌色抽出回
路２０２では、あらかじめ設定された肌色データの範囲
と入力信号を比較し、範囲内に入っていれば１、入って
いなければ０を出力することによって、２値化を行う。
このデータは１フィールド分の２値メモリ２０２に書き
込まれる。次に、雑音除去回路２０４がメモリ２０２内
の２値画像データを読み出し、収縮／膨張処理を行って
雑音を除去する。たとえば、収縮処理を３回、次に膨張
処理を３回行うことで、３画素以下の小領域を除去する
ことができる。なお、収縮処理とは０の値を持つ画素の
周囲の画素を強制的に０にする処理であり、膨張処理と
は１の値を持つ画素の周囲の画素を１にする処理であ
る。

【００４０】次に、ラベリング回路２０５はメモリ２０
２内の２値画像について、ラベリングを行う。これは独
立した閉領域ごとに番号を付け、区別する処理である。
この領域ごとに特徴量演算回路２０６が、領域の特徴量
を演算して出力する。

【００４１】最後に判定回路２０７が、特徴量演算回路
２０６から出力される領域の特徴量から、顔画像領域を
選択して、その位置を出力する。

【００４２】次に、ラベリング回路２０５について、図
３から図５を用いて説明する。

【００４３】図３は図２のラベリング回路の構成図であ
る。図において、３０１は未検出の領域を探索する領域
探索回路、３０２は発見した領域の輪郭を追跡する輪郭
追跡回路、３０３は追跡した輪郭画素を記録するための
輪郭画素メモリである。なお、輪郭画素メモリ３０３は
原画像メモリ２０２と同じ大きさを持っている。

【００４４】本実施例ではラベリング法として、輪郭追
跡による手法を用いている。これは領域を構成する画素
すべてにラベル番号を付けるラスタスキャンによる方法
と比べて、一般的にメモリの使用量が少ないという利点
を持っている。

【００４５】図４は図２のラベリング回路の動作を示す
フローチャートである。図において、４０１は輪郭画素
メモリ３０３の初期化処理、４０２は未検出の領域を探
索する領域探索処理、４０３は画面走査の終了を判断す
る終了判断処理、４０４は発見した領域の輪郭を追跡す
る輪郭追跡処理である。

【００４６】図５は図２のラベリング回路の動作を示す
図である。図において、５０１は原画像格納用メモリ２
０２における１フィールド分の画面、５０２は注目する
領域、５０３は走査方向、５０４は追跡開始画素、５０
５は輪郭の追跡方向、５０６は輪郭画素格納用メモリ２
０２における追跡中の輪郭である。

【００４７】雑音除去処理が終わったあと、原画像格納
用メモリ２０２の内容が、図５の（ａ）のようであった
とする。初めに初期化処理４０１において、輪郭画素メ
モリ３０３を０クリアし、ラベルカウンタを０にする。
このとき、輪郭画素メモリ３０３は、図５の（ｂ）のよ
うに空白（すべて０）である。また追跡処理を簡単にす
るために、原画像メモリ２０２の画面端の画素を０にし
ておく。

【００４８】次に領域探索処理４０２において、図５
（ａ）の方向５０３のように、領域の探索を行う。画面
の走査が終わる前に輪郭画素を見つけると、ラベルカウ
ンタを１増加させ、輪郭追跡処理４０４に移る。

【００４９】輪郭画素であるかどうかの判定方法は、最
初の領域探索のときには、画素の値が０から１へ変化す
るものを追跡開始画素とすればよい。しかし、２回目以
降では未追跡領域の判定をする必要がある。そこで追跡
済みの輪郭画素を輪郭画素メモリ３０３に書き込んでお
き、輪郭画素の探索ではこれを参照して決定する。つま
り原画像メモリ２０２内の画素の値が０から１へ変化す
るもので、輪郭画素メモリ３０３の同じ位置の画素が０
だった場合に、未追跡の輪郭であると考えられる。

【００５０】輪郭追跡処理４０４では、発見した輪郭画
素から領域の輪郭に沿って追跡を行い、その位置に対応
する輪郭画素メモリに画素値１を書き込む。また、出力
値として画素の位置データを出力する。輪郭を一回りし
て元の位置へ戻ったときに終了し、領域探索処理４０２
へ戻る。

【００５１】領域探索処理４０２において、新しい領域
（輪郭画素）が見つからず、画面全部を走査し終わった
場合、ラベリング処理を終了する。

【００５２】以上の処理の間、ラベリング回路２０５
は、ラベル番号と輪郭画素の位置データを出力し、これ
は特徴演算回路２０６に入力される。

【００５３】特徴量演算回路２０６では、それぞれの領
域ごとに形状の特徴量が算出される。たとえば領域ｉに
ついて、重心位置Ｇi 、輪郭の長さＬi 、面積Ａi 、最
大幅Ｗi 、最大高さＨi などを算出することができる。
輪郭の長さＬi はラベリング回路２０５から出力される
輪郭画素の個数をカウントすることで求められる。ま
た、領域の面積Ａi は輪郭画素の位置データを積分する
ことで求められる。また最大幅／高さは位置データの最
大／最小値を求めることで得られる。

【００５４】以上のデータを元に、判定回路２０７にお
いて、ラベル付けされた領域の中から、顔画像の領域を
選択する。本実施例では判定に用いる特徴量として、縦
横比Ｒi 、複雑度Ｃi を以下の式より求める。 Ｒi ＝ Ｈi ／ Ｗi Ｃi ＝ Ｌi² ／ Ａi この２つの特徴量から、以下の３点の判定基準によっ
て、顔領域を抽出する。 １） Ａi ＞ Ａmin ここでＡmin は画面上の顔画像の最小面積を画素単位で
表したものであり、この値より面積が小さい領域は雑音
領域とみなす。この値は定数としてあらかじめ設定して
おいてもよいし、雑音除去された全領域の面積をもとに
算出してもよい。この判定によって、面積が一定以上の
領域を抽出する。 ２） Ｒmin ＜ Ｒi ＜ Ｒmax 外接四角形の縦横比が１に近いもの、すなわち正方形に
近い領域を抽出する。ここで、Ｒmin およびＲmax は１
に近い定数であるが、雑音除去された全領域の縦横比を
もとに算出してもよい。 ３） Ｃi ＜ Ｃmax この条件により、円形に近い領域を抽出する。ここで、
Ｃmax は１／（４π）より大きい定数である。

【００５５】以上の３条件を満たした領域を顔画像領域
と判定する。この３つの条件によれば、回路が簡単でか
つ精度のよい顔画像の認識を行うことができる。ここ
で、もし複数の領域が条件を満たした場合は、面積Ａi
が最も大きいものを選択する。また、抽出された複数の
領域を撮影者に表示し、撮影者に選択させることもでき
る。

【００５６】ただし、現在ＡＦが合焦状態である場合
は、現在のレンズ位置から合焦している被写体までの距
離を求め、その距離に人間の顔があった場合に撮影され
る顔画像領域の面積を算出し、その面積に近いものを選
択することもできる。

【００５７】最後に判定回路２０７は、顔画像領域検出
回路１１４の出力として、顔画像と判定された領域の重
心位置Ｇiを出力する。

【００５８】なお、顔画像認識回路１１４については、
上述した方法に限ることなく、顔画像の領域が特定で
き、その位置が求められる方法であればどのような方法
でもよい。

【００５９】検出された顔画像領域の重心位置は、ゲー
ト領域補正回路１１６に入力される。ゲート領域補正回
路１１６は、入力された重心位置がゲート領域の中心に
なるように、ゲート領域制御回路１０７の保持するゲー
ト領域位置を設定し直す。これにより、主要被写体を追
尾中に誤差が累積しても、これを補正し正確な追尾を実
現することができる。

【００６０】また、動きベクトル検出手段は比較的高速
な動作をさせることができるが、主要被写体の位置を得
るためには検出値の積分を行う必要があり、検出誤差の
累積が起こる。一方、本発明で述べたような主要被写体
検出手段は比較的動作速度は遅くなるが、主要被写体の
絶対位置を検出するため、検出誤差が累積拡大すること
はない。そこで、短期的には動作速度の速い動きベクト
ル検出手段による位置補正を行い、長期的には誤差の累
積しない主要被写体検出手段による位置補正を行うこと
で、両方の検出手段の利点を組み合わせことができる。
少なくとも主要被写体検出手段の動作速度が、動きベク
トル検出手段の検出誤差が容認できる範囲を超える時間
より速ければ、実用的なゲート位置の補正を行うことが
できる。

【００６１】実施例２．次に、主要被写体の検出領域を
可変にした例を説明する。

【００６２】上記第１の実施例においては、主要被写体
の検出処理は、全画面を対象にして検出を行った。しか
し、繰り返し検出を行う場合で、検出に要する時間が短
く、したがって動きベクトル検出の累積誤差があまり大
きくないと考えられる場合は、２回目以降の検出対象領
域を小さくすることができる。

【００６３】以下、図に基づいて説明を行う。図６は本
発明の第２の実施例による主要被写体検出対象領域の設
定方法を示す図である。図において、６０１は１フィー
ルド分の画面、６０２は追尾中の主要被写体、６０３は
追尾中のゲート領域の中心位置、６０４は本実施例にお
いて設定される検出対象領域である。

【００６４】この場合には、現在追尾中のゲート領域の
中心位置６０３を（Ｘ，Ｙ）とし、前回検出された主要
被写体領域の最大幅および最大高さをＷt-1 、Ｈt-1 、
また検出の時間間隔から推定される動きベクトル検出の
累積誤差の最大値をＥmv、さらに動きベクトル検出の時
間間隔から推定される主要被写体の最大移動範囲をＥ0
とする。すると次回の検出範囲は位置（Ｘ，Ｙ）を中心
とし、幅（Ｗt-1 ＋２（Ｅmv ＋ Ｅ0 ））、高さ（Ｈt-
1 ＋２（Ｅmv ＋ Ｅ0 ））である長方形６０４の内部に
限定することができる。図中の記号Ｅは、 Ｅ ＝ ２（Ｅmv ＋ Ｅ0 ） とする。

【００６５】ただし、この領域内で主要被写体の検出に
失敗した場合は、対象領域を全画面に変更して、再度検
出を行う。

【００６６】これは請求項５の実施例に相当する。

【００６７】実施例３．次に雑音除去処理の構成を変更
した例を示す。

【００６８】上記第１の実施例では、領域の輪郭の形状
を判定する方式をとっている。そこで、輪郭形状が雑音
などにより変化すると、検出精度が大きく低下すること
になる。特に顔画像の場合、目や口などの領域が雑音と
して顔画像領域の輪郭を変化させることがある。つま
り、目や口などの領域は２値画像の穴となるが、これが
顔画像の輪郭と接触した場合、輪郭の切れ込みとなって
現れ、輪郭を複雑にすることになる。

【００６９】図７は本実施例における雑音除去処理のア
ルゴリズムを説明するフローチャートである。図におい
て、７０１は第１の収縮処理、７０２は第１の膨張処
理、７０３は第２の膨張処理、７０４は第２の収縮処理
である。

【００７０】第１の実施例では２値化した画像データの
雑音除去処理として、収縮処理の次に膨張処理を行うと
いう方法を用いた。第１の実施例においては、図７の
（ａ）のように、収縮処理７０１を行ったあと、膨張処
理７０２を行うという方法を採用している。この方法は
小領域の除去に有効であるが、本実施例では図７の
（ｂ）に示すように、第２の膨張処理７０３および第２
の収縮処理７０４を追加している。これにより、それぞ
れの処理の回数に応じた画素数の穴・切れ込みなどを埋
めることができ、したがって顔画像検出の精度を上げる
ことができる。

【００７１】また、第１の収縮処理の処理回数と第１の
膨張処理の処理回数、また第２の膨張処理の処理回数と
第２の収縮処理の処理回数はそれぞれ等しい。しかし、
本実施例では回路を簡単にし、処理を高速化するため
に、第２の収縮処理７０４を省略することができる。こ
の場合は、検出される領域の面積が、第２の膨張処理の
回数に応じて大きくなる。そこで、顔画像領域の判定処
理２０７において、面積のしきい値をより大きく設定す
る。

【００７２】これは請求項６の実施例に相当する。

【００７３】実施例４．次に、雑音除去回路の動作を動
的に変更するように構成した例を示す。

【００７４】図８は本発明の第４の実施例による自動合
焦装置を示す構成図である。図における記号はすべて図
１と同じであるので、説明は省略する。

【００７５】上記第１の実施例において、雑音除去処理
の最適な処理回数は、映像信号の内容によって変化す
る。つまり、映像の高周波成分が多いときは雑音成分も
多いと考えられるので、雑音除去の処理回数は多くする
必要がある。また、映像の高周波成分が少ないときは雑
音の成分も少ないと考えられるので、処理速度や領域の
形状特徴の保存のためには、雑音除去の処理回数は少な
くすべきである。そこで、この合焦に用いている、映像
信号のゲート領域における高周波成分の値によって、雑
音除去の回数を変更することができる。

【００７６】図８のゲート回路１０８から出力されるゲ
ート領域における高周波成分は、主要被写体検出回路１
１４に入力される。主要被写体検出回路１１４は、この
値に応じて、図２の雑音除去処理２０４における処理回
数を変更する。

【００７７】これによって、映像信号の高周波成分が少
ないときには処理回数を減らし、高速な処理を実現する
ことができる。

【００７８】これは請求項７の実施例に相当する。

【００７９】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、請求項
１では、ゲート領域の位置が自動補正できるので、操作
者の補正なしに主要被写体に合焦することができる。

【００８０】請求項２では、人間の顔画像に対してゲー
ト領域の位置が自動補正できるので、人間の顔画像に合
焦することができる。

【００８１】請求項３では、動きベクトル検出手段の検
出誤差を補正することができるので、連続して長時間主
要被写体に合焦し続けることができる。

【００８２】請求項４では、動きベクトル検出手段の検
出誤差を補正することができるので、連続して長時間主
要被写体に合焦し続けることができ、かつ処理時間の長
い主要被写体検出手段が使用できるので、ハードウェア
規模を小さくすることができる。

【００８３】請求項５では、主要被写体検出回路の検出
範囲が限定できるので、検出が高速になり、また確実に
検出することができる。

【００８４】請求項６では、領域の輪郭上の雑音を減少
させることができるので、主要被写体の検出精度を向上
することができる。

【００８５】請求項７では、雑音除去処理の処理効率を
向上させることができるので、主要被写体検出手段の処
理効率を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例による自動合焦装置を示
す構成図である。

【図２】図１の顔画像検出装置の構成図である。

【図３】図２のラベリング回路の構成図である。

【図４】図２のラベリング回路の動作を示すフローチャ
ートである。

【図５】図２のラベリング回路の動作を示す図である。

【図６】本発明の第２の実施例による主要被写体検出対
象領域の設定方法を示す図である。

【図７】本発明の第３の実施例による雑音除去処理の動
作を示すフローチャートである。

【図８】本発明の第４の実施例による自動合焦装置を示
す構成図である。

【図９】従来の自動合焦装置を示す構成図である。

【符号の説明】

１０１ レンズ １０２ 撮像素子 １０３ プリアンプ １０４ プロセス回路 １０５ バンドパスフィルタ １０６ 動きベクトル検出回路 １０７ ゲート領域制御回路 １０８ ゲート回路 １０９ 検波回路 １１０ モータ駆動回路 １１１ レンズ駆動用モータ １１２ ゲート領域重畳回路 １１３ ビューファインダー １１４ 顔画像領域検出回路 １１５ 動作スイッチ １１６ ゲート領域補正回路 ２０１ Ａ／Ｄ変換器 ２０２ 肌色抽出回路 ２０３ 原画像格納用メモリ ２０４ 雑音除去回路 ２０５ ラベリング回路 ２０６ 特徴量演算回路 ２０７ 判定回路 ３０１ 領域探索回路 ３０２ 輪郭追跡回路 ３０３ 輪郭画素メモリ ４０１ 初期化処理 ４０２ 領域探索処理 ４０３ 走査終了判断処理 ４０４ 輪郭追跡処理 ５０１ １フィールド分の画面 ５０２ 注目する領域 ５０３ 走査方向 ５０４ 追跡開始画素 ５０５ 追跡方向 ５０６ 追跡中の輪郭 ６０１ １フィールド分の画面 ６０２ 追尾中の顔画像 ６０３ ゲート領域の中心位置 ６０４ 顔画像の検出対象領域 ７０１ 第１の収縮処理 ７０２ 第１の膨張処理 ７０３ 第２の収縮処理 ７０４ 第２の膨張処理

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 外田 修司 京都府長岡京市馬場図所１番地 三菱電機 株式会社映像システム開発研究所内

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 撮影画面内に指定された合焦検出ゲート
   領域で得られる映像信号に基づいて光学系の合焦状態を
   自動制御する自動合焦装置において、画面内の主要被写
   体位置を検出する主要被写体検出手段と、上記主要被写
   体検出手段の出力により合焦検出ゲート領域を補正する
   ゲート領域補正手段とを備え、上記主要被写体検出手段
   は入力される映像信号の雑音成分を除去する雑音除去手
   段と、領域の輪郭を検出する輪郭追跡手段と、検出され
   た輪郭から領域の特徴を演算する特徴演算手段と、演算
   された領域の特徴データから主要被写体を判定する主要
   被写体判定手段により構成されることを特徴とする自動
   合焦装置。
2. 【請求項２】 撮影画面内に指定された合焦検出ゲート
   領域で得られる映像信号に基づいて光学系の合焦状態を
   自動制御する自動合焦装置において、画面内の主要被写
   体位置を検出する主要被写体検出手段と、上記主要被写
   体検出手段の出力により合焦検出ゲート領域を変更する
   ゲート領域制御手段とを備え、上記主要被写体検出手段
   は、入力される映像信号を肌色の色相をしきい値として
   ２値化する２値化手段と、２値化した映像信号の雑音成
   分を除去する雑音除去手段と、領域の輪郭を検出する輪
   郭追跡手段と、検出された輪郭の長さと領域の面積を演
   算する特徴演算手段と、面積と輪郭長さの二乗の比によ
   って人間の顔画像領域であると判定する顔画像判定判定
   手段により構成されることを特徴とする自動合焦装置。
3. 【請求項３】 撮影画面内に指定された合焦検出ゲート
   領域で得られる映像信号に基づいて光学系の合焦状態を
   自動制御する自動合焦装置において、時間的に連続した
   ２つの画像情報の相関から画像の動きを検出する動きベ
   クトル検出手段と、動きベクトル検出手段の出力から主
   要被写体の動きを検出し主要被写体の動きに追従するよ
   うにゲート領域を変更するゲート領域制御手段と、画面
   内の主要被写体の絶対位置を検出する主要被写体検出手
   段を備え、上記主要被写体検出手段の出力によって合焦
   検出ゲート領域を補正するゲート領域補正手段を設けた
   ことを特徴とする自動合焦装置。
4. 【請求項４】 撮影画面内に指定された合焦検出ゲート
   領域で得られる映像信号に基づいて光学系の合焦状態を
   自動制御する自動合焦装置において、時間的に連続した
   ２つの画像情報の相関から画像の動きを検出する動きベ
   クトル検出手段と、動きベクトル検出手段の出力から主
   要被写体の動きを検出し主要被写体の動きに追従するよ
   うにゲート領域を変更するゲート領域制御手段と、画面
   内の主要被写体の絶対位置を検出する主要被写体検出手
   段と、上記主要被写体検出手段の出力によって合焦検出
   ゲート領域を補正するゲート領域補正手段を備え、動き
   ベクトル検出手段の実行時間間隔より主要被写体検出手
   段の実行時間間隔の方が長いことを特徴とする自動合焦
   装置。
5. 【請求項５】 撮影画面内に指定された合焦検出ゲート
   領域で得られる映像信号に基づいて光学系の合焦状態を
   自動制御する自動合焦装置において、時間的に連続した
   ２つの画像情報の相関から画像の動きを検出する動きベ
   クトル検出手段と、動きベクトル検出手段の出力から主
   要被写体の動きを検出し主要被写体の動きに追従するよ
   うにゲート領域を変更するゲート領域制御手段と、画面
   内の主要被写体の絶対位置を検出する主要被写体検出手
   段を備え、上記主要被写体検出手段の出力によって合焦
   検出ゲート領域を変更するゲート領域補正手段を備え、
   上記主要被写体検出手段の検出対象範囲を手段起動時は
   全画面とし、次回からは前回の結果および上記動きベク
   トル検出手段の出力をもとにして変更するように構成し
   たことを特徴とする自動合焦装置。
6. 【請求項６】 撮影画面内に指定された合焦検出ゲート
   領域で得られる映像信号に基づいて光学系の合焦状態を
   自動制御する自動合焦装置において、入力される映像信
   号を２値化する２値化手段と、収縮処理の次に膨張処理
   を行うことによって雑音成分を除去する雑音除去手段
   と、領域の輪郭を検出する輪郭追跡手段と、検出された
   輪郭から領域の特徴を演算する特徴演算手段と、演算さ
   れた領域の特徴データから主要被写体を判定する主要被
   写体判定手段と、上記主要被写体判定手段の出力により
   合焦検出ゲート領域を変更するゲート領域制御手段とを
   備え、上記雑音除去手段において、収縮処理の回数より
   膨張処理の回数が多いことを特徴とする自動合焦装置。
7. 【請求項７】 撮影画面内に指定された合焦検出ゲート
   領域で得られる映像信号に基づいて光学系の合焦状態を
   自動制御する自動合焦装置において、入力される映像信
   号を２値化する２値化手段と、収縮処理と膨張処理を行
   うことによって雑音成分を除去する雑音除去手段と、領
   域の輪郭を検出する輪郭追跡手段と、検出された輪郭か
   ら領域の特徴を演算する特徴演算手段と、演算された領
   域の特徴データから主要被写体の領域を判定する主要被
   写体判定手段と、上記主要被写体判定手段の出力により
   合焦検出ゲート領域を変更するゲート領域制御手段を備
   え、合焦の検出に使用する映像信号の高周波成分の積分
   値の値により、上記雑音除去手段の収縮処理の処理回数
   および膨張処理の処理回数を変更する処理回数変更手段
   を設けたことを特徴とする自動合焦装置。