JPH0762733B2 - 焦点検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 《発明の技術分野》 本発明はTTLカメラ等の光学機器に用いられる焦点検出
装置に関するものである。

《発明の背景》 カメラの焦点検出装置の一例として、撮影レンズの瞳を
分割して形成された２像のずれを検出し、焦点調節状態
を判別するものが知られている。

第12図はこの種の焦点検出装置の焦点検出光学系の一例
を示し、撮影レンズ11の射出瞳の第１および第２の領域
11aおよび11bをそれぞれ通過した光束は、予定結像面12
の近傍に第１および第２の被写体像をそれぞれ形成す
る。この第１および第２の被写体像は、それぞれフィー
ルドレンズ13を介して、第１および第２の再結像レンズ
14、15により光電変換素子アレイ（以下、イメージセン
サ）１の第１および第２の光電変換部16および17上に再
結像される。イメージセンサ１は、第１および第２の光
電変換部16および17上の被写体像強度分布に対応した出
力パターンを発生し、図示しない演算処理手段によりこ
れらのパターンの相対的なずれが検知され、そのずれ量
から撮影レンズ11のデフォーカス量が算出される。

このような焦点検出装置においては、演算量の減少ある
いはイメージセンサから得られたデータ等を格納するメ
モリ容量の節約のため、従来、種々の演算処理方法が提
案されている。その一つの方法では、デフォーカス量が
比較的大きい所では、イメージセンサ出力の比較的低次
な周波数成分を反映するデータを合成し、更にそのデー
タから比較的粗いサンプリングピッチで抽出して得られ
た第１のデータ列に対して演算処理を行いデフォーカス
量を求める。一方、デフォーカス量が比較的小さい合焦
点近傍では、イメージセンサ出力の比較的高次な周波数
成分を反映するデータを合成し、更にそのデータから比
較的細かいサンプリングピッチで抽出して得られた第２
のデータ列に対して演算処理を行いデフォーカス量を求
めている。このようにしてデフォーカス量を決定する焦
点検出装置は、例えば特開昭59−第142506号公報に開示
されている。

しかしながら、特開昭59−142506号公報では、イメージ
センサから得られた出力信号を格納するメモリと、その
出力信号を演算処理して得られた別の出力信号を格納す
るメモリとが別々に設けられていた。

このことは、カメラの製品コストを上げることにつなが
っていた。

《発明の目的》 そこで、本発明では上記欠点を焦点検出装置の記憶手段
の所定のメモリ領域だけで、焦点検出に必要とされる出
力信号を全て有効に利用できる焦点検出装置を提供する
ことを目的とする。

《発明の概要》 上記目的を達成する為に、本発明では、撮影光学系から
の光束を受けて光電変換し、多数の光電変換素子が配列
された一対の光電変換素子アレイと、一対の光電変換素
子アレイの入射面側に配置され、前記撮影光学系の異な
る部分を通る光束により一対の光像を前記一対の光電変
換素子アレイ上に形成する焦点検出光学系と、一対の光
電変換素子アレイの光電出力を第１のデジタルデータに
変換するAD変換手段と、第１のデジタルデータを所定の
メモリ領域に格納させる記憶手段と、第１のデジタルデ
ータを重み係数を用いてフィルター処理し、更に前記演
算の結果から特定の周波数成分を抽出した第２のデジタ
ルデータを生成するフィルター手段と、第２のデジタル
データに基づき前記撮影光学系の焦点状態を検出する検
出手段とを備え、前記記憶手段は、前記フィルター手段
から前記第２のデジタルデータが生成されると、前記所
定のメモリ領域に格納されたデータを前記第１のデジタ
ルデータから前記第２のデジタルデータへ置換させるよ
うに焦点検出装置を構成した。

《実施例》 第１図は本発明の一実施例を示し、符号１で示されるイ
メージセンサは、第12図に示した焦点検出光学系で用い
られるものであり、例えばCCDイメージセンサを用いる
ことができる。本例では第12図に示した焦点検出光学系
と同一の光学系を用いることができる。従って、イメー
ジセンサ１は、相対的ずれ量が検出されるべき２つの被
写体像の強度分布に対応するイメージセンサ出力を発生
する。その出力はサンプルホールド回路２によりサンプ
ルホールドされ、更にA/D変換器３によりAD変換された
後、強度分布データとしてメモリ５に格納される。以
下、格納されたイメージセンサ出力をＡ（１）〜Ａ
（Ｎ）およびＡ′（１）〜Ａ′（Ｎ）とする（但し、Ｎ
＝100とする）。以上の動作においてイメージセンサ１
の駆動およびサンプルホールド回路２、A/D変換器３の
タイミングはシーケンス制御回路４により制御されてい
る。

また、符号10はマイクロプロセッサであり、メモリ５、
フィルタ・サンプリング手段６、演算処理手段７、比較
・選択手段８を有する。マイクロプロセッサ10には表示
・駆動回路９が後続していて、マイクロプロセッサ10か
らの出力信号に従って、撮影レンズ11（第12図参照）を
駆動して焦点調節の情報を表示する。

以下、マイクロプロセッサ10の各構成要素について詳述
する。

−フィルタ・サンプリング手段− フィルタ・サンプリング手段６は、メモリ５に格納され
ている被写体像の強度分布データ、即ち、イメージセン
サ出力Ａ（１）〜Ａ（Ｎ）およびＡ′（１）〜Ａ′
（Ｎ）に所定の重み係数列を乗じて合成データ列を得、
更に所定のサンプリングピッチでデータを抽出すること
により新しいデータ列を作成する手段であり、ハードウ
エアまたはソフトウエアの形態をとることができる。

本実施例においては、フイルタ・サンプリング手段６
は、重み係数列ＱおよびサンプリングピッチP1を用いて
比較的低次な周波数成分を代表するデータ列Ｂ（１）〜
Ｂ（46）、Ｂ′（１）〜Ｂ′（46）を合成し抽出する。
またフイルタ・サンプリング手段６はこれらの重み係数
列ＱおよびサンプリングピッチP1と異なる重み係数列Ｒ
およびサンプリングピッチP0を用いて比較的高次な周波
数成分を代表するデータ列Ｃ（１）〜Ｃ（46）、Ｃ′
（１）〜Ｃ′（46）を合成し抽出する。

（１）低周波数成分データ列の合成・抽出 第２図を参照するに、メモリ５には、光電変換部間のピ
ッチがPOであるイメージセンサ１の出力Ａ（１）〜Ａ
（100）、Ａ′（１）〜Ａ′（100）（図ではＡ（１）〜
Ａ（100）のみ示す）が格納されており、フィルタ・サ
ンプリング手段６は、これらのデータに対して間隔4PO
毎に、−1,2,−１の重み係数列Ｑ（第４図（ｂ）に示
す）を乗じて合成データを得、その合成データからサン
プリングピッチP1＝2POで新しいデータ列Ｂ（１）〜Ｂ
（46）、Ｂ′（１）〜Ｂ′（46）を抽出する。ここで、
センサ出力Ａ（１）〜Ａ（100）はイメージセンサ１の
一方の光電変換部16からのデータであり、センサ出力
Ａ′（１）〜Ａ′（100）は他方の光電変換部17からの
データである（以下、同様である）。新しいデータ列Ｂ
（Ｎ）、Ｂ′（Ｎ）を数式に表すと次式のようになる。

B(N)＝−１×A(2N−1)＋２×A(2N＋3)−１×A(2N＋7) B′(N)＝-1×A′(2N-1)＋2×A′(2N＋3)-1×A′(2N＋7) 但しＮ＝１〜46 ……（１） 第４図（ｂ）に示した重み係数列Ｑの有する周波数伝達
関数（MTF）は第４図（ａ）のようになる。即ち、第４
図（ａ）において、破線Ｂは、イメージセンサ１の光電
変換部の幅をピッチPOと仮定した時の光電変換部形状に
より決まるMTFであり、実線Ｃは、破線ＢのMTFに重み係
数列Ｑの持つMTFをかけ合わせたものである。図に示す
ように重み係数列Ｑは比較的低次な周波数成分1/8POに
ピークを持つ周波数特性を持つ。図においては高周波側
においてもかなりのピークを持っているが、デフォーカ
ス量が大きく被写体から高周波成分がなくなっている場
合には問題ない。

更に高周波成分をとり除いておきたい場合には、例えば
イメージセンサ出力Ａ（１）〜Ａ（100）、Ａ′（１）
〜Ａ′（100）に対して第５図（ａ），（ｂ）に示すよ
うな高周波抑制特性のMTFを持つ重み係数列を予め乗じ
て合成データを得、そのデータからサンプリングピッチ
P1でデータ列ａ（１）〜ａ（48）、ａ′（１）〜ａ′
（48）を抽出し、更にそのデータ列に対して前述と同様
にして重み係数列Ｑを乗じた後サンプリングピッチP1で
データ列ｂ（１）〜ｂ（44）、ｂ′（１）〜ｂ′（44）
を抽出することにより高周波側のピークを除去できる。

この場合上記データ列ａ（Ｎ）,a′（Ｎ）はイメージセ
ンサ出力Ａ（Ｎ）,A′（Ｎ）より次式で表される。

ａ(Ｎ)＝0.25×Ａ(2N−１)＋0.75×Ａ(2N)＋Ａ(2N＋１) ＋0.75＋Ａ(2N＋２)＋0.25×Ａ(2N＋３) a′(N)＝0.25×A′(2N−1)＋0.75×A′(2N)＋A′(2N+1) ＋0.75＋Ａ′(2N＋２)＋0.25×Ａ′(2N＋３) 但しＮ＝１〜48 ……（２） また上記データ列ｂ（Ｎ）,b′（Ｎ）はデータ列ａ
（Ｎ）,a′（Ｎ）より次式で表わされる。

ｂ(Ｎ)＝−１×ａ(Ｎ)＋２×ａ(Ｎ＋２)−１×a(Ｎ＋
４) b′(N)＝−１×a′(N)＋２×a′(N＋2)−１×a′(N＋4) 但しＮ＝１〜44 ……（３） また、例えば第１図において、イメージセンサ１とサン
プルホールド回路２との間に高周波を抑制する電気的フ
ィルタ回路を設けておいても同様な効果が得られる。

低周波成分を代表するデータ列に重み係数列Ｑを乗じる
際のサンプリングピッチをP1＝2POとするのは、サンプ
リングピッチをPOとするとデータ数がほぼ倍となり、後
に述べる演算処理手段７での演算回数がピッチP1＝2PO
でサンプリングした場合の４倍となってしまうので、演
算回数を減らし演算時間を短縮することにより応答性を
高めるためである。また、低周波成分に対してあまり細
かなサンプリングピッチで抽出しても無意味であり、特
にデフォーカスの大きい場合には焦点検出領域のなるべ
く広い領域に対して焦点検出を行いたいためである。

（２）高周波データ列の合成・抽出 第３図を参照するに、第２図と同様にメモリ５には光電
変換部間のピッチがPOであるイメージセンサ出力Ａ
（１）〜Ａ（100）、Ａ′（１）〜Ａ′（100）が格納さ
れている。フィルタ・サンプリング回路６は、これらの
データの中央部に間隔2PO毎に−1,2,−１の重み係数列
Ｒ（第４図（ｄ）に示す）を乗じて合成データを得、更
にその合成データからサンプリングピッチPOで新しいデ
ータ列Ｃ（１）・・・Ｃ（46）、Ｃ′（１）〜Ｃ′（4
6）を抽出生成する。

新しいデータ列Ｃ（Ｎ）,C′（Ｎ）を数式で表すと次式
のようになる。

C(N)＝−１×A(N＋25)＋２×A(N＋27)−１×A(N＋29) C′(N)＝-1×A′(N＋25)×+2×A′(N＋27)-1×A′(N＋2
9) 但しＮ＝１〜46 ……（４） 第４図（ｄ）に示した重み係数列Ｒの有するMTFは第４
図（ｃ）のようになる。即ち、第４図（ｃ）において、
破線Ｂは第４図（ａ）と同様イメージセンサ１の光電変
換部形状により決まるMTFで、実線Ｄは、破線BOMTFに重
み係数列Ｒの持つMTFをかけ合わせたものである。図に
示すように重み係数列Ｒは比較的高次の周波数成分1/4P
Oにピークを持つ周波数特性を持つ。

このように、比較的高次な周波数成分を代表するデータ
列抽出のため、重み係数列Ｒをイメージセンサ出力の中
央部のデータに対して乗じて合成し、その合成データ列
からサンプリングピッチP0で新しいデータ列を抽出生成
することにより、前述と同様に、新しいデータ列のデー
タ個数を必要最小限に抑制できる。また、これにより、
合焦点近傍で焦点検出領域を狭くすることができ、以っ
て奥行き等の影響を受けにくくできる。

また、フィルタ・サンプリング手段６においては、以上
述べた以外の重み係数列を乗じてデータを合成し、また
異なるサンプリングピッチで抽出して新しいデータ列を
生成するようにしてもよい。

−演算処理手段− 演算処理手段７は、例えば、比較的低次の周波数成分を
代表するデータ列Ｂ（１）〜Ｂ（46）とＢ′（１）〜
Ｂ′（46）との間の相対的なシフト量からデフォーカス
量XoとパラメータEoを、また、比較的高次の周波数成分
を代表するデータ列Ｃ（１）〜Ｃ（46）とＣ′（１）〜
Ｃ′（46）との間の相対的シフト量からデフォーカス量
X₁とパラメータE₁を求める。演算処理手段７において
は、一対のデータ列、例えばＣ（１）〜Ｃ（46）、Ｃ′
（１）〜Ｃ′（46）の相対的シフト量を求めるために例
えば次式のような相関演算が行われる。

（５）式においてＬはデータ列間の相対的シフト量のパ
ラメータであり、（５）式で求められるＦ（Ｌ）が小さ
い程相関が高いことを示す。

（５）式のqL,pLは、ｉの上限下限を与えて総和演算
（Σ）の項数を規定し、それらは最大シフト量の絶対値
Lmaxに関係する。例えばLmax＝７とするとpL＝８、qL＝
37のように決められる。

第６図（ａ）は（５）式のようにしてＬを−７から＋７
まで移動しながらＦ（Ｌ）を求めた場合のグラフであ
る。図においてＬを連続量として仮定した場合の相関値
Ｆ（Ｌ）の最小値を与えるＬが一対のデータ列間の相対
的シフト量となる。相関値Ｆ（Ｌ）はＬが整数の値につ
いて離散的に求められているので、例えば第６図（ｂ）
のような内挿法により、相関値Ｆ（Ｌ）の最小値を与え
る真のシフト量Lexが求められる。例えば、シフト量Lex
の両側の相関関数Ｆ（Ｌ）の傾きが等しいとして、Lex
の近傍の３点Ｌ−₁,L₀,L＋_１の整数シフト量における相
関値Ｆ−₁,F₀,F＋_１から、相関関数Ｆ（Ｌ）の最小値Fe
xおよびLexを求めるものである。

FexおよびLexは次式で求められる。

Fex＝F₀−|DL| Lex＝L₀＋DL/E ……（６） （６）式において、パラメータDL、Ｅは第６図（ｂ）に
示す量を表すもので次式で求められる。

DL＝0.5×（Ｆ−_１−Ｆ＋_１） Ｅ＝Max〔Ｆ−_１−F₀,F＋_１−F₀〕 ……（７） （６）式及び（７）式により、データ列間の相対的シフ
ト量Lexが求まると次式によりデフォーカス量X₀またはX
₁を求めることができる。ここで、デフォーカス量X₀は
比較的低次な周波数成分を相対的に多く含むデータによ
り求まり、X₁は比較的高次な周波数成分を相対的に多く
含むデータにより求まるものである。

X₀,X₁＝Lex×Ｐ×ｋ ……（８） （８）式において、Ｐはデータ列のピッチであり、例え
ばＣ（Ｎ）,C′（Ｎ）の場合PO、Ｂ（Ｎ）,B′（Ｎ）の
場合2POとなる。ｋは第12図の光学系において検出領域1
1a及び11bの重心間をにらむ検出開角によって決まる定
数である。

パラメータＥはデータ列の自己相関量にほぼ等しく、Ｅ
の値が大きい程そのデータ列が焦点検出に有効な情報量
を含んでいることを示している。例えば、比較的高次の
周波数成分を多く含む被写体について焦点検出を行った
場合、デフォーカス量が比較的小さい合焦点近傍では、
比較的高次な周波数成分を代表するデータ列Ｃ（Ｎ）,
C′（Ｎ）に対して演算処理を行うとその時のパラメー
タＥは大きな値を示し、比較的低次の周波数成分を代表
するデータ列Ｂ（Ｎ）,B′（Ｎ）に対して演算処理を行
うとその時のパラメータＥは小さな値となる。

反対に、比較的低次の周波数成分を多く含む被写体につ
いて焦点検出を行った場合には、デフォーカス量が比較
的小さい合焦点近傍では、いわゆる高周波成分を代表す
るデータ列Ｃ（Ｎ）,C′（Ｎ）に対してのパラメータＥ
は小さな値を示し、いわゆる低周波成分を代表するデー
タ列Ｂ（Ｎ）,B′（Ｎ）に対するパラメータＥは大きな
値となる。

第６図（ａ）に示した演算処理においてシフト量−Lmax
（この場合−７）からLmax（この場合＋７）の間に最小
値が見つからずデフォーカス量および情報量が求まらな
い場合には、その時の情報量E0またはE1を“0"とする。
また比較的高次の周波数成分を代表するデータ列による
演算処理において、第６図（ａ）に示した最大シフト量
Lmax（この場合７）を、比較的低次の周波数成分を代表
すデータ列による演算処理の場合のLmaxより小さくして
実質的にデフォーカス量X1の絶対値|X1|がXT以上になら
ないように設定してもよい。以上説明した演算処理手段
７はソフトウエアの形態で構成できる。

−比較・選択手段− 低周波成分を相対的に多く含むデータ列Ｂ（１）〜Ｂ′
（46）から求められたデフォーカス量X₀とパラメータ
E₀、および高周波成分を相対的に多く含むデータ列Ｃ
（１）〜Ｃ′（46）から求められたデフォーカス量X₁と
パラメータE₁に基づいて、比較・選択手段では最終的な
デフォーカス量Ｘと次回の検出モードを決定する。

次回のモードの選択は第７図に従って行われる。即ち最
終的なデフォーカス量Ｘの絶対値|X|が基準値Xs以上の
場合には次回はモード０、Xsより小さい場合には次回は
モード１、そして焦点検出不能（LC）時はモード１を選
択する。

次にモード０とモード１について説明する。

（１）モード０ モード０とはデフォーカス量が大きい場合の検出モード
で、比較的低次の周波数成分を反映したデータに基づい
て焦点検出を行うモードである。即ち、イメージセンサ
出力Ａ（Ｎ）,A′（Ｎ）から（１）式または（３）式に
より比較的低次の周波数成分を多く含むデータ列Ｂ
（Ｎ）,B′（Ｎ）またはｂ（Ｎ）,b′（Ｎ）を抽出・合
成し、それに基づいて最終的なデフォーカス量Ｘを求め
るモードである。モード０におけるデフォーカス量Ｘの
決定は第８図に従って行われる。即ち、比較的低次な周
波数成分の情報量パラメータE₀の値が基準値Es以上の場
合には、最終的デフォーカス量Ｘとして、比較的低次な
周波数成分を反映したデータから求めたデフォーカス量
X₀を選択し、パラメータE₀が所定値Esより小さい場合に
は焦点検出不能（LC）とする。

（２）モード１ モード１とはデフォーカス量が小さい合焦点近傍での検
出モードで、比較的低次の周波数成分を反映したデータ
および比較的高次の周波数成分を反映したデータに基づ
いて最終的なデフォーカス量Ｘを求めるモードである。
即ち、イメージセンサ出力Ａ（Ｎ）,A′（Ｎ）から
（１）式また（３）式により比較的低次の周波数成分を
抽出したデータ列Ｂ（Ｎ）,B′（Ｎ）またはｂ（Ｎ）,
b′（Ｎ）、および（４）式により比較的高次の周波数
成分を抽出したデータ列Ｃ（Ｎ）,C′（Ｎ）を求め、こ
れらのデータ列から一対のデフォーカス量X₀およびX₁と
一対の情報量パラメータE₀およびE₁を求め、第９図に従
って最終的なデフォーカス量Ｘを求めるモードである。

（イ）比較的低次の周波数成分の情報量パラメータE₀が
基準値よりESより小さく、比較的高次の周波数成分の情
報量パラメータE₁も基準値ETより小さい場合（第９図の
コラム４参照）：デフォーカス量X₀およびX₁の値に無関
係に焦点検出不能（LC）と判断される。

（ロ）情報量パラメータE₀が基準値ES以上で情報量パラ
メータE₁が基準値ETより小さい場合（第９図のコラム２
参照）： この場合、比較的低次の周波数成分を多く含んだデータ
の情報量が相対的に多いので、比較的低次の周波数成分
を反映したデータによって求められたデフォーカス量X₀
が比較的高次の周波数成分を反映したデータによって求
められたデフォーカス量X₁より信頼性が高いと判断され
て、最終的デフォーカス量ＸとしてX₀が選択される。

（ハ）情報量パラメータE₁が基準値ET以上で情報量パラ
メータE₀が基準値ESより小さい場合（第９図のコラム３
参照）： この場合、比較的高次の周波数成分を多く含んだデータ
の情報量が相対的に多いので、比較的高次の周波数成分
を反映したデータによって求められたデフォーカス量X₁
が比較的低次の周波数成分を反映したデータによって求
められたデフォーカス量X₀より信頼性が高いと判断され
て、基本的には最終的デフォーカス量ＸとしてX₁が選択
される。但し、デフォーカス量X₁の絶対値|X₁|が基準値
XT以上であった場合、本来デフォーカス量がXT以上では
高周波成分の情報量はほとんどないはずであるので、こ
の時のデフォーカス量X₁はなんらかの誤差原因によるも
のとして焦点検出不能（LC）と判断される。

（ニ）情報量パラメータE₀が基準値ES以上で情報量パラ
メータE₁も基準値ET以上の場合（第９図コラム１参
照）： まず、デフォーカス量X₁の絶対値|X₁|が基準値XT以上の
時は前述と同様な理由でデフォーカス量X₁はなんらかの
誤差要因によるものとして最終的デフォーカス量Ｘには
X₀が採用される。次に、デフォーカス量X₀の絶対値|X₀|
が基準値XS以上であり、デフォーカス量X₁の絶対値|X₁|
が基準値XTより小さい場合には、デフォーカス量X₁は高
周波くり返しパターン等の誤差要因によるにせ合焦と判
断されて最終的デフォーカス量Ｘにはデフォーカス量X₀
が採用される。更に、デフォーカス量X₀の絶対値|X₀|が
基準値XSより小さくデフォーカス量X₁の絶対値|X₁|も基
準値XT以下の場合には、本来高周波成分によって求めら
れたデフォーカス量X₁のほうが精度が高いと判断されて
最終的デフォーカス量ＸとしてX₁が採用される。

比較・選択手段８における第８図及び第９図の処理は例
えば第10図のようなフローチャートによって行われる。

第10図に示すプログラムが起動されると、まずステップ
S₁において、情報量E₁がその基準値ETより小さいか否か
を判定し、肯定判定されるとステップS₂に進んで、情報
量E₀がその基準値ES以上か否かを判定する。否定判定さ
れるとステップS₃において焦点検出不能（LC）と判定す
る。次いで、ステップS₄に進み、現在設定されているデ
フォーカス量Ｘが、低周波成分データによるデフォーカ
ス量X₀の基準値XS以上か否かを判定する。肯定判定され
るとステップS₅で次回モードが“0"に設定され、否定判
定されるとステップS₆で次回モードが“1"に設定され
る。

ステップS₁が否定判定されるとステップS₇に進み、情報
量E₀がその基準値ES以上か否かを判定する。否定判定さ
れるとステップS₈において、デフォーカス量X₁の絶対値
|X₁|が基準値XTより小さいか否かを判定し、否定判定さ
れるとステップS₃に進む。肯定判定されるとステップS₉
に進み、最終デフォーカス量ＸとしてX₁を選択してステ
ップS₄に進む。

ステップS₂が肯定判定されるとステップS₁₀に進んで最
終デフォーカス量ＸとしてX₀が選択される。一方、ステ
ップS₇が肯定判定されるとステップS₁₁に進み、デフォ
ーカス量X₀の絶対値|X₀|が基準値XSより小さくかつ、絶
対値|X₁|が基準値XTより小さいか否かを判定する。否定
判定されるとステップS₁₀に進み、肯定判定されるとス
テップS₉に進む。

以上述べたように比較・選択手段８は演算処理手段７か
らの複数の情報を比較・選択して最終的デフォーカス量
Ｘと次回モードとを決定しこの最終的デフォーカス量Ｘ
に基づいて、表示・駆動手段９は撮影レンズ11の合焦駆
動および焦点調節状態の表示を行うとともに、決定され
た次回モードに基づいて比較・選択手段８は前述のフィ
ルタ・サンプリング手段６を制御してイメージセンサ出
力Ａ（１）〜Ａ′（100）にどのような順序でどのよう
な重み係数列を乗じどのようなピッチでサンプリングす
るのかを指示する。ここで、基準値ES、ET、XS、および
XTをマニュアル操作により切り換え変更したり、あるい
は、レンズ絞り値、被写体輝度、レンズ焦点距離情報等
によって自動的に切り換え変更しても良い。

以上の実施例では、情報量E₀、E₁がともに基準値ES、ET
以上であり、デフォーカス量X₀、X₁の絶対値|X₀|,|X₁|
がともに基準値XS、XT以下の場合は最終的デフォーカス
量としてデフォーカス量X₁を選択するようにしたが、次
式のようにデフォーカス量X₀およびX₁の合成としてもよ
い。

または 更にモード１においては、常時（９−２）式を用いて、
最適デフォーカス量Ｘを求めてもよい。更にまた、以上
の説明においては、最終的デフォーカス量Ｘはその回の
イメージセンサ出力だけで求めるようにしたが、次式の
ように過去のデフォーカス量Ｘも併用してそれらの統計
処理によって今回のデフォーカス量を求めるようにして
も良い。

あるいは ここで、（10）、（11）式において、Xnは第ｎ回のイメ
ージセンサ出力のみにより決定されたデフォーカス量で
あり、Ｍは統計平均の個数であり、Xpは第ｎ回の統計処
理により決定された最終的なデフォーカス量である。

なお（10）式において、被写体輝度に応じてＭの個数を
変えたり（例えば、輝度が高い時はＭも大きくする）、
（11）式を被写体輝度に応じて次式のように変形しても
良い。

（12）式において、Ｙは被写体輝度の逆数、YTは所定値
である。（12）式によれば、輝度が高くなれば今回のデ
フォーカス量Xnに乗ぜられる重み係数は1/2に近くな
り、前回の最終的デフォーカス量Xp−_１に乗ぜられる重
み係数も1/2に近くなるが、輝度が低くなると前回の最
終的デフォーカス量Xp−_１に乗ぜられる重み係数はほぼ
０となり、今回の最終的デフォーカス量Xpは今回のデフ
ォーカス量Xnと略等しくなる。これにより、被写体輝度
が低い時の統計処理による応答性の低下を防ぐことがで
きる。

更にまた、以上の説明においては、モード１において、
比較的高次の周波数成分と比較的低次の周波数成分の２
つの系列による検出を行っていたがもちろんこれ以上の
系列を設けてもかまわない。

又、以上の説明では情報量のパラメータＥは（７）式の
ように求められるようにしたが、演算処理に使用される
データ列の情報量を表すものであれば他の演算により求
めてもよいことは勿論であり、また、演算処理手段の演
算処理方法も第６図に示したものに限られていることは
ない。

−メモリ− メモリ５には、サンプリングされた新しいデータ列Ｂ
（１）〜Ｂ（46）、Ｂ′（１）〜Ｂ′（46）及びＣ
（１）〜Ｃ（46）、Ｃ′（１）〜Ｃ′（46）が、イメー
ジセンサ出力Ａ（１）〜Ａ（100）、Ａ′（１）〜Ａ′
（100）と同様に格納される。

（イ）データ列Ｂ（１）〜Ｂ（46）、Ｂ′（１）〜Ｂ′
（46）及びＣ（１）〜Ｃ（46）、Ｃ′（１）〜Ｃ′（4
6）を用いる場合： １）メモリ５の容量が大きい場合には上記のデータ列を
別々の領域に格納すればよい。

２）メモリ５の容量が小さい場合、あるいは容量を節約
したい場合： 第11図（ａ）に示すように、データ列Ｂ（１）〜Ｂ（4
6）、Ｂ′（１）〜Ｂ′（46）とＣ（１）〜Ｃ（46）、
Ｃ′（１）〜Ｃ′（46）の格納領域を共通として、まず
Ａ（１）〜Ａ（100）、Ａ′（１）〜Ａ′（100）から
（４）式によりＣ（１）〜Ｃ（46）、Ｃ′（１）〜Ｃ′
（46）を生成して格納し、この生成されたデータ列に対
して前述した演算処理手段により演算処理を行って、デ
フォーカス量X₁、パラメータE₁を求める。その後、再び
Ａ（１）〜Ａ（100）、Ａ′（１）〜Ａ′（100）から
（１）式によりＢ（１）〜Ｂ（46）、Ｂ′（１）〜Ｂ′
（46）を生成してデータ列Ｃ（１）〜Ｃ′（46）と同じ
領域に格納し、この生成されたデータ列に対して同様に
演算処理を行ってデフォーカス量X₀、パラメータE₀を求
めることもできる。

３）メモリ５の容量が更に小さい場合や容量を更に節約
したい場合： 第11図（ｃ）に示すように、データ列Ａ（１）〜Ａ′
（100）、およびＢ（１）〜Ｂ′（46）、Ｃ（１）〜
Ｃ′（46）の格納領域を共通とする。この場合（１）式
と（４）式を用いて新しいデータ列を生成することはで
きないので、データ列Ａ（１）〜Ａ′（100）からデー
タ列Ｃ（１）〜Ｃ′（46）を含むデータ列γ（１）〜
γ′（96）を生成し、それをＡ（１）〜Ａ′（100）の
格納領域におきかえる。次いでデータ列Ｃ（１）〜Ｃ′
（46）に対して前述の焦点検出演算を行い、次にデータ
列γ（１）〜γ′（96）からデータ列Ｂ（１）〜Ｂ′
（46）を生成し、このデータ列に対して焦点検出演算を
行う。

上記データ列γ（１）〜γ′（96）は次式にて生成され
る。

γ(N)＝−１×Ａ(N)＋２×Ａ(Ｎ＋２)−１×Ａ(Ｎ＋４) γ′(N)＝−1×Ａ′(N)＋2×Ａ′(N+2)−１×Ａ′(N+4) 但し、Ｎ＝１〜96 （13） 生成する順序は、まずＮ−１としてγ（１）を求め、こ
れ以後の演算に用いられないＡ（１）の格納場所にγ
（１）を格納する。これをＮを１つずつ増しながらＮ＝
96まで行えばＡ（１）〜Ａ（96）がγ（１）〜γ（96）
に入れかわる。γ′（１）〜γ′（96）に対しても同様
である。

このようにして生成されたデータ列γ（１）〜γ（9
6）、γ′（１）〜γ′（96）と上記Ｃ（１）〜Ｃ′（4
6）、Ｃ′（１）〜Ｃ′（46）の関係は次式のようにな
っている。

Ｃ(Ｎ)＝γ(Ｎ＋25)、Ｃ′(Ｎ)＝γ′(Ｎ＋25) 但し、Ｎ＝１〜46 （14） 次に、データ列γ（１）〜γ′（96）から上記データ列
Ｂ（１）〜Ｂ′（46）は次式に生成される。

Ｂ(Ｎ)＝γ(2N−１)＋２×γ(2N＋１)＋１×γ(2N＋３) （15） ＝−１×Ａ(2N−１)＋２×Ａ(2N＋１)−１×Ａ(2N＋３) −２×Ａ(2N＋１)＋４×Ａ(2N＋３)−２×Ａ(2N＋５) −１×Ａ(2N＋３)＋２×Ａ(2N＋５)−１×Ａ(2N＋７) ＝−１×Ａ(2N＋１)＋２×Ａ(2N＋３)−１×Ａ(2N＋７) （１） B′(N)=１×γ′(2N−1)+2×γ′(2N＋1)+1×γ(2N＋3) 但し、Ｎ＝１〜46 （16） （16）式は展開すると（１）式となることから（16）式
によりデータ列Ｂ（１）〜Ｂ′（46）が生成されること
が判る。生成する順序は、まずＮ＝１としてＢ（１）を
求め、それをこれ以後の演算に用いられないγ（１）の
格納場所にそのＢ（１）を格納する。次いで、Ｎを１ず
つ増しながらＮ＝46まで行えばＢ（１）〜Ｂ（46）がγ
（１）〜γ（46）に入れかわる。Ｂ′（１）〜Ｂ′（4
6）に対しても同様である。（16）式からわかるよう
に、フィルター・サンプリング手段６は、データ列γ
（Ｎ）、γ′（Ｎ）に対して間隔2PO毎に１、２、１、
の重み系数列を乗じて合成データを得、その合成データ
からさらにサンプリングピッチ2POで新たにデータ列を
抽出することにより（１）式で生成されるデータ列Ｂ
（Ｎ）,B′（Ｎ）と同一なデータ列を生成することがで
きる。

このようにしてＡ（１）〜Ａ′（100）、Ｂ（１）〜
Ｂ′（46）、γ（１）〜γ′（96）の格納領域の共通化
をはかることができる。

（ロ）データ列ｂ（１）〜ｂ（46）、ｂ′（１）〜ｂ′
（46）およびＣ（１）〜Ｃ（46）、Ｃ′（１）〜Ｃ′
（46）を用いる場合： 上記のようにデータ列Ｃ（１）〜Ｃ′（46）をイメージ
センサ出力Ａ（１）〜Ａ′（100）から生成し、またイ
メージセンサ出力Ａ（１）〜Ａ′（100）から比較的高
次な周波数成分をとり除いたデータ列ａ（１）〜ａ′
（48）を生成し、更にこのデータからデータ列ｂ（１）
〜ｂ′（44）を生成する場合のメモリエリアの使用方法
について述べる。

（１）メモリ５の容量が十分大きい場合には上述のデー
タを別々の領域に格納すればよいことは前述と同様であ
る。

（２）メモリ５の容量が小さい場合や容量を節約したい
場合： 第11図（ｂ）に示すようにデータ列Ａ（１）〜Ａ′（10
0）とａ（１）〜ａ′（48）およびデータ列ｂ（１）〜
ｂ′（44）とｃ（１）〜ｃ′（46）の格納領域を共通化
することができる。

すなわち、イメージセンサ出力Ａ（１）〜Ａ′（100）
から（４）式によりデータ列Ｃ（１）〜Ｃ′（46）を生
成して格納し、この生成されたデータ列に対して前述し
た演算処理手段により演算処理を行う。しかる後、再び
イメージセンサ出力Ａ（１）〜Ａ′（100）から（２）
式によりａ（１）〜ａ′（48）を生成する。この場合、
先ず（２）式においてＮ＝１としてａ（１）を求め、以
後の演算にもちいられないＡ（１）の格納場所にそのａ
（１）を格納する。これにＮを１ずつ増しながらＮ＝46
まで行えばａ（１）〜ａ（48）がＡ（１）〜Ａ（48）に
入れかわる。ａ′（１）〜ａ′（48）に対しても同様で
ある。

次に生成されたデータ列ａ（１）〜ａ′（48）から
（３）式によってデータ列ｂ（１）〜ｂ′（44）を生成
してデータ列Ｃ（１）〜Ｃ′（46）と同じメモリー領域
に格納し、この生成されたデータ列に対して同様に演算
処理を行う。

（３）メモリ手段５の容量が更に小さい場合や更に容量
を節約したい場合： 第11図（ｄ）に示すようにデータ列Ａ（１）〜Ａ′（10
0）、α（１）〜α′（46）、ｂ（１）〜ｂ′（44）、
γ（１）〜γ′（96）の格納領域を共通とする。

この場合、（２）、（３）、（４）式を用いて新しいデ
ータ列を生成することはできなくなるのでＡ（１）〜
Ａ′（100）からまず（13）式によりＣ（１）〜Ｃ′（4
6）を含むデータ列γ（１）〜γ′（96）を生成してＡ
（１）〜Ａ′（100）の格納領域に置きかえた後、デー
タ列Ｃ（１）〜Ｃ′（46）に対して、前述の焦点検出演
算を行う。次いでデータ列γ（１）〜γ′（96）から
（２）式と同様な方法で高周波成分を除去したデータ列
α（１）〜α′（46）を生成してデータ列γ（１）〜
γ′（96）の格納領域に置きかえる。更に、データ列α
（１）〜α′（46）に対して（３）式と同様な方法でデ
ータ列ｂ（１）〜ｂ′（44）を生成してデータ列α
（１）〜α′（46）の格納領域に置きかえた後、データ
列ｂ（１）〜ｂ′（44）に対して焦点検出演算を行う。

上記データ列α（１）〜α′（46）は次式で表される。

α(Ｎ)＝0.25×γ(2N−１)＋0.75×γ(2N)＋γ(2N＋１) ＋0.75×γ(2N＋２)＋0.25×γ(2N＋３) α′(N)=0.25×γ′(2N-1)+0.75×γ′(2N)+γ′(2N+1) ＋0.75×γ′(2N＋２)＋0.25×γ(2N＋３) 但しＮ＝１〜46 （17） データ列α（１）〜α′（Ｎ）が生成される順序は、ま
ずＮ＝１として（17）式によりα（１）を求め、これ以
後の演算に用いられないγ（１）の格納場所にそのα
（１）を格納する。

これをＮを１つずつ増しながらＮ＝46まで行えばγ
（１）〜γ（46）がα（１）〜α（46）に入れかわる。
同様にしてα′（１）〜α′（46）もγ′（１）〜γ′
（46）に入れかわる。

次にデータ列ｂ（１）〜ｂ′（44）はデータ列α（１）
〜α′（46）から次式に生成される。

ｂ(Ｎ)＝１×α(Ｎ)＋２×α(Ｎ＋１)＋１×α(Ｎ＋２) ｂ′(N)＝1×α′(N)＋2×α′(N＋1)＋１×α′(N＋2) 但しＮ＝１〜44 （18） （18）式を変形することにより（３）式と一致すること
から（18）式によりデータ列ｂ（１）〜ｂ′（44）が生
成されることが判る。

生成する順序は、まずＮ＝１としてｂ（１）を求めてこ
れ以後の演算に用いられないα（１）の格納場所にその
ｂ（１）を格納する。これをＮを１つずつ増しながらＮ
＝44まで行えばデータ列ｂ（１）〜ｂ（44）が、データ
列α（１）〜α（44）に入れかわる。同様にしてデータ
列ｂ′（１）〜ｂ（44）もデータ列α′（１）〜α′
（44）に入れかわる。

従って（17）、（18）式からわかるように、フィルタ・
サンプリング回路６は、データ列γ（１）〜γ′（96）
に対して間隔PO毎に0.25、0.75、１、075、02.5の重み
係数列を乗じて合成データ列を得、さらにこのデータ列
からサンプリングピッチ2POでデータ列α（１）〜α′
（46）を抽出生成する。

次にこのデータ列に対して間隔P1毎に１、２、１の重み
係数列を乗じて合成データ列を得、さらにこのデータ列
からサンプリングピッチP1でデータ列を抽出生成すれば
（３）式で生成されるデータ列ｂ（１）〜ｂ′（44）と
同一なものが得られる。

このようにしてＡ（１）〜Ａ′（100）及び、ｂ（１）
〜ｂ′（44）、γ（１）〜γ′（96）の格納領域の共通
化をはかることができる。

なお、本発明の第１及び第２フイルタ手段は実施例のフ
イルタ・サンプリング手段６対応しているが、例えば単
に重み係数をデータ列に乗じる方法あるいは、サンプリ
ングピッチを変えてデータを抽出する方法でフイルタを
行なっても良い。

（発明の効果） 本発明によれば、記憶手段のメモリ領域を効率良く利用
することで、焦点検出に必要とされる出力信号を有効に
利用する焦点検出装置を提供できる。またメモリチップ
の部品点数を少なくすることができる為、カメラの製品
コストを減少させることもできる。もちろん、焦点検出
の応答性・正確性を損なうことはない。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による焦点検出装置の一実施例を示すブ
ロック図、第２図〜第５図はフィルタ・サンプリング手
段の動作の説明図、第６図（ａ）および（ｂ）は演算処
理回路の処理を説明するための図、第７図はモード選択
を説明する図、第８図はデフォーカス量が大きい場合の
デフォーカス量の選択を説明する図、第９図はデフォー
カス量が小さい場合のデフォーカス量の選択を説明する
図、第10図は比較選択回路の動作を説明するフローチヤ
ート、第11図（ａ）〜（ｄ）はメモリのメモリーマッ
プ、第12図は焦点検出光学系の一例を示す図である。 １……イメージセンサ（光電変換素子アレイ）、 ２……サンプルホールド回路、 ３……AD変換器、４……シーケンス制御回路、 ５……メモリ、 ６……フィルタ・サンプリング手段（第１および第２の
フイルタ回路）、 ７……演算処理手段、 ８……比較・選択手段（決定手段）、 ９……表示・駆動手段、 11……撮影レンズ、12……フィルム面、 13……フィールドレンズ、 14、15……再結像レンズ、 16、17……光電変換部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】撮影光学系からの光束を受けて光電変換
   し、多数の光電変換素子が配列された一対の光電変換素
   子アレイと、 前記一対の光電変換素子アレイの入射面側に配置され、
   前記撮影光学系の異なる部分を通る光束により一対の光
   像を前記一対の光電変換素子アレイ上に形成する焦点検
   出光学系と、 前記一対の光電変換素子アレイの光電出力を第１のデジ
   タルデータに変換するAD変換手段と、 前記第１のデジタルデータを所定のメモリ領域に格納さ
   せる記憶手段と、 前記第１のデジタルデータを重み係数を用いてフィルタ
   ー処理し、更に前記演算の結果から特定の周波数成分を
   抽出した第２のデジタルデータを生成するフィルター手
   段と、 前記第２のデジタルデータに基づき前記撮影光学系の焦
   点状態を検出する検出手段とを備え、 前記記憶手段は、前記フィルター手段から前記第２のデ
   ジタルデータが生成されると、前記所定のメモリ領域に
   格納されたデータを前記第１のデジタルデータから前記
   第２のデジタルデータへ置換させることを特徴とする焦
   点検出装置。