JPH0894916A

JPH0894916A - 焦点検出装置

Info

Publication number: JPH0894916A
Application number: JP6233152A
Authority: JP
Inventors: Shigeyuki Uchiyama; 重之内山
Original assignee: Nikon Corp
Current assignee: Nikon Corp
Priority date: 1994-09-28
Filing date: 1994-09-28
Publication date: 1996-04-12
Also published as: US5612763A

Abstract

(57)【要約】（修正有）【目的】信頼性の高いデフォーカス量を安定に検出す
る。【構成】光電変換素子列から出力される信号列に基づ
いて光電変換素子列上に焦点検出演算範囲を設定３ｂ
し、この演算範囲に対応する出力信号列のコントラスト
分布を検出する。そのコントラスト分布と、光電変換素
子列上の複数の光電変換素子のそれぞれに予め設定され
た係数とに基づいて前記演算範囲の変換係数３Ｃを決定
し、その演算範囲に対応する一対の出力信号列の相対的
なずれ量を算出し、このずれ量を前記変換係数により撮
影レンズ１００のデフォーカス量に変換する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、カメラやビデオなどの
撮影レンズの焦点調節状態を検出する焦点検出装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】カメラやビデオなどに用いられる位相差
検出方式の焦点検出装置が知られており、図１４にその
概要を示す。撮影レンズ１００の領域１０１から入射し
た光束は視野マスク２００、フィールドレンズ３００、
絞り開口部４０１および再結像レンズ５０１を通り、入
射強度に応じた出力を発生する複数の光電変換素子を一
次元状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から入射し
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および再結像レンズ５０２を通り、イ
メージセンサーアレイＢ上に結像する。これらイメージ
センサーアレイＡ列、Ｂ列上に結像した一対の被写体像
は、撮影レンズ１００が予定焦点面よりも前に被写体の
鮮鋭像を結ぶいわゆる前ピン状態では互いに遠ざかり、
逆に予定焦点面よりも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はイメージセ
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。したがって、この一対の被写体像をイメージセンサ
ーアレイＡ列、Ｂ列により光電変換して電気信号に変
え、これらの信号を演算処理して一対の被写体像の相対
的な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）が分かる。そ
して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
ことになり、図１３に示すように撮影画面における中央
部の領域とするのが一般的であり、この領域が焦点検出
領域となる。

【０００３】ここで、デフォーカス量を求める演算処理
方法について述べる。イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ
列はそれぞれ複数の光電変換素子からなっており、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）参照）。そして、この一対の出力信号列の内の所
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う。最大シフト数をｌｍａｘとす
るとＬの範囲は−ｌｍａｘからｌｍａｘとなる。具体的
には相関量Ｃ［Ｌ］を数式１で算出する。

【数１】Ｃ［Ｌ］＝Σ｜ａ［ｉ＋Ｌ］−ｂ［ｉ］｜，Ｌ＝-lmax,...,-2,-1,0,1,2,...,lmax，ここで、Σはｉ＝ｋ〜ｒの総和演算を表わす。数式１に
おいてＬは上述のごとくデータ列のシフト量に当たる整
数である。初項ｋと最終項ｒは例えば数式２に示すよう
に、シフト量Ｌに依存して変化させる。

【数２】Ｌ≧０の時ｋ＝ｋ０＋ＩＮＴ｛−Ｌ／２｝ｒ＝ｒ０＋ＩＮＴ｛−Ｌ／２｝Ｌ＜０の時ｋ＝ｋ０＋ＩＮＴ｛（−Ｌ＋１）／２｝ｒ＝ｒ０＋ＩＮＴ｛（−Ｌ＋１）／２｝ここで、ｋ０、ｒ０はシフト量Ｌが０の時の初項と最終
項である。この数式２によって初項ｋと最終項ｒを変化
させた時の、数式１におけるＡ列信号とＢ列信号との差
分の絶対値を算出する信号の組み合わせと、それらの差
分の絶対値を加算する演算範囲とを図１６に示す。この
ように、シフト量Ｌの変化にともなって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。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。そし
て、相対的な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、こうして得られた相関量Ｃ
［Ｌ］の中で極小値となる相関量を与えるシフト量を検
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でも
検出できることになる。

【０００４】ところで、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。そ
こで、離散的な相関量Ｃ［Ｌ］に基づいて補間演算を行
うことにより、新たに真の極小値Ｃｅｘを算出し、綿密
な焦点検出を行う方法が本出願人により特開昭６０−３
７５１３号公報に開示されている。これは、図１７に示
すように、極小値である相関量Ｃ［ｌ］と、その両側の
シフト量における相関量Ｃ［ｌ＋１］、Ｃ［ｌ−１］を
用いて、真の極小値Ｃｅｘとこれを与えるずれ量Ｌｓを
数式３、数式４により算出するものである。

【数３】ＤL＝（Ｃ［ｌ−１］−Ｃ［ｌ＋１］）／２Ｃex＝Ｃ［ｌ］−｜ＤL｜Ｅ＝ＭＡＸ｛Ｃ［ｌ＋１］−Ｃ［ｌ］，Ｃ［ｌ−１］−
Ｃ［ｌ］｝

【数４】Ｌｓ＝ｌ＋ＤL／Ｅ数式３においてＭＡＸ｛Ｃａ，Ｃｂ｝はＣａとＣｂの内
の大なる方を選択することを意味する。そしてデフォー
カス量ＤＦは前記ずれ量Ｌｓから数式５によって算出さ
れる。

【数５】ＤＦ＝Ｋｆ×Ｌｓ数式５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
定まる定数であり、以下ではＫファクターと呼ぶ。

【０００５】このようして算出されたデフォーカス量が
真のデフォーカス量を示すのか、ノイズなどによる相関
量の揺らぎによる見掛け上のデフォーカス量なのかを判
定する必要がある。そこで、数式６に示す条件を満たす
場合に算出されたデフォーカス量を信頼できるデフォー
カス量であるとする。

【数６】Ｅ＞Ｅ１＆Ｃｅｘ／Ｅ＜Ｇ１，ここで、Ｅ１、Ｇ１は所定のしきい値である。数値Ｅは
相関量の変化の様子を示し、数式３および数式４の演算
に寄与した情報量であって被写体のコントラストに依存
する値であり、値が大きいほどコントラストが高く信頼
性が高いことになる。以後、この明細書では数値Ｅを情
報量と呼ぶ。Ｃｅｘは一対のデータが最も一致したとき
の差分であり本来は０となる。しかしながら、ノイズの
影響、さらに領域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、Ｃｅｘ
が０にならない。これらの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、一対の
データの一致度を表す数値としてＣｅｘ／Ｅを用いてい
る。当然ながら、Ｃｅｘ／Ｅが０に近いほど一対のデー
タの一致度が高く信頼性が高いことになる。なお、情報
量Ｅの代わりに一対のデータの一方に関するコントラス
トを算出し、これを用いて信頼性判定を行う場合もあ
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の駆動や表示を行う。
なお以下では、上述した数式１〜６による相関演算、補
間演算、条件判定をまとめて焦点検出演算と呼ぶ。

【０００６】また、通常、焦点検出光学系およびイメー
ジセンサーは、撮影レンズ１００が合焦状態にあり且つ
シフト量Ｌがほぼ０の場合に、一対のデータが一致する
ように構成される。したがって、撮影レンズが合焦した
時に、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１０
０を合焦させることができない。つまり、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。以
下では、シフト量Ｌ＝０における初項ｋ０と最終項ｒ０
の間のデータ範囲を演算範囲と呼ぶ。撮影画面上の演算
範囲に相当する領域内に被写体があ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、その領域が焦点検
出領域となる。この焦点検出領域は、図１３に示すよう
に、カメラのファインダースクリーンの中央に実線で示
される焦点検出枠として表示されており、撮影者はこの
検出枠に被写体を捕捉す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。

【０００７】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
イ上に結像した場合には、一対の出力信号のズレ量がセ
ンサーの位置によって異なるために、一対の出力信号が
一致するようなシフト量が存在しない。その結果、上記
Ｃｅｘが大きな値になってＣｅｘ／Ｅが数式６の条件を
満たさず、焦点検出不能となる場合がある。そこで、一
対のイメージセンサーアレイをそれぞれ複数のブロック
に分割する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
撮影レンズの焦点調節状態とし、そのデフォーカス量に
基づく撮影レンズの駆動や表示を行う方法が特開昭６０
−２６２００４号公報に開示されている。一対のイメー
ジセンサーアレイを複数のブロックに分割するには、上
述した数式１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の組を複数組形成する。例え
ば、図１２（ａ）に示ように、それぞれが４６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するには、ブロック
１ではｋ０＝４、ｒ０＝１１として数式１〜６の焦点検
出演算によりデフォーカス量ＤＦを算出する。同様に、
ブロック２、３、４、５ではそれぞれ（ｋ０＝１２，ｒ
０＝１９）、（ｋ０＝２０，ｒ０＝２７）、（ｋ０＝２
８，ｒ０＝３５）、（ｋ０＝３６，ｒ０＝４３）と設定
して、数式１〜６の焦点検出演算を行い各ブロックのデ
フォーカス量を算出する。また、図１２（ｂ）に示よう
に、同じ一対のイメージセンサーアレイにおいてブロッ
ク１では（ｋ０＝３，ｒ０＝１６）、ブロック２では
（ｋ０＝１７，ｒ０＝３０）、ブロック３では（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され、図１２（ａ）の場合よ
りも広いブロックを形成することができる。このよう
に、ブロック分割を行う際にブロックの境界位置を固定
とすると、ブロックの境界に被写体のコントラストが存
在して焦点検出不能となる、あるいは不安定な演算結果
が得られる場合があるので、特開平２−１３５３１１号
公報では、ブロック境界近傍について隣接するデータの
差の絶対値を算出し、差の絶対値が最小となる部分がブ
ロックの境界となるように、境界位置を移動するという
方法を開示している。

【０００８】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、被写体のナイキスト周波数
より高い周波数成分や、Ａ列とＢ列の出力のアンバラン
スの影響で正しい焦点検出ができないことがある。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
特開昭６１−２４５１２３号公報などに開示されてい
る。例えば、ナイキスト周波数以上の高周波成分を除去
するフィルター処理演算は数式７によって実現され、Ａ
列、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。

【数７】Ｐａ［ｉ］＝（ａ［ｉ］＋２×ａ［ｉ＋１］＋ａ［ｉ＋２］）／４，Ｐｂ［ｉ］＝（ｂ［ｉ］＋２×ｂ［ｉ＋１］＋ｂ［ｉ＋２］）／４，ｉ＝１〜ｎ−２こうして得られたフィルター処理データＰａ
［１］，．．．，Ｐａ［ｎ−２］、Ｐｂ
［１］，．．．，Ｐｂ［ｎ−２］に対して、例えば数式
８によってＡ列とＢ列の出力のアンバランスの影響を除
去するフィルター処理演算を施し、ＤＣカットフィルタ
ー処理データＦａ［１］，．．．，Ｆａ［ｎ−２−２
ｓ］、Ｆｂ［１］，．．．，Ｆｂ［ｎ−２−２ｓ］を得
る。

【数８】Ｆａ［ｉ］＝−Ｐａ［ｉ］＋２×Ｐａ［ｉ＋ｓ］−Ｐａ［ｉ＋２ｓ］，Ｆｂ［ｉ］＝−Ｐｂ［ｉ］＋２×Ｐｂ［ｉ＋ｓ］−Ｐｂ［ｉ＋２ｓ］，ｉ＝１〜ｎ−２−２ｓ

【０００９】数式８において、ｓは１から１０程度の整
数であり、数値が大きいほど被写体パターンに含まれる
低周波数成分を抽出し、数値が小さいほど被写体パター
ンに含まれる高周波数成分を抽出する。また、フィルタ
ー処理結果のデータの数は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が比較的小さい方が好ましく、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が大きい方が
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
数成分がない場合は焦点検出不能となる。したがってこ
の場合には、数式１における最大シフト数ｌｍａｘをあ
まり大きくしても意味がなく、比較的小さな値でよい。
逆に、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、ｌ
ｍａｘは比較的大きな値を設定する。また、ｓの値が比
較的大きい場合に、数式８により算出されたＤＣカット
フィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆｂ［ｉ］からそれ
ぞれ１つおきにデータを間引いてデータ数を半分にする
ことがある。こうすると１つのデータで２素子分の幅を
持つことになるので、同じ焦点検出領域に対して間引か
ない場合に比較して演算範囲が半分になり、演算時間が
短くてすむ。また、間引いた場合のシフト量１は間引か
ない場合のシフト量２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。

【００１０】図１８は、低周波数成分のみから成る被写
体のイメージセンサーの出力信号（ａ）と、その出力信
号に対するｓ＝２のフィルター処理データ（ｂ）と、ｓ
＝８のフィルター処理データ（ｃ）とを示す。なお、撮
影レンズが合焦状態にあって、Ａ列の出力信号列とＢ列
の出力信号列とが重なっているものとする。低周波数成
分のみから成る被写体パターンに対しては、ｓ＝２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になるとコントラストが十分になり、信
頼性のあるデフォーカス量を得ることができる。（ｃ）
に示すように、狭い演算範囲ｃｅ１と広い演算範囲ｃｅ
２とを比較すると、広い演算範囲ｃｅ２の方がコントラ
ストを多く含むので焦点検出演算に有利である。つま
り、低周波数成分を抽出したフィルター処理データに対
しては演算範囲が広い方が好ましい。

【００１１】図１９は高周波成分のみから成る被写体の
イメージセンサーの出力信号（ａ）と、その出力信号に
対するｓ＝２のフィルター処理データ（ｂ）と、ｓ＝８
のフィルター処理データ（ｃ）とを示す。なお、撮影レ
ンズが合焦状態にあって、Ａ列の出力信号列とＢ列の出
力信号列とが重なっているものとする。高周波数成分の
みから成る被写体パターンに対しては、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
ることができる。また、（ｂ）に示すように、狭い演算
範囲ｃｅ１と広い演算範囲ｃｅ２とを比較すると、どち
らも包含するコントラストは同じである。しかし、演算
範囲が狭い方がノイズの影響が少ないことと、演算範囲
があまり広いと距離の異なる被写体が演算範囲内に存在
して焦点検出不能になる場合があること考慮すると、高
周波数成分を抽出したフィルター処理データに対しては
演算範囲が比較的狭い方が好ましい。

【００１２】図２０は高周波数成分と低周波数成分とを
ともに含む被写体のイメージセンサーの出力信号（ａ）
と、その出力信号に対するｓ＝２のフィルター処理デー
タ（ｂ）と、ｓ＝８のフィルター処理データ（ｃ）とを
示す。なお、撮影レンズが合焦状態にあって、Ａ列の出
力信号列とＢ列の出力信号列とが重なっているものとす
る。高周波数成分と低周波数成分とをともに含む被写体
パターンに対しては、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が分布する範囲が広くなる。

【００１３】図２１は、一本の煙突のような被写体に対
して撮影レンズが合焦状態から大きく外れた場合のイメ
ージセンサーの出力信号（ａ）と、その出力信号に対す
るｓ＝２のフィルター処理データ（ｂ）と、ｓ＝８のフ
ィルター処理データ（ｃ）とを示す。なお、図において
実線がＡ列の出力信号列、破線がＢ列の出力信号列を示
す。撮影レンズが合焦状態から大きく外れた場合には、
高周波数成分がほとんど含まれないので、ｓ＝２のフィ
ルター処理データではコントラストが得られない。しか
し、ｓ＝８のフィルター処理データでは十分なコントラ
ストが得られ、最大シフト数ｌｍａｘを十分大きな値と
することでデフォーカス量を得ることができる。

【００１４】このように、被写体によってイメージセン
サーの出力信号に含まれる周波数成分が異なるので、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
理を行ない、そのフィルター処理データを用いて数式１
〜６による焦点検出演算を行なう。そして、信頼性のあ
るデフォーカス量が得られれば演算を終了し、得られな
ければｓを４として低周波数成分を抽出するフィルター
処理を行ない、そのフィルター処理データを用いて数式
１〜６の焦点検出演算を行なう。このような手順を、ｓ
の値を増加させながら信頼性のあるデフォーカス量が得
られるまで繰り返す方法がある。この方法によれば、最
初に高周波成分を抽出するので、高周波数成分が多く含
まれる通常の被写体の合焦状態付近、例えば図２０に示
す高周波数成分を含む被写体パターンの場合には、ｓ＝
２としたフィルター処理データに基づく焦点検出演算で
信頼性のあるデフォーカス量が得られ、短い演算時間で
焦点検出を行うことができる。被写体が人物の顔などで
低周波数成分のみから成る場合、例えば図１８に示すよ
うな被写体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。図２１に示すようにデフォー
カス量が大きい場合には、低周波成分を抽出したフィル
ター処理データに基づいて、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り、デフォーカス
量が得られる。このように、合焦状態付近では演算時間
が短いので被写体が移動していても追従でき、低周波成
分のみ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に対して算出されるデフォーカ
ス量の方が、低周波数成分のみの被写体に対して算出さ
れるデフォーカス量よりも精度がよいので、高周波数成
分を抽出したフィルター処理データに基づく焦点検出演
算を最初に行うことによって、精度のよいデフォーカス
量を得ることができる。

【００１５】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を
行ない、そ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。そして、いずれかのブロッ
クで信頼性のあるデフォーカス量が算出されたら焦点検
出演算を終了し、どのブロックでも信頼性のあるデフォ
ーカス量が得られなかった場合は、ｓを４として低周波
数成分を抽出するフィルター処理を行ない、そのフィル
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。このような手順を、ｓの値を増加させながらい
ずれかのブロックで信頼性のあるデフォーカス量が得ら
れるまで繰り返す焦点検出方法が、特開平６−８２６８
６号公報に開示されている。

【００１６】上述した特開平２−１３５３１１号公報に
開示された焦点検出装置では、ブロックの境界部分の隣
接するデータの差の絶対値を算出し、差の絶対値が最小
となる部分がブロックの境界となるように境界位置を移
動している。これに対し、ＤＣ成分を完全に除去したフ
ィルター処理データを複数ブロックに分割する際に、ブ
ロックの境界部分のデータと所定値との差の絶対値を算
出し、それ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号公報に開示されている。

【００１７】数式８による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。
図２２（ａ）〜（ｄ）により、この問題を説明する。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に対するイメージセ
ンサーアレイＡ列、Ｂ列の出力信号を示す。この被写体
パターンでは、（ａ）に示すＡ列のパターンと（ｂ）に
示すＢ列のパターンとが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列の出力信
号がＢ列の出力信号に対して左側にずれていることが分
かる。また、図２２（ｃ）、（ｄ）は、（ａ）、（ｂ）
に示す出力信号に対して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を示す。この図から明らかな
ように、（ａ）に示すＡ列データと（ｂ）に示すＢ列デ
ータからＤＣ成分を完全に除去すると、Ａ列のフィルタ
ー処理データとＢ列のフィルター処理データとが全く同
一なデータとなり、これらのフィルター処理データを用
いて焦点検出演算を行うと一対のデータが相対的に一致
しているので合焦であると判断してしまう。このよう
に、ＤＣ成分を完全に除去するフィルター処理を施す
と、Ａ列とＢ列のフィルター処理データが一致する方向
に変化する。この現象は、ブロック分割により演算範囲
が狭くなる程、顕著になる。

【００１８】そこで、数式９によりＤＣ成分を完全に除
去しないＤＣ減フィルター処理を行い、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号公報に開示されている。

【数９】Ｑａ［ｉ］＝−Ｐａ［ｉ］＋４×Ｐａ［ｉ＋ｙ］−Ｐａ［ｉ＋２ｙ］，Ｑｂ［ｉ］＝−Ｐｂ［ｉ］＋４×Ｐｂ［ｉ＋ｙ］−Ｐｂ［ｉ＋２ｙ］， i＝１〜ｎ−２−２ｙ

【００１９】ブロック分割を行って各ブロックで焦点検
出演算を行う焦点検出装置において、複数のデフォーカ
スから最終的な一つのデフォーカス量を決定する方法に
は、上述した最至近を示すデフォーカス量を選択する方
法や情報量Ｅが最大のブロックのデフォーカス量を選択
する方法以外に、特開平２−１７８６４１号公報や特開
平４−２３５５１２号公報に開示された方法がある。こ
れらの方法では、所定の条件を満たすブロックを基準ブ
ロックに選択し、その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て、それぞれのデフォーカス量
に対して基準デフォーカス量との差分量に基づく重み付
け係数を決定し、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し、最終的なデフォーカ
ス量を算出している。なお、基準ブロックには最も近距
離を示すデフォーカス量が算出されたブロックなどを選
択する。また、例えば差分量が小さい時には重み付けを
係数を大きくし、差分量が大きい時には重み付け係数を
小さくする。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、壁などの
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できる。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］），Ｅｍ＝Σ（Ｅ［ｊ］×Ｗ［ｊ］），ここで、ｊ＝１〜ｈ、重み付け係数Ｗ［ｊ］はＤｆｋと
Ｄｆ［ｊ］の差分によって図１１のように定まり、０か
ら１の値となる。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、ＵＬを越えると０となり、ＭＬとＵＬの間では直線
的に変化する。なお、Ｗ［ｊ］が０であればＤｆ［ｊ］
は合成演算に用いられないことになる。このようにして
算出し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。

【００２０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の焦点検出装置には次のような問題がある。まず
第１に、数式５のＫファクターＫｆが実際には焦点検出
領域内の位置によって異なるという問題があり、これは
焦点検出光学系の持つ歪曲収差のために焦点検出領域内
で場所によって倍率が異なることに起因している。一般
的に、ＫファクターＫｆは焦点検出領域の中央部から遠
ざかるにつれて大きくなる。したがっって、イメージセ
ンサーアレイ上の被写体像が形成される位置に応じてＫ
ファクターＫｆを変更する必要がある。このような問題
を解決するために、特開平２−１３５３１１号公報に開
示された焦点検出装置では、上述したようにブロック分
割を行うとともにブロックごとにＫファクターを設定
し、ブロックごとにそのブロックのＫファクターを用い
てデフォーカス量を算出している。この方法では、ブロ
ックの境界部分に被写体のコントラストが存在する場
合、どちらのブロックにコントラストが含まれるかによ
って用いるＫファクターが異なり、不安定となる。

【００２１】第２の問題は、数式６の判定において情報
量Ｅがしきい値Ｅ１をわずかに上回り、且つ、Ｃｅｘ／
Ｅがしきい値Ｇ１をわずかに下回るような場合には信頼
性ありと判定されるが、このような場合には不安定なデ
フォーカス量が得られる場合がある。そこで、例えば情
報量のしきい値Ｅ１をより厳しい値Ｅ１’とすると、情
報量Ｅがしきい値Ｅ１をわずかに上回り、且つ、Ｃｅｘ
／Ｅがしきい値Ｇ１をはるかに下回るような場合にも、
しきい値Ｅ１’を下回るから信頼性がないと判定されて
しまう。しきい値Ｅ１の代りにＣｅｘのしきい値Ｇ１を
厳しい値Ｇ１’に変更する場合、あるいはＥ１，Ｇ１と
も厳しい値Ｅ１’、Ｇ１’にする場合も同様の問題が生
じる。

【００２２】本発明の目的は、信頼性の高いデフォーカ
ス量を安定に検出できる焦点検出装置を提供することに
ある。

【００２３】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明は、複数の光電変換素子からなり、
一対の被写体像の光強度分布に応じた一対の信号列を出
力する一対の光電変換素子列と、撮影レンズを通過した
被写体からの一対の光束を前記一対の光電変換素子列へ
導き、前記一対の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る信号列に基づい
て、前記光電変換素子列上に焦点検出演算範囲を設定す
る演算範囲設定手段と、この演算範囲設定手段により設
定された演算範囲に対応する出力信号列のコントラスト
分布を検出するコントラスト検出手段と、このコントラ
スト検出手段により検出されたコントラスト分布と、前
記光電変換素子列上の複数の光電変換素子のそれぞれに
予め設定された係数とに基づいて前記演算範囲の変換係
数を決定する変換係数決定手段と、前記演算範囲に対応
する一対の出力信号列の相対的なずれ量を算出し、この
ずれ量を前記変換係数決定手段により決定された変換係
数により前記撮影レンズのデフォーカス量に変換する焦
点検出演算手段とを備える。請求項２の焦点検出装置
は、前記一対の光電変換素子列から出力される一対の信
号列をフィルター処理し、一対の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、前記コントラスト検出手段および前記焦点検出
演算手段は、前記一対の光電変換素子列から出力される
一対の信号列に代えて前記フィルター処理手段から出力
される一対のフィルター処理データを用いる。請求項３
の焦点検出装置は、前記コントラスト検出手段によっ
て、前記演算範囲設定手段により設定された演算範囲に
対応する出力信号列に基づいてコントラストの重心位置
を検出し、前記変換係数決定手段によって、前記光電変
換素子列上の複数の光電変換素子のそれぞれに予め設定
された係数に基づいて前記コントラスト検出手段により
検出されたコントラストの重心位置の係数を算出し、そ
の係数を演算範囲の変換係数とするようにしたものであ
る。請求項４の発明は、複数の光電変換素子からなり、
一対の被写体像の光強度分布に応じた一対の信号列を出
力する一対の光電変換素子列と、撮影レンズを通過した
被写体からの一対の光束を前記一対の光電変換素子列へ
導き、前記一対の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の一対の出力信号列を、
予め定めたシフト範囲内で所定量ずつ相対的にシフトし
ながらそれぞれのシフト位置における相関量Ｃを算出
し、極小となる相関量Ｃｅｘを与えるシフト位置に基づ
いて前記撮影レンズの焦点調節状態を検出する焦点検出
演算手段とを備えた焦点検出装置に適用され、前記相関
量の極小値Ｃｅｘを与えるシフト位置近傍の相関量Ｃの
変化量Ｅがしきい値Ｅ１よりも大きく、且つ、（Ｃｅｘ
＋Ｃｔ１）／Ｅ（ここでＣｔ１は所定値とする）がしき
い値Ｇ１よりも小さい場合に、前記焦点検出演算手段に
より検出された焦点調節状態は信頼性があると判定する
信頼性判定手段を備える。請求項５の焦点検出装置は、
前記一対の光電変換素子列から出力される一対の信号列
をフィルター処理し、一対の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、前記焦点検出演算手
段は、前記一対の光電変換素子列から出力される一対の
信号列に代えて前記フィルター処理手段から出力される
一対のフィルター処理データを用いて焦点調節状態を検
出する。請求項６の焦点検出装置は、前記所定値Ｃｔ１
を前記しきい値Ｅ１とＧ１に応じて設定するようにした
ものである。

【００２４】

【作用】光電変換素子列から出力される信号列に基づい
て光電変換素子列上に焦点検出演算範囲を設定し、この
演算範囲に対応する出力信号列のコントラスト分布を検
出する。そして、検出されたコントラスト分布と、光電
変換素子列上の複数の光電変換素子のそれぞれに予め設
定された係数とに基づいて前記演算範囲の変換係数を決
定し、その演算範囲に対応する一対の出力信号列の相対
的なずれ量を算出し、このずれ量を前記変換係数により
撮影レンズのデフォーカス量に変換する。なお、光電変
換素子列から出力される一対の信号列をフィルター処理
し、処理結果の一対のフィルター処理データに基づいて
焦点検出演算範囲の設定、コントラスト分布の検出およ
び焦点検出演算を行なうようにしてもよい。また、演算
範囲に対応する出力信号列に基づいてコントラストの重
心位置を検出し、光電変換素子列上の複数の光電変換素
子のそれぞれに予め設定された係数に基づいて前記コン
トラストの重心位置の係数を算出し、その係数を前記演
算範囲の変換係数としてもよい。一対の光電変換素子列
の一対の出力信号列を、予め定めたシフト範囲内で所定
量ずつ相対的にシフトしながらそれぞれのシフト位置に
おける相関量Ｃを算出し、極小となる相関量Ｃｅｘを与
えるシフト位置に基づいて撮影レンズの焦点調節状態を
検出する。そして、相関量の極小値Ｃｅｘを与えるシフ
ト位置近傍の相関量Ｃの変化量Ｅがしきい値Ｅ１よりも
大きく、且つ、（Ｃｅｘ＋Ｃｔ１）／Ｅ（ここでＣｔ１
は所定値とする）がしきい値Ｇ１よりも小さい場合に、
検出された焦点調節状態は信頼性があると判定する。な
お、光電変換素子列から出力される一対の信号列をフィ
ルター処理し、処理結果の一対のフィルター処理データ
に基づいて撮影レンズの焦点調節状態を検出するように
してもよい。また、所定値Ｃｔ１はしきい値Ｅ１とＧ１
に応じて設定するのが好ましい。

【００２５】

【実施例】図１は一実施例の構成を示す機能ブロック図
である。１は撮影レンズ１００を通過した被写体からの
光をイメージセンサー２へ導く焦点検出光学系であり、
例えば上述した図１４に示すような視野マスク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を備えている。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。この実施例では、それぞ
れが５２個の光電変換素子から成る一対のイメージセン
サーアレイＡ列とＢ列を有するイメージセンサー２を例
に上げて説明する。したがって、イメージセンサー２は
それぞれが５２個のデータからなる一対の出力信号列ａ
［ｉ］、ｂ［ｉ］を出力する。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、変換係数設定回路３ｃと、しきい値設定回路３ｄ
と、焦点検出演算回路３ｅと、基準ブロック設定回路３
ｆと、重み付け係数設定回路３ｇと、合成実行回路３ｈ
とを有する。

【００２６】フィルター処理回路３ａは、イメージセン
サー２から出力される出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］に
対して数式７、数式８、数式９によるフィルター処理を
施し、ＤＣカットフィルター処理データＦａ［ｉ］、Ｆ
ｂ［ｉ］、ＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑ
ｂ［ｉ］を出力する。出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］は
それぞれ５２個のデータから成るので、数式７のフィル
ター処理によりそれぞれ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］が得られる。
数式８によるＤＣカットフィルター処理演算は、ｓ＝
２、４、８の３種類が用意されている。なお以下では、
ｓ＝２、４、８の場合のＤＣカットフィルター処理演算
をそれぞれ第１フィルター処理演算、第２フィルター処
理演算、第３フィルター処理演算と呼び、それぞれのフ
ィルター処理演算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。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個であ
り、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個であり、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。数式９によるＤＣ減フィルタ
ー処理演算は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。

【００２７】演算範囲設定回路３ｂは、フィルター処理
演算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
９（ａ）に示すようにブロック１〜６の６個のブロック
に分割され、仮の初項ｋｂ［ｊ］と仮の最終項ｒｂ
［ｊ］をブロックごとに数式１１のように設定する。

【数１１】ブロック１の時・・・・ｋｂ［１］＝３，ｒｂ［１］＝９，ブロック２の時・・・・ｋｂ［２］＝１０，ｒｂ［２］＝１６，ブロック３の時・・・・ｋｂ［３］＝１７，ｒｂ［３］＝２３，ブロック４の時・・・・ｋｂ［４］＝２４，ｒｂ［４］＝３０，ブロック５の時・・・・ｋｂ［５］＝３１，ｒｂ［５］＝３７，ブロック６の時・・・・ｋｂ［６］＝３８，ｒｂ［６］＝４４，そして、ＤＣ減フィルター処理データのパターンと、こ
れらの仮の初項ｋｂ［ｊ］と仮の最終項ｒｂ［ｊ］に基
づいて、コントラストのある部分とブロックの境界がな
るべく重ならないように、正式な初項ｋ０
［１］，．．．，ｋ０［６］と正式な最終項ｒ０
［１］，．．．，ｒ０［６］を設定する。この設定方法
は、特開平２−１３５３１１号公報に開示された方法と
同様に、ブロック境界近傍、すなわちｒｂ［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にする。なお、詳細な説明はここ
では省略する。

【００２８】第１フィルター処理データでは、図９
（ｂ）に示すようにブロック７〜１２の６個のブロック
に分割され、仮の初項ｋｂ［ｊ］と仮の最終項ｒｂ
［ｊ］をブロックごとに数式１２に示すように設定す
る。

【数１２】ブロック７の時・・・・ｋｂ［７］＝３，ｒｂ［７］＝９，ブロック８の時・・・・ｋｂ［８］＝１０，ｒｂ［８］＝１６，ブロック９の時・・・・ｋｂ［９］＝１７，ｒｂ［９］＝２３，ブロック１０の時・・ｋｂ［１０］＝２４，ｒｂ［１０］＝３０，ブロック１１の時・・ｋｂ［１１］＝３１，ｒｂ［１１］＝３７，ブロック１２の時・・ｋｂ［１２］＝３８，ｒｂ［１２］＝４４そして、特開平６−８２６８６号公報に開示されている
ように、ブロック境界近傍、すなわちｒｂ［ｊ］とｋｂ
［ｊ＋１］の近傍のデータと所定値との差の絶対値を算
出し、その差の絶対値に基づいて正式な初項ｋ０
［７］，．．．，ｋ０［１２］と正式な最終項ｒ０
［７］，．．．，ｒ０［１２］を設定する。なお、詳細
な説明はここでは省略する。

【００２９】第２フィルター処理データでは、図９
（ｃ）に示すようにブロック１３〜１５の３個のブロッ
クに分割され、仮の初項ｋｂ［ｊ］と仮の最終項ｒｂ
［ｊ］をブロックごとに数式１３のように設定する。

【数１３】ブロック１３の時・・ｋｂ［１３］＝３，ｒｂ［１３］＝１５，ブロック１４の時・・ｋｂ［１４］＝１６，ｒｂ［１４］＝２７，ブロック１５の時・・ｋｂ［１５］＝２８，ｒｂ［１５］＝４０そして、第２フィルター処理データのパターンと、これ
らの仮の初項ｋｂ［ｊ］と仮の最終項ｒｂ［ｊ］に基づ
いて、第１フィルター処理データの場合と同様に正式な
初項ｋ０［１３］，ｋ０［１４］，ｋ０［１５］と正式
な最終項ｒ０［１３］，ｒ０［１４］，ｒ０［１５］を
設定する。

【００３０】第３フィルター処理データでは、図９
（ｄ）に示すように１個のブロック１６が設定され、数
式１４のように演算範囲を設定する。

【数１４】ｋ０［１６］＝４，ｒ０［１６］＝３１この第３フィルター処理データでは、被写体パターンに
基づくブロックの境界の設定は行なわない。

【００３１】変換係数決定回路３ｃは、各ブロックごと
にフィルター処理データのパターンに基づいて数式５で
用いるＫファクターＫｆ（以後、実行Ｋファクターと呼
ぶ）を設定する。この実行Ｋファクターの設定方法を説
明する。イメージセンサーアレイＡ列、Ｂ列の一部の光
電変換素子には、数式１５に示すようにＫファクターＫ
ｃ［ｋ］が設定されている。

【数１５】光電変換素子２・・・・Ｋｃ［１］，光電変換素子１０・・・・Ｋｃ［２］，光電変換素子１８・・・・Ｋｃ［３］，光電変換素子２６・・・・Ｋｃ［４］，光電変換素子３４・・・・Ｋｃ［５］，光電変換素子４２・・・・Ｋｃ［６］，光電変換素子５０・・・・Ｋｃ［７］ＫファクターＫｃ［ｋ］は焦点検出光学系１の設計値に
基づいて定めるか、あるいは実験によって測定して決定
する。そして、ブロックごとにフィルター処理データの
コントラストの重心位置を算出し、この重心位置に相当
する光電変換素子の実行Ｋファクターを数式１５に基づ
いて補間演算する。ここで、コントラストの重心位置を
用いるのは、演算に寄与する位置としてコントラストの
重心が適当だからである。例えば図１０に示すように光
電変換素子相当の重心位置Ｊｓｋが光電変換素子ｋ１と
ｋ１＋１の間の領域にある場合には、ＫファクターＫｃ
［ｋ１］とＫｃ［ｋ１＋１］を直線で結び、重心位置Ｊ
ｓｋに対するＫファクターを直線補間によって算出し、
実行ＫファクターＫｆとする。領域は数式１６に示すよ
うに６つに分けられる。

【数１６】第１領域・・・・１〜９，第２領域・・・・１０〜１７，第３領域・・・・１８〜２５，第４領域・・・・２６〜３３，第５領域・・・・３４〜４１，第６領域・・・・４２〜５２，

【００３２】図７により、実行ＫファクターＫｆの設定
動作を説明する。ステップＳ５０１において、ブロック
内のコントラストの重心位置Ｊｓｆを数式１７により算
出する。

【数１７】Ｊｓｆ＝Σ｛｜Ａ［ｉ］−Ａ［ｉ＋１］｜×ｉ｝／Σ｜Ａ［ｉ］−Ａ［ｉ＋１］｜，ここで、ｉ＝ｋ０［ｊ］〜ｒ０［ｊ］−１数式１７において、Ａ［ｉ］は、出力信号列ａ［ｉ］を
用いたＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、第１フ
ィルター処理データＦ１ａ［ｉ］、第２フィルター処理
データＦ２ａ［ｉ］および第３フィルター処理データＦ
３ａ［ｉ］の内のいずれかを示す。ステップＳ５０２
で、重心位置Ｊｓｆはフィルター処理データ上の位置で
あるから、数式１８により光電変換素子上の重心位置Ｊ
ｓｋに変換する。

【数１８】ＤＣ減フィルター処理データ・・・・Ｊｓｋ＝Ｊｓｆ＋３，第１フィルター処理データ・・・・・・Ｊｓｋ＝Ｊｓｆ＋３，第２フィルター処理データ・・・・・・Ｊｓｋ＝Ｊｓｆ＋５，第３フィルター処理データ・・・・・・Ｊｓｋ＝Ｊｓｆ＋９ステップＳ５０３で重心位置Ｊｓｋが光電変換素子の１
０番目より小さい番号か否かを判別し、小さい番号の場
合にはステップＳ５０４へ進み、そうでなければステッ
プＳ５０５へ進む。ステップＳ５０４で、数値ｊＺに１
を設定してステップＳ５１４へ進む。ここで、数値ｊＺ
は重心位置Ｊｓｋが存在する領域を表す。ステップＳ５
０５では重心位置Ｊｓｋが１８番目より小さい番号か否
かを判別し、小さい番号の場合にはステップＳ５０６へ
進み、そうでなければステップＳ５０７へ進む。ステッ
プＳ５０６で、重心位置Ｊｓｋが存在する領域を表す数
値ｊＺに２を設定してステップＳ５１４へ進む。ステッ
プＳ５０７において重心位置Ｊｓｋが２６番目より小さ
い番号か否かを判別し、小さい番号の場合にはステップ
Ｓ５０８へ進み、そうでなければステップＳ５０９へ進
む。ステップＳ５０８で、重心位置Ｊｓｋが存在する領
域を表す数値ｊＺに３を設定してステップＳ５１４へ進
む。ステップＳ５０９では重心位置Ｊｓｋが３４番目よ
り小さい番号か否かを判別し、小さい番号の場合にはス
テップＳ５１０へ進み、そうでなければステップＳ５１
１へ進む。ステップＳ５１０で、重心位置Ｊｓｋが存在
する領域を表す数値ｊＺに４を設定してステップＳ５１
４へ進む。ステップＳ５１１では重心位置Ｊｓｋが４２
番目より小さい番号か否かを判別し、小さい番号の場合
にはステップＳ５１２へ進み、そうでなければステップ
Ｓ５１３へ進む。ステップＳ５１２で、重心位置Ｊｓｋ
が存在する領域を表す数値ｊＺに５を設定してステップ
Ｓ５１４へ進む。またステップＳ５１３では、重心位置
Ｊｓｋが存在する領域を表す数値ｊＺに６を設定してス
テップＳ５１４へ進む。ステップＳ５１４で、重心位置
Ｊｓｋと、Ｊｓｋが存在する領域ｊＺと、Ｋファクター
Ｋｃ［ｊＺ］とＫｃ［ｊＺ＋１］とに基づいて数式１９
により実行ＫファクターＫｆを算出し、処理を終了す
る。

【数１９】Ｋｆ＝Ｋｃ［ｊＺ］＋（Ｋｃ［ｊＺ＋１］−Ｋｃ［ｊＺ］）／８×｛Ｊｓｋ− ２−８×（ｊＺ−１）｝この処理によってコントラストの重心位置におけるＫフ
ァクターを算出するので、被写体のパターンの位置に関
わらず正しいＫファクターを設定できる。

【００３３】しきい値設定回路３ｄは、後述する数式２
６に示す判定に用いるしきい値Ｅ１とＧ１を設定する。
これらの値はフィルター処理の種類によって異なり、数
式２０のように設定される。

【数２０】ＤＣ減フィルター処理データ・・・・Ｅ１＝Ｅａ１，Ｇ１＝Ｇａ１，第１フィルター処理データ・・・・・・Ｅ１＝Ｅｂ１，Ｇ１＝Ｇｂ１，第２フィルター処理データ・・・・・・Ｅ１＝Ｅｃ１，Ｇ１＝Ｇｃ１，第３フィルター処理データ・・・・・・Ｅ１＝Ｅｄ１，Ｇ１＝Ｇｄ１このようにして設定されるしきい値の間には数式２１に
示す関係がある。

【数２１】Ｅａ１≦Ｅｂ１≦Ｅｃ１≦Ｅｄ１，Ｇａ１≧Ｇｂ１≧Ｇｃ１≧Ｇｄ１

【００３４】焦点検出演算回路３ｅは、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
ター処理データおよび第３フィルター処理データの内の
いずれかを用いてブロックごとに数式１〜５の演算を行
い、デフォーカス量Ｄｆ［ｊ］と、情報量Ｅ［ｊ］と、
真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］とを算出する。そして、Ｅ
［ｊ］とＣｅｘ［ｊ］を用いて数式６に代えて数式２２
の判定を行い、判定を満たすブロックは焦点検出可能で
あるとし、満たさないブロックは焦点検出不能であると
する。

【数２２】Ｅ［ｊ］＞Ｅ１＆（Ｃｅｘ［ｊ］＋Ｃｔ１）／Ｅ［ｊ］＜Ｇ１この判定は数式６の極小値Ｃｅｘの判定に対して次の数
式２３の項の分だけ厳しくなっていることになる。

【数２３】Ｃｔ１／Ｅ［ｊ］この項は情報量Ｅ［ｊ］が定数Ｃｔ１よりも十分に大き
ければ無視できる。すなわち、情報量Ｅ［ｊ］が定数Ｃ
ｔ１よりも十分に大きい場合は、数式２２による判定は
数式６によるそれとほぼ同じになる。一方、情報量Ｅ
［ｊ］がさほど大きくはない場合には数式２３の項は無
視できないので、数式２２による極小値Ｃｅｘの判定は
数式６による判定よりも厳しくなる。したがって、数式
６による判定で情報量Ｅがしきい値Ｅ１をわずかに上回
り、且つＣｅｘ／ＥがＧ１をわずかに下回るような場合
には信頼性ありと判定されることはなくなる。一方、情
報量Ｅがしきい値Ｅ１をわずかに上回り、且つＣｅｘ／
ＥがＧ１をはるかに下回る場合などは、従来のように信
頼性ありと判定される。なお、定数Ｃｔ１はしきい値設
定回路３ｄにより設定されたしきい値Ｅ１およびＧ１に
応じた値を設定するのが好ましく、Ｅ１とＧ１の積の６
分の１程度の値がよい。こうすると、この実施例に示す
ように、数種類のフィルター処理演算があって、それぞ
れフィルター処理演算におけるしきい値が異なる場合に
も対応できる。

【００３５】図８のフローチャートにより、焦点検出演
算回路３ｅにおける演算処理を説明する。ステップＳ６
０１において数式１と数式２によって相関量Ｃ［Ｌ］を
算出し、続くステップＳ６０２で数式３〜５によりデフ
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、情報
量Ｅ［ｊ］が数式２４を満たすか否かを判定する。

【数２４】Ｅ［ｊ］＞Ｅ１これは数式２２による情報量Ｅの判定と同一である。情
報量Ｅ［ｊ］が数式２４を満たす場合はステップＳ６０
４へ進み、満たさない場合はステップＳ６０６へ進む。
ステップＳ６０４で数式２５による判定を行う。

【数２５】（Ｃｅｘ［ｊ］＋Ｃｔ１）／Ｅ［ｊ］＜Ｇ１これは数式２２による極小値Ｃｅｘの判定と同一であ
る。満たす場合はステップＳ６０５へ進み、満たさない
場合にはステップＳ６０６へ進む。ステップＳ６０５で
は、数式２２の条件を満たすので検出可能と判定して処
理を終了する。一方、ステップＳ６０６では、数式２２
の条件を満たさないので検出不能と判定して処理を終了
する。数式２３の項は情報量Ｅ［ｊ］が有限である限り
０にならないので、数式２２による判定は従来の数式６
による判定よりも常に厳しいものとなる。これが問題と
なるのであれば、情報量Ｅ［ｊ］が所定値以上となった
場合に定数Ｃｔ１を０にすることによって、情報量Ｅ
［ｊ］が所定値以上の時に数式６による判定と同一にな
る。あるいは、数式２２による極小値の判定を数式２６
による判定に代える。

【数２６】（Ｃｅｘ［ｊ］＋Ｃｔ１）／（Ｅ［ｊ］＋Ｃｔ２）＜Ｇ１ここで、Ｃｔ２は情報量Ｅ［ｊ］が大きい時には大きな
値を設定し、小さい時には小さい値を設定することによ
って、情報量Ｅ［ｊ］が大きい時には数式６による判定
と同一にすることができる。

【００３６】基準ブロック設定回路３ｆは、検出可能ブ
ロックの中から例えば最至近を示すデフォーカス量を有
するブロック、あるいは情報量が最大を示すブロックを
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とする。

【００３７】重み付け係数設定回路３ｇは、ブロック１
〜３の各ブロックに対して、基準デフォーカス量Ｄｆｋ
と各ブロックのデフォーカス量Ｄｆ［ｊ］との差の絶対
値Ｄｅｖに基づいて、図１１に示すように重み付け係数
Ｗ［ｊ］を設定する。これを数式で表すと次のようにな
る。

【数２７】Ｄｅｖ＝｜Ｄｆ［ｊ］−Ｄｆｋ｜，Ｄｅｖ＞ＵＬの時・・・・Ｗ［ｊ］＝０，Ｄｅｖ≦ＭＬの時・・・・Ｗ［ｊ］＝１，ＭＬ＜Ｄｅｖ≦ＵＬの時、Ｗ［ｊ］＝１−（Ｄｅｖ−ＭＬ）／（ＵＬ−ＭＬ）なお、検出不能ブロックでは重み付け係数Ｗ［ｊ］を０
とする。

【００３８】合成実行回路３ｈは、数式１０によりブロ
ック１〜６のデフォーカス量を合成して合成デフォーカ
ス量ｆｍと合成情報量Ｅｍを算出する。検出不能ブロッ
クでは重み付け係数Ｗ［ｊ］は０と設定されるので、合
成演算には用いられないことになる。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
にしてもよい。

【００３９】次に、図２により、実施例の全体動作を説
明する。なお、各フィルター処理データを用いた演算処
理については後述する。ステップＳ１においてイメージ
センサー２の出力信号列ａ［ｉ］、ｂ［ｉ］を入力し、
続くステップＳ２で数式７により高周波除去フィルター
処理データＰａ［ｉ］、Ｐｂ［ｉ］を算出する。さらに
ステップＳ３で、数式９によりＤＣ減フィルター処理デ
ータＱａ［ｉ］、Ｑｂ［ｉ］を算出する。そしてステッ
プＳ４で、ＤＣ減フィルター処理データＱａ［ｉ］、Ｑ
ｂ［ｉ］を用いて焦点検出演算を実行する。この詳細は
図３により後述する。ステップＳ５で検出可能ブロック
が存在するか否かを判別し、存在する場合はステップＳ
１５へ進み、検出可能ブロックがない場合はステップＳ
６へ進む。ステップＳ６において数式８により第１フィ
ルター処理データＦ１ａ［ｉ］、Ｆ１ｂ［ｉ］を算出
し、続くステップＳ７で、算出した第１フィルター処理
データＦ１ａ［ｉ］、Ｆ１ｂ［ｉ］を用いて焦点検出演
算を実行する。この演算処理については図４により後述
する。ステップＳ８で検出可能ブロックが存在するか否
かを判別し、存在する場合はステップＳ１５へ進み、検
出可能ブロックがない場合はステップＳ９へ進む。ステ
ップＳ９で数式８により第２フィルター処理データＦ２
ａ［ｉ］、Ｆ２ｂ［ｉ］を算出し、続くステップＳ１０
で、算出した第２フィルター処理データＦ２ａ［ｉ］、
Ｆ２ｂ［ｉ］を用いて焦点検出演算を実行する。この演
算処理については図５により後述する。ステップＳ１１
で検出可能ブロックが存在するか否かを判別し、存在す
る場合はステップＳ１５へ進み、検出可能ブロックがな
い場合はステップＳ１２へ進む。ステップＳ１２で数式
８により第３フィルター処理データＦ３ａ［ｉ］、Ｆ３
ｂ［ｉ］を算出し、続くステップＳ１３で、算出した第
３フィルター処理データＦ３ａ［ｉ］、Ｆ３ｂ［ｉ］を
用いて焦点検出演算を実行する。この演算処理について
は図６により後述する。ステップＳ１４において検出可
能であるか否かを判別し、検出可能であればステップＳ
１５へ進み、検出不能な時は動作を終了する。ステップ
Ｓ１５で、基準ブロック設定回路３ｆにより上述したよ
うに基準ブロックを設定する。さらにステップＳ１６
で、重み付け係数設定回路３ｇにより上述したように各
ブロックごとに重み付け係数Ｗ［ｊ］を設定する。そし
てステップＳ１７で、合成実行回路３ｈにより合成デフ
ォーカス量Ｄｆｍを算出し、それを最終デフォーカス量
とする。このようにして求めた合成デフォーカス量Ｄｆ
ｍに基づいて不図示のモーターにより撮影レンズ１００
を駆動したり、不図示の表示装置に撮影レンズ１００の
焦点調節状態を表示する。なお、ステップＳ３、Ｓ５、
Ｓ１１、Ｓ１４はフィルター処理回路３ａの動作であ
る。

【００４０】図３により、ＤＣ減フィルター処理データ
を用いた演算処理を説明する。ステップＳ１０１でブロ
ック番号ｊに１を設定してステップＳ１０２へ進み、演
算範囲設定回路３ｂによりブロックｊの正式な初項ｋ０
［ｊ］と最終項ｒ０［ｊ］を定めて演算範囲を設定す
る。ステップＳ１０３で変換係数決定回路３ｃにより実
行ＫファクターＫｆを設定し、さらにステップＳ１０４
でしきい値設定回路３ｄにより信頼性判定のしきい値Ｅ
１とＧ１を設定する。そしてステップＳ１０５におい
て、焦点検出演算回路３ｅによりデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］および真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］
を算出し、ブロックｊが検出可能か否かを判定する。ス
テップＳ１０６でブロック番号ｊが６であるか否か、す
なわち全ブロックでＤＣ減フィルター処理データに基づ
く焦点検出演算が終了したか否かを判別し、終了したら
処理を終了し、終了していなければステップＳ１０７へ
進む。焦点検出演算が終了していない時は、ステップＳ
１０７でブロック番号ｊをインクリメントしてステップ
Ｓ１０２へ戻る。

【００４１】次に、図４により、第１フィルター処理デ
ータを用いた演算処理を説明する。ステップＳ２０１で
ブロック番号ｊに７を設定してステップＳ２０２へ進
み、演算範囲設定回路３ｂによりブロックｊの正式な初
項ｋ０［ｊ］と最終項ｒ０［ｊ］を定めて演算範囲を設
定する。ステップＳ２０３で変換係数決定回路３ｃによ
り実行ＫファクターＫｆを設定し、続くステップＳ２０
４でしきい値設定回路３ｄにより信頼性判定のしきい値
Ｅ１とＧ１を設定する。そしてステップＳ２０５で、焦
点検出演算回路３ｅによりデフォーカス量Ｄｆ［ｊ］、
情報量Ｅ［ｊ］および真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］を算出
し、ブロックｊが検出可能か否かを判定する。ステップ
Ｓ２０６でブロック番号ｊが１２であるか否か、すなわ
ち全ブロックにおいて第１フィルター処理データに基づ
く焦点検出演算が終了したか否かを判別し、終了したら
処理を終了し、終了していなければステップＳ２０７へ
進む。ステップＳ２０７で、ブロック番号ｊをインクリ
メントしてステップＳ２０２へ戻る。

【００４２】図５により、第２フィルター処理データを
用いた演算処理を説明する。ステップＳ３０１でブロッ
ク番号ｊに１３を設定してステップＳ３０２へ進み、演
算範囲設定回路３ｂによりブロックｊの正式な初項ｋ０
［ｊ］と最終項ｒ０［ｊ］を定めて演算範囲を設定す
る。次にステップＳ３０３で変換係数決定回路３ｃによ
り実行ＫファクターＫｆを設定し、さらにステップＳ３
０４でしきい値設定回路３ｄにより信頼性判定のしきい
値Ｅ１とＧ１を設定する。そしてステップＳ３０５にお
いて、焦点検出演算回路３ｅによりデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］および真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］
を算出し、ブロックｊが検出可能か否かを判定する。ス
テップＳ３０６で、ブロック番号ｊが１５であるか否
か、すなわち全ブロックで第２フィルター処理データに
基づく焦点検出演算が終了したか否かを判別し、終了し
たら処理を終了し、終了していなければステップＳ３０
７へ進む。ステップＳ３０７で、ブロック番号ｊをイン
クリメントしてステップＳ３０２へ戻る。

【００４３】図６により、第３フィルター処理データを
用いた演算処理を説明する。ステップＳ４０１でブロッ
ク番号ｊに１６を設定してステップＳ４０２へ進み、演
算範囲設定回路３ｂによりブロックｊの正式な初項ｋ０
［ｊ］と最終項ｒ０［ｊ］を定めて演算範囲を設定す
る。次にステップＳ４０３で変換係数決定回路３ｃによ
り実行ＫファクターＫｆを設定し、さらにステップＳ４
０４でしきい値設定回路３ｄにより信頼性判定のしきい
値Ｅ１とＧ１を設定する。そしてステップＳ４０５にお
いて、焦点検出演算回路３ｅによりデフォーカス量Ｄｆ
［ｊ］、情報量Ｅ［ｊ］および真の極小値Ｃｅｘ［ｊ］
を算出し、ブロックｊが検出可能か否かを判定する。

【００４４】上述した実施例では、イメージセンサー２
の出力信号に対してフィルター処理回路３ａによりフィ
ルター処理を施し、このフィルター処理データを用いて
演算範囲設定、Ｋファクター設定および焦点検出演算を
行う例を示したが、出力信号そのものを用いる焦点検出
装置に対しても本発明を適用できる。また、上記実施例
ではフィルター処理データを複数のブロックに分割し、
それぞれのブロックについて変換係数設定と焦点検出演
算を行う例を示したが、一つの演算範囲のみを設定する
焦点検出装置に対しても本発明を適用することができ
る。

【００４５】以上の実施例の構成において、イメージセ
ンサー２が一対の光電変換素子列を、演算範囲設定回路
３ｂが演算範囲設定手段を、変換係数設定回路３ｃがコ
ントラスト検出手段および変換係数決定手段を、焦点検
出演算回路３ｅが焦点検出演算手段および信頼性判定手
段を、フィルター処理回路３ａがフィルター処理手段を
それぞれ構成する。

【００４６】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、光
電変換素子列から出力される信号列に基づいて光電変換
素子列上に焦点検出演算範囲を設定し、この演算範囲に
対応する出力信号列のコントラスト分布を検出する。そ
して、検出されたコントラスト分布と、光電変換素子列
上の複数の光電変換素子のそれぞれに予め設定された係
数とに基づいて前記演算範囲の変換係数を決定し、その
演算範囲に対応する一対の出力信号列の相対的なずれ量
を算出し、このずれ量を前記変換係数により撮影レンズ
のデフォーカス量に変換するようにしたので、演算範囲
に対して被写体像のコントラスト分布に応じた最適な変
換係数が得られ、信頼性の高いデフォーカス量を安定に
検出できる。一対の光電変換素子列の一対の出力信号列
を、予め定めたシフト範囲内で所定量ずつ相対的にシフ
トしながらそれぞれのシフト位置における相関量Ｃを算
出し、極小となる相関量Ｃｅｘを与えるシフト位置に基
づいて撮影レンズの焦点調節状態を検出する。そして、
相関量の極小値Ｃｅｘを与えるシフト位置近傍の相関量
Ｃの変化量Ｅがしきい値Ｅ１よりも大きく、且つ、（Ｃ
ｅｘ＋Ｃｔ１）／Ｅ（ここでＣｔ１は所定値とする）が
しきい値Ｇ１よりも小さい場合に、検出された焦点調節
状態は信頼性があると判定するようにしたので、信頼性
の高い焦点調節状態を安定に検出できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】一実施例の構成を示す機能ブロック図である。

【図２】一実施例の全体動作を示すフローチャートであ
る。

【図３】一実施例のＤＣ減フィルター処理データによる
演算処理を示すフローチャートである。

【図４】一実施例の第１フィルター処理データによる演
算処理を示すフローチャートである。

【図５】一実施例の第２フィルター処理データによる演
算処理を示すフローチャートである。

【図６】一実施例の第３フィルター処理データによる演
算処理を示すフローチャートである。

【図７】一実施例の変換係数決定回路の動作を示すフロ
ーチャートである。

【図８】一実施例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。

【図９】一実施例の演算範囲設定のようすを説明する図
である。

【図１０】一実施例のＫファクターの設定方法を説明す
る図である。

【図１１】重み付け係数を設定する方法を説明する図で
ある。

【図１２】従来のブロック分割を説明する図である。

【図１３】従来の撮影画面と焦点検出領域との位置関係
を表す図である。

【図１４】従来の焦点検出光学系の構成を示す図であ
る。

【図１５】従来の焦点検出演算を説明する図である。

【図１６】従来の相関演算を説明する図である。

【図１７】従来の焦点検出演算を説明する図である。

【図１８】低周波数成分のみからなる被写体パターンの
一例を示す図である。

【図１９】高周波数成分のみからなる被写体パターンの
一例を示す図である。

【図２０】高周波数成分、低周波数成分をともに含む被
写体パターンの一例を示す図である。

【図２１】デフォーカス量の大きい場合の被写体パター
ンの一例を示す図である。

【図２２】ＤＣ成分を完全に除去するフィルター処理デ
ータの一例を示す図である。

【符号の説明】

１焦点検出光学系２イメージセンサー３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変換係数決定回路３ｄしきい値設定回路３ｅ焦点検出演算回路３ｆ基準ブロック設定回路３ｇ重み付け係数設定回路３ｈ合成実行回路１００撮影レンズ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｈ０４Ｎ 5/232 Ｈ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の光電変換素子からなり、一対の被
写体像の光強度分布に応じた一対の信号列を出力する一
対の光電変換素子列と、撮影レンズを通過した被写体からの一対の光束を前記一
対の光電変換素子列へ導き、前記一対の被写体像を結像
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る信号列に基づいて、
前記光電変換素子列上に焦点検出演算範囲を設定する演
算範囲設定手段と、この演算範囲設定手段により設定された演算範囲に対応
する出力信号列のコントラスト分布を検出するコントラ
スト検出手段と、このコントラスト検出手段により検出されたコントラス
ト分布と、前記光電変換素子列上の複数の光電変換素子
のそれぞれに予め設定された係数とに基づいて前記演算
範囲の変換係数を決定する変換係数決定手段と、前記演算範囲に対応する一対の出力信号列の相対的なず
れ量を算出し、このずれ量を前記変換係数決定手段によ
り決定された変換係数により前記撮影レンズのデフォー
カス量に変換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２】請求項１に記載の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る一対の信号列
をフィルター処理し、一対の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、前記コントラスト検出手段およ
び前記焦点検出演算手段は、前記一対の光電変換素子列
から出力される一対の信号列に代えて前記フィルター処
理手段から出力される一対のフィルター処理データを用
いることを特徴とする焦点検出装置。
【請求項３】請求項１または請求項２に記載の焦点検
出装置において、前記コントラスト検出手段は、前記演算範囲設定手段に
より設定された演算範囲に対応する出力信号列に基づい
てコントラストの重心位置を検出し、前記変換係数決定手段は、前記光電変換素子列上の複数
の光電変換素子のそれぞれに予め設定された係数に基づ
いて前記コントラスト検出手段により検出されたコント
ラストの重心位置の係数を算出し、その係数を演算範囲
の変換係数とすることを特徴とする焦点検出装置。
【請求項４】複数の光電変換素子からなり、一対の被
写体像の光強度分布に応じた一対の信号列を出力する一
対の光電変換素子列と、撮影レンズを通過した被写体からの一対の光束を前記一
対の光電変換素子列へ導き、前記一対の被写体像を結像
する焦点検出光学系と、前記一対の光電変換素子列の一対の出力信号列を、予め
定めたシフト範囲内で所定量ずつ相対的にシフトしなが
らそれぞれのシフト位置における相関量Ｃを算出し、極
小となる相関量Ｃｅｘを与えるシフト位置に基づいて前
記撮影レンズの焦点調節状態を検出する焦点検出演算手
段とを備えた焦点検出装置において、前記相関量の極小値Ｃｅｘを与えるシフト位置近傍の相
関量Ｃの変化量Ｅがしきい値Ｅ１よりも大きく、且つ、
（Ｃｅｘ＋Ｃｔ１）／Ｅ（ここでＣｔ１は所定値とす
る）がしきい値Ｇ１よりも小さい場合に、前記焦点検出
演算手段により検出された焦点調節状態は信頼性がある
と判定する信頼性判定手段を備えることを特徴とする焦
点検出装置。
【請求項５】請求項４に記載の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る一対の信号列
をフィルター処理し、一対の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、前記焦点検出演算手段は、前記一対の光電変換素子列か
ら出力される一対の信号列に代えて前記フィルター処理
手段から出力される一対のフィルター処理データを用い
て焦点調節状態を検出することを特徴とする焦点検出装
置。
【請求項６】請求項４または請求項５に記載の焦点検
出装置において、前記所定値Ｃｔ１を前記しきい値Ｅ１とＧ１に応じて設
定することを特徴とする焦点検出装置。