JPH0875997A - 焦点検出装置 - Google Patents
焦点検出装置Info
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- JPH0875997A JPH0875997A JP6214064A JP21406494A JPH0875997A JP H0875997 A JPH0875997 A JP H0875997A JP 6214064 A JP6214064 A JP 6214064A JP 21406494 A JP21406494 A JP 21406494A JP H0875997 A JPH0875997 A JP H0875997A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
- G02B7/00—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements
- G02B7/28—Systems for automatic generation of focusing signals
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Automatic Focus Adjustment (AREA)
- Focusing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 撮影画面内のデフォーカス量を精度よく算出
する。 【構成】 焦点検出装置に適用され、イメージセンサー
２の出力信号列のＤＣ成分を完全には除去しないＤＣ減
フィルター処理データを算出する。ＤＣ減フィルター処
理データを３つの領域に分割し、各領域ごとに焦点検出
可能か否かを判定する。判定が否定されると高周波成分
を抽出する第１フィルター処理データの全領域について
焦点検出可能か否かを判定する。判定が否定されると、
以下同様に、第２フィルター処理データおよび第３フィ
ルター処理データに基づいて焦点検出が可能か否かを判
定する。いずれかのフィルター処理データの全領域につ
いて焦点検出可能と判定されると基準ブロックを設定
し、この基準ブロックに基づいて各ブロックの重み付け
係数を設定して各ブロックのデフォーカス量を修正し、
これらデフォーカス量を合成して最終的なデフォーカス
量を決定する。
する。 【構成】 焦点検出装置に適用され、イメージセンサー
２の出力信号列のＤＣ成分を完全には除去しないＤＣ減
フィルター処理データを算出する。ＤＣ減フィルター処
理データを３つの領域に分割し、各領域ごとに焦点検出
可能か否かを判定する。判定が否定されると高周波成分
を抽出する第１フィルター処理データの全領域について
焦点検出可能か否かを判定する。判定が否定されると、
以下同様に、第２フィルター処理データおよび第３フィ
ルター処理データに基づいて焦点検出が可能か否かを判
定する。いずれかのフィルター処理データの全領域につ
いて焦点検出可能と判定されると基準ブロックを設定
し、この基準ブロックに基づいて各ブロックの重み付け
係数を設定して各ブロックのデフォーカス量を修正し、
これらデフォーカス量を合成して最終的なデフォーカス
量を決定する。
Description
【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。
られる焦点検出装置に関するものである。
【従来の技術】カメラにおける焦点検出方式として位相
差検出方式があり、図１４を用いてこの方式を説明す
る。撮影レンズ１００の領域１０１を介して入射された
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を通過し、複数
の光電変換素子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。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。そして、各イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ列から
は入射された光強度分布に応じた信号列が出力される。
差検出方式があり、図１４を用いてこの方式を説明す
る。撮影レンズ１００の領域１０１を介して入射された
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を通過し、複数
の光電変換素子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。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。そして、各イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ列から
は入射された光強度分布に応じた信号列が出力される。
【０００２】これらイメージセンサーアレイＡ列、Ｂ列
に結像する一対の被写体像は、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に被
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
る合焦時において、イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ列
上の被写体像は相対的に一致する。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列、Ｂ列で光電変換
して電気信号に変え、これら電気信号を演算処理して一
対の被写体像の相対位置ずれ量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離
れている量とその方向（以後、デフォーカス量と略す）
を知ることができる。
に結像する一対の被写体像は、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に被
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
る合焦時において、イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ列
上の被写体像は相対的に一致する。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列、Ｂ列で光電変換
して電気信号に変え、これら電気信号を演算処理して一
対の被写体像の相対位置ずれ量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離
れている量とその方向（以後、デフォーカス量と略す）
を知ることができる。
【０００３】また、イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ列
の再結像レンズ５０１、５０２による投影像は予定焦点
面近傍で重なるようにされており、この重なる領域は一
般には図１３に示すように撮影画面の中央部の点線領域
としており、この領域が焦点検出領域になる。
の再結像レンズ５０１、５０２による投影像は予定焦点
面近傍で重なるようにされており、この重なる領域は一
般には図１３に示すように撮影画面の中央部の点線領域
としており、この領域が焦点検出領域になる。
【０００４】次に、デフォーカス量を求める演算処理方
法について説明する。イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ
列はそれぞれ複数の光電変換素子で構成されており、複
数の出力信号列ａ［１］，．．．，ａ［ｎ］、ｂ
［１］，．．．ｂ［ｎ］を出力する（図１５（ａ），
（ｂ））。そして、この一対の信号列の中の所定範囲の
データを相対的に所定のデータ分Ｌずつシフトしながら
相関演算を行って、相関量Ｃ［Ｌ］を求める。最大シフ
ト数をｌｍａｘとするとＬの範囲は−ｌｍａｘからｌｍ
ａｘとなる。具体的には相関量Ｃ［Ｌ］は数式１で算出
される。
法について説明する。イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ
列はそれぞれ複数の光電変換素子で構成されており、複
数の出力信号列ａ［１］，．．．，ａ［ｎ］、ｂ
［１］，．．．ｂ［ｎ］を出力する（図１５（ａ），
（ｂ））。そして、この一対の信号列の中の所定範囲の
データを相対的に所定のデータ分Ｌずつシフトしながら
相関演算を行って、相関量Ｃ［Ｌ］を求める。最大シフ
ト数をｌｍａｘとするとＬの範囲は−ｌｍａｘからｌｍ
ａｘとなる。具体的には相関量Ｃ［Ｌ］は数式１で算出
される。
【０００５】
【数１】 （１）のＬは上述したデータ列のシフト量に相当する整
数である。また、初項ｋと最終項ｒは、例えば（２）〜
（５）式に示すように、シフト量Ｌの値によって変化さ
せる。
数である。また、初項ｋと最終項ｒは、例えば（２）〜
（５）式に示すように、シフト量Ｌの値によって変化さ
せる。
【０００６】
【数２】Ｌ≧０の時 ｋ＝ｋ０＋ＩＮＴ｛−Ｌ／２｝ ・・・（２） ｒ＝ｒ０＋ＩＮＴ｛−Ｌ／２｝ ・・・（３） Ｌ＜０の時 ｋ＝ｋ０＋ＩＮＴ｛（−Ｌ＋１）／２｝ ・・・（４） ｒ＝ｒ０＋ＩＮＴ｛（−Ｌ＋１）／２｝ ・・・（５） ここで、ｋ０、ｒ０はシフト量Ｌ＝０の時の初項と最終
項を示す。
項を示す。
【０００７】図１６は、上記（２）〜（５）式によって
初項ｋと最終項ｒを変化させた場合の、（１）式によっ
て差分演算を行なうＡ列、Ｂ列の組み合わせを示す図で
ある。このように、シフト量Ｌの変化に伴って、Ａ列、
Ｂ列の相関演算に使用する範囲が互いに逆方向にずれて
いく。なお、初項ｋと最終項ｒをシフト量Ｌにかかわら
ず一定とする方法もあり、この場合は一方の列の相関演
算に使用する範囲は常に一定となり、他方の列のみがず
れる。
初項ｋと最終項ｒを変化させた場合の、（１）式によっ
て差分演算を行なうＡ列、Ｂ列の組み合わせを示す図で
ある。このように、シフト量Ｌの変化に伴って、Ａ列、
Ｂ列の相関演算に使用する範囲が互いに逆方向にずれて
いく。なお、初項ｋと最終項ｒをシフト量Ｌにかかわら
ず一定とする方法もあり、この場合は一方の列の相関演
算に使用する範囲は常に一定となり、他方の列のみがず
れる。
【０００８】そして、相対位置ずれ量は一対のデータが
一致したときのシフト量Ｌとなるので、（１）式によっ
て求められる相関量Ｃ［Ｌ］の中で極小値となる相関量
を与えるシフト量Ｌを検出し、これに図１４に示す光学
系及び、イメージセンサーアレイの光電変換素子のピッ
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。よって最大シフト数ｌｍａｘが大きいほど大き
なデフォーカス量を検出できることになる。
一致したときのシフト量Ｌとなるので、（１）式によっ
て求められる相関量Ｃ［Ｌ］の中で極小値となる相関量
を与えるシフト量Ｌを検出し、これに図１４に示す光学
系及び、イメージセンサーアレイの光電変換素子のピッ
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。よって最大シフト数ｌｍａｘが大きいほど大き
なデフォーカス量を検出できることになる。
【０００９】ところで、（１）式によって演算される相
関量Ｃ［Ｌ］は図１５（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列、Ｂ列の光電変換素子のピッチ幅に
よって制限されてしまう。このため、離散的な相関量Ｃ
［Ｌ］を用いて補間演算を行い、新たに真の極小値Ｃｅ
ｘを算出し、綿密な焦点検出を行う方法が特開昭６０−
３７５１３で本出願人によって開示されている。これ
は、図１７のように、極小値である相関量Ｃ［ｌ］とそ
の両側のシフト量での相関量Ｃ［ｌ＋１］、Ｃ［ｌ−
１］を用いて、真の極小値Ｃｅｘとそのときのずれ量Ｌ
ｓを（６）〜（９）式により算出するものである。
関量Ｃ［Ｌ］は図１５（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列、Ｂ列の光電変換素子のピッチ幅に
よって制限されてしまう。このため、離散的な相関量Ｃ
［Ｌ］を用いて補間演算を行い、新たに真の極小値Ｃｅ
ｘを算出し、綿密な焦点検出を行う方法が特開昭６０−
３７５１３で本出願人によって開示されている。これ
は、図１７のように、極小値である相関量Ｃ［ｌ］とそ
の両側のシフト量での相関量Ｃ［ｌ＋１］、Ｃ［ｌ−
１］を用いて、真の極小値Ｃｅｘとそのときのずれ量Ｌ
ｓを（６）〜（９）式により算出するものである。
【００１０】
【数３】 ＤL＝（Ｃ［ｌ−１］−Ｃ［ｌ＋１］）／２ ・・・（６） Ｃex＝Ｃ［ｌ］−｜ＤL｜ ・・・（７） Ｅ＝ＭＡＸ｛Ｃ［ｌ＋１］−Ｃ［ｌ］，Ｃ［ｌ−１］−Ｃ［ｌ］｝ ・・・（８）
【数４】 Ｌｓ＝ｌ＋ＤL／Ｅ ・・・（９）
【００１１】上記（８）式において、ＭＡＸ｛Ｃａ，Ｃ
ｂ｝はＣａとＣｂのうち大きい方を選択することを意味
する。そして、デフォーカス量ＤＦは、上記（９）式の
ずれ量Ｌｓを用いると、（１０）式によって求められ
る。
ｂ｝はＣａとＣｂのうち大きい方を選択することを意味
する。そして、デフォーカス量ＤＦは、上記（９）式の
ずれ量Ｌｓを用いると、（１０）式によって求められ
る。
【数５】 ＤＦ＝Ｋｆ×Ｌｓ ・・・（１０） （１０）式において、Ｋｆは図１４に示す光学系及びイ
メージセンサーアレイの光電変換素子のピッチ幅によっ
て定まる定数である。
メージセンサーアレイの光電変換素子のピッチ幅によっ
て定まる定数である。
【００１２】次に、（１０）式によって求めたデフォー
カス量が真のデフォーカス量を示すのか、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
るため、（１１）式の条件を満たすときのみ、演算され
たデフォーカス量は信頼性ありと判断する。
カス量が真のデフォーカス量を示すのか、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
るため、（１１）式の条件を満たすときのみ、演算され
たデフォーカス量は信頼性ありと判断する。
【数６】 Ｅ＞Ｅ１ ＆ Ｃｅｘ／Ｅ＜Ｇ１ ・・・（１１） （１１）式のＥ１、Ｇ１は所定のしきい値である。ま
た、数値Ｅは相関量の変化の様子を示す値であり、上記
（８）式によって求められる。この数値Ｅは、（６）〜
（９）式の演算に寄与する情報量を示し、被写体のコン
トラストに依存するものであり、数値Ｅが大きいほどコ
ントラストが高く信頼性が高いことを示す。以後、数値
Ｅを情報量と呼ぶこととする。
た、数値Ｅは相関量の変化の様子を示す値であり、上記
（８）式によって求められる。この数値Ｅは、（６）〜
（９）式の演算に寄与する情報量を示し、被写体のコン
トラストに依存するものであり、数値Ｅが大きいほどコ
ントラストが高く信頼性が高いことを示す。以後、数値
Ｅを情報量と呼ぶこととする。
【００１３】（１１）式のＣｅｘは一対のイメージセン
サーアレイ出力が最も一致したときの差分を示し本来は
０である。しかしながらノイズの影響、更に領域１０１
と領域１０２とで視差が生じているために一対の被写体
像に微妙な差が生じるため、実際は０にはならない。こ
のようなノイズや被写体像の差の影響は被写体のコント
ラストが高いほど小さいため、（１１）式では一対のイ
メージセンサーアレイ出力の一致度を表す数値としては
Ｃｅｘ／Ｅを用いている。当然ながらＣｅｘ／Ｅが０に
近いほど一対のイメージセンサーアレイ出力の一致度が
高く信頼性が高いことになる。
サーアレイ出力が最も一致したときの差分を示し本来は
０である。しかしながらノイズの影響、更に領域１０１
と領域１０２とで視差が生じているために一対の被写体
像に微妙な差が生じるため、実際は０にはならない。こ
のようなノイズや被写体像の差の影響は被写体のコント
ラストが高いほど小さいため、（１１）式では一対のイ
メージセンサーアレイ出力の一致度を表す数値としては
Ｃｅｘ／Ｅを用いている。当然ながらＣｅｘ／Ｅが０に
近いほど一対のイメージセンサーアレイ出力の一致度が
高く信頼性が高いことになる。
【００１４】なお、情報量Ｅの代わりに一対のイメージ
センサーアレイ出力の一方についてコントラストを算出
し、これを用いて信頼性判定を行うこともある。そして
信頼性ありと判定されるとデフォーカス量ＤＦに基づく
撮影レンズ１００の駆動、あるいは表示を行う。以上に
説明した（１）〜（１１）式の相関演算、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。
センサーアレイ出力の一方についてコントラストを算出
し、これを用いて信頼性判定を行うこともある。そして
信頼性ありと判定されるとデフォーカス量ＤＦに基づく
撮影レンズ１００の駆動、あるいは表示を行う。以上に
説明した（１）〜（１１）式の相関演算、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。
【００１５】また撮影レンズ１００の合焦状態ではシフ
ト量Ｌがほぼ０の時に一対のデータが一致するように構
成するのが一般的であるため、撮影レンズ１００が合焦
したときに被写体像がイメージセンサーアレイＡ列、Ｂ
列のシフト量Ｌ＝０における初項ｋ０から最終項ｒ０の
範囲に形成されていなければその被写体に撮影レンズ１
００を合焦させることはできない。したがって焦点検出
を行う領域は初項ｋ０と最終項ｒ０によって決定される
ことになる。以後、シフト量Ｌ＝０における初項ｋ０と
最終項ｒ０間のデータ範囲を演算範囲と呼び、撮影画面
上で演算範囲に相当する領域に被写体が有ればその被写
体に対する焦点検出を行うことになるのでこの領域が焦
点検出領域となる。カメラのファインダースクリーン上
には焦点検出領域が図１３に示す撮影画面中央の実線部
のように焦点検出枠として表示されており、撮影者はこ
の検出枠に被写体が入るように構図を決めることによっ
て所望の被写体に撮影レンズを合焦させることができ
る。
ト量Ｌがほぼ０の時に一対のデータが一致するように構
成するのが一般的であるため、撮影レンズ１００が合焦
したときに被写体像がイメージセンサーアレイＡ列、Ｂ
列のシフト量Ｌ＝０における初項ｋ０から最終項ｒ０の
範囲に形成されていなければその被写体に撮影レンズ１
００を合焦させることはできない。したがって焦点検出
を行う領域は初項ｋ０と最終項ｒ０によって決定される
ことになる。以後、シフト量Ｌ＝０における初項ｋ０と
最終項ｒ０間のデータ範囲を演算範囲と呼び、撮影画面
上で演算範囲に相当する領域に被写体が有ればその被写
体に対する焦点検出を行うことになるのでこの領域が焦
点検出領域となる。カメラのファインダースクリーン上
には焦点検出領域が図１３に示す撮影画面中央の実線部
のように焦点検出枠として表示されており、撮影者はこ
の検出枠に被写体が入るように構図を決めることによっ
て所望の被写体に撮影レンズを合焦させることができ
る。
【００１６】ところで、このよう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
イに結像した場合には一対の出力信号のずれ量がイメー
ジセンサーアレイの位置によって異なるため、一対のイ
メージセンサーアレイ出力が一致するようなシフト量は
存在せず、上述したＣｅｘは大きな値になる。したがっ
て、Ｃｅｘ／Ｅは（１１）式の条件を満たさず、焦点検
出不能となるおそれがある。
て、距離の異なる複数の被写体がイメージセンサーアレ
イに結像した場合には一対の出力信号のずれ量がイメー
ジセンサーアレイの位置によって異なるため、一対のイ
メージセンサーアレイ出力が一致するようなシフト量は
存在せず、上述したＣｅｘは大きな値になる。したがっ
て、Ｃｅｘ／Ｅは（１１）式の条件を満たさず、焦点検
出不能となるおそれがある。
【００１７】そこで、一対のイメージセンサーアレイ出
力をそれぞれ複数のブロックに分割することにより焦点
検出領域を細分化し、それぞれのブロックについて焦点
検出演算を行ってデフォーカス量Ｄｆ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
すブロックや情報量Ｅ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、前述したデフォーカス量に基づく撮影レンズの駆
動、又は表示を行う方法が特開昭６０−２６２００４等
で開示されている。
力をそれぞれ複数のブロックに分割することにより焦点
検出領域を細分化し、それぞれのブロックについて焦点
検出演算を行ってデフォーカス量Ｄｆ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
すブロックや情報量Ｅ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、前述したデフォーカス量に基づく撮影レンズの駆
動、又は表示を行う方法が特開昭６０−２６２００４等
で開示されている。
【００１８】なお、ブロックに分割するとは、前述の
（１）式の相関演算においてシフト量Ｌ＝０における初
項ｋ０と最終項ｒ０の組を複数形成することに相当す
る。例えば、図２３（ａ）に示すように、それぞれが４
６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８データから成る５個のブロックに分割して
（１）〜（１１）式の焦点検出演算を行なう場合は、ブ
ロック１では（ｋ０＝４，ｒ０＝１１）と設定し、同様
にブロック２、３、４、５ではそれぞれ（ｋ０＝１２，
ｒ０＝１９）、（ｋ０＝２０，ｒ０＝２７）、（ｋ０＝
２８，ｒ０＝３５）、（ｋ０＝３６，ｒ０＝４３）と設
定する。
（１）式の相関演算においてシフト量Ｌ＝０における初
項ｋ０と最終項ｒ０の組を複数形成することに相当す
る。例えば、図２３（ａ）に示すように、それぞれが４
６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８データから成る５個のブロックに分割して
（１）〜（１１）式の焦点検出演算を行なう場合は、ブ
ロック１では（ｋ０＝４，ｒ０＝１１）と設定し、同様
にブロック２、３、４、５ではそれぞれ（ｋ０＝１２，
ｒ０＝１９）、（ｋ０＝２０，ｒ０＝２７）、（ｋ０＝
２８，ｒ０＝３５）、（ｋ０＝３６，ｒ０＝４３）と設
定する。
【００１９】また、図２３（ｂ）に示すように、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を
（ｋ０＝３，ｒ０＝１６）、ブロック２を（ｋ０＝１
７，ｒ０＝３０）、ブロック３を（ｋ０＝３１，ｒ０＝
４４）とすることにより、１４データから成る３個のブ
ロックに分割でき、図２３（ａ）の場合よりも広いブロ
ックを形成することができる。
対のイメージセンサーアレイにおいて、ブロック１を
（ｋ０＝３，ｒ０＝１６）、ブロック２を（ｋ０＝１
７，ｒ０＝３０）、ブロック３を（ｋ０＝３１，ｒ０＝
４４）とすることにより、１４データから成る３個のブ
ロックに分割でき、図２３（ａ）の場合よりも広いブロ
ックを形成することができる。
【００２０】ところが、ブロック分割の際にブロックの
境界位置を固定にすると、ブロックの境界に被写体のコ
ントラストが位置する場合には焦点検出不能となった
り、或いは不安定な演算結果が得られる場合がある。こ
のため、特開平２−１３５３１１では、ブロック境界近
傍における隣接データの差分の絶対値を算出し、差分の
絶対値が最小となる位置にブロックの境界を移動させる
という方法が開示されている。
境界位置を固定にすると、ブロックの境界に被写体のコ
ントラストが位置する場合には焦点検出不能となった
り、或いは不安定な演算結果が得られる場合がある。こ
のため、特開平２−１３５３１１では、ブロック境界近
傍における隣接データの差分の絶対値を算出し、差分の
絶対値が最小となる位置にブロックの境界を移動させる
という方法が開示されている。
【００２１】以上の説明では、イメージセンサーアレイ
Ａ列、Ｂ列の出力信号列ａ［１］，．．．，ａ［ｎ］、
ｂ［１］，．．．，ｂ［ｎ］そのものを焦点検出演算に
用いている。しかしながら、これらイメージセンサーア
レイ出力が被写体のナイキスト周波数より高い周波数成
分を含む場合や、Ａ列とＢ列の出力にアンバランスがあ
る場合等は焦点検出を精度よく行なえないおそれがあ
る。そこで、出力信号列に対してフィルター演算処理を
施し、フィルター処理データを用いて焦点検出演算を行
う方法が本出願人より特開昭６１−２４５１２３等によ
って開示されている。
Ａ列、Ｂ列の出力信号列ａ［１］，．．．，ａ［ｎ］、
ｂ［１］，．．．，ｂ［ｎ］そのものを焦点検出演算に
用いている。しかしながら、これらイメージセンサーア
レイ出力が被写体のナイキスト周波数より高い周波数成
分を含む場合や、Ａ列とＢ列の出力にアンバランスがあ
る場合等は焦点検出を精度よく行なえないおそれがあ
る。そこで、出力信号列に対してフィルター演算処理を
施し、フィルター処理データを用いて焦点検出演算を行
う方法が本出願人より特開昭６１−２４５１２３等によ
って開示されている。
【００２２】例えば、ナイキスト周波数以上の高周波成
分を除去するフィルター演算処理は以下の（１２），
（１３）式で示され、Ａ、Ｂ列の出力信号列ａ
［１］，．．．，ａ［ｎ］、ｂ［１］，．．．，ｂ
［ｎ］から高周波除去フィルター処理データＰａ
［１］，．．．，Ｐａ［ｎ−２］、Ｐｂ
［１］，．．．，Ｐｂ［ｎ−２］を得ることができる。
分を除去するフィルター演算処理は以下の（１２），
（１３）式で示され、Ａ、Ｂ列の出力信号列ａ
［１］，．．．，ａ［ｎ］、ｂ［１］，．．．，ｂ
［ｎ］から高周波除去フィルター処理データＰａ
［１］，．．．，Ｐａ［ｎ−２］、Ｐｂ
［１］，．．．，Ｐｂ［ｎ−２］を得ることができる。
【００２３】
【数７】 Ｐａ［ｉ］＝（ａ［ｉ］＋２×ａ［ｉ＋１］＋ａ［ｉ＋２］）／４ ・・・（１２） Ｐｂ［ｉ］＝（ｂ［ｉ］＋２×ｂ［ｉ＋１］＋ｂ［ｉ＋２］）／４ ・・・（１３） なお、（１２），（１３）式において、i＝１〜ｎ−２
である。
である。
【００２４】こうして得られたフィルター処理データＰ
ａ［１］，．．．，Ｐａ［ｎ−２］、Ｐｂ
［１］，．．．，Ｐｂ［ｎ−２］に対して例えば（１
４）式によってＡ列とＢ列の出力のアンバランスの影響
を除去するフィルター演算処理を施すと、ＤＣカットフ
ィルター処理データＦａ［１］，．．．，Ｆａ［ｎ−２
−２ｓ］、Ｆｂ［１］，．．．，Ｆｂ［ｎ−２−２ｓ］
を得ることができる。
ａ［１］，．．．，Ｐａ［ｎ−２］、Ｐｂ
［１］，．．．，Ｐｂ［ｎ−２］に対して例えば（１
４）式によってＡ列とＢ列の出力のアンバランスの影響
を除去するフィルター演算処理を施すと、ＤＣカットフ
ィルター処理データＦａ［１］，．．．，Ｆａ［ｎ−２
−２ｓ］、Ｆｂ［１］，．．．，Ｆｂ［ｎ−２−２ｓ］
を得ることができる。
【００２５】
【数８】 Ｆａ［ｉ］＝−Ｐａ［ｉ］＋２×Ｐａ［ｉ＋ｓ］−Ｐａ［ｉ＋２ｓ］ ・・・（１４） Ｆｂ［ｉ］＝−Ｐｂ［ｉ］＋２×Ｐｂ［ｉ＋ｓ］−Ｐｂ［ｉ＋２ｓ］ ・・・（１５） なお、（１４），（１５）式において、i＝１〜ｎ−２
−２ｓである。
−２ｓである。
【００２６】（１４），（１５）式において、ｓは１か
ら１０程度の整数であり、このｓが大きいほど被写体パ
ターンの低周波数成分がより抽出され、ｓが小さいほど
被写体パターンの高周波数成分がより抽出されることに
なる。
ら１０程度の整数であり、このｓが大きいほど被写体パ
ターンの低周波数成分がより抽出され、ｓが小さいほど
被写体パターンの高周波数成分がより抽出されることに
なる。
【００２７】また、フィルター処理データの数はｓが大
きいほど減少する。合焦状態付近では被写体像は高周波
数成分を多く含むのでｓとしては比較的小さい値が好ま
しく、非合焦状態では被写体像はぼけて低周波数成分の
みとなるのでｓは大きい方が好ましい。ｓが小さい場合
は低周波数成分はほとんど除去されてしまうのでデフォ
ーカス量が大きくて高周波数成分がない場合には検出不
能となる。よってこの場合には（１）式における最大シ
フト数ｌｍａｘをあまり大きくしても意味が無く、比較
的小さな値でよい。反対にｓが大きい場合には低周波数
成分を抽出するためにデフォーカス量が大きくても検出
可能であるのでｌｍａｘは比較的大きな値を設定する。
きいほど減少する。合焦状態付近では被写体像は高周波
数成分を多く含むのでｓとしては比較的小さい値が好ま
しく、非合焦状態では被写体像はぼけて低周波数成分の
みとなるのでｓは大きい方が好ましい。ｓが小さい場合
は低周波数成分はほとんど除去されてしまうのでデフォ
ーカス量が大きくて高周波数成分がない場合には検出不
能となる。よってこの場合には（１）式における最大シ
フト数ｌｍａｘをあまり大きくしても意味が無く、比較
的小さな値でよい。反対にｓが大きい場合には低周波数
成分を抽出するためにデフォーカス量が大きくても検出
可能であるのでｌｍａｘは比較的大きな値を設定する。
【００２８】また、ｓの値が比較的大きいときには（１
４），（１５）式で得られたＤＣカットフィルター処理
データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］をそれぞれ１データおき
に抜き出してデータ数を半分に間引くこともある。この
ようにすると、１つのデータで２素子分の幅を持つこと
になるので同じ焦点検出領域とするのに間引かない場合
と比べて半分の演算範囲で済む。また間引いた場合のシ
フト量は間引かない場合のシフト量の２倍に相当するの
で、最大シフト数を半分としても同じ大きさのデフォー
カス量を検出できる。
４），（１５）式で得られたＤＣカットフィルター処理
データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］をそれぞれ１データおき
に抜き出してデータ数を半分に間引くこともある。この
ようにすると、１つのデータで２素子分の幅を持つこと
になるので同じ焦点検出領域とするのに間引かない場合
と比べて半分の演算範囲で済む。また間引いた場合のシ
フト量は間引かない場合のシフト量の２倍に相当するの
で、最大シフト数を半分としても同じ大きさのデフォー
カス量を検出できる。
【００２９】図１８は低周波数成分のみの被写体の例で
あり、（ａ）は出力信号、（ｂ）はｓ＝２のフィルター
処理データ、（ｃ）はｓ＝８のフィルター処理データで
ある。また、図１８はＡ列の出力信号列とＢ列の出力信
号列が重なっている状態、すなわち合焦状態を示すもの
とする。このように、ｓ＝２でのフィルター処理データ
はほとんどコントラストが無く平らであり、ｓ＝８とす
るとコントラストが十分となり信頼性のあるデフォーカ
ス量が得られる。
あり、（ａ）は出力信号、（ｂ）はｓ＝２のフィルター
処理データ、（ｃ）はｓ＝８のフィルター処理データで
ある。また、図１８はＡ列の出力信号列とＢ列の出力信
号列が重なっている状態、すなわち合焦状態を示すもの
とする。このように、ｓ＝２でのフィルター処理データ
はほとんどコントラストが無く平らであり、ｓ＝８とす
るとコントラストが十分となり信頼性のあるデフォーカ
ス量が得られる。
【００３０】図１８（ｃ）において狭い演算範囲ｃｅ１
と広い演算範囲ｃｅ２を比較すると、広い演算範囲ｃｅ
２の方がコントラストを多く含むのでより精度よく焦点
検出を行なえる。すなわち、低周波成分を抽出するフィ
ルター処理データでは演算範囲を広くした方がよい。
と広い演算範囲ｃｅ２を比較すると、広い演算範囲ｃｅ
２の方がコントラストを多く含むのでより精度よく焦点
検出を行なえる。すなわち、低周波成分を抽出するフィ
ルター処理データでは演算範囲を広くした方がよい。
【００３１】図１９は高周波成分のみからなる被写体の
場合であり、（ａ）から（ｃ）のデータの種類は図１８
と同じであり、合焦状態とする。この場合はｓ＝２でコ
ントラストが十分となり信頼性のあるデフォーカス量を
得ることが出来る。図１９（ｂ）において、狭い演算範
囲ｃｅ１と広い演算範囲ｃｅ２を比較するとどちらも含
むコントラストは同じであるが、演算範囲を狭くした方
がノイズの影響を受けにくくなる。すなわち、演算範囲
があまり広いと、距離の異なる被写体が共に演算範囲内
に位置してしまう場合があり、このような場合には焦点
検出不能となるため、高周波数成分を抽出するフィルタ
ー処理データでは演算範囲を比較的狭くした方がよい。
場合であり、（ａ）から（ｃ）のデータの種類は図１８
と同じであり、合焦状態とする。この場合はｓ＝２でコ
ントラストが十分となり信頼性のあるデフォーカス量を
得ることが出来る。図１９（ｂ）において、狭い演算範
囲ｃｅ１と広い演算範囲ｃｅ２を比較するとどちらも含
むコントラストは同じであるが、演算範囲を狭くした方
がノイズの影響を受けにくくなる。すなわち、演算範囲
があまり広いと、距離の異なる被写体が共に演算範囲内
に位置してしまう場合があり、このような場合には焦点
検出不能となるため、高周波数成分を抽出するフィルタ
ー処理データでは演算範囲を比較的狭くした方がよい。
【００３２】図２０は高低周波数成分を両方とも十分に
含む被写体の場合であり、（ａ）から（ｃ）のデータの
種類は図１８と同じであり、合焦状態とする。このパタ
ーンではｓの値にかかわらず十分なコントラストが得ら
れる。またｓが大きくなるにつれてパターンのコントラ
ストの分布範囲が広くなる。
含む被写体の場合であり、（ａ）から（ｃ）のデータの
種類は図１８と同じであり、合焦状態とする。このパタ
ーンではｓの値にかかわらず十分なコントラストが得ら
れる。またｓが大きくなるにつれてパターンのコントラ
ストの分布範囲が広くなる。
【００３３】図２１はデフォーカス量が大きい場合を説
明する図であり、例えば一本の煙突のような被写体を見
たときの出力である。（ａ）から（ｃ）のデータの種類
は図１８と同じであり、実線がＡ列の出力信号列、破線
がＢ列の出力信号列を表す。このように、デフォーカス
量が大きい場合には高周波数成分をほとんど含まないた
め、ｓ＝２としたフィルター処理データではコントラス
トが得られない。一方、ｓ＝８としたフィルター処理デ
ータでは十分なコントラストを得ることができ、最大シ
フト数ｌｍａｘを十分に大きな値とすることでデフォー
カス量を精度よく求めることができる。
明する図であり、例えば一本の煙突のような被写体を見
たときの出力である。（ａ）から（ｃ）のデータの種類
は図１８と同じであり、実線がＡ列の出力信号列、破線
がＢ列の出力信号列を表す。このように、デフォーカス
量が大きい場合には高周波数成分をほとんど含まないた
め、ｓ＝２としたフィルター処理データではコントラス
トが得られない。一方、ｓ＝８としたフィルター処理デ
ータでは十分なコントラストを得ることができ、最大シ
フト数ｌｍａｘを十分に大きな値とすることでデフォー
カス量を精度よく求めることができる。
【００３４】このように、被写体が含む周波数成分はそ
れぞれ異なるため、最初はｓを２として高周波数成分を
抽出するフィルター処理データを出力し、このフィルタ
ー処理データを用いて（１）〜（１１）式の焦点検出演
算を行なって信頼性のあるデフォーカス量を得られれば
終了し、得られない場合にはｓを４として低周波数成分
を抽出するフィルター処理データを出力し、このフィル
ター処理データを用いて（１）〜（１１）式によって焦
点検出演算を行なう、という具合に信頼性のあるデフォ
ーカス量が得られるまでｓの値を増大させてフィルター
処理を切り換えていくという方法がある。
れぞれ異なるため、最初はｓを２として高周波数成分を
抽出するフィルター処理データを出力し、このフィルタ
ー処理データを用いて（１）〜（１１）式の焦点検出演
算を行なって信頼性のあるデフォーカス量を得られれば
終了し、得られない場合にはｓを４として低周波数成分
を抽出するフィルター処理データを出力し、このフィル
ター処理データを用いて（１）〜（１１）式によって焦
点検出演算を行なう、という具合に信頼性のあるデフォ
ーカス量が得られるまでｓの値を増大させてフィルター
処理を切り換えていくという方法がある。
【００３５】この方法によれば、最初は高周波成分を抽
出するので通常の被写体の合焦状態付近、例えば図２０
のように高周波数成分を含むパターンの場合にはｓ＝２
としたフィルター処理データでの焦点検出演算で信頼性
のあるデフォーカス量を得ることができるので短い演算
時間で焦点検出を行うことができる。被写体が人物の顔
等で低周波数成分のみを持つ場合、例えば図１８のよう
なパターンの場合には低周波成分を抽出するフィルター
処理データによる焦点検出演算でデフォーカス量を得る
ことができる。
出するので通常の被写体の合焦状態付近、例えば図２０
のように高周波数成分を含むパターンの場合にはｓ＝２
としたフィルター処理データでの焦点検出演算で信頼性
のあるデフォーカス量を得ることができるので短い演算
時間で焦点検出を行うことができる。被写体が人物の顔
等で低周波数成分のみを持つ場合、例えば図１８のよう
なパターンの場合には低周波成分を抽出するフィルター
処理データによる焦点検出演算でデフォーカス量を得る
ことができる。
【００３６】図２１のようにデフォーカス量が大きい場
合には、低周波成分を抽出するフィルター処理データを
用いて最大シフト数ｌｍａｘを大きくして焦点検出演算
を行うことによってデフォーカス量を演算すればよい。
このようにすれば、合焦状態付近における演算時間を短
くでき、被写体が移動体の場合にも容易に追従でき、低
周波成分のみを含む被写体であっても合焦可能であり、
大きなデフォーカス量も検出することができる。また、
一般的には、高周波数成分を含む被写体のときに得られ
るデフォーカス量の方が低周波数成分のみを含む被写体
のときに得られるデフォーカス量よりも精度が良いの
で、高周波数成分を抽出するフィルター処理データによ
る焦点検出演算を最初に行うことにより精度の良いデフ
ォーカス量を得ることが出来る。
合には、低周波成分を抽出するフィルター処理データを
用いて最大シフト数ｌｍａｘを大きくして焦点検出演算
を行うことによってデフォーカス量を演算すればよい。
このようにすれば、合焦状態付近における演算時間を短
くでき、被写体が移動体の場合にも容易に追従でき、低
周波成分のみを含む被写体であっても合焦可能であり、
大きなデフォーカス量も検出することができる。また、
一般的には、高周波数成分を含む被写体のときに得られ
るデフォーカス量の方が低周波数成分のみを含む被写体
のときに得られるデフォーカス量よりも精度が良いの
で、高周波数成分を抽出するフィルター処理データによ
る焦点検出演算を最初に行うことにより精度の良いデフ
ォーカス量を得ることが出来る。
【００３７】ブロック分割を行う焦点検出では、最初は
ｓを２として高周波数成分を抽出するフィルター処理デ
ータを出力し、このフィルター処理データを用いてブロ
ックごとに焦点検出演算を行ない、信頼性のあるデフォ
ーカス量が得られたブロックが存在すれば終了し、得ら
れない場合にはｓを４として低周波数成分を抽出するフ
ィルター処理データを出力し、このフィルター処理デー
タを用いてブロックごとに焦点検出演算を行なう、とい
う具合に信頼性のあるデフォーカス量が得られるブロッ
クが存在するまでフィルター処理を切り換えていくとい
う方法が特開平６−８２６８６で開示されている。
ｓを２として高周波数成分を抽出するフィルター処理デ
ータを出力し、このフィルター処理データを用いてブロ
ックごとに焦点検出演算を行ない、信頼性のあるデフォ
ーカス量が得られたブロックが存在すれば終了し、得ら
れない場合にはｓを４として低周波数成分を抽出するフ
ィルター処理データを出力し、このフィルター処理デー
タを用いてブロックごとに焦点検出演算を行なう、とい
う具合に信頼性のあるデフォーカス量が得られるブロッ
クが存在するまでフィルター処理を切り換えていくとい
う方法が特開平６−８２６８６で開示されている。
【００３８】前述の特開平２−１３５３１１ではブロッ
ク境界近傍における隣接データ間の差分の絶対値を算出
し、差分の絶対値が最小となる位置がブロックの境界と
なるように境界位置を移動しているが、ＤＣ成分を完全
に除去するフィルター処理データを複数ブロックに分割
する際にはブロック境界近傍のデータと所定値との差分
の絶対値を算出し、差分の絶対値に基づいてブロック境
界位置を設定する方法が、特開平６−８２６８６で開示
されている。
ク境界近傍における隣接データ間の差分の絶対値を算出
し、差分の絶対値が最小となる位置がブロックの境界と
なるように境界位置を移動しているが、ＤＣ成分を完全
に除去するフィルター処理データを複数ブロックに分割
する際にはブロック境界近傍のデータと所定値との差分
の絶対値を算出し、差分の絶対値に基づいてブロック境
界位置を設定する方法が、特開平６−８２６８６で開示
されている。
【００３９】（１４），（１５）式のフィルター処理は
完全にＤＣ成分を除去するものであるが、完全にＤＣ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２２（ａ）、（ｂ）、
（ｃ）、（ｄ）を用いて説明する。図２２（ａ）、
（ｂ）は焦点検出領域の左から右へ向かって階段上に輝
度が変化する被写体を見た場合におけるイメージセンサ
ーアレイＡ、Ｂの出力信号である。この図において、
（ａ）のパターンと（ｂ）のパターンは矢印の部分を重
ねることによって一致するので、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ことが
分かる。一方、図２２（ａ）、（ｂ）のデータに対して
ＤＣ成分を完全に除去するフィルター処理を施したデー
タが図２２（ｃ）、（ｄ）であり、図２２（ａ）、
（ｂ）のデータとはＤＣ成分のみが異なるためにＤＣ成
分を完全に除去すると全く同一のデータになってしま
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。
完全にＤＣ成分を除去するものであるが、完全にＤＣ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２２（ａ）、（ｂ）、
（ｃ）、（ｄ）を用いて説明する。図２２（ａ）、
（ｂ）は焦点検出領域の左から右へ向かって階段上に輝
度が変化する被写体を見た場合におけるイメージセンサ
ーアレイＡ、Ｂの出力信号である。この図において、
（ａ）のパターンと（ｂ）のパターンは矢印の部分を重
ねることによって一致するので、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ことが
分かる。一方、図２２（ａ）、（ｂ）のデータに対して
ＤＣ成分を完全に除去するフィルター処理を施したデー
タが図２２（ｃ）、（ｄ）であり、図２２（ａ）、
（ｂ）のデータとはＤＣ成分のみが異なるためにＤＣ成
分を完全に除去すると全く同一のデータになってしま
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。
【００４０】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ことによって、異なるパターンは互
いに似か寄る方向に変換されることになる。これは、前
述のようにブロック分割を行って演算範囲を狭くする場
合に特に顕著となる。そこで、（１６），（１７）式に
示すように完全にはＤＣ成分を除去しないフィルター演
算処理（以下、ＤＣ減フィルター処理と呼ぶ）を行い、
ＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］を
得る方法が特開平６−８２６８６で開示されている。
ィルター処理を施すことによって、異なるパターンは互
いに似か寄る方向に変換されることになる。これは、前
述のようにブロック分割を行って演算範囲を狭くする場
合に特に顕著となる。そこで、（１６），（１７）式に
示すように完全にはＤＣ成分を除去しないフィルター演
算処理（以下、ＤＣ減フィルター処理と呼ぶ）を行い、
ＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］を
得る方法が特開平６−８２６８６で開示されている。
【００４１】
【数９】 Ｑａ［ｉ］＝−Ｐａ［ｉ］＋４×Ｐａ［ｉ＋ｙ］−Ｐａ［ｉ＋２ｙ］ ・・・（１６） Ｑｂ［ｉ］＝−Ｐｂ［ｉ］＋４×Ｐｂ［ｉ＋ｙ］−Ｐｂ［ｉ＋２ｙ］ ・・・（１７） なお、i＝１〜ｎ−２−２ｙである。
【００４２】ブロック分割を行ってそれぞれのブロック
で焦点検出演算を行う焦点検出装置において、複数のデ
フォーカスから最終的に一つのデフォーカス量を決定す
る方法としては、前述のように最至近を示すデフォーカ
ス量を選択する、或いは情報量Ｅが最大のブロックのデ
フォーカス量を選択するといった方法以外に、本出願人
による特開平２−１７８６４１、特開平４−２３５５１
２がある。これらの公報に記載された方法は、所定の条
件を満たすブロックを基準ブロックとして選択し、基準
ブロックのデフォーカス量を基準デフォーカス量とし、
それぞれのデフォーカス量に関して基準デフォーカス量
との差分量に基づく重み付け係数決定を行い、これらの
重み付け係数を用いて複数のデフォーカス量を重み付け
平均することによって新たなデフォーカス量を算出する
ものである。ここで、基準ブロックとなる条件として
は、最も近距離を示すデフォーカス量を示すブロック等
である。例えば、差分量が小さいときには重み付けを係
数を大きくし、差分量が大きいときには重み付け係数を
小さくする。
で焦点検出演算を行う焦点検出装置において、複数のデ
フォーカスから最終的に一つのデフォーカス量を決定す
る方法としては、前述のように最至近を示すデフォーカ
ス量を選択する、或いは情報量Ｅが最大のブロックのデ
フォーカス量を選択するといった方法以外に、本出願人
による特開平２−１７８６４１、特開平４−２３５５１
２がある。これらの公報に記載された方法は、所定の条
件を満たすブロックを基準ブロックとして選択し、基準
ブロックのデフォーカス量を基準デフォーカス量とし、
それぞれのデフォーカス量に関して基準デフォーカス量
との差分量に基づく重み付け係数決定を行い、これらの
重み付け係数を用いて複数のデフォーカス量を重み付け
平均することによって新たなデフォーカス量を算出する
ものである。ここで、基準ブロックとなる条件として
は、最も近距離を示すデフォーカス量を示すブロック等
である。例えば、差分量が小さいときには重み付けを係
数を大きくし、差分量が大きいときには重み付け係数を
小さくする。
【００４３】この方法によれば、距離の異なる複数の被
写体が混在する場合には、前者のようにそれぞれの被写
体に関するデフォーカス量を得ることができ、壁等の平
面的な被写体の場合には全体を平均することになるので
安定したデフォーカス量を得ることが出来る。今、ブロ
ック数がｈ個の時、基準デフォーカス量がＤｆｋであっ
て、ブロックｊのデフォーカス量をＤｆ［ｊ］、情報量
ＥをＥ［ｊ］とすると合成デフォーカス量Ｄｆｍ、合成
情報量Ｅｍは数式１０によって得られる。
写体が混在する場合には、前者のようにそれぞれの被写
体に関するデフォーカス量を得ることができ、壁等の平
面的な被写体の場合には全体を平均することになるので
安定したデフォーカス量を得ることが出来る。今、ブロ
ック数がｈ個の時、基準デフォーカス量がＤｆｋであっ
て、ブロックｊのデフォーカス量をＤｆ［ｊ］、情報量
ＥをＥ［ｊ］とすると合成デフォーカス量Ｄｆｍ、合成
情報量Ｅｍは数式１０によって得られる。
【数１０】 Ｄｆｍ＝Σ（Ｄｆ［ｊ］×Ｅ［ｊ］×Ｗ［ｊ］） ／Σ（Ｅ［ｊ］×Ｗ［ｊ］） ・・・（１８） Ｅｍ＝Σ（Ｅ［ｊ］×Ｗ［ｊ］） ・・・（１９） なお、ｊ＝１〜ｈである。
【００４４】重み付け係数Ｗ［ｊ］は、ＤｆｋとＤｆ
［ｊ］の差分によって図２５のように定まり、０から１
の値になる。ＭＬ、ＵＬは所定値であってデフォーカス
量の差の絶対値がＭＬ以下ならＷ［ｊ］は１となり、Ｕ
Ｌを越えると０となり、ＭＬとＵＬの間では直線的に変
化する。Ｗ［ｊ］が０であればＤｆ［ｊ］を合成演算に
用いないことを示す。このようにして得た合成デフォー
カス量Ｄｆｍを最終デフォーカス量とする。ＭＬの値は
３０から５０μｍ程度の値が好ましく、ＵＬの値は８０
から１４０μｍ程度が好ましい。
［ｊ］の差分によって図２５のように定まり、０から１
の値になる。ＭＬ、ＵＬは所定値であってデフォーカス
量の差の絶対値がＭＬ以下ならＷ［ｊ］は１となり、Ｕ
Ｌを越えると０となり、ＭＬとＵＬの間では直線的に変
化する。Ｗ［ｊ］が０であればＤｆ［ｊ］を合成演算に
用いないことを示す。このようにして得た合成デフォー
カス量Ｄｆｍを最終デフォーカス量とする。ＭＬの値は
３０から５０μｍ程度の値が好ましく、ＵＬの値は８０
から１４０μｍ程度が好ましい。
【００４５】一方、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２４（ａ）、（ｂ）に示すようなイ
メージセンサーアレイＡ、Ｂの出力信号が得られ、相関
量Ｃ［Ｌ］は図２４（ｃ）に示すように繰り返しパター
ンとなって極小値となる相関量が複数存在することにな
る。このため、本来は合焦位置に対応しない極小値を誤
って選ぶ可能性が大きく、デフォーカス状態であるにも
かかわらず合焦状態であると誤って判断してしまう、い
わゆる偽合焦を生じる場合がある。
ターンの場合には図２４（ａ）、（ｂ）に示すようなイ
メージセンサーアレイＡ、Ｂの出力信号が得られ、相関
量Ｃ［Ｌ］は図２４（ｃ）に示すように繰り返しパター
ンとなって極小値となる相関量が複数存在することにな
る。このため、本来は合焦位置に対応しない極小値を誤
って選ぶ可能性が大きく、デフォーカス状態であるにも
かかわらず合焦状態であると誤って判断してしまう、い
わゆる偽合焦を生じる場合がある。
【００４６】そこで、特開平２−２３８４１５では相関
量Ｃ［Ｌ］の極小値の数に基づいて被写体が周期的なパ
ターンを持つことを判定し、警告を発している。また、
特開平６−９４９８７では極小値である相関量を与える
シフト量から所定のシフト数離れたシフト量における相
関量と、所定のシフト数離れたシフト量の近くのシフト
量における相関量とに基づいて被写体が周期パターンで
あることを判定し、周期被写体と判定されたブロックは
信頼性があるデフォーカス量が得られたとしても焦点検
出不能としている。
量Ｃ［Ｌ］の極小値の数に基づいて被写体が周期的なパ
ターンを持つことを判定し、警告を発している。また、
特開平６−９４９８７では極小値である相関量を与える
シフト量から所定のシフト数離れたシフト量における相
関量と、所定のシフト数離れたシフト量の近くのシフト
量における相関量とに基づいて被写体が周期パターンで
あることを判定し、周期被写体と判定されたブロックは
信頼性があるデフォーカス量が得られたとしても焦点検
出不能としている。
【００４７】
【発明が解決しようとする課題】このような焦点検出装
置における第１の問題点について説明する。図２９は人
物の顔等の低周波数成分からなる被写体の背景に高周波
数成分を含む被写体が混在した場合の一対に出力信号列
の内の一方であり、図中に示した被写体Ｏｂ１が人物の
顔、被写体Ｏｂ２が背景である。このような場合に前述
のようにブロック分割を行う焦点検出において最初は高
周波数成分を抽出するフィルター処理データを出力し、
このフィルター処理データを用いてブロックごとに焦点
検出演算を行なって信頼性のあるデフォーカス量を得ら
れたブロックが存在すれば終了し、得られない場合には
低周波数成分を抽出するフィルター処理データを出力
し、このフィルター処理データを用いてブロックごとに
焦点検出演算を行なう、という具合に信頼性のあるデフ
ォーカス量が得られるブロックが存在するまでフィルタ
ー処理を切り換えていく方式を適用した場合を考える。
人物の顔は低周波数成分のみからなるので最初の高周波
数成分を抽出するフィルター処理データによる焦点検出
演算において被写体Ｏｂ１に相当するブロックでは信頼
性のあるデフォーカス量は得られない。しかし背景は高
周波数成分を含むので被写体Ｏｂ２に相当するブロック
で信頼性のあるデフォーカス量が得られる。したがって
この時点で演算処理は終了し、背景に関するデフォーカ
ス量だけが得られているので撮影レンズ１００が人物で
はなく背景に合焦することになる。
置における第１の問題点について説明する。図２９は人
物の顔等の低周波数成分からなる被写体の背景に高周波
数成分を含む被写体が混在した場合の一対に出力信号列
の内の一方であり、図中に示した被写体Ｏｂ１が人物の
顔、被写体Ｏｂ２が背景である。このような場合に前述
のようにブロック分割を行う焦点検出において最初は高
周波数成分を抽出するフィルター処理データを出力し、
このフィルター処理データを用いてブロックごとに焦点
検出演算を行なって信頼性のあるデフォーカス量を得ら
れたブロックが存在すれば終了し、得られない場合には
低周波数成分を抽出するフィルター処理データを出力
し、このフィルター処理データを用いてブロックごとに
焦点検出演算を行なう、という具合に信頼性のあるデフ
ォーカス量が得られるブロックが存在するまでフィルタ
ー処理を切り換えていく方式を適用した場合を考える。
人物の顔は低周波数成分のみからなるので最初の高周波
数成分を抽出するフィルター処理データによる焦点検出
演算において被写体Ｏｂ１に相当するブロックでは信頼
性のあるデフォーカス量は得られない。しかし背景は高
周波数成分を含むので被写体Ｏｂ２に相当するブロック
で信頼性のあるデフォーカス量が得られる。したがって
この時点で演算処理は終了し、背景に関するデフォーカ
ス量だけが得られているので撮影レンズ１００が人物で
はなく背景に合焦することになる。
【００４８】第２の問題は完全に周期である被写体の場
合であり、特開平６−９４９８７では周期被写体と判定
されたブロックは信頼性があるデフォーカス量が得られ
たとしても焦点検出不能としている。このようにすると
完全に周期である被写体、例えば窓が周期的に並んでい
るビル等に対しては焦点検出不能となってしまう。
合であり、特開平６−９４９８７では周期被写体と判定
されたブロックは信頼性があるデフォーカス量が得られ
たとしても焦点検出不能としている。このようにすると
完全に周期である被写体、例えば窓が周期的に並んでい
るビル等に対しては焦点検出不能となってしまう。
【００４９】第３の問題点は基準ブロックに基づく重み
付け係数設定、合成処理であり、基準となるブロックの
情報量がさほどには多くない場合には基準デフォーカス
量自体がばらつくので各ブロックの重み付け係数が不安
定となり安定した最終的なデフォーカス量を得ることが
出来ない。
付け係数設定、合成処理であり、基準となるブロックの
情報量がさほどには多くない場合には基準デフォーカス
量自体がばらつくので各ブロックの重み付け係数が不安
定となり安定した最終的なデフォーカス量を得ることが
出来ない。
【００５０】第４の問題はＤＣ減フィルター処理データ
のように完全にはＤＣ成分を完全には除去していないデ
ータを用いる場合に生じる問題であり、これを図２６を
用いて説明する。図２６（ａ）は輝度が緩やかに変化す
る被写体の時のＤＣ減フィルター処理データであり、合
焦状態なのでＱａ［ｉ］とＱｂ［ｉ］は重なっているこ
ととする。この状態でイメージセンサー２の出力信号ａ
［ｉ］、ｂ［ｉ］に僅かなバランス乱れが生じて（ｂ）
のようなＤＣ減フィルター処理データとなったとする。
図中、破線はＱｂ［ｉ］、実線はＱａ［ｉ］とする。す
るとあたかもＱａ［ｉ］がＱｂ［ｉ］に対して右側へズ
レたデータとなり、焦点検出演算ではこのズレ量を算出
してデフォーカス量を得るので合焦状態では無いことを
表すデフォーカス量が算出される。図２７のように輝度
が緩やかに変化する場合での輝度に分布にピークがあっ
て山状のデータであればバランスが乱れても輝度のピー
クとなる位置を境にＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］は逆方向に
ずれるので互いに打ち消し合うため影響は少ない。しか
し、ブロック分割を行う場合には、センサー全体として
は問題なくても複数のブロックの中のいずれかのブロッ
クの範囲内のパターンがに問題が生じる場合がある。例
えば図２８のようにブロック４の範囲内において輝度が
緩やかに変化し、山状でないパターンであるのでブロッ
ク４で算出されるデフォーカス量は精度の低いものにな
り、最終的なデフォーカス量が不安定なものとなる可能
性がある。
のように完全にはＤＣ成分を完全には除去していないデ
ータを用いる場合に生じる問題であり、これを図２６を
用いて説明する。図２６（ａ）は輝度が緩やかに変化す
る被写体の時のＤＣ減フィルター処理データであり、合
焦状態なのでＱａ［ｉ］とＱｂ［ｉ］は重なっているこ
ととする。この状態でイメージセンサー２の出力信号ａ
［ｉ］、ｂ［ｉ］に僅かなバランス乱れが生じて（ｂ）
のようなＤＣ減フィルター処理データとなったとする。
図中、破線はＱｂ［ｉ］、実線はＱａ［ｉ］とする。す
るとあたかもＱａ［ｉ］がＱｂ［ｉ］に対して右側へズ
レたデータとなり、焦点検出演算ではこのズレ量を算出
してデフォーカス量を得るので合焦状態では無いことを
表すデフォーカス量が算出される。図２７のように輝度
が緩やかに変化する場合での輝度に分布にピークがあっ
て山状のデータであればバランスが乱れても輝度のピー
クとなる位置を境にＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］は逆方向に
ずれるので互いに打ち消し合うため影響は少ない。しか
し、ブロック分割を行う場合には、センサー全体として
は問題なくても複数のブロックの中のいずれかのブロッ
クの範囲内のパターンがに問題が生じる場合がある。例
えば図２８のようにブロック４の範囲内において輝度が
緩やかに変化し、山状でないパターンであるのでブロッ
ク４で算出されるデフォーカス量は精度の低いものにな
り、最終的なデフォーカス量が不安定なものとなる可能
性がある。
【００５１】本発明の目的は、撮影画面内に低周波成分
のみからなる被写体と高周波成分を含む被写体とが混在
する場合でも、各被写体のデフォーカス量を精度よく算
出できるようにした焦点検出装置を提供することにあ
る。また、本発明の他の目的は、完全に周期的な被写体
に対しても焦点検出を行えるようにした焦点検出装置を
提供することにある。また、本発明の他の目的は、被写
体像のコントラストを考慮に入れることで焦点検出演算
の精度を向上させた焦点検出装置を提供することにあ
る。また、本発明の他の目的は、被写体が苦手被写体で
あるか否かを判定し、苦手被写体の場合には焦点検出を
行う条件を厳しくすることによって焦点検出演算の精度
を向上させた焦点検出装置を提供することにある。
のみからなる被写体と高周波成分を含む被写体とが混在
する場合でも、各被写体のデフォーカス量を精度よく算
出できるようにした焦点検出装置を提供することにあ
る。また、本発明の他の目的は、完全に周期的な被写体
に対しても焦点検出を行えるようにした焦点検出装置を
提供することにある。また、本発明の他の目的は、被写
体像のコントラストを考慮に入れることで焦点検出演算
の精度を向上させた焦点検出装置を提供することにあ
る。また、本発明の他の目的は、被写体が苦手被写体で
あるか否かを判定し、苦手被写体の場合には焦点検出を
行う条件を厳しくすることによって焦点検出演算の精度
を向上させた焦点検出装置を提供することにある。
【００５２】
【課題を解決するための手段】実施例を示す図１に対応
づけて本発明を説明すると、本発明は、複数の光電変換
素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた信号列を
出力する光電変換素子列２と、撮影レンズ１００を通過
した被写体からの光束を光電変換素子列２に導き、光電
変換素子列２上に被写体像を結像する焦点検出光学系１
と、光電変換素子列２から出力された信号列の中からそ
れぞれ異なる周波数成分を抽出する複数のフィルター演
算処理を有し、複数のフィルター演算処理のうちいずれ
かを信号列に対して行ない、その演算処理結果であるフ
ィルター処理データを出力するフィルター処理手段３ａ
と、出力されたフィルター処理データを焦点検出演算の
単位となるブロックに分割する演算範囲設定手段３ｂ
と、フィルター処理データに基づいてブロックごとにデ
フォーカス量を算出し、算出されたデフォーカス量の信
頼性を判定する焦点検出演算手段３ｅと、光電変換素子
列２から出力された信号列をブロックを境界にして複数
の領域に分割し、複数の領域のそれぞれの領域ごとに、
領域の中に含まれるブロックのうち少なくとも一つにつ
いて信頼性が高いと判定されると領域を焦点検出可能と
判断するようにし、複数の領域のすべてについて焦点検
出可能と判定されると、フィルター処理手段３ａ、演算
範囲設定手段３ｂおよび焦点検出演算手段３ｅの動作を
禁止する演算終了判定手段３ｇと、演算終了判定手段３
ｇによって複数の領域のすべてについて焦点検出可能と
判定されると、各ブロックごとに算出されたデフォーカ
ス量を合成して撮影レンズ１００の最終的な焦点調節状
態を決定するデフォーカス量合成手段３ｊとを備えるこ
とにより、上記目的は達成される。請求項２に記載の発
明は、高周波数成分を抽出するフィルター演算処理から
低周波数成分を抽出するフィルター演算処理へと、抽出
される周波数成分が高い順に前記複数のフィルター演算
処理を行なうようにフィルター処理手段３ａを構成する
ものである。
づけて本発明を説明すると、本発明は、複数の光電変換
素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた信号列を
出力する光電変換素子列２と、撮影レンズ１００を通過
した被写体からの光束を光電変換素子列２に導き、光電
変換素子列２上に被写体像を結像する焦点検出光学系１
と、光電変換素子列２から出力された信号列の中からそ
れぞれ異なる周波数成分を抽出する複数のフィルター演
算処理を有し、複数のフィルター演算処理のうちいずれ
かを信号列に対して行ない、その演算処理結果であるフ
ィルター処理データを出力するフィルター処理手段３ａ
と、出力されたフィルター処理データを焦点検出演算の
単位となるブロックに分割する演算範囲設定手段３ｂ
と、フィルター処理データに基づいてブロックごとにデ
フォーカス量を算出し、算出されたデフォーカス量の信
頼性を判定する焦点検出演算手段３ｅと、光電変換素子
列２から出力された信号列をブロックを境界にして複数
の領域に分割し、複数の領域のそれぞれの領域ごとに、
領域の中に含まれるブロックのうち少なくとも一つにつ
いて信頼性が高いと判定されると領域を焦点検出可能と
判断するようにし、複数の領域のすべてについて焦点検
出可能と判定されると、フィルター処理手段３ａ、演算
範囲設定手段３ｂおよび焦点検出演算手段３ｅの動作を
禁止する演算終了判定手段３ｇと、演算終了判定手段３
ｇによって複数の領域のすべてについて焦点検出可能と
判定されると、各ブロックごとに算出されたデフォーカ
ス量を合成して撮影レンズ１００の最終的な焦点調節状
態を決定するデフォーカス量合成手段３ｊとを備えるこ
とにより、上記目的は達成される。請求項２に記載の発
明は、高周波数成分を抽出するフィルター演算処理から
低周波数成分を抽出するフィルター演算処理へと、抽出
される周波数成分が高い順に前記複数のフィルター演算
処理を行なうようにフィルター処理手段３ａを構成する
ものである。
【００５３】請求項３に記載の発明は、それぞれ複数の
光電変換素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた
信号列を出力する一対の光電変換素子列２と、撮影レン
ズ１００に入射された被写体からの光束を分離して一対
の光電変換素子列に導き、一対の光電変換素子列上に被
写体像を結像する焦点検出光学系１と、一対の光電変換
素子列２から出力された一対の信号列を焦点検出演算の
単位となるブロックにそれぞれ分割する演算範囲設定手
段３ｂと、一対の信号列を相対的にシフトさせて一対の
信号列の相関量をブロックごとに演算し、ブロックごと
に演算されるデフォーカス量の信頼性を相関量に基づい
て判定する焦点検出演算手段３ｅと、一対の信号列が周
期的なパターン信号であるか否かをブロックごとに判定
する周期被写体判定手段３ｆと、周期被写体判定手段３
ｆによって周期的なパターン信号ではないと判定され、
かつデフォーカス量の信頼性が高いと判定されたブロッ
クが少なくとも一つ存在する場合には、そのブロックの
中の一つを基準ブロックとして設定し、デフォーカス量
の信頼性が高いと判定されたブロックのすべてが周期被
写体判定手段３ｆによって周期的なパターン信号である
と判定された場合には、そのブロックの中でデフォーカ
ス量が最も小さいブロックを基準ブロックとして設定す
る基準ブロック設定手段３ｈと、設定された基準ブロッ
クに基づいて撮影レンズ１００の最終的な焦点調節状態
を決定するデフォーカス量合成手段３ｊとを備えること
により、上記目的は達成される。請求項４に記載の発明
は、請求項３に記載された焦点検出装置において、一対
の光電変換素子列２から出力された一対の信号列に対し
てフィルター演算処理を行い、所定の周波数信号成分か
らなるフィルター処理データを出力するフィルター処理
手段３ａを備え、フィルター処理データをブロックに分
割するように演算範囲設定手段３ｂを構成し、フィルタ
ー処理データに基づいて信頼性が高いか否かを判定する
ように焦点検出演算手段３ｅを構成し、フィルター処理
データが周期的なパターン信号であるか否かを判定する
ように周期被写体判定手段３ｆを構成するものである。
光電変換素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた
信号列を出力する一対の光電変換素子列２と、撮影レン
ズ１００に入射された被写体からの光束を分離して一対
の光電変換素子列に導き、一対の光電変換素子列上に被
写体像を結像する焦点検出光学系１と、一対の光電変換
素子列２から出力された一対の信号列を焦点検出演算の
単位となるブロックにそれぞれ分割する演算範囲設定手
段３ｂと、一対の信号列を相対的にシフトさせて一対の
信号列の相関量をブロックごとに演算し、ブロックごと
に演算されるデフォーカス量の信頼性を相関量に基づい
て判定する焦点検出演算手段３ｅと、一対の信号列が周
期的なパターン信号であるか否かをブロックごとに判定
する周期被写体判定手段３ｆと、周期被写体判定手段３
ｆによって周期的なパターン信号ではないと判定され、
かつデフォーカス量の信頼性が高いと判定されたブロッ
クが少なくとも一つ存在する場合には、そのブロックの
中の一つを基準ブロックとして設定し、デフォーカス量
の信頼性が高いと判定されたブロックのすべてが周期被
写体判定手段３ｆによって周期的なパターン信号である
と判定された場合には、そのブロックの中でデフォーカ
ス量が最も小さいブロックを基準ブロックとして設定す
る基準ブロック設定手段３ｈと、設定された基準ブロッ
クに基づいて撮影レンズ１００の最終的な焦点調節状態
を決定するデフォーカス量合成手段３ｊとを備えること
により、上記目的は達成される。請求項４に記載の発明
は、請求項３に記載された焦点検出装置において、一対
の光電変換素子列２から出力された一対の信号列に対し
てフィルター演算処理を行い、所定の周波数信号成分か
らなるフィルター処理データを出力するフィルター処理
手段３ａを備え、フィルター処理データをブロックに分
割するように演算範囲設定手段３ｂを構成し、フィルタ
ー処理データに基づいて信頼性が高いか否かを判定する
ように焦点検出演算手段３ｅを構成し、フィルター処理
データが周期的なパターン信号であるか否かを判定する
ように周期被写体判定手段３ｆを構成するものである。
【００５４】請求項５に記載の発明は、複数の光電変換
素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた信号列を
出力する光電変換素子列２と、撮影レンズ１００を通過
した被写体からの光束を光電変換素子列２に導き、光電
変換素子列２上に被写体像を結像する焦点検出光学系１
と、光電変換素子列２から出力された信号列を焦点検出
演算の単位となるブロックに分割する演算範囲設定手段
３ｂと、信号列に基づいて被写体像のコントラストに関
する値およびデフォーカス量をブロックごとに算出し、
コントラストに関する値に基づいてデフォーカス量の信
頼性を判定する焦点検出演算手段３ｅと、信頼性が高い
と判定されたブロックの中の一つを基準ブロックとして
設定する基準ブロック設定手段３ｈと、基準ブロックの
デフォーカス量および基準ブロックのコントラストに関
する値に基づいて、ブロックごとに算出したデフォーカ
ス量を修正するための重み付け係数を設定する重み付け
係数設定手段３ｉと、設定された重み付け係数に基づい
てデフォーカス量を重み付け平均し、重み付け平均され
たデフォーカス量に基づいて撮影レンズ１００の最終的
な焦点調節状態を決定するデフォーカス量合成手段３ｊ
とを備えることにより、上記目的は達成される。請求項
６に記載の発明は、請求項５に記載された焦点検出装置
において、一対の光電変換素子列２から出力された一対
の信号列に対してフィルター演算処理を行い、所定の周
波数信号成分からなるフィルター処理データを出力する
フィルター処理手段３ａを備え、フィルター処理データ
をブロックに分割するように演算範囲設定手段３ｂを構
成し、フィルター処理データに基づいて信頼性が高いか
否かを判定するように焦点検出演算手段３ｅを構成する
ものである。
素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた信号列を
出力する光電変換素子列２と、撮影レンズ１００を通過
した被写体からの光束を光電変換素子列２に導き、光電
変換素子列２上に被写体像を結像する焦点検出光学系１
と、光電変換素子列２から出力された信号列を焦点検出
演算の単位となるブロックに分割する演算範囲設定手段
３ｂと、信号列に基づいて被写体像のコントラストに関
する値およびデフォーカス量をブロックごとに算出し、
コントラストに関する値に基づいてデフォーカス量の信
頼性を判定する焦点検出演算手段３ｅと、信頼性が高い
と判定されたブロックの中の一つを基準ブロックとして
設定する基準ブロック設定手段３ｈと、基準ブロックの
デフォーカス量および基準ブロックのコントラストに関
する値に基づいて、ブロックごとに算出したデフォーカ
ス量を修正するための重み付け係数を設定する重み付け
係数設定手段３ｉと、設定された重み付け係数に基づい
てデフォーカス量を重み付け平均し、重み付け平均され
たデフォーカス量に基づいて撮影レンズ１００の最終的
な焦点調節状態を決定するデフォーカス量合成手段３ｊ
とを備えることにより、上記目的は達成される。請求項
６に記載の発明は、請求項５に記載された焦点検出装置
において、一対の光電変換素子列２から出力された一対
の信号列に対してフィルター演算処理を行い、所定の周
波数信号成分からなるフィルター処理データを出力する
フィルター処理手段３ａを備え、フィルター処理データ
をブロックに分割するように演算範囲設定手段３ｂを構
成し、フィルター処理データに基づいて信頼性が高いか
否かを判定するように焦点検出演算手段３ｅを構成する
ものである。
【００５５】請求項７に記載の発明は、それぞれ複数の
光電変換素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた
信号列を出力する一対の光電変換素子列２と、撮影レン
ズ１００に入射された被写体からの光束を分離して一対
の光電変換素子列に導き、一対の光電変換素子列上に被
写体像を結像する焦点検出光学系１と、一対の光電変換
素子列２から出力された一対の信号列を焦点検出演算の
単位となるブロックにそれぞれ分割する演算範囲設定手
段３ｂと、分割されたブロックは焦点検出が困難である
ことを示す苦手被写体ブロックであるか否かを、一対の
信号列のうち少なくとも一方に基づいてブロックごとに
判定する被写体パターン判定手段３ｃと、被写体パター
ン判定手段３ｃによって苦手被写体ブロックであると判
定されると、苦手被写体ブロックでないと判定された場
合に比べてデフォーカス量の信頼性を判断する基準とな
るしきい値を厳しい値に設定するしきい値設定手段３ｄ
と、一対の信号列を相対的にシフトさせ、シフトさせた
一対の信号列の相関量をブロックごとに演算し、相関量
に基づいてブロックごとにデフォーカス量を演算し、デ
フォーカス量の信頼性をしきい値に基づいて判定する焦
点検出演算手段３ｅとを備えることにより、上記目的は
達成される。請求項８に記載の発明は、請求項７に記載
された焦点検出装置において、一対の光電変換素子列２
から出力された一対の信号列に対してフィルター演算処
理を行い、ＤＣ成分を完全には除去しないようにＤＣ成
分を減少させたフィルター処理データを出力するフィル
ター処理手段３ａを備え、フィルター処理データをブロ
ックに分割するように演算範囲設定手段３ｂを構成し、
フィルター処理データに基づいて苦手被写体ブロックで
あるか否かを判定するように被写体パターン判定手段３
ｃを構成し、フィルター処理データに基づいて演算した
デフォーカス量の信頼性を判定するように焦点検出演算
手段３ｅを構成するものである。
光電変換素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた
信号列を出力する一対の光電変換素子列２と、撮影レン
ズ１００に入射された被写体からの光束を分離して一対
の光電変換素子列に導き、一対の光電変換素子列上に被
写体像を結像する焦点検出光学系１と、一対の光電変換
素子列２から出力された一対の信号列を焦点検出演算の
単位となるブロックにそれぞれ分割する演算範囲設定手
段３ｂと、分割されたブロックは焦点検出が困難である
ことを示す苦手被写体ブロックであるか否かを、一対の
信号列のうち少なくとも一方に基づいてブロックごとに
判定する被写体パターン判定手段３ｃと、被写体パター
ン判定手段３ｃによって苦手被写体ブロックであると判
定されると、苦手被写体ブロックでないと判定された場
合に比べてデフォーカス量の信頼性を判断する基準とな
るしきい値を厳しい値に設定するしきい値設定手段３ｄ
と、一対の信号列を相対的にシフトさせ、シフトさせた
一対の信号列の相関量をブロックごとに演算し、相関量
に基づいてブロックごとにデフォーカス量を演算し、デ
フォーカス量の信頼性をしきい値に基づいて判定する焦
点検出演算手段３ｅとを備えることにより、上記目的は
達成される。請求項８に記載の発明は、請求項７に記載
された焦点検出装置において、一対の光電変換素子列２
から出力された一対の信号列に対してフィルター演算処
理を行い、ＤＣ成分を完全には除去しないようにＤＣ成
分を減少させたフィルター処理データを出力するフィル
ター処理手段３ａを備え、フィルター処理データをブロ
ックに分割するように演算範囲設定手段３ｂを構成し、
フィルター処理データに基づいて苦手被写体ブロックで
あるか否かを判定するように被写体パターン判定手段３
ｃを構成し、フィルター処理データに基づいて演算した
デフォーカス量の信頼性を判定するように焦点検出演算
手段３ｅを構成するものである。
【００５６】請求項９に記載の発明は、それぞれ複数の
光電変換素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた
信号列を出力する一対の光電変換素子列２と、撮影レン
ズ１００に入射された被写体からの光束を分離して一対
の光電変換素子列に導き、一対の光電変換素子列上に被
写体像を結像する焦点検出光学系１と、一対の光電変換
素子列２から出力された一対の信号列の少なくとも一部
を焦点検出演算領域として設定する演算範囲設定手段３
ｂと、焦点検出演算領域は焦点検出が困難であることを
示す苦手被写体であるか否かを、一対の信号列のうち少
なくとも一方に基づいて判定する被写体パターン判定手
段３ｃと、被写体パターン判定手段３ｃによって苦手被
写体であると判定されると、苦手被写体でないと判定さ
れた場合に比べてデフォーカス量の信頼性を判断する基
準となるしきい値を厳しい値に設定するしきい値設定手
段３ｄと、一対の信号列を相対的にシフトさせ、シフト
させた一対の信号列の相関量を演算し、相関量に基づい
てデフォーカス量を演算し、デフォーカス量の信頼性を
しきい値に基づいて判定する焦点検出演算手段３ｅとを
備えることにより、上記目的は達成される。請求項１０
に記載の発明は、請求項９に記載された焦点検出装置に
おいて、一対の光電変換素子列２から出力された一対の
信号列に対してフィルター演算処理を行い、ＤＣ成分を
完全には除去しないようにＤＣ成分を減少させたフィル
ター処理データを出力するフィルター処理手段３ａを備
え、フィルター処理データの少なくとも一部を焦点検出
演算領域として設定するように演算範囲設定手段３ｂを
構成し、フィルター処理データに基づいて苦手被写体で
あるか否かを判定するように被写体パターン判定手段３
ｃを構成し、焦点検出演算手段３ｅはフィルター処理デ
ータに基づいて信頼性が高いか否かを判定するように焦
点検出演算手段３ｅを構成するものである。
光電変換素子からなり、被写体像の光強度分布に応じた
信号列を出力する一対の光電変換素子列２と、撮影レン
ズ１００に入射された被写体からの光束を分離して一対
の光電変換素子列に導き、一対の光電変換素子列上に被
写体像を結像する焦点検出光学系１と、一対の光電変換
素子列２から出力された一対の信号列の少なくとも一部
を焦点検出演算領域として設定する演算範囲設定手段３
ｂと、焦点検出演算領域は焦点検出が困難であることを
示す苦手被写体であるか否かを、一対の信号列のうち少
なくとも一方に基づいて判定する被写体パターン判定手
段３ｃと、被写体パターン判定手段３ｃによって苦手被
写体であると判定されると、苦手被写体でないと判定さ
れた場合に比べてデフォーカス量の信頼性を判断する基
準となるしきい値を厳しい値に設定するしきい値設定手
段３ｄと、一対の信号列を相対的にシフトさせ、シフト
させた一対の信号列の相関量を演算し、相関量に基づい
てデフォーカス量を演算し、デフォーカス量の信頼性を
しきい値に基づいて判定する焦点検出演算手段３ｅとを
備えることにより、上記目的は達成される。請求項１０
に記載の発明は、請求項９に記載された焦点検出装置に
おいて、一対の光電変換素子列２から出力された一対の
信号列に対してフィルター演算処理を行い、ＤＣ成分を
完全には除去しないようにＤＣ成分を減少させたフィル
ター処理データを出力するフィルター処理手段３ａを備
え、フィルター処理データの少なくとも一部を焦点検出
演算領域として設定するように演算範囲設定手段３ｂを
構成し、フィルター処理データに基づいて苦手被写体で
あるか否かを判定するように被写体パターン判定手段３
ｃを構成し、焦点検出演算手段３ｅはフィルター処理デ
ータに基づいて信頼性が高いか否かを判定するように焦
点検出演算手段３ｅを構成するものである。
【００５７】
【作用】請求項１に記載の発明のフィルター処理手段３
ａでは、光電変換素子列２から出力された信号列に対し
て複数のフィルター演算処理のうちいずれかを行なって
所定の周波数成分からなるフィルター処理データを出力
する。演算範囲設定手段３ｂはこのフィルター処理デー
タをブロックに分割し、焦点検出演算手段３ｅは各ブロ
ックごとにデフォーカス量を算出してそのデフォーカス
量の信頼性を判定する。演算終了判定手段３ｇは、光電
変換素子列２から出力された信号列をブロックを境界に
して複数の領域に分割し、各領域の中に含まれるブロッ
クのうち少なくとも一つについて信頼性が高いと判定さ
れるとその領域を焦点検出可能と判断するようにし、複
数の領域のすべてについて焦点検出可能と判定される
と、フィルター処理手段３ａ、演算範囲設定手段３ｂお
よび焦点検出演算手段３ｅの動作を禁止する。例えば図
２９において右、中央、左の３つの領域に分けた場合を
考える。まず高周波数成分を抽出するフィルター処理デ
ータによる焦点検出演算で右領域は被写体Ｏｂ２がある
ために検出可能となる。左、中央領域では被写体Ｏｂ１
が低周波数成分のみから成るために検出不能となり、こ
れらの領域では引き続き低周波数成分を抽出するフィル
ター処理データによる焦点検出が行われ、これによって
被写体Ｏｂ１に関するデフォーカス量を得ることがで
き、左、中央領域は検出可能となり、演算終了判定手段
３ｇによって以後のフィルター処理手段３ａ、演算範囲
設定手段３ｂ、焦点検出演算手段３ｅの動作が禁止さ
れ、一連の動作を終了する。このように低周波数成分の
みからなる被写体と、高周波数成分を含む被写体とが混
在する場合であっても、それぞれの被写体のデフォーカ
ス量を得ることが出来る。請求項２に記載の発明のフィ
ルター処理手段３ａは、複数のフィルター演算処理のう
ち高周波数成分を抽出するフィルター演算処理を低周波
数成分を抽出するフィルター演算処理よりも先に行う。
ａでは、光電変換素子列２から出力された信号列に対し
て複数のフィルター演算処理のうちいずれかを行なって
所定の周波数成分からなるフィルター処理データを出力
する。演算範囲設定手段３ｂはこのフィルター処理デー
タをブロックに分割し、焦点検出演算手段３ｅは各ブロ
ックごとにデフォーカス量を算出してそのデフォーカス
量の信頼性を判定する。演算終了判定手段３ｇは、光電
変換素子列２から出力された信号列をブロックを境界に
して複数の領域に分割し、各領域の中に含まれるブロッ
クのうち少なくとも一つについて信頼性が高いと判定さ
れるとその領域を焦点検出可能と判断するようにし、複
数の領域のすべてについて焦点検出可能と判定される
と、フィルター処理手段３ａ、演算範囲設定手段３ｂお
よび焦点検出演算手段３ｅの動作を禁止する。例えば図
２９において右、中央、左の３つの領域に分けた場合を
考える。まず高周波数成分を抽出するフィルター処理デ
ータによる焦点検出演算で右領域は被写体Ｏｂ２がある
ために検出可能となる。左、中央領域では被写体Ｏｂ１
が低周波数成分のみから成るために検出不能となり、こ
れらの領域では引き続き低周波数成分を抽出するフィル
ター処理データによる焦点検出が行われ、これによって
被写体Ｏｂ１に関するデフォーカス量を得ることがで
き、左、中央領域は検出可能となり、演算終了判定手段
３ｇによって以後のフィルター処理手段３ａ、演算範囲
設定手段３ｂ、焦点検出演算手段３ｅの動作が禁止さ
れ、一連の動作を終了する。このように低周波数成分の
みからなる被写体と、高周波数成分を含む被写体とが混
在する場合であっても、それぞれの被写体のデフォーカ
ス量を得ることが出来る。請求項２に記載の発明のフィ
ルター処理手段３ａは、複数のフィルター演算処理のう
ち高周波数成分を抽出するフィルター演算処理を低周波
数成分を抽出するフィルター演算処理よりも先に行う。
【００５８】請求項３に記載の発明の演算範囲設定手段
３ｂでは、一対の光電変換素子列２から出力された一対
の信号列を焦点検出演算の単位となるブロックにそれぞ
れ分割し、焦点検出演算手段３ｅでは、一対の信号列を
相対的にシフトさせて一対の信号列の相関量をブロック
ごとに演算し、ブロックごとに演算されるデフォーカス
量の信頼性を相関量に基づいて判定する。基準ブロック
設定手段３ｈでは、周期被写体判定手段３ｆによって周
期的なパターン信号ではないと判定され、かつデフォー
カス量の信頼性が高いと判定されたブロックが少なくと
も一つ存在する場合には、そのブロックの中の一つを基
準ブロックとして設定し、デフォーカス量の信頼性が高
いと判定されたブロックのすべてが周期被写体判定手段
３ｆによって周期的なパターン信号であると判定された
場合には、そのブロックの中でデフォーカス量が最も小
さいブロックを基準ブロックとして設定し、この基準ブ
ロックに基づいてデフォーカス量合成手段３ｊは最終的
な焦点調節状態を決定するため、撮影レンズ１００が非
常に大きくデフォーカスしていなければ完全な周期的な
被写体であっても焦点検出可能となり、撮影者が完全な
周期的な被写体と同程度の距離の被写体に対して撮影レ
ンズ１００を合焦させてから完全な周期的な被写体に対
して焦点検出動作を行う、或いは手動で大まかに撮影レ
ンズを合焦位置近傍へ移動してから完全な周期的な被写
体に対して焦点検出動作を行うことにより、完全な周期
的な被写体に対して焦点検出が可能となる。また、周期
ブロックではない検出可能ブロックがある場合には周期
ブロックは基準ブロックとはせずに周期ブロックではな
い検出可能ブロックの中から基準ブロックを選択するよ
うにしたので、偽合焦を生じる事はない。請求項４に記
載の発明のフィルター処理手段３ａは、一対の光電変換
素子列２から出力された一対の信号列に対してフィルタ
ー演算処理を行い、所定の周波数信号成分からなるフィ
ルター処理データを出力し、演算範囲設定手段３ｂはフ
ィルター処理データをブロックに分割し、焦点検出演算
手段３ｅはフィルター処理データに基づいて信頼性が高
いか否かを判定し、周期被写体判定手段３ｆはフィルタ
ー処理データが周期的なパターン信号であるか否かを判
定する。
３ｂでは、一対の光電変換素子列２から出力された一対
の信号列を焦点検出演算の単位となるブロックにそれぞ
れ分割し、焦点検出演算手段３ｅでは、一対の信号列を
相対的にシフトさせて一対の信号列の相関量をブロック
ごとに演算し、ブロックごとに演算されるデフォーカス
量の信頼性を相関量に基づいて判定する。基準ブロック
設定手段３ｈでは、周期被写体判定手段３ｆによって周
期的なパターン信号ではないと判定され、かつデフォー
カス量の信頼性が高いと判定されたブロックが少なくと
も一つ存在する場合には、そのブロックの中の一つを基
準ブロックとして設定し、デフォーカス量の信頼性が高
いと判定されたブロックのすべてが周期被写体判定手段
３ｆによって周期的なパターン信号であると判定された
場合には、そのブロックの中でデフォーカス量が最も小
さいブロックを基準ブロックとして設定し、この基準ブ
ロックに基づいてデフォーカス量合成手段３ｊは最終的
な焦点調節状態を決定するため、撮影レンズ１００が非
常に大きくデフォーカスしていなければ完全な周期的な
被写体であっても焦点検出可能となり、撮影者が完全な
周期的な被写体と同程度の距離の被写体に対して撮影レ
ンズ１００を合焦させてから完全な周期的な被写体に対
して焦点検出動作を行う、或いは手動で大まかに撮影レ
ンズを合焦位置近傍へ移動してから完全な周期的な被写
体に対して焦点検出動作を行うことにより、完全な周期
的な被写体に対して焦点検出が可能となる。また、周期
ブロックではない検出可能ブロックがある場合には周期
ブロックは基準ブロックとはせずに周期ブロックではな
い検出可能ブロックの中から基準ブロックを選択するよ
うにしたので、偽合焦を生じる事はない。請求項４に記
載の発明のフィルター処理手段３ａは、一対の光電変換
素子列２から出力された一対の信号列に対してフィルタ
ー演算処理を行い、所定の周波数信号成分からなるフィ
ルター処理データを出力し、演算範囲設定手段３ｂはフ
ィルター処理データをブロックに分割し、焦点検出演算
手段３ｅはフィルター処理データに基づいて信頼性が高
いか否かを判定し、周期被写体判定手段３ｆはフィルタ
ー処理データが周期的なパターン信号であるか否かを判
定する。
【００５９】請求項５に記載の発明の演算範囲設定手段
３ｂでは、光電変換素子列２から出力された信号列を焦
点検出演算の単位となるブロックに分割し、焦点検出演
算手段３ｅでは、信号列に基づいて被写体像のコントラ
ストに関する値およびデフォーカス量をブロックごとに
算出し、コントラストに関する値に基づいてデフォーカ
ス量の信頼性を判定する。基準ブロック設定手段３ｈで
は、信頼性が高いと判定されたブロックの中の一つを基
準ブロックとして設定し、重み付け係数設定手段３ｉ
は、基準ブロックのデフォーカス量および基準ブロック
のコントラストに関する値に基づいて、ブロックごとに
算出したデフォーカス量を重み付け平均するための重み
付け係数を設定し、デフォーカス量合成手段３ｊでは、
設定された重み付け係数に基づいてデフォーカス量を重
み付け平均する。例えば図２５において、基準ブロック
のコントラストに関する値が小さい場合には、重み付け
係数設定手段３ｉは図示の数値ＭＬ，ＵＬを大きくする
ため、重み付け係数が０にならない範囲が広くなって重
み付け係数が０でないブロックが増え、デフォーカス量
合成手段３ｊが合成するデフォーカス量が多くなり、最
終的に求められる焦点調節状態の精度が向上する。請求
項６に記載の発明のフィルター処理手段３ａは、一対の
光電変換素子列２から出力された一対の信号列に対して
フィルター演算処理を行い、所定の周波数信号成分から
なるフィルター処理データを出力し、演算範囲設定手段
３ｂはフィルター処理データをブロックに分割し、焦点
検出演算手段３ｅはフィルター処理データに基づいて信
頼性が高いか否かを判定する。
３ｂでは、光電変換素子列２から出力された信号列を焦
点検出演算の単位となるブロックに分割し、焦点検出演
算手段３ｅでは、信号列に基づいて被写体像のコントラ
ストに関する値およびデフォーカス量をブロックごとに
算出し、コントラストに関する値に基づいてデフォーカ
ス量の信頼性を判定する。基準ブロック設定手段３ｈで
は、信頼性が高いと判定されたブロックの中の一つを基
準ブロックとして設定し、重み付け係数設定手段３ｉ
は、基準ブロックのデフォーカス量および基準ブロック
のコントラストに関する値に基づいて、ブロックごとに
算出したデフォーカス量を重み付け平均するための重み
付け係数を設定し、デフォーカス量合成手段３ｊでは、
設定された重み付け係数に基づいてデフォーカス量を重
み付け平均する。例えば図２５において、基準ブロック
のコントラストに関する値が小さい場合には、重み付け
係数設定手段３ｉは図示の数値ＭＬ，ＵＬを大きくする
ため、重み付け係数が０にならない範囲が広くなって重
み付け係数が０でないブロックが増え、デフォーカス量
合成手段３ｊが合成するデフォーカス量が多くなり、最
終的に求められる焦点調節状態の精度が向上する。請求
項６に記載の発明のフィルター処理手段３ａは、一対の
光電変換素子列２から出力された一対の信号列に対して
フィルター演算処理を行い、所定の周波数信号成分から
なるフィルター処理データを出力し、演算範囲設定手段
３ｂはフィルター処理データをブロックに分割し、焦点
検出演算手段３ｅはフィルター処理データに基づいて信
頼性が高いか否かを判定する。
【００６０】請求項７に記載の発明の演算範囲設定手段
３ｂでは、一対の光電変換素子列２から出力された一対
の信号列を焦点検出演算の単位となるブロックにそれぞ
れ分割し、被写体パターン判定手段３ｃでは、分割され
たブロックは焦点検出が困難であることを示す苦手被写
体ブロックであるか否かを、一対の信号列のうち少なく
とも一方に基づいてブロックごとに判定し、しきい値設
定手段３ｄでは、被写体パターン判定手段３ｃによって
苦手被写体ブロックであると判定されると、苦手被写体
ブロックでないと判定された場合に比べてデフォーカス
量の信頼性を判断する基準となるしきい値を厳しい値に
設定し、焦点検出演算手段３ｅでは、一対の信号列を相
対的にシフトさせ、シフトさせた一対の信号列の相関量
をブロックごとに演算し、相関量に基づいてブロックご
とに演算したデフォーカス量の信頼性をしきい値を用い
て判定する。これにより、苦手被写体の場合には、焦点
検出可能と判断されにくくなり、デフォーカス量の精度
が低下することはない。請求項８に記載の発明のフィル
ター処理手段３ａでは、一対の光電変換素子列２から出
力された一対の信号列に対してフィルター演算処理を行
い、ＤＣ成分を完全には除去しないようにＤＣ成分を減
少させたフィルター処理データを出力し、演算範囲設定
手段３ｂではフィルター処理データをブロックに分割
し、被写体パターン判定手段３ｃでは、フィルター処理
データに基づいて苦手被写体ブロックであるか否かを判
定し、焦点検出演算手段３ｅではフィルター処理データ
に基づいて信頼性が高いか否かを判定する。
３ｂでは、一対の光電変換素子列２から出力された一対
の信号列を焦点検出演算の単位となるブロックにそれぞ
れ分割し、被写体パターン判定手段３ｃでは、分割され
たブロックは焦点検出が困難であることを示す苦手被写
体ブロックであるか否かを、一対の信号列のうち少なく
とも一方に基づいてブロックごとに判定し、しきい値設
定手段３ｄでは、被写体パターン判定手段３ｃによって
苦手被写体ブロックであると判定されると、苦手被写体
ブロックでないと判定された場合に比べてデフォーカス
量の信頼性を判断する基準となるしきい値を厳しい値に
設定し、焦点検出演算手段３ｅでは、一対の信号列を相
対的にシフトさせ、シフトさせた一対の信号列の相関量
をブロックごとに演算し、相関量に基づいてブロックご
とに演算したデフォーカス量の信頼性をしきい値を用い
て判定する。これにより、苦手被写体の場合には、焦点
検出可能と判断されにくくなり、デフォーカス量の精度
が低下することはない。請求項８に記載の発明のフィル
ター処理手段３ａでは、一対の光電変換素子列２から出
力された一対の信号列に対してフィルター演算処理を行
い、ＤＣ成分を完全には除去しないようにＤＣ成分を減
少させたフィルター処理データを出力し、演算範囲設定
手段３ｂではフィルター処理データをブロックに分割
し、被写体パターン判定手段３ｃでは、フィルター処理
データに基づいて苦手被写体ブロックであるか否かを判
定し、焦点検出演算手段３ｅではフィルター処理データ
に基づいて信頼性が高いか否かを判定する。
【００６１】請求項９に記載の発明の演算範囲設定手段
３ｂでは、一対の光電変換素子列２から出力された一対
の信号列の少なくとも一部を焦点検出演算領域として設
定し、被写体パターン判定手段３ｃでは、焦点検出演算
領域は焦点検出が困難であることを示す苦手被写体であ
るか否かを、一対の信号列のうち少なくとも一方に基づ
いて判定し、しきい値設定手段３ｄでは、被写体パター
ン判定手段３ｃによって苦手被写体であると判定される
と、苦手被写体でないと判定された場合に比べてデフォ
ーカス量の信頼性を判断する基準となるしきい値を厳し
い値に設定し、焦点検出演算手段３ｅでは、一対の信号
列を相対的にシフトさせ、シフトさせた一対の信号列の
相関量を演算し、相関量に基づいて演算したデフォーカ
ス量の信頼性をしきい値を用いて判定する。これによ
り、苦手被写体の場合には、焦点検出可能と判断されに
くくなり、デフォーカス量の精度が低下することはな
い。請求項１０に記載の発明のフィルター処理手段３ａ
では、一対の光電変換素子列２から出力された一対の信
号列に対してフィルター演算処理を行い、ＤＣ成分を完
全には除去しないようにＤＣ成分を減少させたフィルタ
ー処理データを出力し、演算範囲設定手段３ｂではフィ
ルター処理データの少なくとも一部を焦点検出演算領域
として設定し、被写体パターン判定手段３ｃでは、フィ
ルター処理データに基づいて苦手被写体であるか否かを
判定し、焦点検出演算手段３ｅではフィルター処理デー
タに基づいて信頼性が高いか否かを判定する。
３ｂでは、一対の光電変換素子列２から出力された一対
の信号列の少なくとも一部を焦点検出演算領域として設
定し、被写体パターン判定手段３ｃでは、焦点検出演算
領域は焦点検出が困難であることを示す苦手被写体であ
るか否かを、一対の信号列のうち少なくとも一方に基づ
いて判定し、しきい値設定手段３ｄでは、被写体パター
ン判定手段３ｃによって苦手被写体であると判定される
と、苦手被写体でないと判定された場合に比べてデフォ
ーカス量の信頼性を判断する基準となるしきい値を厳し
い値に設定し、焦点検出演算手段３ｅでは、一対の信号
列を相対的にシフトさせ、シフトさせた一対の信号列の
相関量を演算し、相関量に基づいて演算したデフォーカ
ス量の信頼性をしきい値を用いて判定する。これによ
り、苦手被写体の場合には、焦点検出可能と判断されに
くくなり、デフォーカス量の精度が低下することはな
い。請求項１０に記載の発明のフィルター処理手段３ａ
では、一対の光電変換素子列２から出力された一対の信
号列に対してフィルター演算処理を行い、ＤＣ成分を完
全には除去しないようにＤＣ成分を減少させたフィルタ
ー処理データを出力し、演算範囲設定手段３ｂではフィ
ルター処理データの少なくとも一部を焦点検出演算領域
として設定し、被写体パターン判定手段３ｃでは、フィ
ルター処理データに基づいて苦手被写体であるか否かを
判定し、焦点検出演算手段３ｅではフィルター処理デー
タに基づいて信頼性が高いか否かを判定する。
【００６２】なお、本発明の構成を説明する上記課題を
解決するための手段と作用の項では、本発明を分かり易
くするために実施例の図を用いたが、これにより本発明
が実施例に限定されるものではない。
解決するための手段と作用の項では、本発明を分かり易
くするために実施例の図を用いたが、これにより本発明
が実施例に限定されるものではない。
【００６３】
【実施例】図１は本発明の焦点検出装置の一実施例の構
成図である。図１の１は撮影レンズ１００を通過した被
写体からの光束をイメージセンサー２に導く焦点検出光
学系であり、例えば前述の図１４の視野マスク２００、
フィールドレンズ３００、絞り開口部４０１、４０２、
再結像レンズ５０１、５０２から成る。２は複数の光電
変換素子からなるイメージセンサーアレイを一対有する
イメージセンサーである。本実施例のイメージセンサー
２は、５２個の光電変換素子からなる一対のイメージセ
ンサーアレイＡ列、Ｂ列を有する。そして、イメージセ
ンサーアレイＡ列、Ｂ列からは、それぞれ５２個のデー
タからなる出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］が出力され
る。
成図である。図１の１は撮影レンズ１００を通過した被
写体からの光束をイメージセンサー２に導く焦点検出光
学系であり、例えば前述の図１４の視野マスク２００、
フィールドレンズ３００、絞り開口部４０１、４０２、
再結像レンズ５０１、５０２から成る。２は複数の光電
変換素子からなるイメージセンサーアレイを一対有する
イメージセンサーである。本実施例のイメージセンサー
２は、５２個の光電変換素子からなる一対のイメージセ
ンサーアレイＡ列、Ｂ列を有する。そして、イメージセ
ンサーアレイＡ列、Ｂ列からは、それぞれ５２個のデー
タからなる出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］が出力され
る。
【００６４】３は演算処理回路であり、フィルター処理
回路３ａと、演算範囲設定回路３ｂと、被写体パターン
判定回路３ｃと、しきい値設定回路３ｄと、焦点検出演
算回路３ｅと、周期被写体判定回路３ｆと、演算終了判
定回路３ｇと、基準ブロック設定回路３ｈと、重み付け
係数設定回路３ｉと、合成実行回路３ｊとを含む。
回路３ａと、演算範囲設定回路３ｂと、被写体パターン
判定回路３ｃと、しきい値設定回路３ｄと、焦点検出演
算回路３ｅと、周期被写体判定回路３ｆと、演算終了判
定回路３ｇと、基準ブロック設定回路３ｈと、重み付け
係数設定回路３ｉと、合成実行回路３ｊとを含む。
【００６５】フィルター処理回路３ａは、イメージセン
サー２が出力する出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］に対し
て、（１２）〜（１７）式によるフィルター処理を施し
てＤＣカットフィルター処理データＦａ［ｉ］およびＦ
ｂ［ｉ］、ＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］およ
びＱｂ［ｉ］を出力する。
サー２が出力する出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］に対し
て、（１２）〜（１７）式によるフィルター処理を施し
てＤＣカットフィルター処理データＦａ［ｉ］およびＦ
ｂ［ｉ］、ＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］およ
びＱｂ［ｉ］を出力する。
【００６６】出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］はそれぞれ
５２個のデータからなるので、（１２），（１３）式の
演算を行なうことにより、それぞれ５０個の高周波成分
カットフィルター処理データＰａ［ｉ］、Ｐｂ［ｉ］と
なる。（１４），（１５）式によるＤＣカットフィルタ
ー演算処理はｓ＝２、４、８の３種類を備える。以後、
ｓ＝２、４、８の時のＤＣカットフィルター演算処理を
それぞれ第１フィルター演算処理、第２フィルター演算
処理、第３フィルター演算処理と呼び、それぞれのフィ
ルター演算処理によって得られるフィルター処理データ
を第１フィルター処理データＦ１ａ［ｉ］、Ｆ１ｂ
［ｉ］、第２フィルター処理データＦ２ａ［ｉ］、Ｆ２
ｂ［ｉ］、第３フィルター処理データＦ３ａ［ｉ］、Ｆ
３ｂ［ｉ］と呼ぶことにする。
５２個のデータからなるので、（１２），（１３）式の
演算を行なうことにより、それぞれ５０個の高周波成分
カットフィルター処理データＰａ［ｉ］、Ｐｂ［ｉ］と
なる。（１４），（１５）式によるＤＣカットフィルタ
ー演算処理はｓ＝２、４、８の３種類を備える。以後、
ｓ＝２、４、８の時のＤＣカットフィルター演算処理を
それぞれ第１フィルター演算処理、第２フィルター演算
処理、第３フィルター演算処理と呼び、それぞれのフィ
ルター演算処理によって得られるフィルター処理データ
を第１フィルター処理データＦ１ａ［ｉ］、Ｆ１ｂ
［ｉ］、第２フィルター処理データＦ２ａ［ｉ］、Ｆ２
ｂ［ｉ］、第３フィルター処理データＦ３ａ［ｉ］、Ｆ
３ｂ［ｉ］と呼ぶことにする。
【００６７】第１フィルター処理データＦ１ａ［ｉ］、
Ｆ１ｂ［ｉ］のデータ数はそれぞれ４６個、第２フィル
ター処理データＦ２ａ［ｉ］、Ｆ２ｂ［ｉ］のデータ数
はそれぞれ４２個、第３フィルター処理データＦ３ａ
［ｉ］、Ｆ３ｂ［ｉ］のデータ数はそれぞれ３４個であ
る。（１６），（１７）式によるＤＣ減フィルター演算
処理はｙ＝２の１種類のみが用意され、それぞれ４６個
のＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］
が出力される。
Ｆ１ｂ［ｉ］のデータ数はそれぞれ４６個、第２フィル
ター処理データＦ２ａ［ｉ］、Ｆ２ｂ［ｉ］のデータ数
はそれぞれ４２個、第３フィルター処理データＦ３ａ
［ｉ］、Ｆ３ｂ［ｉ］のデータ数はそれぞれ３４個であ
る。（１６），（１７）式によるＤＣ減フィルター演算
処理はｙ＝２の１種類のみが用意され、それぞれ４６個
のＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］
が出力される。
【００６８】図１に示す演算範囲設定回路３ｂはフィル
ター演算処理の種類に応じて初項、最終項を定めること
により演算範囲を決定する。ＤＣ減フィルター処理デー
タでは、図１２（ａ）に示すようにブロック１からブロ
ック６の６つのブロックに分割し、基準初項ｋｂ
［ｊ］、基準最終項ｒｂ［ｊ］をブロックごとに（２
０）〜（２５）式のように設定する。
ター演算処理の種類に応じて初項、最終項を定めること
により演算範囲を決定する。ＤＣ減フィルター処理デー
タでは、図１２（ａ）に示すようにブロック１からブロ
ック６の６つのブロックに分割し、基準初項ｋｂ
［ｊ］、基準最終項ｒｂ［ｊ］をブロックごとに（２
０）〜（２５）式のように設定する。
【数１１】 ブロック１の時・・・・ｋｂ［１］＝ ３， ｒｂ［１］＝ ９ ・・・（２０） ブロック２の時・・・・ｋｂ［２］＝１０， ｒｂ［２］＝１６ ・・・（２１） ブロック３の時・・・・ｋｂ［３］＝１７， ｒｂ［３］＝２３ …（２２） ブロック４の時・・・・ｋｂ［４］＝２４， ｒｂ［４］＝３０ …（２３） ブロック５の時・・・・ｋｂ［５］＝３１， ｒｂ［５］＝３７ …（２４） ブロック６の時・・・・ｋｂ［６］＝３８， ｒｂ［６］＝４４ …（２５）
【００６９】そして、ＤＣ減フィルター処理データのパ
ターンと、これらの基準初項ｋｂ［ｊ］、基準最終項ｒ
ｂ［ｊ］とに基づいて、コントラストのある部分とブロ
ックの境界位置がなるべく重ならないように初項ｋ０
［１］，．．．，ｋ０［６］と最終項ｒ０
［１］，．．．，ｒ０［６］とを設定する。設定方法は
特開平２−１３５３１１と同様にブロック境界近傍、ｒ
ｂ［ｊ］とｋｂ［ｊ＋１］の近傍のデータについて隣接
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する。詳細な説明
はここでは省略する。
ターンと、これらの基準初項ｋｂ［ｊ］、基準最終項ｒ
ｂ［ｊ］とに基づいて、コントラストのある部分とブロ
ックの境界位置がなるべく重ならないように初項ｋ０
［１］，．．．，ｋ０［６］と最終項ｒ０
［１］，．．．，ｒ０［６］とを設定する。設定方法は
特開平２−１３５３１１と同様にブロック境界近傍、ｒ
ｂ［ｊ］とｋｂ［ｊ＋１］の近傍のデータについて隣接
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する。詳細な説明
はここでは省略する。
【００７０】第１フィルター処理データでは、図１２
（ｂ）に示すようにブロック７からブロック１２の６つ
のブロックに分割し、基準初項ｋｂ［ｊ］、基準最終項
ｒｂ［ｊ］をブロックごとに（２６）〜（３１）式のよ
うに設定する。
（ｂ）に示すようにブロック７からブロック１２の６つ
のブロックに分割し、基準初項ｋｂ［ｊ］、基準最終項
ｒｂ［ｊ］をブロックごとに（２６）〜（３１）式のよ
うに設定する。
【数１２】 ブロック７の時・・・・ｋｂ［ ７］＝ ３， ｒｂ［ ７］＝ ９ …（２６） ブロック８の時・・・・ｋｂ［ ８］＝１０， ｒｂ［ ８］＝１６ …（２７） ブロック９の時・・・・ｋｂ［ ９］＝１７， ｒｂ［ ９］＝２３ …（２８） ブロック１０の時・・ｋｂ［１０］＝２４， ｒｂ［１０］＝３０ …（２９） ブロック１１の時・・ｋｂ［１１］＝３１， ｒｂ［１１］＝３７ …（３０） ブロック１２の時・・ｋｂ［１２］＝３８， ｒｂ［１２］＝４４ …（３１）
【００７１】そして、特開平６−８２６８６で開示され
ているように、ブロック境界近傍、即ちｒｂ［ｊ］とｋ
ｂ［ｊ＋１］の近傍のデータと所定値との差の絶対値を
算出し、差の絶対値に基づいて初項ｋ０
［７］，．．．，ｋ０［１２］、最終項ｒ０
［７］，．．．，ｒ０［１２］を設定する。詳細な説明
はここでは省略する。
ているように、ブロック境界近傍、即ちｒｂ［ｊ］とｋ
ｂ［ｊ＋１］の近傍のデータと所定値との差の絶対値を
算出し、差の絶対値に基づいて初項ｋ０
［７］，．．．，ｋ０［１２］、最終項ｒ０
［７］，．．．，ｒ０［１２］を設定する。詳細な説明
はここでは省略する。
【００７２】第２フィルター処理データでは、図１２
（ｃ）に示すようにブロック１３からブロック１５の３
つのブロックに分割し、基準初項ｋｂ［ｊ］、基準最終
項ｒｂ［ｊ］をブロックごとに（３２）〜（３４）式の
ように設定する。
（ｃ）に示すようにブロック１３からブロック１５の３
つのブロックに分割し、基準初項ｋｂ［ｊ］、基準最終
項ｒｂ［ｊ］をブロックごとに（３２）〜（３４）式の
ように設定する。
【数１３】 ブロック１３の時・・ｋｂ［１３］＝ ３， ｒｂ［１３］＝１５ …（３２） ブロック１４の時・・ｋｂ［１４］＝１６， ｒｂ［１４］＝２７ …（３３） ブロック１５の時・・ｋｂ［１５］＝２８， ｒｂ［１５］＝４０ …（３４）
【００７３】そして、第２フィルター処理データのパタ
ーンと、これらの基準初項ｋｂ［ｊ］、基準最終項ｒｂ
［ｊ］とに基づいて第１フィルター処理データの場合と
同様にして初項ｋ０［１３］、ｋ０［１４］、ｋ０［１
５］、最終項ｒ０［１３］、ｒ０［１４］、ｒ０［１
５］を設定する。
ーンと、これらの基準初項ｋｂ［ｊ］、基準最終項ｒｂ
［ｊ］とに基づいて第１フィルター処理データの場合と
同様にして初項ｋ０［１３］、ｋ０［１４］、ｋ０［１
５］、最終項ｒ０［１３］、ｒ０［１４］、ｒ０［１
５］を設定する。
【００７４】第３フィルター処理データでは、図１２
（ｄ）に示すように１つのブロック１６が設定されてお
り、（３５）式のように演算範囲を設定する。
（ｄ）に示すように１つのブロック１６が設定されてお
り、（３５）式のように演算範囲を設定する。
【数１４】 ｋ０［１６］＝４， ｒ０［１６］＝３１ ・・・（３５）
【００７５】第３フィルター処理データでは、パターン
に基づくブロック境界位置設定は行わない。図１に示す
被写体パターン判定回路３ｃは、隣接するデータ間の差
の絶対値と、コントラストと、最大値と最小値の差（ピ
ークトゥピークと呼ぶ）とをブロックごとに算出し、こ
れらの算出値に基づいてブロック内の被写体パターンが
焦点検出演算において苦手とされるパターンか否かを一
対のＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑｂ
［ｉ］の内の一方を用いて（ここではＱａ［ｉ］を用い
ることとする）判定する。この被写体パターン判定の動
作を図１１を用いて説明する。
に基づくブロック境界位置設定は行わない。図１に示す
被写体パターン判定回路３ｃは、隣接するデータ間の差
の絶対値と、コントラストと、最大値と最小値の差（ピ
ークトゥピークと呼ぶ）とをブロックごとに算出し、こ
れらの算出値に基づいてブロック内の被写体パターンが
焦点検出演算において苦手とされるパターンか否かを一
対のＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑｂ
［ｉ］の内の一方を用いて（ここではＱａ［ｉ］を用い
ることとする）判定する。この被写体パターン判定の動
作を図１１を用いて説明する。
【００７６】図１１のステップＳ９０１では、（３６）
式に基づいて隣接データ間の差分の絶対値をブロックご
とに算出し、算出された値のうち最大値ＧｓＭａｘ
［ｊ］を検出する。なお、（３６）式のｊは各ブロック
を識別する変数である。
式に基づいて隣接データ間の差分の絶対値をブロックご
とに算出し、算出された値のうち最大値ＧｓＭａｘ
［ｊ］を検出する。なお、（３６）式のｊは各ブロック
を識別する変数である。
【数１５】 ＧｓＭａｘ［ｊ］＝Ｍａｘ｛｜Ｑａ［ｉ］−Ｑａ［ｉ＋ｔ］｜｝ ・・・（３６） ここで、ｉ＝ｋ０［ｊ］〜ｒ０［ｊ］−ｔであり、ｔの
値としては１から４程度の整数が好ましい。
値としては１から４程度の整数が好ましい。
【００７７】ステップＳ９０２では、（３７）式によっ
てコントラストＣｎｔ［ｊ］を算出する。
てコントラストＣｎｔ［ｊ］を算出する。
【数１６】 Ｃｎｔ［ｊ］＝Σ｜Ｑａ［ｉ］−Ｑａ［ｉ＋ｔ］｜ ・・・（３７） ここで、ｉ＝ｋ０［ｊ］〜ｒ０［ｊ］−ｔであり、ｔの
値としては１から４程度の整数が好ましい。ただし、
（３６）式のｔと同一である必要はない。
値としては１から４程度の整数が好ましい。ただし、
（３６）式のｔと同一である必要はない。
【００７８】ステップＳ９０３では、（３８）式によっ
てピークトゥピークＰｔＰ［ｊ］を算出する。
てピークトゥピークＰｔＰ［ｊ］を算出する。
【数１７】 ＰｔＰ［ｊ］＝Ｍａｘ｛Ｑａ［ｉ］｝−Ｍｉｎ｛Ｑａ［ｉ］｝ …（３８） ここで、ｉ＝ｋ０［ｊ］〜ｒ０［ｊ］である。
【００７９】ステップＳ９０４では、最大値ＧｓＭａｘ
［ｊ］が（３９）式に示す条件を満たすか否かの判定を
行い、満たす場合にはステップＳ９０５へ進み、満たさ
ない場合にはステップＳ９０７へ進む。
［ｊ］が（３９）式に示す条件を満たすか否かの判定を
行い、満たす場合にはステップＳ９０５へ進み、満たさ
ない場合にはステップＳ９０７へ進む。
【数１８】 ＧｓＭａｘ［ｊ］＜Ｇｓ１ ・・・（３９） ここで、Ｇｓ１は所定の定数であり、しきい値Ｅ１ａの
１／３から１／２程度の値が好ましい。
１／３から１／２程度の値が好ましい。
【００８０】ステップＳ９０５では、コントラストＣｎ
ｔ［ｊ］とピークトゥピークＰｔＰ［ｊ］が（４０）式
に示す条件を満たすか否かの判定を行い、満たす場合に
はステップ９０６へ進み、満たさない場合にはステップ
Ｓ９０７へ進む。
ｔ［ｊ］とピークトゥピークＰｔＰ［ｊ］が（４０）式
に示す条件を満たすか否かの判定を行い、満たす場合に
はステップ９０６へ進み、満たさない場合にはステップ
Ｓ９０７へ進む。
【数１９】 Ｃｎｔ［ｊ］＜Ｃｐ×ＰｔＰ［ｊ］ ・・・（４０） ここで、Ｃｐは所定の係数であり、１から２程度の値が
好ましい。
好ましい。
【００８１】ステップＳ９０６では、ｊ番目のブロック
（以下、ブロックｊと呼ぶ）は焦点検出が困難なブロッ
ク（以下、苦手被写体と呼ぶ）であると判定して動作を
終了する。ステップＳ９０７では、ブロックｊは苦手被
写体ではなく、通常の被写体であると判定して動作を終
了する。
（以下、ブロックｊと呼ぶ）は焦点検出が困難なブロッ
ク（以下、苦手被写体と呼ぶ）であると判定して動作を
終了する。ステップＳ９０７では、ブロックｊは苦手被
写体ではなく、通常の被写体であると判定して動作を終
了する。
【００８２】このような動作により、例えば図２８のブ
ロック２は傾きがなだらかなのでＧｓＭａｘの値は小さ
くなり、（３９）式の条件は満たす。しかし、パターン
が山状なため、Ｃｎｔ［ｊ］はＰｔＰ［ｊ］の約２倍と
なり、（４０）式を満たさず、苦手被写体ブロックとは
ならない。
ロック２は傾きがなだらかなのでＧｓＭａｘの値は小さ
くなり、（３９）式の条件は満たす。しかし、パターン
が山状なため、Ｃｎｔ［ｊ］はＰｔＰ［ｊ］の約２倍と
なり、（４０）式を満たさず、苦手被写体ブロックとは
ならない。
【００８３】一方、ブロック６は単調減少的なパターン
であり、Ｃｎｔ［ｊ］とＰｔＰ［ｊ］はほぼ等しくなる
ので（４０）式の条件を満たす。しかし、急激にデータ
が変化するパターンなのでＧｓＭａｘ［ｊ］は大きい値
となり、（３９）式を満たさず、苦手被写体ブロックと
はならない。また、ブロック４は急激な変化が無く、単
調増加的なパターンなので苦手被写体ブロックと判定さ
れる。苦手被写体であると判定されたブロックは、後述
するしきい値設定回路３ｄにおいてしきい値Ｅ１を苦手
被写体ではない場合に対して厳しく設定される。
であり、Ｃｎｔ［ｊ］とＰｔＰ［ｊ］はほぼ等しくなる
ので（４０）式の条件を満たす。しかし、急激にデータ
が変化するパターンなのでＧｓＭａｘ［ｊ］は大きい値
となり、（３９）式を満たさず、苦手被写体ブロックと
はならない。また、ブロック４は急激な変化が無く、単
調増加的なパターンなので苦手被写体ブロックと判定さ
れる。苦手被写体であると判定されたブロックは、後述
するしきい値設定回路３ｄにおいてしきい値Ｅ１を苦手
被写体ではない場合に対して厳しく設定される。
【００８４】図１に示すしきい値設定回路３ｄは、（１
１）式と後述する（５２）式に示す判定に用いるしきい
値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。これらの値はフ
ィルター演算処理の種類によって異なり、ＤＣ減フィル
ター処理データではブロックによっても異なる場合があ
る。以下、図７を用いてしきい値設定の動作を説明す
る。
１）式と後述する（５２）式に示す判定に用いるしきい
値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。これらの値はフ
ィルター演算処理の種類によって異なり、ＤＣ減フィル
ター処理データではブロックによっても異なる場合があ
る。以下、図７を用いてしきい値設定の動作を説明す
る。
【００８５】ステップＳ５０１では、演算処理を行って
いるフィルター処理データがＤＣ減フィルター処理デー
タであるか否かを判定し、ＤＣ減フィルター処理データ
である場合にはステップＳ５０２へ進み、その他のフィ
ルター処理データの場合にはステップＳ５０５へ進む。
ステップＳ５０２では、（４１）式に基づいてしきい値
を設定する。
いるフィルター処理データがＤＣ減フィルター処理デー
タであるか否かを判定し、ＤＣ減フィルター処理データ
である場合にはステップＳ５０２へ進み、その他のフィ
ルター処理データの場合にはステップＳ５０５へ進む。
ステップＳ５０２では、（４１）式に基づいてしきい値
を設定する。
【数２０】 Ｅ１＝Ｅａ１、Ｅ２＝Ｅａ２、Ｇ１＝Ｇａ１、Ｇ２＝Ｇａ２ …（４１）
【００８６】ステップＳ５０３では、対象となるブロッ
クが苦手被写体であるか否かを判定する。この判定は、
前述した被写体パターン判定回路３ｃの判定結果によっ
て判断する。苦手被写体の場合にはステップＳ５０４へ
進み、苦手被写体ではなく通常の被写体であると判定さ
れた場合には動作を終了する。ステップＳ５０４では、
苦手被写体であると判定された場合には（４２）式のよ
うにしきい値Ｅ１を更に厳しい値すなわち、値を大きく
して動作を終了する。
クが苦手被写体であるか否かを判定する。この判定は、
前述した被写体パターン判定回路３ｃの判定結果によっ
て判断する。苦手被写体の場合にはステップＳ５０４へ
進み、苦手被写体ではなく通常の被写体であると判定さ
れた場合には動作を終了する。ステップＳ５０４では、
苦手被写体であると判定された場合には（４２）式のよ
うにしきい値Ｅ１を更に厳しい値すなわち、値を大きく
して動作を終了する。
【数２１】 Ｅ１＝Ｔｆ×Ｅ１ ・・・（４２） ここで、Ｔｆは１より大きい実数である。
【００８７】ステップＳ５０５では、演算処理を行って
いるフィルター処理データが第１フィルター処理データ
であるか否かを判定し、第１フィルター処理データであ
る場合にはステップＳ５０６へ進み、その他のフィルタ
ー処理データの場合にはステップ５０７へ進む。ステッ
プＳ５０６では、（４３）式のようにしきい値を設定し
て、動作を終了する。
いるフィルター処理データが第１フィルター処理データ
であるか否かを判定し、第１フィルター処理データであ
る場合にはステップＳ５０６へ進み、その他のフィルタ
ー処理データの場合にはステップ５０７へ進む。ステッ
プＳ５０６では、（４３）式のようにしきい値を設定し
て、動作を終了する。
【数２２】 Ｅ１＝Ｅｂ１、Ｅ２＝Ｅｂ２、Ｇ１＝Ｇｂ１、Ｇ２＝Ｇｂ２ ・・・（４３）
【００８８】ステップＳ５０７では、演算処理を行って
いるフィルター処理データが第２フィルター処理データ
であるか否かを判定し、第２フィルター処理データであ
る場合にはステップＳ５０８へ進み、そうでないときに
はフィルター処理データが第３フィルター処理データで
あると判断してステップＳ５０９へ進む。ステップＳ５
０８では、（４４）式によってしきい値を設定して、動
作を終了する。
いるフィルター処理データが第２フィルター処理データ
であるか否かを判定し、第２フィルター処理データであ
る場合にはステップＳ５０８へ進み、そうでないときに
はフィルター処理データが第３フィルター処理データで
あると判断してステップＳ５０９へ進む。ステップＳ５
０８では、（４４）式によってしきい値を設定して、動
作を終了する。
【数２３】 Ｅ１＝Ｅｃ１、Ｅ２＝Ｅｃ２、Ｇ１＝Ｇｃ１、Ｇ２＝Ｇｃ２ ・・・（４４）
【００８９】ステップＳ５０９では、（４５）式によっ
てしきい値を設定して、動作を終了する。
てしきい値を設定して、動作を終了する。
【数２４】 Ｅ１＝Ｅｄ１、Ｅ２＝Ｅｄ２、Ｇ１＝Ｇｄ１、Ｇ２＝Ｇｄ２ ・・・（４５）
【００９０】このようにして設定される各しきい値は、
（４６）〜（５１）式の関係を満たす。
（４６）〜（５１）式の関係を満たす。
【数２５】 Ｅａ１＞Ｅａ２、Ｅｂ１＞Ｅｂ２、Ｅｃ１＞Ｅｃ２、Ｅｄ１＞Ｅｄ２ …（４６） Ｇａ１≦Ｇａ２、Ｇｂ１≦Ｇｂ２、Ｇｃ１≦Ｇｃ２、Ｇｄ１≦Ｇｄ２ …（４７） Ｅａ１≦Ｅｂ１≦Ｅｃ１≦Ｅｄ１ ・・・（４８） Ｅａ２≦Ｅｂ２≦Ｅｃ２≦Ｅｄ２ ・・・（４９） Ｇａ１≧Ｇｂ１≧Ｇｃ１≧Ｇｄ１ ・・・（５０） Ｇａ２≧Ｇｂ２≧Ｇｃ２≧Ｇｄ２ ・・・（５１）
【００９１】なお、ステップＳ５０４では、苦手被写体
の場合には（４２）式によってしきい値Ｅ１を厳しく設
定しているが、（４２）式のＴｆを非常に大きな値にす
ると、苦手被写体の場合には（１１）式の条件を満たす
場合がほとんどなくなる。したがって、事実上苦手被写
体の場合には焦点検出演算を無効にすることと同等にな
る。しかし、苦手被写体であっても情報量が多い場合に
は精度の良いデフォーカス量を得ることが出来るのでＴ
ｆの値としては１．５から４程度が好ましい。
の場合には（４２）式によってしきい値Ｅ１を厳しく設
定しているが、（４２）式のＴｆを非常に大きな値にす
ると、苦手被写体の場合には（１１）式の条件を満たす
場合がほとんどなくなる。したがって、事実上苦手被写
体の場合には焦点検出演算を無効にすることと同等にな
る。しかし、苦手被写体であっても情報量が多い場合に
は精度の良いデフォーカス量を得ることが出来るのでＴ
ｆの値としては１．５から４程度が好ましい。
【００９２】図１に示す焦点検出演算回路３ｅは、ＤＣ
減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］、また
はＤＣカットフィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ
［ｉ］を用いてブロックごとにデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］と情報量Ｅ［ｊ］と真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を算
出し、Ｅ［ｊ］とＣｅｘ［ｊ］を用いて各ブロックごと
に演算したデフォーカス量の信頼性判定を行う。以下、
図８を用いて焦点検出演算回路の動作を説明する。
減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］、また
はＤＣカットフィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ
［ｉ］を用いてブロックごとにデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］と情報量Ｅ［ｊ］と真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を算
出し、Ｅ［ｊ］とＣｅｘ［ｊ］を用いて各ブロックごと
に演算したデフォーカス量の信頼性判定を行う。以下、
図８を用いて焦点検出演算回路の動作を説明する。
【００９３】ステップＳ６０１では、（１）〜（５）式
によって相関量Ｃ［Ｌ］を算出する。ステップＳ６０２
では、（６）〜（１０）式によってデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］および真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］
を算出する。ステップＳ６０３では、（１１）式の判定
を行い、満たさない場合にはステップＳ６０５へ進み、
満たす場合にはステップＳ６０４へ進む。ステップＳ６
０４では、（１１）式の判定を満たしたブロックは焦点
検出が可能（以下、検出可能ブロックと呼ぶ）と判定し
て動作を終了する。
によって相関量Ｃ［Ｌ］を算出する。ステップＳ６０２
では、（６）〜（１０）式によってデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］および真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］
を算出する。ステップＳ６０３では、（１１）式の判定
を行い、満たさない場合にはステップＳ６０５へ進み、
満たす場合にはステップＳ６０４へ進む。ステップＳ６
０４では、（１１）式の判定を満たしたブロックは焦点
検出が可能（以下、検出可能ブロックと呼ぶ）と判定し
て動作を終了する。
【００９４】ステップＳ６０５では、（５２）式による
判定を行う。
判定を行う。
【数２６】 Ｅ［ｊ］＞Ｅ２ ＆ Ｃｅｘ［ｊ］／Ｅ［ｊ］＜Ｇ２ ・・・（５２） （４６），（４７）式に示すように、Ｅ１はＥ２よりも
厳しく（大きく）、Ｇ１はＧ２よりも厳しい（大きい）
か等しい値なので（５２）式の判定は（１１）式の判定
よりも緩い判定となる。そして（５２）式を満たす場合
にはステップＳ６０６へ進み、満たさない場合にはステ
ップＳ６０７へ進む。
厳しく（大きく）、Ｇ１はＧ２よりも厳しい（大きい）
か等しい値なので（５２）式の判定は（１１）式の判定
よりも緩い判定となる。そして（５２）式を満たす場合
にはステップＳ６０６へ進み、満たさない場合にはステ
ップＳ６０７へ進む。
【００９５】ステップＳ６０６では、（５２）式を満た
すが（１１）式は満たさないので焦点検出可能とは言い
難いので、そのブロックは準検出可能ブロックであると
判定して動作を終了する。ステップＳ６０７では、その
ブロックは焦点検出が不可能なブロック（以下、検出不
能ブロックと呼ぶ）であると判定して動作を終了する。
すが（１１）式は満たさないので焦点検出可能とは言い
難いので、そのブロックは準検出可能ブロックであると
判定して動作を終了する。ステップＳ６０７では、その
ブロックは焦点検出が不可能なブロック（以下、検出不
能ブロックと呼ぶ）であると判定して動作を終了する。
【００９６】図１に示す周期被写体判定回路３ｆは、検
出可能ブロックと判定されたブロックについて、そのブ
ロックのパターンが周期的であるか否かの判定を行う。
判定方法は特開平２−２３８４１５のように相関量Ｃ
［Ｌ］の極小値の数に基づいて判定するか、或いは特開
平６−９４９８７のように極小値である相関量を与える
シフト量から所定のシフト数はなれたシフト量における
相関量と、所定のシフト数だけ離れたシフト量の近傍の
シフト量における相関量とに基づいて判定する。判定方
法の詳細はここでは省略する。以下、周期的なパターン
と判定されたブロックを周期ブロックと呼ぶ。
出可能ブロックと判定されたブロックについて、そのブ
ロックのパターンが周期的であるか否かの判定を行う。
判定方法は特開平２−２３８４１５のように相関量Ｃ
［Ｌ］の極小値の数に基づいて判定するか、或いは特開
平６−９４９８７のように極小値である相関量を与える
シフト量から所定のシフト数はなれたシフト量における
相関量と、所定のシフト数だけ離れたシフト量の近傍の
シフト量における相関量とに基づいて判定する。判定方
法の詳細はここでは省略する。以下、周期的なパターン
と判定されたブロックを周期ブロックと呼ぶ。
【００９７】図１に示す演算終了判定回路３ｇは、焦点
検出演算回路３ｅの演算結果に基づいて演算処理を終了
するか、それともフィルター処理データを切り換えて引
き続き演算処理を続行するかの判定を行う。なお、焦点
検出領域を左領域、中央領域、右領域（以後、Ｌｆ，Ｃ
ｆ，Ｒｆと略す）の３つの領域に分け、それぞれの領域
で検出可能ブロックが得られるまでフィルター処理デー
タを切り換えて演算処理を続行するようにする。Ｌｆ，
Ｃｆ，Ｒｆそれぞれの領域に属するブロックは以下の通
りである。
検出演算回路３ｅの演算結果に基づいて演算処理を終了
するか、それともフィルター処理データを切り換えて引
き続き演算処理を続行するかの判定を行う。なお、焦点
検出領域を左領域、中央領域、右領域（以後、Ｌｆ，Ｃ
ｆ，Ｒｆと略す）の３つの領域に分け、それぞれの領域
で検出可能ブロックが得られるまでフィルター処理デー
タを切り換えて演算処理を続行するようにする。Ｌｆ，
Ｃｆ，Ｒｆそれぞれの領域に属するブロックは以下の通
りである。
【００９８】 Ｌｆ．．ブロック １、 ２（ＤＣ減フィルター処理データ） ブロック ７、 ８（第１フィルター処理データ） ブロック１３ （第２フィルター処理データ） ブロック１６ （第３フィルター処理データ） Ｃｆ．．ブロック ３、 ４（ＤＣ減フィルター処理データ） ブロック ９、１０（第１フィルター処理データ） ブロック１４ （第２フィルター処理データ） ブロック１６ （第３フィルター処理データ） Ｒｆ．．ブロック ５、 ６（ＤＣ減フィルター処理データ） ブロック１１、１２（第１フィルター処理データ） ブロック１５ （第２フィルター処理データ） ブロック１６ （第３フィルター処理データ）
【００９９】各領域に属するブロックのいずれかが検出
可能ブロックとなると、その領域は検出可能と判定す
る。フィルター処理データの切り換えは後述するように
ＤＣ減フィルター処理データ、第１フィルター処理デー
タ、第２フィルター処理データ、第３フィルター処理デ
ータという順番で行われる。そしてそれぞれのフィルタ
ー処理データにおいてＬｆ，Ｃｆ，Ｒｆ全てにおいて検
出可能となったならば、その次の順番のフィルター処理
データに切り換えずに演算処理を終了する。
可能ブロックとなると、その領域は検出可能と判定す
る。フィルター処理データの切り換えは後述するように
ＤＣ減フィルター処理データ、第１フィルター処理デー
タ、第２フィルター処理データ、第３フィルター処理デ
ータという順番で行われる。そしてそれぞれのフィルタ
ー処理データにおいてＬｆ，Ｃｆ，Ｒｆ全てにおいて検
出可能となったならば、その次の順番のフィルター処理
データに切り換えずに演算処理を終了する。
【０１００】図１に示す基準ブロック設定回路３ｈは、
検出可能ブロックの中から一つを選択して基準ブロック
とし、基準ブロックのデフォーカス量を基準デフォーカ
ス量Ｄｆｋ、情報量を基準情報量Ｅｋとする。基準ブロ
ックを選択する動作を図９を用いて説明する。ステップ
Ｓ７０１では、周期ブロックではない検出可能ブロック
が存在するか否かを判定する。ステップＳ７０２では、
周期ブロックではない検出可能ブロックがある場合には
ステップ７０３へ進み、検出可能ブロックが全て周期ブ
ロックである場合にはステップ７０４へ進む。ステップ
Ｓ７０３では、周期ブロックではない検出可能ブロック
の中で、デフォーカス量が最至近を示すブロックを選択
して基準ブロックとし、基準ブロックのデフォーカス量
を基準デフォーカス量Ｄｆｋ、情報量を基準情報量Ｅｋ
と設定して動作を終了する。
検出可能ブロックの中から一つを選択して基準ブロック
とし、基準ブロックのデフォーカス量を基準デフォーカ
ス量Ｄｆｋ、情報量を基準情報量Ｅｋとする。基準ブロ
ックを選択する動作を図９を用いて説明する。ステップ
Ｓ７０１では、周期ブロックではない検出可能ブロック
が存在するか否かを判定する。ステップＳ７０２では、
周期ブロックではない検出可能ブロックがある場合には
ステップ７０３へ進み、検出可能ブロックが全て周期ブ
ロックである場合にはステップ７０４へ進む。ステップ
Ｓ７０３では、周期ブロックではない検出可能ブロック
の中で、デフォーカス量が最至近を示すブロックを選択
して基準ブロックとし、基準ブロックのデフォーカス量
を基準デフォーカス量Ｄｆｋ、情報量を基準情報量Ｅｋ
と設定して動作を終了する。
【０１０１】ステップＳ７０４では、検出可能ブロック
の中でデフォーカス量の絶対値が最小であるブロックを
選択して基準ブロックとし、基準ブロックのデフォーカ
ス量を基準デフォーカス量Ｄｆｋ、情報量を基準情報量
Ｅｋと設定して動作を終了する。デフォーカス量の絶対
値が最小であるということは、その時点で撮影レンズ１
００の合焦状態に最も近いデフォーカス量であることを
意味する。なお、準検出可能ブロックは基準ブロックと
はならない。
の中でデフォーカス量の絶対値が最小であるブロックを
選択して基準ブロックとし、基準ブロックのデフォーカ
ス量を基準デフォーカス量Ｄｆｋ、情報量を基準情報量
Ｅｋと設定して動作を終了する。デフォーカス量の絶対
値が最小であるということは、その時点で撮影レンズ１
００の合焦状態に最も近いデフォーカス量であることを
意味する。なお、準検出可能ブロックは基準ブロックと
はならない。
【０１０２】図１に示す重み付け係数設定回路３ｉは、
ブロック１からブロック１６の各ブロックについて重み
付け係数Ｗ［ｊ］を設定する。設定動作を図１０によっ
て説明する。ステップＳ８０１では、図２５における数
値ＭＬ、ＵＬを（５３）〜（５５）式のように基準情報
量Ｅｋに基づいて設定する。
ブロック１からブロック１６の各ブロックについて重み
付け係数Ｗ［ｊ］を設定する。設定動作を図１０によっ
て説明する。ステップＳ８０１では、図２５における数
値ＭＬ、ＵＬを（５３）〜（５５）式のように基準情報
量Ｅｋに基づいて設定する。
【数２７】 Ｅｋ＞ＺＥの時・・・・ＭＬ＝Ｌｍ ・・・（５３） Ｅｋ≦ＺＥの時・・・・ＭＬ＝（ＺＥ−Ｅｋ）／Ｃｔ＋Ｌｍ …（５４） ＵＬ＝ＭＬ＋Ｃｒ ・・・（５５）
【０１０３】（５３）〜（５５）式において、ＺＥは所
定値であり、十分に大きな値が好ましく、（４１）式の
しきい値Ｅａ１の２倍程度にするのが好ましい。Ｃｒは
重み付け係数Ｗ［ｊ］が１から０に変化する範囲を決定
する定数であり、４０から６０μｍ程度がよい。Ｌｍは
基準情報量Ｅｋが十分に大きいときにＷ［ｊ］＝１とす
る範囲を決定する定数であり、３０から６０μｍ程度が
よい。Ｃｔは適当な定数であり、（ＺＥ−Ｅｋ）／Ｃｔ
の項の値が基準情報量Ｅｋによって０から５０μｍ程度
に変化するような値を設定する。
定値であり、十分に大きな値が好ましく、（４１）式の
しきい値Ｅａ１の２倍程度にするのが好ましい。Ｃｒは
重み付け係数Ｗ［ｊ］が１から０に変化する範囲を決定
する定数であり、４０から６０μｍ程度がよい。Ｌｍは
基準情報量Ｅｋが十分に大きいときにＷ［ｊ］＝１とす
る範囲を決定する定数であり、３０から６０μｍ程度が
よい。Ｃｔは適当な定数であり、（ＺＥ−Ｅｋ）／Ｃｔ
の項の値が基準情報量Ｅｋによって０から５０μｍ程度
に変化するような値を設定する。
【０１０４】ステップＳ８０２では、重み付け係数を設
定するブロック番号ｊを１にセットする。ステップＳ８
０３では、ブロックｊが焦点検出回路３ｅによって検出
可能ブロックと判断されたか否かを判定し、検出可能ブ
ロックであればステップＳ８０５へ進み、検出可能ブロ
ックでなければステップＳ８０４へ進む。
定するブロック番号ｊを１にセットする。ステップＳ８
０３では、ブロックｊが焦点検出回路３ｅによって検出
可能ブロックと判断されたか否かを判定し、検出可能ブ
ロックであればステップＳ８０５へ進み、検出可能ブロ
ックでなければステップＳ８０４へ進む。
【０１０５】ステップＳ８０４では、ブロックｊが焦点
検出回路３ｅによって準検出可能ブロックと判断された
か否かを判定し、準検出可能ブロックであればステップ
８０５へ進み、準検出可能ブロックではなければステッ
プＳ８１０へ進む。ステップＳ８０５では、基準デフォ
ーカス量Ｄｆｋとブロックｊのデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］との差分の絶対値Ｄｅｖを（５６）式によって算
出する。
検出回路３ｅによって準検出可能ブロックと判断された
か否かを判定し、準検出可能ブロックであればステップ
８０５へ進み、準検出可能ブロックではなければステッ
プＳ８１０へ進む。ステップＳ８０５では、基準デフォ
ーカス量Ｄｆｋとブロックｊのデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］との差分の絶対値Ｄｅｖを（５６）式によって算
出する。
【数２８】 Ｄｅｖ＝｜Ｄｆ［ｊ］−Ｄｆｋ｜ ・・・（５６）
【０１０６】ステップＳ８０６では、差分の絶対値Ｄｅ
ｖがＭＬ以下であるか否かを判定し、ＭＬ以下の場合に
はステップＳ８１１へ進み、そうではない時にはステッ
プＳ８０７に進む。ステップＳ８０７では、差分の絶対
値ＤｅｖがＵＬより大きいか否かを判定し、ＵＬより大
きいときにはステップＳ８０８に進み、そうではない時
にはステップＳ８０９へ進む。
ｖがＭＬ以下であるか否かを判定し、ＭＬ以下の場合に
はステップＳ８１１へ進み、そうではない時にはステッ
プＳ８０７に進む。ステップＳ８０７では、差分の絶対
値ＤｅｖがＵＬより大きいか否かを判定し、ＵＬより大
きいときにはステップＳ８０８に進み、そうではない時
にはステップＳ８０９へ進む。
【０１０７】ステップＳ８０８では、差分の絶対値Ｄｅ
ｖがＵＬより大きいのでブロックｊの重み付け係数Ｗ
［ｊ］を０と設定してステップＳ８１２へ進む。ステッ
プＳ８０９では、（５７）式によってブロックｊの重み
付け係数Ｗ［ｊ］を設定し、ステップＳ８１２へ進む。
ｖがＵＬより大きいのでブロックｊの重み付け係数Ｗ
［ｊ］を０と設定してステップＳ８１２へ進む。ステッ
プＳ８０９では、（５７）式によってブロックｊの重み
付け係数Ｗ［ｊ］を設定し、ステップＳ８１２へ進む。
【数２９】 Ｗ［ｊ］＝１−（Ｄｅｖ−ＭＬ）／（ＵＬ−ＭＬ） ・・・（５７）
【０１０８】ステップＳ８１０では、ステップＳ８０３
で検出可能ブロックではなく、ステップＳ８０４で準検
出可能ブロックではないと判定されているのでブロック
ｊは検出不能ブロック、または演算を行っていないこと
になるのでブロックｊの重み付け係数Ｗ［ｊ］を０に設
定してステップＳ８１２へ進む。ステップＳ８１１で
は、ステップＳ８０６で差の絶対値ＤｅｖがＭＬ以下で
あると判定されているのでブロックｊの重み付け係数Ｗ
［ｊ］を１に設定してステップＳ８１２へ進む。
で検出可能ブロックではなく、ステップＳ８０４で準検
出可能ブロックではないと判定されているのでブロック
ｊは検出不能ブロック、または演算を行っていないこと
になるのでブロックｊの重み付け係数Ｗ［ｊ］を０に設
定してステップＳ８１２へ進む。ステップＳ８１１で
は、ステップＳ８０６で差の絶対値ＤｅｖがＭＬ以下で
あると判定されているのでブロックｊの重み付け係数Ｗ
［ｊ］を１に設定してステップＳ８１２へ進む。
【０１０９】ステップＳ８１２では、ブロック番号ｊが
１６であるか否か、即ち全てのブロックについて重み付
け係数の設定を終了したか否かを判定し、終了した場合
は動作を終了し、終了していない場合にはステップＳ８
１３へ進む。ステップＳ８１３では、ブロック番号ｊに
１を加えることによってブロック番号を更新し、ステッ
プＳ８０３へ戻る。
１６であるか否か、即ち全てのブロックについて重み付
け係数の設定を終了したか否かを判定し、終了した場合
は動作を終了し、終了していない場合にはステップＳ８
１３へ進む。ステップＳ８１３では、ブロック番号ｊに
１を加えることによってブロック番号を更新し、ステッ
プＳ８０３へ戻る。
【０１１０】このように、（５５）式によれば、ＭＬお
よびＵＬは基準情報量Ｅｋが小さいほど大きな値になる
ので、基準情報量Ｅｋが大きいときに比べて重み付け係
数Ｗ［ｊ］が０ではない範囲が広くなる。したがって、
重み付け係数Ｗ［ｊ］が０ではないブロックが増え、よ
り多くのブロックのデフォーカス量が後述する合成実行
回路３ｊによる合成演算に用いられることになり、安定
した合成デフォーカス量を得ることが出来る。
よびＵＬは基準情報量Ｅｋが小さいほど大きな値になる
ので、基準情報量Ｅｋが大きいときに比べて重み付け係
数Ｗ［ｊ］が０ではない範囲が広くなる。したがって、
重み付け係数Ｗ［ｊ］が０ではないブロックが増え、よ
り多くのブロックのデフォーカス量が後述する合成実行
回路３ｊによる合成演算に用いられることになり、安定
した合成デフォーカス量を得ることが出来る。
【０１１１】図１に示す合成実行回路３ｊは、（１
８），（１９）式によってブロック１からブロック１６
のデフォーカス量を合成して合成デフォーカス量Ｄｆ
ｍ、合成情報量Ｅｍを算出する。なお、演算処理回路３
はマイクロコンピューターによって実現されるようにし
ても良い。
８），（１９）式によってブロック１からブロック１６
のデフォーカス量を合成して合成デフォーカス量Ｄｆ
ｍ、合成情報量Ｅｍを算出する。なお、演算処理回路３
はマイクロコンピューターによって実現されるようにし
ても良い。
【０１１２】次に、本発明の動作を図２を用いて説明す
る。各フィルター処理データを用いた演算処理に関する
詳細は他の図面を用いて後に説明することとする。ステ
ップＳ１では、前述の３つの領域Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆが焦
点検出可能であるか否かを示す数値Ｌｇ、Ｃｇ、Ｒｇを
全て０とする。これらの数値は値が「１」の時には対応
する領域が検出可能であることを表し、「０」の時には
対応する領域が検出不能であることを表す。ステップＳ
２では、イメージセンサー２の出力信号列ａ［ｉ］、ｂ
［ｉ］を入力する。ステップＳ３では、（１２），（１
３）式によって高周波除去フィルター処理データＰａ
［ｉ］、Ｐｂ［ｉ］を算出する。ステップＳ４では、
（１６），（１７）式によってＤＣ減フィルター処理デ
ータＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］を算出する。
る。各フィルター処理データを用いた演算処理に関する
詳細は他の図面を用いて後に説明することとする。ステ
ップＳ１では、前述の３つの領域Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆが焦
点検出可能であるか否かを示す数値Ｌｇ、Ｃｇ、Ｒｇを
全て０とする。これらの数値は値が「１」の時には対応
する領域が検出可能であることを表し、「０」の時には
対応する領域が検出不能であることを表す。ステップＳ
２では、イメージセンサー２の出力信号列ａ［ｉ］、ｂ
［ｉ］を入力する。ステップＳ３では、（１２），（１
３）式によって高周波除去フィルター処理データＰａ
［ｉ］、Ｐｂ［ｉ］を算出する。ステップＳ４では、
（１６），（１７）式によってＤＣ減フィルター処理デ
ータＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］を算出する。
【０１１３】ステップＳ５では、ＤＣ減フィルター処理
データＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］を用いた演算（以下、Ｄ
Ｃ減フィルター処理データ演算と呼ぶ）を実行する。詳
細は図３を用いて後に説明する。ステップＳ６では、演
算終了判定回路３ｇによって演算終了と判定された場合
にはステップＳ１６に進み、演算続行と判定された場合
にはステップＳ７に進む。ステップＳ７では、（１
４），（１５）式においてｓ＝２とし、第１フィルター
処理データＦ１ａ［ｉ］、Ｆ１ｂ［ｉ］を算出する。ス
テップＳ８では、第１フィルター処理データＦ１ａ
［ｉ］、Ｆ１ｂ［ｉ］を用いた演算（以下、第１フィル
ター処理データ演算と呼ぶ）を実行する。詳細は図４を
用いて後に説明する。
データＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］を用いた演算（以下、Ｄ
Ｃ減フィルター処理データ演算と呼ぶ）を実行する。詳
細は図３を用いて後に説明する。ステップＳ６では、演
算終了判定回路３ｇによって演算終了と判定された場合
にはステップＳ１６に進み、演算続行と判定された場合
にはステップＳ７に進む。ステップＳ７では、（１
４），（１５）式においてｓ＝２とし、第１フィルター
処理データＦ１ａ［ｉ］、Ｆ１ｂ［ｉ］を算出する。ス
テップＳ８では、第１フィルター処理データＦ１ａ
［ｉ］、Ｆ１ｂ［ｉ］を用いた演算（以下、第１フィル
ター処理データ演算と呼ぶ）を実行する。詳細は図４を
用いて後に説明する。
【０１１４】ステップＳ９では、演算終了判定回路３ｇ
によって演算終了と判定された場合にはステップＳ１６
へ進み、演算続行と判定された場合にはステップＳ１０
へ進む。ステップＳ１０では、（１４），（１５）式に
おいてｓ＝４とし、第２フィルター処理データＦ２ａ
［ｉ］、Ｆ２ｂ［ｉ］を算出する。ステップＳ１１で
は、第２フィルター処理データＦ２ａ［ｉ］、Ｆ２ｂ
［ｉ］を用いた演算（以下、第２フィルター処理データ
演算と呼ぶ）を実行する。詳細は図５を用いて後に説明
する。ステップＳ１２では、演算終了判定回路３ｇによ
って演算終了と判定された場合にはステップＳ１６へ進
み、演算続行と判定された場合にはステップＳ１３に進
む。
によって演算終了と判定された場合にはステップＳ１６
へ進み、演算続行と判定された場合にはステップＳ１０
へ進む。ステップＳ１０では、（１４），（１５）式に
おいてｓ＝４とし、第２フィルター処理データＦ２ａ
［ｉ］、Ｆ２ｂ［ｉ］を算出する。ステップＳ１１で
は、第２フィルター処理データＦ２ａ［ｉ］、Ｆ２ｂ
［ｉ］を用いた演算（以下、第２フィルター処理データ
演算と呼ぶ）を実行する。詳細は図５を用いて後に説明
する。ステップＳ１２では、演算終了判定回路３ｇによ
って演算終了と判定された場合にはステップＳ１６へ進
み、演算続行と判定された場合にはステップＳ１３に進
む。
【０１１５】ステップＳ１３では、（１４），（１５）
式においてｓ＝８とし、第３フィルター処理データＦ３
ａ［ｉ］、Ｆ３ｂ［ｉ］を算出する。ステップＳ１４で
は、第３フィルター処理データＦ３ａ［ｉ］、Ｆ３ｂ
［ｉ］を用いた演算（以下、第３フィルター処理データ
演算と呼ぶ）を実行する。詳細は図６を用いて後に説明
する。ステップＳ１５では、Ｌｇ、Ｃｇ、Ｒｇが全て０
であるか否か、即ち全領域が検出不能であるか否かを判
定し、全領域が検出不能の場合は焦点検出不能と判断し
て動作を終了し、検出可能な領域があればステップＳ１
６へ進む。
式においてｓ＝８とし、第３フィルター処理データＦ３
ａ［ｉ］、Ｆ３ｂ［ｉ］を算出する。ステップＳ１４で
は、第３フィルター処理データＦ３ａ［ｉ］、Ｆ３ｂ
［ｉ］を用いた演算（以下、第３フィルター処理データ
演算と呼ぶ）を実行する。詳細は図６を用いて後に説明
する。ステップＳ１５では、Ｌｇ、Ｃｇ、Ｒｇが全て０
であるか否か、即ち全領域が検出不能であるか否かを判
定し、全領域が検出不能の場合は焦点検出不能と判断し
て動作を終了し、検出可能な領域があればステップＳ１
６へ進む。
【０１１６】ステップＳ１６では、基準ブロック設定回
路３ｈによる前述の図９の動作によって基準ブロックを
設定する。ステップＳ１７では、重み付け係数設定回路
３ｉによる前述の図１０の動作によって各ブロックごと
に重み付け係数Ｗ［ｊ］を設定する。ステップＳ１８で
は、合成実行回路３ｊによって合成デフォーカス量Ｄｆ
ｍを算出し、最終デフォーカス量とする。
路３ｈによる前述の図９の動作によって基準ブロックを
設定する。ステップＳ１７では、重み付け係数設定回路
３ｉによる前述の図１０の動作によって各ブロックごと
に重み付け係数Ｗ［ｊ］を設定する。ステップＳ１８で
は、合成実行回路３ｊによって合成デフォーカス量Ｄｆ
ｍを算出し、最終デフォーカス量とする。
【０１１７】このようにして得た合成デフォーカス量Ｄ
ｆｍに基づいて図示しないモーターによって撮影レンズ
１００を駆動したり、図示しない表示装置によって撮影
レンズ１００の焦点状態を表示する。なお、上記ステッ
プＳ３、ステップＳ４、ステップＳ１１、ステップＳ１
４はフィルター処理回路３ａの動作であり、ステップＳ
６、ステップＳ９、ステップＳ１２は演算終了判定回路
３ｇによる動作である。
ｆｍに基づいて図示しないモーターによって撮影レンズ
１００を駆動したり、図示しない表示装置によって撮影
レンズ１００の焦点状態を表示する。なお、上記ステッ
プＳ３、ステップＳ４、ステップＳ１１、ステップＳ１
４はフィルター処理回路３ａの動作であり、ステップＳ
６、ステップＳ９、ステップＳ１２は演算終了判定回路
３ｇによる動作である。
【０１１８】次に、ＤＣ減フィルター処理データを用い
た演算処理の詳細について図３を用いて説明する。ステ
ップＳ１０１では、ブロック番号ｊを１にセットする。
ステップＳ１０２では、演算範囲設定回路３ｂによって
ブロックｊの初項ｋ０［ｊ］、最終項ｒ０［ｊ］を定め
ることにより演算範囲を設定する。ステップＳ１０３で
は、被写体パターン判定回路３ｃによる前述の図１１の
動作によってブロックｊが苦手被写体ブロックか否かを
判定する。
た演算処理の詳細について図３を用いて説明する。ステ
ップＳ１０１では、ブロック番号ｊを１にセットする。
ステップＳ１０２では、演算範囲設定回路３ｂによって
ブロックｊの初項ｋ０［ｊ］、最終項ｒ０［ｊ］を定め
ることにより演算範囲を設定する。ステップＳ１０３で
は、被写体パターン判定回路３ｃによる前述の図１１の
動作によってブロックｊが苦手被写体ブロックか否かを
判定する。
【０１１９】ステップＳ１０４では、しきい値設定回路
３ｄによる前述の図７の処理を行ない、信頼性判定のし
きい値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。ステップＳ
１０５では、焦点検出演算回路３ｅによる前述の図８の
処理を行ない、デフォーカス量Ｄｆ［ｊ］、情報量Ｅ
［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を算出し、ブロックｊ
が検出可能か、準検出可能か、検出不能であるかを判定
する。
３ｄによる前述の図７の処理を行ない、信頼性判定のし
きい値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。ステップＳ
１０５では、焦点検出演算回路３ｅによる前述の図８の
処理を行ない、デフォーカス量Ｄｆ［ｊ］、情報量Ｅ
［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を算出し、ブロックｊ
が検出可能か、準検出可能か、検出不能であるかを判定
する。
【０１２０】ステップＳ１０６では、ブロックｊが検出
可能の場合には周期被写体判定回路３ｆによってブロッ
クｊが周期ブロックか否かを判定する。ステップＳ１０
７では、ブロック番号ｊが６であるか否か、即ちＤＣ減
フィルター処理データにおける全ブロックについて焦点
検出演算が終了したか否かを判定し、終了した場合には
ステップＳ１０９へ進み、終了していない場合にはステ
ップＳ１０８へ進む。ステップＳ１０８では、ブロック
６の焦点検出演算が終了していないのでブロック番号ｊ
に１を加えてブロック番号ｊを更新してステップＳ１０
２に戻る。
可能の場合には周期被写体判定回路３ｆによってブロッ
クｊが周期ブロックか否かを判定する。ステップＳ１０
７では、ブロック番号ｊが６であるか否か、即ちＤＣ減
フィルター処理データにおける全ブロックについて焦点
検出演算が終了したか否かを判定し、終了した場合には
ステップＳ１０９へ進み、終了していない場合にはステ
ップＳ１０８へ進む。ステップＳ１０８では、ブロック
６の焦点検出演算が終了していないのでブロック番号ｊ
に１を加えてブロック番号ｊを更新してステップＳ１０
２に戻る。
【０１２１】ステップＳ１０９では、ブロック１、ブロ
ック２の少なくとも一方が検出可能ブロックであるか否
かを判定し、検出可能であればステップＳ１１０へ進
み、検出可能でなければステップＳ１１１へ進む。ステ
ップＳ１１０では、ブロック１、ブロック２の少なくと
も一方が検出可能ブロックであるため領域Ｌｆは検出可
能と判断してＬｇを１とする。ステップＳ１１１では、
ブロック３、ブロック４の少なくとも一方が検出可能ブ
ロックであるか否かを判定し、検出可能であればステッ
プＳ１１２へ進み、検出可能でなければステップＳ１１
３へ進む。ステップＳ１１２では、ブロック３、ブロッ
ク４の少なくとも一方が検出可能ブロックであるため領
域Ｃｆは検出可能と判断してＣｇを１とする。
ック２の少なくとも一方が検出可能ブロックであるか否
かを判定し、検出可能であればステップＳ１１０へ進
み、検出可能でなければステップＳ１１１へ進む。ステ
ップＳ１１０では、ブロック１、ブロック２の少なくと
も一方が検出可能ブロックであるため領域Ｌｆは検出可
能と判断してＬｇを１とする。ステップＳ１１１では、
ブロック３、ブロック４の少なくとも一方が検出可能ブ
ロックであるか否かを判定し、検出可能であればステッ
プＳ１１２へ進み、検出可能でなければステップＳ１１
３へ進む。ステップＳ１１２では、ブロック３、ブロッ
ク４の少なくとも一方が検出可能ブロックであるため領
域Ｃｆは検出可能と判断してＣｇを１とする。
【０１２２】ステップＳ１１３では、ブロック５、ブロ
ック６の少なくとも一方が検出可能ブロックであるか否
かを判定し、検出可能であればステップＳ１１４へ進
み、検出可能でなければステップＳ１１５へ進む。ステ
ップＳ１１４では、ブロック５、ブロック６の少なくと
も一方が検出可能ブロックであるため領域Ｒｆは検出可
能と判断してＲｇを１とする。ステップＳ１１５では、
Ｌｇ，Ｃｇ、Ｒｇの全てが１であるか否か、即ちＬｆ、
Ｃｆ、Ｒｆ全領域が検出可能であるかを判定し、全領域
が検出可能ならステップＳ１１６へ進み、そうでない場
合にはステップＳ１１７へ進む。ステップＳ１１６で
は、Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆ全領域が焦点検出可能なので演算
終了と判定して動作を終了する。ステップＳ１１７で
は、Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆで検出不能な領域があるので演算
続行と判定し動作を終了する。
ック６の少なくとも一方が検出可能ブロックであるか否
かを判定し、検出可能であればステップＳ１１４へ進
み、検出可能でなければステップＳ１１５へ進む。ステ
ップＳ１１４では、ブロック５、ブロック６の少なくと
も一方が検出可能ブロックであるため領域Ｒｆは検出可
能と判断してＲｇを１とする。ステップＳ１１５では、
Ｌｇ，Ｃｇ、Ｒｇの全てが１であるか否か、即ちＬｆ、
Ｃｆ、Ｒｆ全領域が検出可能であるかを判定し、全領域
が検出可能ならステップＳ１１６へ進み、そうでない場
合にはステップＳ１１７へ進む。ステップＳ１１６で
は、Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆ全領域が焦点検出可能なので演算
終了と判定して動作を終了する。ステップＳ１１７で
は、Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆで検出不能な領域があるので演算
続行と判定し動作を終了する。
【０１２３】以上の図３の動作においてステップＳ１０
９からステップＳ１１７は演算終了判定回路３ｇによる
動作である。
９からステップＳ１１７は演算終了判定回路３ｇによる
動作である。
【０１２４】次に、第１フィルター処理データを用いた
演算処理の詳細について図４を用いて説明する。ステッ
プＳ２０１では、Ｌｇ、Ｃｇ、Ｒｇが全て０であるか否
か、即ち全領域が検出不能であるか否かを判定し、全領
域が検出不能の場合はステップＳ２０２へ進み、検出可
能な領域があれば第１フィルター処理データを用いた焦
点検出演算を行うことなくステップＳ２１７へ進む。
演算処理の詳細について図４を用いて説明する。ステッ
プＳ２０１では、Ｌｇ、Ｃｇ、Ｒｇが全て０であるか否
か、即ち全領域が検出不能であるか否かを判定し、全領
域が検出不能の場合はステップＳ２０２へ進み、検出可
能な領域があれば第１フィルター処理データを用いた焦
点検出演算を行うことなくステップＳ２１７へ進む。
【０１２５】ここで、第１フィルター処理データの前に
用いるＤＣ減フィルター処理データも高周波数成分を含
むので、本来は両者を共に用いる必要はない。ところ
が、前述したＤＣ減フィルター処理データによる演算処
理で全領域が検出不能とされる場合には、撮影レンズ１
００でゴースト等が発生してイメージセンサー２の出力
信号ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］間でバランスが大きく乱れた場
合等があり、このような場合は第１フィルター処理デー
タを用いた焦点検出演算を行う必要がある。
用いるＤＣ減フィルター処理データも高周波数成分を含
むので、本来は両者を共に用いる必要はない。ところ
が、前述したＤＣ減フィルター処理データによる演算処
理で全領域が検出不能とされる場合には、撮影レンズ１
００でゴースト等が発生してイメージセンサー２の出力
信号ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］間でバランスが大きく乱れた場
合等があり、このような場合は第１フィルター処理デー
タを用いた焦点検出演算を行う必要がある。
【０１２６】ステップＳ２０２ではブロック番号ｊを７
にセットする。ステップＳ２０３では、演算範囲設定回
路３ｂによってブロックｊの初項ｋ０［ｊ］、最終項ｒ
０［ｊ］を定めることにより演算範囲を設定する。ステ
ップＳ２０４では、しきい値設定回路３ｄによる前述の
図７の処理によって信頼性判定のしきい値Ｅ１、Ｅ２、
Ｇ１、Ｇ２を設定する。ステップＳ２０５では、焦点検
出演算回路３ｅによる前述の図８の処理によってデフォ
ーカス量Ｄｆ［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］、真の極小値Ｃｅ
ｘ［ｊ］を算出し、ブロックｊが検出可能か、準検出可
能か、検出不能であるかを判定する。ステップＳ２０６
では、ブロックｊが検出可能な場合には周期被写体判定
回路３ｆによってブロックｊが周期ブロックか否かを判
定する。
にセットする。ステップＳ２０３では、演算範囲設定回
路３ｂによってブロックｊの初項ｋ０［ｊ］、最終項ｒ
０［ｊ］を定めることにより演算範囲を設定する。ステ
ップＳ２０４では、しきい値設定回路３ｄによる前述の
図７の処理によって信頼性判定のしきい値Ｅ１、Ｅ２、
Ｇ１、Ｇ２を設定する。ステップＳ２０５では、焦点検
出演算回路３ｅによる前述の図８の処理によってデフォ
ーカス量Ｄｆ［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］、真の極小値Ｃｅ
ｘ［ｊ］を算出し、ブロックｊが検出可能か、準検出可
能か、検出不能であるかを判定する。ステップＳ２０６
では、ブロックｊが検出可能な場合には周期被写体判定
回路３ｆによってブロックｊが周期ブロックか否かを判
定する。
【０１２７】ステップＳ２０７では、ブロック番号ｊが
１２であるか否か、即ち第１フィルター処理データにお
ける全ブロックについて焦点検出演算が終了したか否か
を判定し、終了した場合にはステップＳ２０９へ進み、
終了していない場合にはステップＳ２０８へ進む。ステ
ップＳ２０８では、ブロック１２の焦点検出演算が終了
していないのでブロック番号ｊに１を加えてブロック番
号ｊを更新し、ステップＳ２０３に戻る。
１２であるか否か、即ち第１フィルター処理データにお
ける全ブロックについて焦点検出演算が終了したか否か
を判定し、終了した場合にはステップＳ２０９へ進み、
終了していない場合にはステップＳ２０８へ進む。ステ
ップＳ２０８では、ブロック１２の焦点検出演算が終了
していないのでブロック番号ｊに１を加えてブロック番
号ｊを更新し、ステップＳ２０３に戻る。
【０１２８】ステップＳ２０９では、ブロック７、ブロ
ック８の少なくとも一方が検出可能ブロックであるか否
かを判定し、検出可能であればステップＳ２１０へ進
み、検出可能でなければステップＳ２１１に進む。ステ
ップＳ２１０では、ブロック７、ブロック８の少なくと
も一方が検出可能ブロックであるため領域Ｌｆは検出可
能と判断してＬｇを１とする。ステップＳ２１１では、
ブロック９、ブロック１０の少なくとも一方が検出可能
ブロックであるか否かを判定し、検出可能であればステ
ップＳ２１２へ進み、検出可能でなければステップＳ２
１３に進む。ステップＳ２１２では、ブロック９、ブロ
ック１０の少なくとも一方が検出可能ブロックであるた
め領域Ｃｆは検出可能と判断してＣｇを１とする。
ック８の少なくとも一方が検出可能ブロックであるか否
かを判定し、検出可能であればステップＳ２１０へ進
み、検出可能でなければステップＳ２１１に進む。ステ
ップＳ２１０では、ブロック７、ブロック８の少なくと
も一方が検出可能ブロックであるため領域Ｌｆは検出可
能と判断してＬｇを１とする。ステップＳ２１１では、
ブロック９、ブロック１０の少なくとも一方が検出可能
ブロックであるか否かを判定し、検出可能であればステ
ップＳ２１２へ進み、検出可能でなければステップＳ２
１３に進む。ステップＳ２１２では、ブロック９、ブロ
ック１０の少なくとも一方が検出可能ブロックであるた
め領域Ｃｆは検出可能と判断してＣｇを１とする。
【０１２９】ステップＳ２１３では、ブロック１１、ブ
ロック１２の少なくとも一方が検出可能ブロックである
か否かを判定し、検出可能であればステップＳ２１４へ
進み、検出可能でなければステップＳ２１５へ進む。ス
テップＳ２１４では、ブロック１１、ブロック１２の少
なくとも一方が検出可能ブロックであるため領域Ｒｆは
検出可能と判断してＲｇを１とする。ステップＳ２１５
では、Ｌｇ，Ｃｇ、Ｒｇの全てが１であるか否か、即ち
Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆ全領域が検出可能であるかを判定し、
全領域が検出可能ならステップＳ２１６へ進み、そうで
ない場合にはステップＳ２１７へ進む。ステップＳ２１
６では、Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆ全領域が焦点検出可能なので
演算終了と判定して動作を終了する。ステップＳ２１７
では、Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆで検出不能な領域があるので演
算続行と判定し動作を終了する。
ロック１２の少なくとも一方が検出可能ブロックである
か否かを判定し、検出可能であればステップＳ２１４へ
進み、検出可能でなければステップＳ２１５へ進む。ス
テップＳ２１４では、ブロック１１、ブロック１２の少
なくとも一方が検出可能ブロックであるため領域Ｒｆは
検出可能と判断してＲｇを１とする。ステップＳ２１５
では、Ｌｇ，Ｃｇ、Ｒｇの全てが１であるか否か、即ち
Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆ全領域が検出可能であるかを判定し、
全領域が検出可能ならステップＳ２１６へ進み、そうで
ない場合にはステップＳ２１７へ進む。ステップＳ２１
６では、Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆ全領域が焦点検出可能なので
演算終了と判定して動作を終了する。ステップＳ２１７
では、Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆで検出不能な領域があるので演
算続行と判定し動作を終了する。
【０１３０】以上の図４の動作において、ステップＳ２
０９〜Ｓ２１７は演算終了判定回路３ｇによる動作であ
る。
０９〜Ｓ２１７は演算終了判定回路３ｇによる動作であ
る。
【０１３１】次に、第２フィルター処理データを用いた
演算処理の詳細について図５を用いて説明する。ステッ
プＳ３０１では、Ｌｇが０であるか否か、即ち領域Ｌｆ
が検出不能であるか否かを判定し、領域Ｌｆが検出不能
の場合はステップＳ３０２へ進み、検出可能であれば第
２フィルター処理データにおける領域Ｌｆ、即ちブロッ
ク１３の演算を行う必要がないのでステップＳ３０９へ
進む。ステップＳ３０２では、ブロック番号ｊを１３に
セットする。ステップＳ３０３では、演算範囲設定回路
３ｂによってブロック１３の初項ｋ０［ｊ］、最終項ｒ
０［ｊ］を定めることにより演算範囲を設定する。
演算処理の詳細について図５を用いて説明する。ステッ
プＳ３０１では、Ｌｇが０であるか否か、即ち領域Ｌｆ
が検出不能であるか否かを判定し、領域Ｌｆが検出不能
の場合はステップＳ３０２へ進み、検出可能であれば第
２フィルター処理データにおける領域Ｌｆ、即ちブロッ
ク１３の演算を行う必要がないのでステップＳ３０９へ
進む。ステップＳ３０２では、ブロック番号ｊを１３に
セットする。ステップＳ３０３では、演算範囲設定回路
３ｂによってブロック１３の初項ｋ０［ｊ］、最終項ｒ
０［ｊ］を定めることにより演算範囲を設定する。
【０１３２】ステップＳ３０４では、しきい値設定回路
３ｄによる前述の図７の動作によって信頼性判定のしき
い値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。ステップＳ３
０５では、焦点検出演算回路３ｅによる前述の図８の動
作によってデフォーカス量Ｄｆ［ｊ］、情報量Ｅ
［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を算出し、ブロック１
３が検出可能か、準検出可能か、検出不能であるかを判
定する。ステップＳ３０６では、ブロック１３が検出可
能な場合には周期被写体判定回路３ｆによってブロック
１３が周期ブロックか否かを判定する。ステップＳ３０
７では、ブロック１３が検出可能ブロックである場合は
ステップＳ３０８へ進み、そうではない場合はステップ
Ｓ３０９へ進む。ステップＳ３０８では、ブロック１３
が検出可能ブロックであるため領域Ｌｆは検出可能と判
断してＬｇを１とする。
３ｄによる前述の図７の動作によって信頼性判定のしき
い値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。ステップＳ３
０５では、焦点検出演算回路３ｅによる前述の図８の動
作によってデフォーカス量Ｄｆ［ｊ］、情報量Ｅ
［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を算出し、ブロック１
３が検出可能か、準検出可能か、検出不能であるかを判
定する。ステップＳ３０６では、ブロック１３が検出可
能な場合には周期被写体判定回路３ｆによってブロック
１３が周期ブロックか否かを判定する。ステップＳ３０
７では、ブロック１３が検出可能ブロックである場合は
ステップＳ３０８へ進み、そうではない場合はステップ
Ｓ３０９へ進む。ステップＳ３０８では、ブロック１３
が検出可能ブロックであるため領域Ｌｆは検出可能と判
断してＬｇを１とする。
【０１３３】ステップＳ３０９では、Ｃｇが０であるか
否か、即ち領域Ｃｆが検出不能であるか否かを判定し、
領域Ｃｆが検出不能の場合はステップＳ３１０へ進み、
検出可能であれば第２フィルター処理データにおける領
域Ｃｆ、即ちブロック１４の演算を行う必要がないので
ステップＳ３１７へ進む。ステップＳ３１０では、ブロ
ック番号ｊを１４にセットする。ステップＳ３１１で
は、演算範囲設定回路３ｂによってブロック１４の初項
ｋ０［ｊ］、最終項ｒ０［ｊ］を定めることにより演算
範囲を設定する。ステップＳ３１２では、しきい値設定
回路３ｄによる前述の図７の動作によって信頼性判定の
しきい値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。
否か、即ち領域Ｃｆが検出不能であるか否かを判定し、
領域Ｃｆが検出不能の場合はステップＳ３１０へ進み、
検出可能であれば第２フィルター処理データにおける領
域Ｃｆ、即ちブロック１４の演算を行う必要がないので
ステップＳ３１７へ進む。ステップＳ３１０では、ブロ
ック番号ｊを１４にセットする。ステップＳ３１１で
は、演算範囲設定回路３ｂによってブロック１４の初項
ｋ０［ｊ］、最終項ｒ０［ｊ］を定めることにより演算
範囲を設定する。ステップＳ３１２では、しきい値設定
回路３ｄによる前述の図７の動作によって信頼性判定の
しきい値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。
【０１３４】ステップＳ３１３では、焦点検出演算回路
３ｅによる前述の図８の動作によってデフォーカス量Ｄ
ｆ［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を
算出し、ブロック１４が検出可能か、準検出可能か、検
出不能であるかを判定する。ステップＳ３１４では、ブ
ロック１４が検出可能な場合には周期被写体判定回路３
ｆによってブロック１４が周期ブロックか否かを判定す
る。ステップＳ３１５では、ブロック１４が検出可能ブ
ロックである場合はステップＳ３１６へ進み、そうでは
ない場合はステップＳ３１７へ進む。ステップＳ３１６
では、ブロック１４が検出可能ブロックであるため領域
Ｃｆを検出可能と可能と判断してＣｇを１とする。
３ｅによる前述の図８の動作によってデフォーカス量Ｄ
ｆ［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を
算出し、ブロック１４が検出可能か、準検出可能か、検
出不能であるかを判定する。ステップＳ３１４では、ブ
ロック１４が検出可能な場合には周期被写体判定回路３
ｆによってブロック１４が周期ブロックか否かを判定す
る。ステップＳ３１５では、ブロック１４が検出可能ブ
ロックである場合はステップＳ３１６へ進み、そうでは
ない場合はステップＳ３１７へ進む。ステップＳ３１６
では、ブロック１４が検出可能ブロックであるため領域
Ｃｆを検出可能と可能と判断してＣｇを１とする。
【０１３５】ステップＳ３１７では、Ｒｇが０であるか
否か、即ち領域Ｒｆが検出不能であるか否かを判定し、
領域Ｒｆが検出不能の場合はステップＳ３１８へ進み、
検出可能であれば第２フィルター処理データにおける領
域Ｒｆ、即ちブロック１５の演算を行う必要がないので
ステップＳ３２５へ進む。ステップＳ３１８ではブロッ
ク番号ｊを１５にセットする。ステップＳ３１９では、
演算範囲設定回路３ｂによってブロック１５の初項ｋ０
［ｊ］、最終項ｒ０［ｊ］を定めることにより演算範囲
を設定する。ステップＳ３２０では、しきい値設定回路
３ｄによる前述の図７の動作によって信頼性判定のしき
い値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。
否か、即ち領域Ｒｆが検出不能であるか否かを判定し、
領域Ｒｆが検出不能の場合はステップＳ３１８へ進み、
検出可能であれば第２フィルター処理データにおける領
域Ｒｆ、即ちブロック１５の演算を行う必要がないので
ステップＳ３２５へ進む。ステップＳ３１８ではブロッ
ク番号ｊを１５にセットする。ステップＳ３１９では、
演算範囲設定回路３ｂによってブロック１５の初項ｋ０
［ｊ］、最終項ｒ０［ｊ］を定めることにより演算範囲
を設定する。ステップＳ３２０では、しきい値設定回路
３ｄによる前述の図７の動作によって信頼性判定のしき
い値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。
【０１３６】ステップＳ３２１では、焦点検出演算回路
３ｅによる前述の図８の動作によってデフォーカス量Ｄ
ｆ［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を
算出し、ブロック１５が検出可能か、準検出可能か、検
出不能であるかを判定する。ステップＳ３２２では、ブ
ロック１５が検出可能な場合には周期被写体判定回路３
ｆによってブロック１５が周期ブロックか否かを判定す
る。ステップＳ３２３では、ブロック１５が検出可能ブ
ロックである場合はステップＳ３２４へ進み、そうでは
ない場合はステップＳ３２５へ進む。ステップＳ３２４
では、ブロック１５が検出可能ブロックであるため領域
Ｒｆは検出可能と判断してＲｇを１とする。
３ｅによる前述の図８の動作によってデフォーカス量Ｄ
ｆ［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を
算出し、ブロック１５が検出可能か、準検出可能か、検
出不能であるかを判定する。ステップＳ３２２では、ブ
ロック１５が検出可能な場合には周期被写体判定回路３
ｆによってブロック１５が周期ブロックか否かを判定す
る。ステップＳ３２３では、ブロック１５が検出可能ブ
ロックである場合はステップＳ３２４へ進み、そうでは
ない場合はステップＳ３２５へ進む。ステップＳ３２４
では、ブロック１５が検出可能ブロックであるため領域
Ｒｆは検出可能と判断してＲｇを１とする。
【０１３７】ステップＳ３２５では、Ｌｇ、Ｃｇ、Ｒｇ
が全て０であるか否か、即ち全領域が検出不能であるか
否かを判定し、全領域が検出不能の場合はステップＳ３
２７へ進み、検出可能な領域があればステップＳ３２６
へ進む。
が全て０であるか否か、即ち全領域が検出不能であるか
否かを判定し、全領域が検出不能の場合はステップＳ３
２７へ進み、検出可能な領域があればステップＳ３２６
へ進む。
【０１３８】次の演算処理に用いる第３フィルター処理
データは領域Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆの区別が無く、領域はブ
ロック１６だけなので、この時点で検出可能な領域があ
れば第３フィルター処理データによる演算を行なう必要
はなく、演算終了と判定して動作を終了する。ステップ
Ｓ３２７では、全領域が検出不能なので演算続行と判定
して動作を終了する。
データは領域Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆの区別が無く、領域はブ
ロック１６だけなので、この時点で検出可能な領域があ
れば第３フィルター処理データによる演算を行なう必要
はなく、演算終了と判定して動作を終了する。ステップ
Ｓ３２７では、全領域が検出不能なので演算続行と判定
して動作を終了する。
【０１３９】以上に説明した図５において、ステップＳ
３０７、Ｓ３０８、Ｓ３１５、Ｓ３１６、およびＳ３２
３〜Ｓ３２７は演算終了判定回路３ｇによって行なわれ
る。次に、第３フィルター処理データを用いた演算処理
の詳細について図６を用いて説明する。ステップＳ４０
１ではブロック番号ｊを１６にセットする。ステップＳ
４０２では、演算範囲設定回路３ｂによってブロック１
６の初項ｋ０［ｊ］、最終項ｒ０［ｊ］を定めることに
より演算範囲を設定する。ステップＳ４０３では、しき
い値設定回路３ｄによる前述の図７の動作によって信頼
性判定のしきい値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。
３０７、Ｓ３０８、Ｓ３１５、Ｓ３１６、およびＳ３２
３〜Ｓ３２７は演算終了判定回路３ｇによって行なわれ
る。次に、第３フィルター処理データを用いた演算処理
の詳細について図６を用いて説明する。ステップＳ４０
１ではブロック番号ｊを１６にセットする。ステップＳ
４０２では、演算範囲設定回路３ｂによってブロック１
６の初項ｋ０［ｊ］、最終項ｒ０［ｊ］を定めることに
より演算範囲を設定する。ステップＳ４０３では、しき
い値設定回路３ｄによる前述の図７の動作によって信頼
性判定のしきい値Ｅ１、Ｅ２、Ｇ１、Ｇ２を設定する。
【０１４０】ステップＳ４０４では、焦点検出演算回路
３ｅによる前述の図８の動作によってデフォーカス量Ｄ
ｆ［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を
算出し、ブロック１６が検出可能か、準検出可能か、検
出不能であるかを判定する。ステップＳ４０５では、ブ
ロック１６が検出可能な場合には周期被写体判定回路３
ｆによってブロック１６が周期ブロックか否かを判定す
る。ステップＳ４０６では、ブロック１６が検出可能ブ
ロックであるか否かを判定し、検出可能であればステッ
プＳ４０７へ進み、検出可能でなければステップＳ４０
８に進む。ステップＳ４０７では、ブロック１６は全領
域に対応するので、ブロック１６が検出可能ブロックで
あれば全領域Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆは検出可能なのでＬｇ、
Ｃｇ、Ｒｇを１とする。
３ｅによる前述の図８の動作によってデフォーカス量Ｄ
ｆ［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］、真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を
算出し、ブロック１６が検出可能か、準検出可能か、検
出不能であるかを判定する。ステップＳ４０５では、ブ
ロック１６が検出可能な場合には周期被写体判定回路３
ｆによってブロック１６が周期ブロックか否かを判定す
る。ステップＳ４０６では、ブロック１６が検出可能ブ
ロックであるか否かを判定し、検出可能であればステッ
プＳ４０７へ進み、検出可能でなければステップＳ４０
８に進む。ステップＳ４０７では、ブロック１６は全領
域に対応するので、ブロック１６が検出可能ブロックで
あれば全領域Ｌｆ、Ｃｆ、Ｒｆは検出可能なのでＬｇ、
Ｃｇ、Ｒｇを１とする。
【０１４１】ステップＳ４０８では、第３フィルター処
理データが最後のフィルター処理データなので演算終了
と判定して動作を終了する。以上に説明した図６におい
て、ステップＳ４０６〜Ｓ４０８は演算終了判定回路３
ｇによって行なわれる。
理データが最後のフィルター処理データなので演算終了
と判定して動作を終了する。以上に説明した図６におい
て、ステップＳ４０６〜Ｓ４０８は演算終了判定回路３
ｇによって行なわれる。
【０１４２】以上に説明した本発明の動作において、被
写体パターン判定回路３ｃが苦手被写体であると判定し
たブロックについては、しきい値設定回路３ｄは（４
１）式によってしきい値Ｅ１を厳しく設定しているが、
苦手被写体ブロックについては（１）〜（１１）式、お
よび（５２）式による焦点検出演算を行わずに検出不能
ブロックと判定する方法もある。
写体パターン判定回路３ｃが苦手被写体であると判定し
たブロックについては、しきい値設定回路３ｄは（４
１）式によってしきい値Ｅ１を厳しく設定しているが、
苦手被写体ブロックについては（１）〜（１１）式、お
よび（５２）式による焦点検出演算を行わずに検出不能
ブロックと判定する方法もある。
【０１４３】このように、本発明は、複数のフィルター
処理データを切り換えて演算処理を行い、各フィルター
処理データによる演算ごとに演算終了判定回路３ｇによ
って次のフィルター処理データによる演算処理を行うか
否かを判定する焦点検出装置に適用される。そして、図
１２に示すように焦点検出領域を複数の領域に分割し、
各領域に含まれるブロックが検出可能になるとその領域
は検出可能であると判定し、全領域が焦点検出可能にな
ると演算を終了するようにしたので、低周波数成分のみ
からなる被写体と高周波数成分を含む被写体とが混在す
る場合でも、各被写体のデフォーカス量を精度よく算出
できるという効果がある。
処理データを切り換えて演算処理を行い、各フィルター
処理データによる演算ごとに演算終了判定回路３ｇによ
って次のフィルター処理データによる演算処理を行うか
否かを判定する焦点検出装置に適用される。そして、図
１２に示すように焦点検出領域を複数の領域に分割し、
各領域に含まれるブロックが検出可能になるとその領域
は検出可能であると判定し、全領域が焦点検出可能にな
ると演算を終了するようにしたので、低周波数成分のみ
からなる被写体と高周波数成分を含む被写体とが混在す
る場合でも、各被写体のデフォーカス量を精度よく算出
できるという効果がある。
【０１４４】また、フィルター処理データの切り換えの
順番を、高周波数成分を抽出するフィルター処理データ
から低周波成分を抽出するフィルター処理データへと、
周波数の低い方に向かって順に切り換えるようにしたた
め、精度の高いデフォーカス量を優先しながら焦点検出
演算を行なえる。また、全領域が検出可能になると演算
終了と判定しているが、特定の領域が検出可能になった
時点で演算終了としても良い。
順番を、高周波数成分を抽出するフィルター処理データ
から低周波成分を抽出するフィルター処理データへと、
周波数の低い方に向かって順に切り換えるようにしたた
め、精度の高いデフォーカス量を優先しながら焦点検出
演算を行なえる。また、全領域が検出可能になると演算
終了と判定しているが、特定の領域が検出可能になった
時点で演算終了としても良い。
【０１４５】また、焦点検出演算回路３ｅではブロック
ごとにデフォーカス量Ｄｆ［ｊ］を算出して焦点検出可
能か否かの判定をブロックごとに行い、周期被写体判定
回路３ｆでは周期パターンであるか否かの判定をブロッ
クごとに行い、基準ブロック設定回路３ｈでは検出可能
ブロックが全て周期ブロックのときにはデフォーカス量
の絶対値が最も小さいデフォーカス量、即ち撮影レンズ
１００の合焦状態に最も近いデフォーカス量であるブロ
ックを基準ブロックとし、重み付け係数設定回路３ｉで
は基準ブロックに基づいて各ブロックの重み付け係数を
設定し、合成実行回路３ｊではブロックごとのデフォー
カス量を重み付け係数によって修正して合成デフォーカ
ス量を算出するので、撮影レンズ１００が非常に大きく
デフォーカスしていなければ完全に周期的な被写体であ
っても焦点検出が可能となる。
ごとにデフォーカス量Ｄｆ［ｊ］を算出して焦点検出可
能か否かの判定をブロックごとに行い、周期被写体判定
回路３ｆでは周期パターンであるか否かの判定をブロッ
クごとに行い、基準ブロック設定回路３ｈでは検出可能
ブロックが全て周期ブロックのときにはデフォーカス量
の絶対値が最も小さいデフォーカス量、即ち撮影レンズ
１００の合焦状態に最も近いデフォーカス量であるブロ
ックを基準ブロックとし、重み付け係数設定回路３ｉで
は基準ブロックに基づいて各ブロックの重み付け係数を
設定し、合成実行回路３ｊではブロックごとのデフォー
カス量を重み付け係数によって修正して合成デフォーカ
ス量を算出するので、撮影レンズ１００が非常に大きく
デフォーカスしていなければ完全に周期的な被写体であ
っても焦点検出が可能となる。
【０１４６】したがって、撮影者が完全に周期的な被写
体と同程度の距離の被写体に対して撮影レンズ１００を
合焦させた後、完全に周期的な被写体に対して焦点検出
動作を行う、或いは手動で大まかに撮影レンズを合焦位
置近傍へ移動してから完全に周期的な被写体に対して焦
点検出動作を行うことにより、完全に周期的な被写体に
対する焦点検出が可能となる。また、周期ブロックでは
ない検出可能ブロックがある場合には、周期ブロックを
基準ブロックとはせずに周期ブロックではない検出可能
ブロックの中から基準ブロックを選択するようにしたの
で、偽合焦が生じることはない。
体と同程度の距離の被写体に対して撮影レンズ１００を
合焦させた後、完全に周期的な被写体に対して焦点検出
動作を行う、或いは手動で大まかに撮影レンズを合焦位
置近傍へ移動してから完全に周期的な被写体に対して焦
点検出動作を行うことにより、完全に周期的な被写体に
対する焦点検出が可能となる。また、周期ブロックでは
ない検出可能ブロックがある場合には、周期ブロックを
基準ブロックとはせずに周期ブロックではない検出可能
ブロックの中から基準ブロックを選択するようにしたの
で、偽合焦が生じることはない。
【０１４７】また、重み付け係数設定回路３ｉでは、各
ブロックのデフォーカス量と基準ブロックのデフォーカ
ス量との差分に基づいて設定される重み付け係数を基準
ブロックの情報量（基準情報量）Ｅｋに基づいて可変と
している。そして、基準情報量Ｅｋが小さい時は基準情
報量Ｅｋが大きいときに比べて重み付け係数Ｗ［ｊ］が
０ではない範囲を広くしたので、重み付け係数Ｗ［ｊ］
が０ではないブロックが増え、より多くのブロックのデ
フォーカス量が後述する合成実行回路３ｊによる合成演
算に用いられ、安定した合成デフォーカス量を得ること
が出来るという効果がある。
ブロックのデフォーカス量と基準ブロックのデフォーカ
ス量との差分に基づいて設定される重み付け係数を基準
ブロックの情報量（基準情報量）Ｅｋに基づいて可変と
している。そして、基準情報量Ｅｋが小さい時は基準情
報量Ｅｋが大きいときに比べて重み付け係数Ｗ［ｊ］が
０ではない範囲を広くしたので、重み付け係数Ｗ［ｊ］
が０ではないブロックが増え、より多くのブロックのデ
フォーカス量が後述する合成実行回路３ｊによる合成演
算に用いられ、安定した合成デフォーカス量を得ること
が出来るという効果がある。
【０１４８】また、被写体パターン判定回路３ｃでは、
コントラストの変化が緩やかで単調増加あるいは単調減
少的であるパターンを苦手被写体であると判定し、苦手
被写体の場合にはしきい値設定回路３ｄによって情報量
を判定するしきい値を通常よりも厳しく設定し、焦点検
出回路３ｅでこのしきい値を用いて信頼性判定を行って
焦点検出可能か否かを判定しているので、苦手被写体の
場合には検出可能と判定され難くなり、不安定なデフォ
ーカス量を得るのを避けることができるという効果があ
る。
コントラストの変化が緩やかで単調増加あるいは単調減
少的であるパターンを苦手被写体であると判定し、苦手
被写体の場合にはしきい値設定回路３ｄによって情報量
を判定するしきい値を通常よりも厳しく設定し、焦点検
出回路３ｅでこのしきい値を用いて信頼性判定を行って
焦点検出可能か否かを判定しているので、苦手被写体の
場合には検出可能と判定され難くなり、不安定なデフォ
ーカス量を得るのを避けることができるという効果があ
る。
【０１４９】また、ブロック分割を行う焦点検出装置で
は、被写体パターン判定回路３ｃによってブロックごと
にコントラストの変化が緩やかな単調増加的であるパタ
ーンを苦手被写体であると判定し、苦手被写体ブロック
の場合にはしきい値設定回路３ｄによって情報量を判定
するしきい値を通常よりも厳しく設定し、焦点検出回路
３ｅでこのしきい値を用いて信頼性判定を行って検出可
能ブロックか否かを判定し、基準ブロック設定回路３ｈ
では検出可能なブロックの中から基準ブロックを選択し
ているので苦手被写体ブロックが基準ブロックとなるこ
とが避けられ、合成実行回路３ｊによって安定した合成
デフォーカス量を得ることが出来るという効果がある。
は、被写体パターン判定回路３ｃによってブロックごと
にコントラストの変化が緩やかな単調増加的であるパタ
ーンを苦手被写体であると判定し、苦手被写体ブロック
の場合にはしきい値設定回路３ｄによって情報量を判定
するしきい値を通常よりも厳しく設定し、焦点検出回路
３ｅでこのしきい値を用いて信頼性判定を行って検出可
能ブロックか否かを判定し、基準ブロック設定回路３ｈ
では検出可能なブロックの中から基準ブロックを選択し
ているので苦手被写体ブロックが基準ブロックとなるこ
とが避けられ、合成実行回路３ｊによって安定した合成
デフォーカス量を得ることが出来るという効果がある。
【０１５０】また被写体パターン判定回路３ｃでは、所
定範囲内における２つのデータ間の差分の絶対値を複数
算出し、これらの中から最大値を検出して判定に用いた
ので、単調増加的であっても急激な変化を有するパター
ンを苦手被写体と判定することが無い。また、所定範囲
のコントラストとピークトゥピークを判定に用いたの
で、変化が緩やかであっても単調増加的でないパターン
を苦手被写体と判定することもなく、正確な被写体パタ
ーン判定を行うことが出来る。また、苦手被写体と判定
されるとしきい値を厳しくする程度を通常の１．５倍か
ら４倍とするため、苦手被写体ではあるが情報量が多
く、精度の良いデフォーカス量が得られる場合には苦手
被写体であっても検出可能ブロックとすることが出来
る。
定範囲内における２つのデータ間の差分の絶対値を複数
算出し、これらの中から最大値を検出して判定に用いた
ので、単調増加的であっても急激な変化を有するパター
ンを苦手被写体と判定することが無い。また、所定範囲
のコントラストとピークトゥピークを判定に用いたの
で、変化が緩やかであっても単調増加的でないパターン
を苦手被写体と判定することもなく、正確な被写体パタ
ーン判定を行うことが出来る。また、苦手被写体と判定
されるとしきい値を厳しくする程度を通常の１．５倍か
ら４倍とするため、苦手被写体ではあるが情報量が多
く、精度の良いデフォーカス量が得られる場合には苦手
被写体であっても検出可能ブロックとすることが出来
る。
【０１５１】このように構成した実施例にあっては、イ
メージセンサーアレイ２が光電変換素子列に、フィルタ
ー処理回路３ａがフィルター処理手段に、演算範囲設定
回路３ｂが演算範囲設定手段に、焦点検出演算回路３ｅ
が焦点検出演算手段に、演算終了判定回路３ｇが演算終
了判定手段に、合成実行回路３ｊがデフォーカス量合成
手段に、周期被写体判定回路３ｆが周期被写体判定手段
に、基準ブロック設定回路３ｈが基準ブロック設定手段
に、重み付け係数設定回路３ｉが重み付け係数設定手段
に、被写体パターン判定回路３ｃが被写体パターン判定
手段に、しきい値設定回路３ｄがしきい値設定手段に、
それぞれ対応する。
メージセンサーアレイ２が光電変換素子列に、フィルタ
ー処理回路３ａがフィルター処理手段に、演算範囲設定
回路３ｂが演算範囲設定手段に、焦点検出演算回路３ｅ
が焦点検出演算手段に、演算終了判定回路３ｇが演算終
了判定手段に、合成実行回路３ｊがデフォーカス量合成
手段に、周期被写体判定回路３ｆが周期被写体判定手段
に、基準ブロック設定回路３ｈが基準ブロック設定手段
に、重み付け係数設定回路３ｉが重み付け係数設定手段
に、被写体パターン判定回路３ｃが被写体パターン判定
手段に、しきい値設定回路３ｄがしきい値設定手段に、
それぞれ対応する。
【０１５２】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、請求項１に
記載の発明によれば、光電変換素子列から出力された信
号列に対して複数のフィルター演算処理のうちいずれか
を行なってフィルター処理データを出力し、このフィル
ター処理データを複数のブロックに分割して各ブロック
ごとにデフォーカス量を算出し、デフォーカス量の信頼
性が高い場合のみ最終的な焦点調節状態を定めるように
したため、例えば低周波数成分のみからなる被写体と、
高周波数成分を含む被写体が混在する場合でも、それぞ
れの被写体のデフォーカス量を精度よく求めることがで
きる。請求項２に記載の発明によれば、高周波数成分を
抽出するフィルター演算処理を低周波数成分を抽出する
フィルター演算処理よりも先に行なうようにしたため、
デフォーカス量の演算精度を向上できる。請求項３，４
に記載の発明によれば、被写体が周期的なパターンか否
かを判定し、その結果に基づいて基準ブロックを設定
し、基準ブロックに基づいて最終的な焦点調節状態を定
めるようにしたため、完全に周期的なパターンであって
も焦点検出が可能となる。また、撮影画面内に周期的な
パターンでないブロックがある場合には周期的なパター
ンからなるブロックを基準ブロックにしないようにした
ため、偽合焦を生じることもない。請求項５，６に記載
の発明によれば、一対の光電変換素子列を複数のブロッ
クに分割し、そのうち信頼性が高いと判定されたブロッ
クを基準ブロックとして設定し、各ブロックのデフォー
カス量を重み付け平均するための重み付け係数を基準ブ
ロックのコントラストに基づいて算出し、重み付け係数
に基づいて各ブロックごとのデフォーカス量を重み付け
平均するようにしたため、デフォーカス量の演算精度を
向上できる。すなわち、基準ブロックのコントラストが
低い場合には重み付け係数が０でない範囲を広げてより
多くのブロックのデフォーカス量に基づいて最終的なデ
フォーカス量を定めるようにしたため、最終的なデフォ
ーカス量の信頼性が向上する。請求項７〜１０に記載の
発明によれば、一対の光電変換素子列を複数のブロック
に分割し、各ブロックが苦手被写体ブロックであるか否
かを判定し、苦手被写体ブロックの場合にはデフォーカ
ス量の信頼性を判断する基準となるしきい値を厳しい値
に設定するため、苦手被写体の場合に焦点検出可能と判
断されることは少なくなり、最終的なデフォーカス量の
精度を一定レベルに維持できる。
記載の発明によれば、光電変換素子列から出力された信
号列に対して複数のフィルター演算処理のうちいずれか
を行なってフィルター処理データを出力し、このフィル
ター処理データを複数のブロックに分割して各ブロック
ごとにデフォーカス量を算出し、デフォーカス量の信頼
性が高い場合のみ最終的な焦点調節状態を定めるように
したため、例えば低周波数成分のみからなる被写体と、
高周波数成分を含む被写体が混在する場合でも、それぞ
れの被写体のデフォーカス量を精度よく求めることがで
きる。請求項２に記載の発明によれば、高周波数成分を
抽出するフィルター演算処理を低周波数成分を抽出する
フィルター演算処理よりも先に行なうようにしたため、
デフォーカス量の演算精度を向上できる。請求項３，４
に記載の発明によれば、被写体が周期的なパターンか否
かを判定し、その結果に基づいて基準ブロックを設定
し、基準ブロックに基づいて最終的な焦点調節状態を定
めるようにしたため、完全に周期的なパターンであって
も焦点検出が可能となる。また、撮影画面内に周期的な
パターンでないブロックがある場合には周期的なパター
ンからなるブロックを基準ブロックにしないようにした
ため、偽合焦を生じることもない。請求項５，６に記載
の発明によれば、一対の光電変換素子列を複数のブロッ
クに分割し、そのうち信頼性が高いと判定されたブロッ
クを基準ブロックとして設定し、各ブロックのデフォー
カス量を重み付け平均するための重み付け係数を基準ブ
ロックのコントラストに基づいて算出し、重み付け係数
に基づいて各ブロックごとのデフォーカス量を重み付け
平均するようにしたため、デフォーカス量の演算精度を
向上できる。すなわち、基準ブロックのコントラストが
低い場合には重み付け係数が０でない範囲を広げてより
多くのブロックのデフォーカス量に基づいて最終的なデ
フォーカス量を定めるようにしたため、最終的なデフォ
ーカス量の信頼性が向上する。請求項７〜１０に記載の
発明によれば、一対の光電変換素子列を複数のブロック
に分割し、各ブロックが苦手被写体ブロックであるか否
かを判定し、苦手被写体ブロックの場合にはデフォーカ
ス量の信頼性を判断する基準となるしきい値を厳しい値
に設定するため、苦手被写体の場合に焦点検出可能と判
断されることは少なくなり、最終的なデフォーカス量の
精度を一定レベルに維持できる。
【図１】本発明の構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明のＤＣ減フィルター処理データによる演
算処理の動作を示すフローチャートである。
算処理の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１フィルター処理データによる演算
処理の動作を示すフローチャートである。
処理の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２フィルター処理データによる演算
処理の動作を示すフローチャートである。
処理の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第３フィルター処理データによる演算
処理の動作を示すフローチャートである。
処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明のしきい値設定回路の動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図８】本発明の焦点検出演算回路の動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図９】本発明の基準ブロック設定回路の動作を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図１０】本発明の重み付け係数設定回路の動作を示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図１１】本発明の被写体パターン判定回路の動作を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図１２】本発明の演算範囲設定の様子を説明する図で
ある。
ある。
【図１３】従来技術における撮影画面と焦点検出領域と
の位置関係を表す図である。
の位置関係を表す図である。
【図１４】従来技術における焦点検出光学系を示す図で
ある。
ある。
【図１５】従来技術における焦点検出演算を説明する図
である。
である。
【図１６】従来技術における相関演算を説明する図であ
る。
る。
【図１７】従来技術における焦点検出演算を説明する図
である。
である。
【図１８】低周波数成分のみからなるパターンの例を示
す図である。
す図である。
【図１９】高周波数成分のみからなるパターンの例を示
す図である。
す図である。
【図２０】高周波数成分、低周波数成分を共に含むパタ
ーンの例を示す図である。
ーンの例を示す図である。
【図２１】デフォーカス量の大きい場合のパターンを示
す図である。
す図である。
【図２２】完全にＤＣ成分を除去するフィルター処理デ
ータでは偽合焦を発生する被写体の例を示す図である。
ータでは偽合焦を発生する被写体の例を示す図である。
【図２３】従来技術におけるブロック分割を説明する図
である。
である。
【図２４】被写体が周期的なパターンであるときの出力
信号と相関量の様子を説明する図である。
信号と相関量の様子を説明する図である。
【図２５】重み付け係数を設定する方法を示す図であ
る。
る。
【図２６】ＤＣ成分を完全には除去しないフィルター処
理データにおける苦手被写体を説明する図である。
理データにおける苦手被写体を説明する図である。
【図２７】一対の出力信号［ｉ］にバランス乱れが生じ
た時に、ＤＣ成分を完全には除去しないフィルター処理
データによる演算処理でも影響の少ない場合を説明する
図である。
た時に、ＤＣ成分を完全には除去しないフィルター処理
データによる演算処理でも影響の少ない場合を説明する
図である。
【図２８】ＤＣ成分を完全には除去しないフィルター処
理データをブロック分割した際に一部のブロックが苦手
被写体パターンとなる場合を説明する図である。
理データをブロック分割した際に一部のブロックが苦手
被写体パターンとなる場合を説明する図である。
【図２９】低周波数成分のみからなる被写体と、高周波
数成分を含む被写体とが混在した場合を説明する図であ
る。
数成分を含む被写体とが混在した場合を説明する図であ
る。
１ 焦点検出光学系 ２ イメージセンサー ３ 演算処理回路 ３ａ フィルター処理回路 ３ｂ 演算範囲設定回路 ３ｃ 被写体パターン判定回路 ３ｄ しきい値設定回路 ３ｅ 焦点検出演算回路 ３ｆ 周期被写体判定回路 ３ｇ 演算終了判定回路 ３ｈ 基準ブロック設定回路 ３ｉ 重み付け係数設定回路 ３ｊ 合成実行回路 １００ 撮影レンズ
Claims (10)
- 【請求項１】 複数の光電変換素子からなり、被写体像
の光強度分布に応じた信号列を出力する光電変換素子列
と、 撮影レンズを通過した被写体からの光束を前記光電変換
素子列に導き、前記光電変換素子列上に被写体像を結像
する焦点検出光学系と、 前記光電変換素子列から出力された信号列の中からそれ
ぞれ異なる周波数成分を抽出する複数のフィルター演算
処理を有し、該複数のフィルター演算処理のうちいずれ
かを前記信号列に対して行ない、その演算処理結果であ
るフィルター処理データを出力するフィルター処理手段
と、 前記出力されたフィルター処理データを焦点検出演算の
単位となるブロックに分割する演算範囲設定手段と、 前記フィルター処理データに基づいて前記ブロックごと
にデフォーカス量を算出し、該算出されたデフォーカス
量の信頼性を判定する焦点検出演算手段と、 前記光電変換素子列から出力された信号列を前記ブロッ
クを境界にして複数の領域に分割し、該複数の領域のそ
れぞれの領域ごとに、該領域の中に含まれる前記ブロッ
クのうち少なくとも一つについて前記信頼性が高いと判
定されると該領域を焦点検出可能と判断するようにし、
前記複数の領域のすべてについて焦点検出可能と判定さ
れると、前記フィルター処理手段、前記演算範囲設定手
段および前記焦点検出演算手段の動作を禁止する演算終
了判定手段と、 前記演算終了判定手段によって前記複数の領域のすべて
について焦点検出可能と判定されると、前記各ブロック
ごとに算出された前記デフォーカス量を合成して前記撮
影レンズの最終的な焦点調節状態を決定するデフォーカ
ス量合成手段とを備えることを特徴とする焦点検出装
置。 - 【請求項２】 請求項１に記載された焦点検出装置にお
いて、 前記フィルター処理手段は、高周波数成分を抽出するフ
ィルター演算処理から低周波数成分を抽出するフィルタ
ー演算処理へと、抽出される周波数成分が高い順に前記
複数のフィルター演算処理を行なうことを特徴とする焦
点検出装置。 - 【請求項３】 それぞれ複数の光電変換素子からなり、
被写体像の光強度分布に応じた信号列を出力する一対の
光電変換素子列と、 撮影レンズに入射された被写体からの光束を分離して前
記一対の光電変換素子列に導き、前記一対の光電変換素
子列上に被写体像を結像する焦点検出光学系と、 前記一対の光電変換素子列から出力された一対の信号列
を焦点検出演算の単位となるブロックにそれぞれ分割す
る演算範囲設定手段と、 前記一対の信号列を相対的にシフトさせて該一対の信号
列の相関量を前記ブロックごとに演算し、前記ブロック
ごとに演算されるデフォーカス量の信頼性を該相関量に
基づいて判定する焦点検出演算手段と、 前記一対の信号列が周期的なパターン信号であるか否か
を前記ブロックごとに判定する周期被写体判定手段と、 前記周期被写体判定手段によって周期的なパターン信号
ではないと判定され、かつ前記デフォーカス量の前記信
頼性が高いと判定された前記ブロックが少なくとも一つ
存在する場合には、そのブロックの中の一つを基準ブロ
ックとして設定し、前記デフォーカス量の信頼性が高い
と判定された前記ブロックのすべてが前記周期被写体判
定手段によって周期的なパターン信号であると判定され
た場合には、そのブロックの中で前記デフォーカス量が
最も小さいブロックを基準ブロックとして設定する基準
ブロック設定手段と、 前記設定された基準ブロックに基づいて前記撮影レンズ
の最終的な焦点調節状態を決定するデフォーカス量合成
手段とを備えることを特徴とする焦点検出装置。 - 【請求項４】 請求項３に記載された焦点検出装置にお
いて、 前記一対の光電変換素子列から出力された一対の信号列
に対してフィルター演算処理を行い、所定の周波数信号
成分からなるフィルター処理データを出力するフィルタ
ー処理手段を備え、 前記演算範囲設定手段は前記フィルター処理データを前
記ブロックに分割し、 前記焦点検出演算手段は前記フィルター処理データに基
づいて前記信頼性が高いか否かを判定し、 前記周期被写体判定手段は前記フィルター処理データが
周期的なパターン信号であるか否かを判定することを特
徴とする焦点検出装置。 - 【請求項５】 複数の光電変換素子からなり、被写体像
の光強度分布に応じた信号列を出力する光電変換素子列
と、 撮影レンズを通過した被写体からの光束を前記光電変換
素子列に導き、前記光電変換素子列上に被写体像を結像
する焦点検出光学系と、 前記光電変換素子列から出力された信号列を焦点検出演
算の単位となるブロックに分割する演算範囲設定手段
と、 前記信号列に基づいて被写体像のコントラストに関する
値およびデフォーカス量を前記ブロックごとに算出し、
該コントラストに関する値に基づいて該デフォーカス量
の信頼性を判定する焦点検出演算手段と、 前記信頼性が高いと判定された前記ブロックの中の一つ
を基準ブロックとして設定する基準ブロック設定手段
と、 前記基準ブロックの前記デフォーカス量および前記基準
ブロックの前記コントラストに関する値に基づいて、前
記ブロックごとに算出した前記デフォーカス量を修正す
るための重み付け係数を設定する重み付け係数設定手段
と、 前記設定された重み付け係数に基づいて前記デフォーカ
ス量を重み付け平均し、該重み付け平均されたデフォー
カス量に基づいて前記撮影レンズの最終的な焦点調節状
態を決定するデフォーカス量合成手段とを備えることを
特徴とする焦点検出装置。 - 【請求項６】 請求項５に記載された焦点検出装置にお
いて、 前記一対の光電変換素子列から出力された一対の信号列
に対してフィルター演算処理を行い、所定の周波数信号
成分からなるフィルター処理データを出力するフィルタ
ー処理手段を備え、 前記演算範囲設定手段は前記フィルター処理データを前
記ブロックに分割し、 前記焦点検出演算手段は前記フィルター処理データに基
づいて前記信頼性が高いか否かを判定することを特徴と
する焦点検出装置。 - 【請求項７】 それぞれ複数の光電変換素子からなり、
被写体像の光強度分布に応じた信号列を出力する一対の
光電変換素子列と、 撮影レンズに入射された被写体からの光束を分離して前
記一対の光電変換素子列に導き、前記一対の光電変換素
子列上に被写体像を結像する焦点検出光学系と、 前記一対の光電変換素子列から出力された一対の信号列
を焦点検出演算の単位となるブロックにそれぞれ分割す
る演算範囲設定手段と、 前記分割されたブロックは焦点検出が困難であることを
示す苦手被写体ブロックであるか否かを、前記一対の信
号列のうち少なくとも一方に基づいて前記ブロックごと
に判定する被写体パターン判定手段と、 前記被写体パターン判定手段によって前記苦手被写体ブ
ロックであると判定されると、前記苦手被写体ブロック
でないと判定された場合に比べてデフォーカス量の信頼
性を判断する基準となるしきい値を厳しい値に設定する
しきい値設定手段と、 前記一対の信号列を相対的にシフトさせ、該シフトさせ
た一対の信号列の相関量を前記ブロックごとに演算し、
該相関量に基づいて前記ブロックごとに前記デフォーカ
ス量を演算し、該デフォーカス量の信頼性を前記しきい
値に基づいて判定する焦点検出演算手段とを備えること
を特徴とする焦点検出装置。 - 【請求項８】 請求項７に記載された焦点検出装置にお
いて、 前記一対の光電変換素子列から出力された一対の信号列
に対してフィルター演算処理を行い、ＤＣ成分を完全に
は除去しないように該ＤＣ成分を減少させたフィルター
処理データを出力するフィルター処理手段を備え、 前記演算範囲設定手段は前記フィルター処理データを前
記ブロックに分割し、 前記被写体パターン判定手段は、前記フィルター処理デ
ータに基づいて前記苦手被写体ブロックであるか否かを
判定し、 前記焦点検出演算手段は前記フィルター処理データに基
づいて演算した前記デフォーカス量の前記信頼性を判定
することを特徴とする焦点検出装置。 - 【請求項９】 それぞれ複数の光電変換素子からなり、
被写体像の光強度分布に応じた信号列を出力する一対の
光電変換素子列と、 撮影レンズに入射された被写体からの光束を分離して前
記一対の光電変換素子列に導き、前記一対の光電変換素
子列上に被写体像を結像する焦点検出光学系と、 前記一対の光電変換素子列から出力された一対の信号列
の少なくとも一部を焦点検出演算領域として設定する演
算範囲設定手段と、 前記焦点検出演算領域は焦点検出が困難であることを示
す苦手被写体であるか否かを、前記一対の信号列のうち
少なくとも一方に基づいて判定する被写体パターン判定
手段と、 前記被写体パターン判定手段によって前記苦手被写体で
あると判定されると、前記苦手被写体でないと判定され
た場合に比べてデフォーカス量の信頼性を判断する基準
となるしきい値を厳しい値に設定するしきい値設定手段
と、 前記一対の信号列を相対的にシフトさせ、該シフトさせ
た一対の信号列の相関量を演算し、該相関量に基づいて
前記デフォーカス量を演算し、該デフォーカス量の信頼
性を前記しきい値に基づいて判定する焦点検出演算手段
とを備えることを特徴とする焦点検出装置。 - 【請求項１０】 請求項９に記載された焦点検出装置に
おいて、 前記一対の光電変換素子列から出力された一対の信号列
に対してフィルター演算処理を行い、ＤＣ成分を完全に
は除去しないように該ＤＣ成分を減少させたフィルター
処理データを出力するフィルター処理手段を備え、 前記演算範囲設定手段は前記フィルター処理データの少
なくとも一部を前記焦点検出演算領域として設定し、 前記被写体パターン判定手段は、前記フィルター処理デ
ータに基づいて前記苦手被写体であるか否かを判定し、 前記焦点検出演算手段は前記フィルター処理データに基
づいて前記信頼性が高いか否かを判定することを特徴と
する焦点検出装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6214064A JPH0875997A (ja) | 1994-09-07 | 1994-09-07 | 焦点検出装置 |
| US08/497,442 US5640618A (en) | 1994-09-07 | 1995-06-30 | Focus state detection device and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6214064A JPH0875997A (ja) | 1994-09-07 | 1994-09-07 | 焦点検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0875997A true JPH0875997A (ja) | 1996-03-22 |
Family
ID=16649665
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6214064A Pending JPH0875997A (ja) | 1994-09-07 | 1994-09-07 | 焦点検出装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5640618A (ja) |
| JP (1) | JPH0875997A (ja) |
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