JPH0887053A - カメラの測光装置 - Google Patents
カメラの測光装置Info
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- JPH0887053A JPH0887053A JP7179054A JP17905495A JPH0887053A JP H0887053 A JPH0887053 A JP H0887053A JP 7179054 A JP7179054 A JP 7179054A JP 17905495 A JP17905495 A JP 17905495A JP H0887053 A JPH0887053 A JP H0887053A
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- Japan
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- section
- light
- exposure
- photometric
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- Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
- Exposure Control For Cameras (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 測光における測光誤差をなくし、より正確な
露出を得ると共に、測光時間の短縮を可能とする。 【解決手段】 設定された撮影モードに応じた撮影条件
を出力する撮影モード設定部２と、被写界を複数に分割
して測光を行う測光部１と、測光部の出力に基づいて、
露出値を演算する露出演算部６１と、複数の光の明暗パ
ターンに対応する重み係数を記憶する記憶部５と、撮影
モード設定部の出力に基づいて、記憶部から前記重み係
数を選択する選択部６２と、測光部の出力を周波数解析
する周波数解析部６３と、周波数解析部の解析結果と選
択部の選択結果に基づいて、露出演算部により演算した
露出値を補正演算する補正演算部６４とを備える。
露出を得ると共に、測光時間の短縮を可能とする。 【解決手段】 設定された撮影モードに応じた撮影条件
を出力する撮影モード設定部２と、被写界を複数に分割
して測光を行う測光部１と、測光部の出力に基づいて、
露出値を演算する露出演算部６１と、複数の光の明暗パ
ターンに対応する重み係数を記憶する記憶部５と、撮影
モード設定部の出力に基づいて、記憶部から前記重み係
数を選択する選択部６２と、測光部の出力を周波数解析
する周波数解析部６３と、周波数解析部の解析結果と選
択部の選択結果に基づいて、露出演算部により演算した
露出値を補正演算する補正演算部６４とを備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、カメラの測光装置
に関するものである。
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種のカメラの測光装置は、被
写界を複数に分割して測光を行い、その測光値に基づい
て輝度を計算し、その輝度により露出演算を行うものが
知られている。近年、カメラの測光装置において、分割
測光は一般化しており、分割数も年々増える傾向にあ
る。分割数が増えることによって、種々の撮影シーンを
適切に分類し、撮影シーンに応じたきめ細かな制御が可
能となってきている。従って、撮影シーンの分類に関し
て言えば、分割数は多ければ多いほどよい。
写界を複数に分割して測光を行い、その測光値に基づい
て輝度を計算し、その輝度により露出演算を行うものが
知られている。近年、カメラの測光装置において、分割
測光は一般化しており、分割数も年々増える傾向にあ
る。分割数が増えることによって、種々の撮影シーンを
適切に分類し、撮影シーンに応じたきめ細かな制御が可
能となってきている。従って、撮影シーンの分類に関し
て言えば、分割数は多ければ多いほどよい。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前述した従来
の測光装置では、同じパターンとして分類される撮影シ
ーンでも異なる露出を要求される場合があった。例え
ば、最高輝度が高くて輝度差が大きいシーンとして認識
したときは、太陽を背にした逆光の人物のような場合を
想定して、低輝度の被写体を重視した露出となるように
していたが、同様なシーンでも、木漏れ日を浴びた人物
のような被写体の場合には、日に照らされた部分は露出
オーバーになってしまうという問題があった。このよう
に従来のパターン分類方法では、十分に分類しきれない
シーンがあった。
の測光装置では、同じパターンとして分類される撮影シ
ーンでも異なる露出を要求される場合があった。例え
ば、最高輝度が高くて輝度差が大きいシーンとして認識
したときは、太陽を背にした逆光の人物のような場合を
想定して、低輝度の被写体を重視した露出となるように
していたが、同様なシーンでも、木漏れ日を浴びた人物
のような被写体の場合には、日に照らされた部分は露出
オーバーになってしまうという問題があった。このよう
に従来のパターン分類方法では、十分に分類しきれない
シーンがあった。
【０００４】本件出願人は、被写界の光の明暗のパター
ンを周波数解析することにより、被写界のどのような光
の明暗パターンが大きく効いているのかを調べ、それに
基づいて明暗パターンごとの測光値にウエイト（重み）
を加えて補正値を算出するカメラの測光装置を既に提案
している（特願平５−１６３９１９号）。この方法によ
って、より細やかな測光ができるようになった。
ンを周波数解析することにより、被写界のどのような光
の明暗パターンが大きく効いているのかを調べ、それに
基づいて明暗パターンごとの測光値にウエイト（重み）
を加えて補正値を算出するカメラの測光装置を既に提案
している（特願平５−１６３９１９号）。この方法によ
って、より細やかな測光ができるようになった。
【０００５】前述の提案では、測光誤差をなくし、より
正確な露出を得るためには、光の明暗パターンを多くす
ればよいが、光の明暗パターンが余りに多すぎると、計
算時間がかかりすぎてしまうという問題が発生する。
正確な露出を得るためには、光の明暗パターンを多くす
ればよいが、光の明暗パターンが余りに多すぎると、計
算時間がかかりすぎてしまうという問題が発生する。
【０００６】この発明が解決しようとする課題は、撮影
モードごとに必要な光の明暗パターンを設定することに
より、測光における測光誤差をなくし、より正確な露出
を得ると共にに、測光時間の短縮を可能とするカメラの
測光装置を提供することである。
モードごとに必要な光の明暗パターンを設定することに
より、測光における測光誤差をなくし、より正確な露出
を得ると共にに、測光時間の短縮を可能とするカメラの
測光装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、請求項１の発明は、一実施例を表す図１に対応付け
て説明すると、設定された撮影モードに応じた撮影条件
を出力する撮影モード設定部（２）と、被写界を複数に
分割して測光を行う測光部（１）と、前記測光部の出力
に基づいて、露出値を演算する露出演算部（６１）とを
備えたカメラの測光装置において、複数の光の明暗パタ
ーンに対応する重み係数を記憶する記憶部（５）と、前
記撮影モード設定部の出力に基づいて、前記記憶部から
前記重み係数を選択する選択部（６２）と、前記測光部
の出力を周波数解析する周波数解析部（６３）と、前記
周波数解析部の解析結果と前記選択部の選択結果に基づ
いて、前記露出演算部により演算した露出値を補正演算
する補正演算部（６４）とを備えたことを特徴とする。
に、請求項１の発明は、一実施例を表す図１に対応付け
て説明すると、設定された撮影モードに応じた撮影条件
を出力する撮影モード設定部（２）と、被写界を複数に
分割して測光を行う測光部（１）と、前記測光部の出力
に基づいて、露出値を演算する露出演算部（６１）とを
備えたカメラの測光装置において、複数の光の明暗パタ
ーンに対応する重み係数を記憶する記憶部（５）と、前
記撮影モード設定部の出力に基づいて、前記記憶部から
前記重み係数を選択する選択部（６２）と、前記測光部
の出力を周波数解析する周波数解析部（６３）と、前記
周波数解析部の解析結果と前記選択部の選択結果に基づ
いて、前記露出演算部により演算した露出値を補正演算
する補正演算部（６４）とを備えたことを特徴とする。
【０００８】請求項２の発明は、請求項１に記載のカメ
ラの測光装置において、前記撮影モードには、パノラマ
撮影モードが含まれていることを特徴とする。
ラの測光装置において、前記撮影モードには、パノラマ
撮影モードが含まれていることを特徴とする。
【０００９】請求項３の発明は、撮影レンズの情報を保
持するレンズ情報保持部（４）と、被写界を複数に分割
して測光を行う測光部（１）と、前記測光部の出力に基
づいて、露出値を演算する露出演算部（６１）とを備え
たカメラの測光装置において、複数の光の明暗パターン
に対応する重み係数を記憶する記憶部（５）と、前記レ
ンズ情報保持部の出力に基づいて、前記記憶部から前記
重み係数を選択する選択部（６２）と、前記測光部の出
力を周波数解析する周波数解析部（６３）と、前記周波
数解析部の解析結果と前記選択部の選択結果に基づい
て、前記露出演算部により演算した露出値を補正演算す
る補正演算部（６４）とを備えたことを特徴とする。
持するレンズ情報保持部（４）と、被写界を複数に分割
して測光を行う測光部（１）と、前記測光部の出力に基
づいて、露出値を演算する露出演算部（６１）とを備え
たカメラの測光装置において、複数の光の明暗パターン
に対応する重み係数を記憶する記憶部（５）と、前記レ
ンズ情報保持部の出力に基づいて、前記記憶部から前記
重み係数を選択する選択部（６２）と、前記測光部の出
力を周波数解析する周波数解析部（６３）と、前記周波
数解析部の解析結果と前記選択部の選択結果に基づい
て、前記露出演算部により演算した露出値を補正演算す
る補正演算部（６４）とを備えたことを特徴とする。
【００１０】請求項４の発明は、請求項１〜請求項３の
いずれか１項に記載のカメラの測光装置において、前記
記憶部は、複数の重み係数からなるテーブル部を複数有
しており、前記選択部は、前記複数のテーブル部の中か
ら１つのテーブル部を選択することを特徴とする。
いずれか１項に記載のカメラの測光装置において、前記
記憶部は、複数の重み係数からなるテーブル部を複数有
しており、前記選択部は、前記複数のテーブル部の中か
ら１つのテーブル部を選択することを特徴とする。
【００１１】請求項５の発明は、請求項１〜請求項４の
いずれか１項に記載のカメラの測光装置において、前記
補正演算部は、前記周波数解析部により解析されたパワ
ースペクトルをＰＳ（ｉ，ｊ）とし、前記重み係数をＷ
（ｉ，ｊ）としたときに、補正値Ｈを下記の式により求
めることを特徴とする。 Ｈ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・ＰＳ（ｉ，ｊ）
いずれか１項に記載のカメラの測光装置において、前記
補正演算部は、前記周波数解析部により解析されたパワ
ースペクトルをＰＳ（ｉ，ｊ）とし、前記重み係数をＷ
（ｉ，ｊ）としたときに、補正値Ｈを下記の式により求
めることを特徴とする。 Ｈ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・ＰＳ（ｉ，ｊ）
【００１２】請求項６の発明は、請求項１〜請求項５の
いずれか１項に記載のカメラの測光装置において、前記
重み係数は、被写界の明るさに基づいて変更することを
特徴とする。本発明においては、撮影モードごとに複数
の光の明暗パターンを設定し、それぞれの明暗パターン
において測光を行い、それぞれの測光値に対してウエイ
トを掛けて露出値を補正演算することにより、正確な被
写界の輝度値を得ることが可能になり、更に、測光時間
を短縮することができる。
いずれか１項に記載のカメラの測光装置において、前記
重み係数は、被写界の明るさに基づいて変更することを
特徴とする。本発明においては、撮影モードごとに複数
の光の明暗パターンを設定し、それぞれの明暗パターン
において測光を行い、それぞれの測光値に対してウエイ
トを掛けて露出値を補正演算することにより、正確な被
写界の輝度値を得ることが可能になり、更に、測光時間
を短縮することができる。
【００１３】
（第１実施形態）以下、図面などを参照しながら、実施
形態をあげて、さらに詳しく説明する。図１は、本発明
によるカメラの測光装置の第１実施形態を示したブロッ
ク図である。測光部１は、多分割測光を用いた方式によ
って測光を行う部分であり、分割数は、できるだけ多い
方が好ましい。撮影モード設定部２は、設定された撮影
モードに応じた撮影条件を出力する部分である。撮影モ
ードには、例えば、ポートレートモードや風景モードや
接写モードなどがあり、各撮影モードごとにそれぞれ特
徴のある写真がとれるようになっている。
形態をあげて、さらに詳しく説明する。図１は、本発明
によるカメラの測光装置の第１実施形態を示したブロッ
ク図である。測光部１は、多分割測光を用いた方式によ
って測光を行う部分であり、分割数は、できるだけ多い
方が好ましい。撮影モード設定部２は、設定された撮影
モードに応じた撮影条件を出力する部分である。撮影モ
ードには、例えば、ポートレートモードや風景モードや
接写モードなどがあり、各撮影モードごとにそれぞれ特
徴のある写真がとれるようになっている。
【００１４】パノラマ認識部３は、撮影状態がパノラマ
撮影であるか否かを認識する部分である。認識方法は、
メカ的に認識してもよいし、ソフト的に認識してもよ
い。
撮影であるか否かを認識する部分である。認識方法は、
メカ的に認識してもよいし、ソフト的に認識してもよ
い。
【００１５】レンズ情報部４は、どのような撮影レンズ
によって撮影しているか、具体的には、ズームは何ミリ
になっているか、撮影距離は何メートルであるという情
報をレンズとの通信などによって読みとる。なお、レン
ズ情報の読みとり方法は、通信に限ったものではなく、
メカ的に行ってもよいし、その他いかなる方法を行って
もよい。
によって撮影しているか、具体的には、ズームは何ミリ
になっているか、撮影距離は何メートルであるという情
報をレンズとの通信などによって読みとる。なお、レン
ズ情報の読みとり方法は、通信に限ったものではなく、
メカ的に行ってもよいし、その他いかなる方法を行って
もよい。
【００１６】記憶部５は、代表的な光の明暗パターンに
伴ったウエイト（重み係数）を記憶する部分である。記
憶方法としては、特に限定はしないが、ここではＲＯＭ
に記憶されている。図２は、代表的な光の明暗パターン
を示した概念図である。ウエイトは、数多くの写真を周
波数解析し、その解析値を学習させることによって決定
する。学習方法は、ニューロ方式などを用いることがで
きる。
伴ったウエイト（重み係数）を記憶する部分である。記
憶方法としては、特に限定はしないが、ここではＲＯＭ
に記憶されている。図２は、代表的な光の明暗パターン
を示した概念図である。ウエイトは、数多くの写真を周
波数解析し、その解析値を学習させることによって決定
する。学習方法は、ニューロ方式などを用いることがで
きる。
【００１７】これらの測光部１、撮影モード設定部２、
パノラマ認識部３、レンズ情報部４及び記憶部５の信号
は、ＣＰＵ６に接続されている。次に、このＣＰＵ６の
内部を詳細に説明する。
パノラマ認識部３、レンズ情報部４及び記憶部５の信号
は、ＣＰＵ６に接続されている。次に、このＣＰＵ６の
内部を詳細に説明する。
【００１８】ＣＰＵ６は、露出演算部６１、パターンウ
エイト選択部６２、周波数解析部６３、補正演算部６４
などとから構成されている。露出演算部６１は、測光部
１の出力に基づいて、露出値を演算する部分であり、そ
の出力は、補正演算部６４に接続されている。
エイト選択部６２、周波数解析部６３、補正演算部６４
などとから構成されている。露出演算部６１は、測光部
１の出力に基づいて、露出値を演算する部分であり、そ
の出力は、補正演算部６４に接続されている。
【００１９】パターンウエイト選択部６２は、撮影モー
ド設定部２に基づいて、記憶部５から光の明暗パターン
に対応するウエイトを選択する部分であり、その出力
は、補正演算部６４に接続されている。このパターンウ
エイト選択部６２は、記憶部５に記憶しておいた複数の
光の明暗パターンに伴ったウエイトの中から、撮影モー
ド設定部２によって選択された撮影モードに関わる光の
明暗パターンのウエイトを複数個抽出する。この抽出の
基準は、予め各撮影モードごとに設定しておく。この抽
出の基準について、風景モードを例にあげて説明する。
風景モードの特徴は、人物や細かい物体が被写体ではな
くて、風景全体が被写体となることが非常に多く、その
ような写真から明暗パターンを解析すると、格子模様よ
り単調な縞模様のほうが強いので、図２（ａ）の点線で
囲んだような明暗パターンのグループになる。
ド設定部２に基づいて、記憶部５から光の明暗パターン
に対応するウエイトを選択する部分であり、その出力
は、補正演算部６４に接続されている。このパターンウ
エイト選択部６２は、記憶部５に記憶しておいた複数の
光の明暗パターンに伴ったウエイトの中から、撮影モー
ド設定部２によって選択された撮影モードに関わる光の
明暗パターンのウエイトを複数個抽出する。この抽出の
基準は、予め各撮影モードごとに設定しておく。この抽
出の基準について、風景モードを例にあげて説明する。
風景モードの特徴は、人物や細かい物体が被写体ではな
くて、風景全体が被写体となることが非常に多く、その
ような写真から明暗パターンを解析すると、格子模様よ
り単調な縞模様のほうが強いので、図２（ａ）の点線で
囲んだような明暗パターンのグループになる。
【００２０】また、パターンウエイト選択部６２は、パ
ノラマ認識部３からの情報に基づいて、記憶部５から光
の明暗パターンに対応するウエイトを選択する。パノラ
マ撮影は、通常被写界の上下をカットして、横に広い写
真を撮影するためのモードである。このため、明暗パタ
ーンを解析すると、縦の明暗が弱く横の明暗が強い図２
（ｂ）の点線で囲んだような明暗パターンのグループに
なる。同様に、パターンウエイト選択部６２は、レンズ
情報部４からの情報に基づいて、撮影距離やズーム倍率
に関わる光の明暗パターンを複数個抽出する。この場合
に、抽出基準も撮影距離やズーム倍率ごとに決められて
いる。
ノラマ認識部３からの情報に基づいて、記憶部５から光
の明暗パターンに対応するウエイトを選択する。パノラ
マ撮影は、通常被写界の上下をカットして、横に広い写
真を撮影するためのモードである。このため、明暗パタ
ーンを解析すると、縦の明暗が弱く横の明暗が強い図２
（ｂ）の点線で囲んだような明暗パターンのグループに
なる。同様に、パターンウエイト選択部６２は、レンズ
情報部４からの情報に基づいて、撮影距離やズーム倍率
に関わる光の明暗パターンを複数個抽出する。この場合
に、抽出基準も撮影距離やズーム倍率ごとに決められて
いる。
【００２１】周波数解析部６３は、測光部１の出力を周
波数解析する部分である。詳しい説明は、後述する。
波数解析する部分である。詳しい説明は、後述する。
【００２２】補正演算部６４は、パターンウエイト選択
部６２によって選択された複数個の光の明暗パターンの
ウエイトと、周波数解析部６３によって解析された解析
結果に基づいて、露出演算部６１によって演算した露出
値を補正演算する部分である。補正演算部６４は、周波
数解析部６３により解析されたパワースペクトルをＰＳ
（ｉ，ｊ）とし、ウエイトをＷ（ｉ，ｊ）としたとき
に、補正値Ｈを次式（１）により求めることができる。 Ｈ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・ＰＳ（ｉ，ｊ） ・・・（１）
部６２によって選択された複数個の光の明暗パターンの
ウエイトと、周波数解析部６３によって解析された解析
結果に基づいて、露出演算部６１によって演算した露出
値を補正演算する部分である。補正演算部６４は、周波
数解析部６３により解析されたパワースペクトルをＰＳ
（ｉ，ｊ）とし、ウエイトをＷ（ｉ，ｊ）としたとき
に、補正値Ｈを次式（１）により求めることができる。 Ｈ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・ＰＳ（ｉ，ｊ） ・・・（１）
【００２３】ＣＰＵ６の出力は、露出制御部７に接続さ
れている。露出制御部７は、補正された露出値に基づい
て、不図示のシャッタ及び絞りを制御する部分である。
れている。露出制御部７は、補正された露出値に基づい
て、不図示のシャッタ及び絞りを制御する部分である。
【００２４】次に、図２と図６を用いて、光の明暗パタ
ーンと周波数解析の関連を詳しく説明する。図２（ａ）
の白抜きの四角は、縦横共に明暗パターンがないことを
示している。これは、図６の周波数ごとのパワースペク
トル図で表すと、縦周波数、横周波数共に０を示してい
るパワースペクトルにあたる。このように、周波数と明
暗パターンを合わせていく。周波数解析部６３は、被写
界を周波数解析して、その値に応じて周波数ごとのウエ
イトを決定する。被写界の周波数解析は、測光部１によ
って出力された値を周波数解析してスペクトルを求め
る。周波数解析の手法は、特に限定はしないが、例え
ば、フーリエ変換をあげることができる。なお、この実
施形態では、周波数とは、被写界の光の明暗パターンを
示している。具体的に図によって示すと、図２（ｃ）の
明暗パターンが周波数、縦１、横１を示している。
ーンと周波数解析の関連を詳しく説明する。図２（ａ）
の白抜きの四角は、縦横共に明暗パターンがないことを
示している。これは、図６の周波数ごとのパワースペク
トル図で表すと、縦周波数、横周波数共に０を示してい
るパワースペクトルにあたる。このように、周波数と明
暗パターンを合わせていく。周波数解析部６３は、被写
界を周波数解析して、その値に応じて周波数ごとのウエ
イトを決定する。被写界の周波数解析は、測光部１によ
って出力された値を周波数解析してスペクトルを求め
る。周波数解析の手法は、特に限定はしないが、例え
ば、フーリエ変換をあげることができる。なお、この実
施形態では、周波数とは、被写界の光の明暗パターンを
示している。具体的に図によって示すと、図２（ｃ）の
明暗パターンが周波数、縦１、横１を示している。
【００２５】次に、図３を参照しながら、第１実施形態
によるカメラの測光装置のＣＰＵ６の動作を説明する。
ＣＰＵ６は、ステップ＃１０１で、撮影シーンに応じて
選択された撮影モードを認識する。ＣＰＵ６は、ステッ
プ＃１０２で、ステップ＃１０１において認識したＭ
（モード）に関連する明暗パターンのウエイトを、記憶
部５に記憶してある複数の明暗パターンに対応するウエ
イトの中から、抽出する。抽出は、あらかじめＭ（モー
ド）ごとにテーブルを用意し、そのテーブルにＭ（モー
ド）に関連する明暗パターンに対応するウエイトＷ
［Ｍ］（ｉ，ｊ）を記憶しておく方法を用いる。
によるカメラの測光装置のＣＰＵ６の動作を説明する。
ＣＰＵ６は、ステップ＃１０１で、撮影シーンに応じて
選択された撮影モードを認識する。ＣＰＵ６は、ステッ
プ＃１０２で、ステップ＃１０１において認識したＭ
（モード）に関連する明暗パターンのウエイトを、記憶
部５に記憶してある複数の明暗パターンに対応するウエ
イトの中から、抽出する。抽出は、あらかじめＭ（モー
ド）ごとにテーブルを用意し、そのテーブルにＭ（モー
ド）に関連する明暗パターンに対応するウエイトＷ
［Ｍ］（ｉ，ｊ）を記憶しておく方法を用いる。
【００２６】ＣＰＵ６は、ステップ＃１０３で、測光部
１を制御して多分割測光を行う。ＣＰＵ６は、ステップ
＃１０４で、ステップ１０３において測光した測光値に
基づいてＢＶ１（輝度値）を算出する。ＣＰＵ６は、ス
テップ＃１０５で、ステップ＃１０３において測光した
測光値をフーリエ変換する。フーリエ変換を用いること
により、被写界の光の明暗スペクトルＰＳ［Ｍ］（ｉ，
ｊ）が求められる。光の明暗スペクトルとは、光の明暗
が横と縦の周波数別にかかわり合っている度合いであ
る。
１を制御して多分割測光を行う。ＣＰＵ６は、ステップ
＃１０４で、ステップ１０３において測光した測光値に
基づいてＢＶ１（輝度値）を算出する。ＣＰＵ６は、ス
テップ＃１０５で、ステップ＃１０３において測光した
測光値をフーリエ変換する。フーリエ変換を用いること
により、被写界の光の明暗スペクトルＰＳ［Ｍ］（ｉ，
ｊ）が求められる。光の明暗スペクトルとは、光の明暗
が横と縦の周波数別にかかわり合っている度合いであ
る。
【００２７】ＣＰＵ６は、ステップ＃１０６で、ステッ
プ＃１０５のフーリエ変換によって求められた明暗スペ
クトルＰＳ［Ｍ］（ｉ，ｊ）と、ステップ＃１０２によ
って選択されたウエイトＷ［Ｍ］（ｉ，ｊ）により補正
値Ｈを決定する。
プ＃１０５のフーリエ変換によって求められた明暗スペ
クトルＰＳ［Ｍ］（ｉ，ｊ）と、ステップ＃１０２によ
って選択されたウエイトＷ［Ｍ］（ｉ，ｊ）により補正
値Ｈを決定する。
【００２８】ＣＰＵ６は、ステップ＃１０７で、ステッ
プ＃１０４によって算出されたＢＶ１とステップ＃１０
６によって算出された補正値Ｈによって、ＢＶａｎｓ
（輝度値）を算出する。
プ＃１０４によって算出されたＢＶ１とステップ＃１０
６によって算出された補正値Ｈによって、ＢＶａｎｓ
（輝度値）を算出する。
【００２９】（第２実施形態）図４は、本発明によるカ
メラの測光装置の第２実施形態を示す流れ図である。な
お、第２実施形態及び後述する第３実施形態の構成は、
図１に示したブロック図から撮影モード設定部２とパノ
ラマ認識部３を取り除いたものであるので、図示を省略
する。
メラの測光装置の第２実施形態を示す流れ図である。な
お、第２実施形態及び後述する第３実施形態の構成は、
図１に示したブロック図から撮影モード設定部２とパノ
ラマ認識部３を取り除いたものであるので、図示を省略
する。
【００３０】ＣＰＵ６は、ステップ♯２０１で、レンズ
情報部４からレンズ情報を読みとる。ＣＰＵ６は、ステ
ップ♯２０２で、ステップ♯２０１のレンズ情報に関連
する明暗パターンのウエイトを、記憶部５に記憶してあ
る複数の明暗パターンに対応するウエイトの中から抽出
する。抽出は、あらかじめＭ（モード）ごとにテーブル
を用意し、そのテーブルにＭ（モード）に関連する明暗
パターンに対応するウエイトＷ［Ｍ］（ｉ，ｊ）を記憶
しておく方法を用いる。ステップ♯２０３〜ステップ♯
２０７は、第１実施形態のステップ♯１０３〜ステップ
♯１０７と同様であるので、重複する説明は省略する。
情報部４からレンズ情報を読みとる。ＣＰＵ６は、ステ
ップ♯２０２で、ステップ♯２０１のレンズ情報に関連
する明暗パターンのウエイトを、記憶部５に記憶してあ
る複数の明暗パターンに対応するウエイトの中から抽出
する。抽出は、あらかじめＭ（モード）ごとにテーブル
を用意し、そのテーブルにＭ（モード）に関連する明暗
パターンに対応するウエイトＷ［Ｍ］（ｉ，ｊ）を記憶
しておく方法を用いる。ステップ♯２０３〜ステップ♯
２０７は、第１実施形態のステップ♯１０３〜ステップ
♯１０７と同様であるので、重複する説明は省略する。
【００３１】（第３実施形態）図５は、本発明によるカ
メラの測光装置の第３実施形態を示すフローチャートで
ある。ＣＰＵ６は、ステップ♯３０１で、パノラマ認識
部３からパノラマ撮影か否かを検知する。ＣＰＵ６は、
ステップ♯３０２で、ステップ♯３０１のパノラマ撮影
か否かの検知結果により、光の明暗パターンのウエイト
を、記憶部５に記憶してある複数の明暗パターンに対応
するウエイトの中から、抽出する。抽出は、あらかじめ
Ｍ（モード）ごとにテーブルを用意し、そのテーブルに
Ｍ（モード）に関連する明暗パターンに対応するウエイ
トＷ［Ｍ］（ｉ，ｊ）を記憶しておく方法を用いる。ス
テップ♯３０３〜ステップ♯３０７は、第１実施形態の
ステップ♯１０３〜ステップ♯１０７と同様であるの
で、重複する説明は省略する。
メラの測光装置の第３実施形態を示すフローチャートで
ある。ＣＰＵ６は、ステップ♯３０１で、パノラマ認識
部３からパノラマ撮影か否かを検知する。ＣＰＵ６は、
ステップ♯３０２で、ステップ♯３０１のパノラマ撮影
か否かの検知結果により、光の明暗パターンのウエイト
を、記憶部５に記憶してある複数の明暗パターンに対応
するウエイトの中から、抽出する。抽出は、あらかじめ
Ｍ（モード）ごとにテーブルを用意し、そのテーブルに
Ｍ（モード）に関連する明暗パターンに対応するウエイ
トＷ［Ｍ］（ｉ，ｊ）を記憶しておく方法を用いる。ス
テップ♯３０３〜ステップ♯３０７は、第１実施形態の
ステップ♯１０３〜ステップ♯１０７と同様であるの
で、重複する説明は省略する。
【００３２】（第４実施形態）図７は、本発明によるカ
メラの測光装置の第４実施形態を示すブロック図、図８
は、第４実施形態に係る測光装置の動作を示すフローチ
ャートである。測光素子１−１は、被写界を分割して測
光を行う多分割測光可能な素子であり、分割数は多く、
マトリックス状になっていることが望ましい。本実施形
態では、測光素子１−１は、蓄積型光電変換素子（ＣＣ
Ｄという）であって、例えば、分割数が２４０であるマ
トリックス状のものを用いている。
メラの測光装置の第４実施形態を示すブロック図、図８
は、第４実施形態に係る測光装置の動作を示すフローチ
ャートである。測光素子１−１は、被写界を分割して測
光を行う多分割測光可能な素子であり、分割数は多く、
マトリックス状になっていることが望ましい。本実施形
態では、測光素子１−１は、蓄積型光電変換素子（ＣＣ
Ｄという）であって、例えば、分割数が２４０であるマ
トリックス状のものを用いている。
【００３３】姿勢検出部８は、カメラがどのような姿勢
で撮影をしようとしているのかを検出する部分である。
この姿勢検出部８は、特に限定はしないが、本実施形態
では、カメラの内部（特に場所は限定はしない）に、１
対の密封されたガラス管を配置し、その中に電気をよく
通す液体（例えば、水銀）を入れ、１対のガラス管に
は、電極をつけておき、液体が電極に触れると通電する
ような構造のものを使用している。
で撮影をしようとしているのかを検出する部分である。
この姿勢検出部８は、特に限定はしないが、本実施形態
では、カメラの内部（特に場所は限定はしない）に、１
対の密封されたガラス管を配置し、その中に電気をよく
通す液体（例えば、水銀）を入れ、１対のガラス管に
は、電極をつけておき、液体が電極に触れると通電する
ような構造のものを使用している。
【００３４】ウエイト決定部６２−１は、露出演算部６
１−１によって、周波数ごとの輝度値を求める際に、ウ
エイトを持たせるときのウエイトを決定する部分であ
る。ウエイトの求め方などは、後に詳述する。
１−１によって、周波数ごとの輝度値を求める際に、ウ
エイトを持たせるときのウエイトを決定する部分であ
る。ウエイトの求め方などは、後に詳述する。
【００３５】レンズ情報検出部４−１は、装着されてい
るレンズの情報を検出する部分である。検出方法は、あ
らかじめレンズにレンズ情報保存用のＲＯＭを内蔵して
おき、カメラ側のＣＰＵとデータ通信を行うことによ
り、レンズ情報を検出する。レンズ情報の内容は、特に
限定はしないが、この実施形態では焦点距離を用いてい
る。
るレンズの情報を検出する部分である。検出方法は、あ
らかじめレンズにレンズ情報保存用のＲＯＭを内蔵して
おき、カメラ側のＣＰＵとデータ通信を行うことによ
り、レンズ情報を検出する。レンズ情報の内容は、特に
限定はしないが、この実施形態では焦点距離を用いてい
る。
【００３６】モード検出部２−１は、カメラがどのよう
なモードによって撮影されているかを検出する部分であ
る。検出方法は、最近のカメラのモード設定は内蔵され
ているＣＰＵが制御しているので、ＣＰＵとのデータ通
信によってモードを検出する。ここで、モードとは、プ
ログラムによって設定されている撮影プログラムモード
でもよいし、測光方法を指定しているモードでもよい。
本実施形態では、撮影プログラムモードを検出する。
なモードによって撮影されているかを検出する部分であ
る。検出方法は、最近のカメラのモード設定は内蔵され
ているＣＰＵが制御しているので、ＣＰＵとのデータ通
信によってモードを検出する。ここで、モードとは、プ
ログラムによって設定されている撮影プログラムモード
でもよいし、測光方法を指定しているモードでもよい。
本実施形態では、撮影プログラムモードを検出する。
【００３７】次に、図８に示すフローチャートを用い
て、第４実施形態の動作を説明する。ステップ＃４０１
において、測光は、多分割測光を行い、その測光値を出
力する。ステップ＃４０２において、姿勢検出は、カメ
ラがどのような姿勢で撮影されているかを検出して、出
力をする。検出方法は、前述した通りである。ステップ
＃４０３において、レンズ情報検出は、現在使用してい
るレンズの焦点距離を検出する。検出方法は、前述した
通りである。ステップ＃４０４において、モード検出
は、撮影時の撮影モードを検出する。検出方法は、前述
した通りである。
て、第４実施形態の動作を説明する。ステップ＃４０１
において、測光は、多分割測光を行い、その測光値を出
力する。ステップ＃４０２において、姿勢検出は、カメ
ラがどのような姿勢で撮影されているかを検出して、出
力をする。検出方法は、前述した通りである。ステップ
＃４０３において、レンズ情報検出は、現在使用してい
るレンズの焦点距離を検出する。検出方法は、前述した
通りである。ステップ＃４０４において、モード検出
は、撮影時の撮影モードを検出する。検出方法は、前述
した通りである。
【００３８】ステップ＃４０５において、ウエイト決定
は、露出演算で周波数ごとの輝度値を演算する場合に、
その演算式にウエイトを持たせるときのウエイトを決定
することである。ウエイトは、縦、横の各周波数ごとに
ウエイトを持たせて、露出演算に使用する。例えば、ウ
エイトは、各周波数に対応するように設けられており、
ウエイトの数値は、レンズ情報検出やモード検出、被写
界の明るさ等によって決定される。
は、露出演算で周波数ごとの輝度値を演算する場合に、
その演算式にウエイトを持たせるときのウエイトを決定
することである。ウエイトは、縦、横の各周波数ごとに
ウエイトを持たせて、露出演算に使用する。例えば、ウ
エイトは、各周波数に対応するように設けられており、
ウエイトの数値は、レンズ情報検出やモード検出、被写
界の明るさ等によって決定される。
【００３９】次に、このウエイトをレンズ情報に基づい
て決定する方法について具体例をあげて説明する。レン
ズ情報は、ここでは焦点距離を使用し、ウエイトは、そ
の焦点距離によって変化する。焦点距離が長ければ、被
写界上では主要被写体が大きくなり、焦点距離が小さけ
れば主要被写体が小さくなる。主要被写体が大きくなる
と、一般的に明暗パターンが少なく、周波数解析した場
合に、パワースペクトルは低周波数に大きく現れる。ま
た、主要被写体が小さくなるとその逆である。具体的な
ウエイトの数値などの決定は、あらかじめ学習などによ
り決定しておけばよい。
て決定する方法について具体例をあげて説明する。レン
ズ情報は、ここでは焦点距離を使用し、ウエイトは、そ
の焦点距離によって変化する。焦点距離が長ければ、被
写界上では主要被写体が大きくなり、焦点距離が小さけ
れば主要被写体が小さくなる。主要被写体が大きくなる
と、一般的に明暗パターンが少なく、周波数解析した場
合に、パワースペクトルは低周波数に大きく現れる。ま
た、主要被写体が小さくなるとその逆である。具体的な
ウエイトの数値などの決定は、あらかじめ学習などによ
り決定しておけばよい。
【００４０】また、ウエイトをモード検出に基づいて決
定する方法について具体例をあげて説明する。モード検
出は、撮影モード（ポートレート、風景、スポーツな
ど）を検出することにより行う。ウエイトは、そのモー
ドによって変化させる。撮影モードによってポートレー
トが選択されると、被写界上では一般的に人物の顔が大
きく写る。したがって、周波数解析をすると、パワース
ペクトルは低周波数のところに大きく現れる。このよう
なことをふまえながら、細かいウエイトの数値は学習す
ればよい。
定する方法について具体例をあげて説明する。モード検
出は、撮影モード（ポートレート、風景、スポーツな
ど）を検出することにより行う。ウエイトは、そのモー
ドによって変化させる。撮影モードによってポートレー
トが選択されると、被写界上では一般的に人物の顔が大
きく写る。したがって、周波数解析をすると、パワース
ペクトルは低周波数のところに大きく現れる。このよう
なことをふまえながら、細かいウエイトの数値は学習す
ればよい。
【００４１】さらに、ウエイト被写界の明るさに基づい
て決定する方法について具体例をあげて説明する。つま
り、この方法は、被写界の輝度を検出して、その輝度に
応じてウエイトを決定する。測光出力から簡易的にＥＶ
値を求め、被写界が暗いか明るいかによってウエイトを
決定する。被写界が全体的に暗いときは、あまり明暗が
はっきり分かれずに周波数解析による結果に片寄りがで
にくい。しかし、被写界が明るいときは、明暗がはっき
り分かれるために、周波数解析による結果が単純なパタ
ーン（周波数が低いところ）のパワースペクトルが大き
く、複雑なパターン（周波数が高いところ）のパワース
ペクトルは小さくなる。そこで、あらかじめ輝度に応じ
たウエイトを学習しておき、輝度に応じて演算に用いる
ことにより、正確に測光値が求められる。
て決定する方法について具体例をあげて説明する。つま
り、この方法は、被写界の輝度を検出して、その輝度に
応じてウエイトを決定する。測光出力から簡易的にＥＶ
値を求め、被写界が暗いか明るいかによってウエイトを
決定する。被写界が全体的に暗いときは、あまり明暗が
はっきり分かれずに周波数解析による結果に片寄りがで
にくい。しかし、被写界が明るいときは、明暗がはっき
り分かれるために、周波数解析による結果が単純なパタ
ーン（周波数が低いところ）のパワースペクトルが大き
く、複雑なパターン（周波数が高いところ）のパワース
ペクトルは小さくなる。そこで、あらかじめ輝度に応じ
たウエイトを学習しておき、輝度に応じて演算に用いる
ことにより、正確に測光値が求められる。
【００４２】ステップ＃４０６において、周波数解析
は、２次元フーリエ変換等のスペクトル解析を行って、
パワースペクトルを出力する。
は、２次元フーリエ変換等のスペクトル解析を行って、
パワースペクトルを出力する。
【００４３】ステップ＃４０７において、周波数ごとの
輝度算出は、ウエイト決定によって決定したウエイト
と、周波数解析の結果に基づいて、周波数ごとの輝度を
演算する。
輝度算出は、ウエイト決定によって決定したウエイト
と、周波数解析の結果に基づいて、周波数ごとの輝度を
演算する。
【００４４】演算式は、数式（２−１）、数式（２−
２）に示してある。数式（２−１）は、周波数ごとの分
割数に応じた輝度値ＥＶＢ（Ｎ）を算出する式である。
２）に示してある。数式（２−１）は、周波数ごとの分
割数に応じた輝度値ＥＶＢ（Ｎ）を算出する式である。
【００４５】 ＢＥＶ（ｉ，ｊ，Ｎ）＝Ｌｏｇ2 （ＳＯ（ｉ，ｊ，Ｎ））＋ＯＳ …(2-1) ｉ ：横周波数 ｊ ：縦周波数 Ｎ ：周波数に対応した分割数 ＢＥＶ：周波数に応じた分割領域の輝度値 ＯＳ ：ＯＦＦＳＥＴ ＳＯ ：周波数に対応した分割領域の平均測光素子出力
【００４６】数式（２−２）は、数式（２−１）によっ
て算出された、ＥＶＢ（ｉ，ｊ，Ｎ）から周波数ごとの
輝度値ＥＶＳ（ｉ，ｊ）を算出する式である。 ＥＶＳ（ｉ，ｊ）＝（１／Ｎ）＊ΣＢＥＶ（ｉ，ｊ，Ｎ） …(2-2) ＥＶＳ：周波数ごとの輝度値 同様に、各周波数において、同じ演算を繰り返せば、周
波数ごとの輝度値を算出することができる。本実施形態
では、輝度算出は、平均測光によって行うが、どのよう
な方法を用いてもよい。
て算出された、ＥＶＢ（ｉ，ｊ，Ｎ）から周波数ごとの
輝度値ＥＶＳ（ｉ，ｊ）を算出する式である。 ＥＶＳ（ｉ，ｊ）＝（１／Ｎ）＊ΣＢＥＶ（ｉ，ｊ，Ｎ） …(2-2) ＥＶＳ：周波数ごとの輝度値 同様に、各周波数において、同じ演算を繰り返せば、周
波数ごとの輝度値を算出することができる。本実施形態
では、輝度算出は、平均測光によって行うが、どのよう
な方法を用いてもよい。
【００４７】次に、数式（３−３）によって、周波数ご
とにパワースペクトルにウエイトを持たせる。 ＵＳＯ（ｉ，ｊ）＝ＥＶＳ（ｉ，ｊ）＊Ｗ（ｉ, ｊ） …(3-3) 数式（３−３）において使用した記号は、以下のとおり
である。残りの記号は、前述したのと同様である。 ＵＳＯ ：ウエイト周波数ごとの輝度 Ｗ ：ウエイト
とにパワースペクトルにウエイトを持たせる。 ＵＳＯ（ｉ，ｊ）＝ＥＶＳ（ｉ，ｊ）＊Ｗ（ｉ, ｊ） …(3-3) 数式（３−３）において使用した記号は、以下のとおり
である。残りの記号は、前述したのと同様である。 ＵＳＯ ：ウエイト周波数ごとの輝度 Ｗ ：ウエイト
【００４８】ステップ＃４０８において、露出演算は、
縦、横周波数ごとの輝度値と周波数解析（フーリエ変
換）した結果のパワースペクトルから露出値を決定す
る。パワースペクトルＰＳの演算方法は、数式（２−
４）に示すとおりである。 ＰＳ（ｉ，ｊ）＝（ＰＲ（ｉ，ｊ）2 ＊ＰＦ（ｉ，ｊ）2 ）1/2 …(2-4) ＰＳ：パワースペクトル ＰＲ：フーリエ変換した結果の実数部 ＰＦ：フーリエ変換した結果の虚数部
縦、横周波数ごとの輝度値と周波数解析（フーリエ変
換）した結果のパワースペクトルから露出値を決定す
る。パワースペクトルＰＳの演算方法は、数式（２−
４）に示すとおりである。 ＰＳ（ｉ，ｊ）＝（ＰＲ（ｉ，ｊ）2 ＊ＰＦ（ｉ，ｊ）2 ）1/2 …(2-4) ＰＳ：パワースペクトル ＰＲ：フーリエ変換した結果の実数部 ＰＦ：フーリエ変換した結果の虚数部
【００４９】次に、パワースペクトルの総和ＰＷＧを数
式（２−５）を用いて算出する。 ＰＷＧ＝ΣΣＰＳ（ｉ，ｊ） …(2-5) ＰＷＧ：パワースペクトルの総和 さらに、縦、横の周波数ごとの輝度値と輝度値の周波数
に伴ったパワースペクトルから輝度値ＥＶＧを決定す
る。輝度値の計算方法は、数式（２−６）を用いる。 ＥＶＧ＝ΣΣ（ＵＳＯ（ｉ，ｊ）＊（ＰＳ（ｉ，ｊ）／ＰＷＧ））…(2-6) ＥＶＧ：輝度値 第４実施形態によれば、周波数解析する条件によって、
数値が変化する重みを加えるので、迅速かつ正確に適正
露出を演算することができる。
式（２−５）を用いて算出する。 ＰＷＧ＝ΣΣＰＳ（ｉ，ｊ） …(2-5) ＰＷＧ：パワースペクトルの総和 さらに、縦、横の周波数ごとの輝度値と輝度値の周波数
に伴ったパワースペクトルから輝度値ＥＶＧを決定す
る。輝度値の計算方法は、数式（２−６）を用いる。 ＥＶＧ＝ΣΣ（ＵＳＯ（ｉ，ｊ）＊（ＰＳ（ｉ，ｊ）／ＰＷＧ））…(2-6) ＥＶＧ：輝度値 第４実施形態によれば、周波数解析する条件によって、
数値が変化する重みを加えるので、迅速かつ正確に適正
露出を演算することができる。
【００５０】以上説明した実施形態に限定されず、種々
の変形や変更が可能であって、それらも本発明の均等の
範囲に含まれる。例えば、スペクトル解析は、フーリエ
変換の例によって説明したが、コサイン関数のみを用い
た離散的コサイン変換、サイン関数のみを用いた離散的
サイン変換、＋１と−１の２値関数であるウォルシュ関
数を用いたウォルシュ変換を用いることもできる。
の変形や変更が可能であって、それらも本発明の均等の
範囲に含まれる。例えば、スペクトル解析は、フーリエ
変換の例によって説明したが、コサイン関数のみを用い
た離散的コサイン変換、サイン関数のみを用いた離散的
サイン変換、＋１と−１の２値関数であるウォルシュ関
数を用いたウォルシュ変換を用いることもできる。
【００５１】
【発明の効果】以上説明したように、本説明によれば、
撮影モードごとに複数の光の明暗パターンを設定し、そ
れぞれの明暗パターンにおいて測光を行い、それぞれの
測光値に対してウエイトを掛けて露出値を補正演算する
ことにより、正確な被写界の輝度値を得ることが可能に
なり、更に、測光時間を短縮することができる、という
効果がある。
撮影モードごとに複数の光の明暗パターンを設定し、そ
れぞれの明暗パターンにおいて測光を行い、それぞれの
測光値に対してウエイトを掛けて露出値を補正演算する
ことにより、正確な被写界の輝度値を得ることが可能に
なり、更に、測光時間を短縮することができる、という
効果がある。
【図１】本発明によるカメラの測光装置の第１実施形態
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係るカメラの測光装置の明暗パ
ターンの代表的な例を示す図である。
ターンの代表的な例を示す図である。
【図３】本発明によるカメラの測光装置の第１実施形態
を示す流れ図である。
を示す流れ図である。
【図４】本発明によるカメラの測光装置の第２実施形態
を示す流れ図である。
を示す流れ図である。
【図５】本発明によるカメラの測光装置の第３実施形態
を示す流れ図である。
を示す流れ図である。
【図６】各実施形態に係るカメラの測光装置の明暗パタ
ーンの周波数ごとに示すパワースペクトル図である。
ーンの周波数ごとに示すパワースペクトル図である。
【図７】本発明によるカメラの測光装置の第４実施形態
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図８】第４実施形態に係る測光装置の動作を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
１ 測光部 １−１ 測光素子 ２ 撮影モード設定部 ２−１ モード検
出部 ３ パノラマ認識部 ４ レンズ情報部 ４−１ レンズ情
報検出部 ５ 記憶部 ６ ＣＰＵ ６１ 露出演算部 ６２ パターンウエイト選択部 ６２−１ ウエイト決定部 ６３ 周波数解析部 ６４ 補正演算部 ７ 露出制御部 ８ 姿勢検出部
出部 ３ パノラマ認識部 ４ レンズ情報部 ４−１ レンズ情
報検出部 ５ 記憶部 ６ ＣＰＵ ６１ 露出演算部 ６２ パターンウエイト選択部 ６２−１ ウエイト決定部 ６３ 周波数解析部 ６４ 補正演算部 ７ 露出制御部 ８ 姿勢検出部
Claims (6)
- 【請求項１】 設定された撮影モードに応じた撮影条件
を出力する撮影モード設定部と、 被写界を複数に分割して測光を行う測光部と、 前記測光部の出力に基づいて、露出値を演算する露出演
算部とを備えたカメラの測光装置において、 複数の光の明暗パターンに対応する重み係数を記憶する
記憶部と、 前記撮影モード設定部の出力に基づいて、前記記憶部か
ら前記重み係数を選択する選択部と、 前記測光部の出力を周波数解析する周波数解析部と、 前記周波数解析部の解析結果と前記選択部の選択結果に
基づいて、前記露出演算部により演算した露出値を補正
演算する補正演算部とを備えたことを特徴とするカメラ
の測光装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載のカメラの測光装置にお
いて、 前記撮影モードには、パノラマ撮影モードが含まれてい
ることを特徴とするカメラの測光装置。 - 【請求項３】 撮影レンズの情報を保持するレンズ情報
保持部と、 被写界を複数に分割して測光を行う測光部と、 前記測光部の出力に基づいて、露出値を演算する露出演
算部とを備えたカメラの測光装置において、 複数の光の明暗パターンに対応する重み係数を記憶する
記憶部と、 前記レンズ情報保持部の出力に基づいて、前記記憶部か
ら前記重み係数を選択する選択部と、 前記測光部の出力を周波数解析する周波数解析部と、 前記周波数解析部の解析結果と前記選択部の選択結果に
基づいて、前記露出演算部により演算した露出値を補正
演算する補正演算部とを備えたことを特徴とするカメラ
の測光装置。 - 【請求項４】 請求項１〜請求項３のいずれか１項に記
載のカメラの測光装置において、 前記記憶部は、複数の重み係数からなるテーブル部を複
数有しており、 前記選択部は、前記複数のテーブル部の中から１つのテ
ーブル部を選択することを特徴とするカメラの測光装
置。 - 【請求項５】 請求項１〜請求項４のいずれか１項に記
載のカメラの測光装置において、 前記補正演算部は、前記周波数解析部により解析された
パワースペクトルをＰＳ（ｉ，ｊ）とし、前記重み係数
をＷ（ｉ，ｊ）としたときに、補正値Ｈを下記の式によ
り求めることを特徴とするカメラの測光装置。 Ｈ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・ＰＳ（ｉ，ｊ） - 【請求項６】 請求項１〜請求項５のいずれか１項に記
載のカメラの測光装置において、 前記重み係数は、被写界の明るさに基づいて変更するこ
とを特徴とするカメラの測光装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7179054A JPH0887053A (ja) | 1994-07-18 | 1995-07-14 | カメラの測光装置 |
| US08/869,088 US6091908A (en) | 1994-07-18 | 1997-06-04 | Photometric device and method for a camera |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16533694 | 1994-07-18 | ||
| JP6-165336 | 1994-07-18 | ||
| JP7179054A JPH0887053A (ja) | 1994-07-18 | 1995-07-14 | カメラの測光装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0887053A true JPH0887053A (ja) | 1996-04-02 |
Family
ID=26490109
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7179054A Pending JPH0887053A (ja) | 1994-07-18 | 1995-07-14 | カメラの測光装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0887053A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8174610B2 (en) | 2007-06-25 | 2012-05-08 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Camera |
-
1995
- 1995-07-14 JP JP7179054A patent/JPH0887053A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8174610B2 (en) | 2007-06-25 | 2012-05-08 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Camera |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040113 |