JPH09243904A - 画像の構図変化検出方法 - Google Patents
画像の構図変化検出方法Info
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- JPH09243904A JPH09243904A JP8047025A JP4702596A JPH09243904A JP H09243904 A JPH09243904 A JP H09243904A JP 8047025 A JP8047025 A JP 8047025A JP 4702596 A JP4702596 A JP 4702596A JP H09243904 A JPH09243904 A JP H09243904A
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/67—Focus control based on electronic image sensor signals
- H04N23/673—Focus control based on electronic image sensor signals based on contrast or high frequency components of image signals, e.g. hill climbing method
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- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
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- Focusing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 画面の構図変化を的確に把握し、被写体を追
尾し続けることができる画像の構図変化検出方法を提供
する。 【解決手段】 光電変換センサを用いて、焦点レンズを
通じて結像される画像の照度に応じた電気信号を得る。
画像を複数個の細分化領域に分割する。分割された細分
化領域ごとに、電気信号に含まれる高周波成分量の指標
となる焦点評価値および画像の明るさの指標となる明る
さ値を算出する。被写体距離区分に従って細分化領域を
分類する（Ｑ１）。主被写体が属する細分化領域を基準
に被写体距離区分ごとに異なる重み量の重み付けを行う
（Ｑ２）。合焦後に得られた焦点評価値および明るさ値
を合焦時に得られた焦点評価値および明るさ値の参照値
と比較して焦点評価値変化および明るさ値変化を算出す
る（Ｑ３）。重み量並びに焦点評価値変化および明るさ
値変化に基づいて構図変化を検出する（Ｑ４、Ｑ５）。
尾し続けることができる画像の構図変化検出方法を提供
する。 【解決手段】 光電変換センサを用いて、焦点レンズを
通じて結像される画像の照度に応じた電気信号を得る。
画像を複数個の細分化領域に分割する。分割された細分
化領域ごとに、電気信号に含まれる高周波成分量の指標
となる焦点評価値および画像の明るさの指標となる明る
さ値を算出する。被写体距離区分に従って細分化領域を
分類する（Ｑ１）。主被写体が属する細分化領域を基準
に被写体距離区分ごとに異なる重み量の重み付けを行う
（Ｑ２）。合焦後に得られた焦点評価値および明るさ値
を合焦時に得られた焦点評価値および明るさ値の参照値
と比較して焦点評価値変化および明るさ値変化を算出す
る（Ｑ３）。重み量並びに焦点評価値変化および明るさ
値変化に基づいて構図変化を検出する（Ｑ４、Ｑ５）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば電子スチル
カメラといった自動焦点撮像装置で被写体を追尾する際
に用いられる画像の構図変化検出方法に関し、特に、焦
点レンズを通じて結像される画像をその照度に応じた電
気信号に変換する光電変換センサと、前記電気信号に含
まれる高周波成分量の指標となる焦点評価値を算出し、
その焦点評価値に基づいて、前記焦点レンズを移動させ
て画像の合焦を確立させる焦点合わせ機構とを備える自
動焦点撮像装置に用いられるものに関する。
カメラといった自動焦点撮像装置で被写体を追尾する際
に用いられる画像の構図変化検出方法に関し、特に、焦
点レンズを通じて結像される画像をその照度に応じた電
気信号に変換する光電変換センサと、前記電気信号に含
まれる高周波成分量の指標となる焦点評価値を算出し、
その焦点評価値に基づいて、前記焦点レンズを移動させ
て画像の合焦を確立させる焦点合わせ機構とを備える自
動焦点撮像装置に用いられるものに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、自動焦点撮像装置では、画像の中
央位置に区画された焦点評価範囲に捕えられた被写体に
基づいて、焦点レンズの合焦状態が調整されていた。
央位置に区画された焦点評価範囲に捕えられた被写体に
基づいて、焦点レンズの合焦状態が調整されていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の自動焦点撮像装
置では、焦点評価範囲が画面の中央に固定されていたこ
とから、被写体が画面の中央から画像隅に移動して焦点
評価範囲から外れてしまうと、焦点評価範囲に含まれる
背景（または前景）に焦点合わせが行われた。その結
果、撮影者が本当に焦点を合わせたい主被写体には焦点
が合わず、主被写体がピンぼけ状態で撮像されることが
あった。
置では、焦点評価範囲が画面の中央に固定されていたこ
とから、被写体が画面の中央から画像隅に移動して焦点
評価範囲から外れてしまうと、焦点評価範囲に含まれる
背景（または前景）に焦点合わせが行われた。その結
果、撮影者が本当に焦点を合わせたい主被写体には焦点
が合わず、主被写体がピンぼけ状態で撮像されることが
あった。
【０００４】このような欠点を克服するために、撮影者
が焦点を合わせたい主被写体をジョイスティックを用い
て指定したり、撮影者の視点を検出することによって自
動的に主被写体を追尾したりする手法が提案されてい
る。しかしながら、これらの手法では、被写体追尾に用
いる特別なハードウェアを自動焦点撮像装置の機構に追
加する必要がある。
が焦点を合わせたい主被写体をジョイスティックを用い
て指定したり、撮影者の視点を検出することによって自
動的に主被写体を追尾したりする手法が提案されてい
る。しかしながら、これらの手法では、被写体追尾に用
いる特別なハードウェアを自動焦点撮像装置の機構に追
加する必要がある。
【０００５】本発明は、上記実情に鑑みてなされたもの
で、特別なハードウェアを用いることなく、画面の構図
変化を的確に把握し、被写体を追尾し続けることができ
る画像の構図変化検出方法を提供することを目的とす
る。
で、特別なハードウェアを用いることなく、画面の構図
変化を的確に把握し、被写体を追尾し続けることができ
る画像の構図変化検出方法を提供することを目的とす
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第１発明によれば、光電変換センサを用いて、焦点
レンズを通じて結像される画像の照度に応じた電気信号
を得る工程と、画像を複数個の細分化領域に分割する工
程と、分割された細分化領域ごとに、前記電気信号に含
まれる高周波成分量の指標となる焦点評価値および画像
の明るさの指標となる明るさ値を算出する工程と、画像
の合焦時の焦点評価値および明るさ値を参照値として保
存する工程と、被写体距離区分に従って細分化領域を分
類する工程と、主被写体が属する細分化領域を基準に被
写体距離区分ごとに異なる重み量の重み付けを行う工程
と、合焦後に得られた焦点評価値および明るさ値を前記
参照値と比較して焦点評価値変化および明るさ値変化を
算出する工程と、前記重み量並びに焦点評価値変化およ
び明るさ値変化に基づいて構図変化を検出する工程とを
含む画像の構図変化検出方法が提供される。
に、第１発明によれば、光電変換センサを用いて、焦点
レンズを通じて結像される画像の照度に応じた電気信号
を得る工程と、画像を複数個の細分化領域に分割する工
程と、分割された細分化領域ごとに、前記電気信号に含
まれる高周波成分量の指標となる焦点評価値および画像
の明るさの指標となる明るさ値を算出する工程と、画像
の合焦時の焦点評価値および明るさ値を参照値として保
存する工程と、被写体距離区分に従って細分化領域を分
類する工程と、主被写体が属する細分化領域を基準に被
写体距離区分ごとに異なる重み量の重み付けを行う工程
と、合焦後に得られた焦点評価値および明るさ値を前記
参照値と比較して焦点評価値変化および明るさ値変化を
算出する工程と、前記重み量並びに焦点評価値変化およ
び明るさ値変化に基づいて構図変化を検出する工程とを
含む画像の構図変化検出方法が提供される。
【０００７】第１発明に係る方法によれば、画像の複数
個の細分化領域に基づいて合焦状態の指標となる焦点評
価値を算出するので、画像の様々な位置で焦点レンズの
合焦位置を指定することができる。その結果、画像内を
主被写体が移動しても、その主被写体に焦点を合わせ続
けることができる。しかも、主被写体が属する細分化領
域を基準に重み付けが行われるので、前景や背景のノイ
ズには影響されずに、主被写体の変化に敏感な検出を達
成することができる。
個の細分化領域に基づいて合焦状態の指標となる焦点評
価値を算出するので、画像の様々な位置で焦点レンズの
合焦位置を指定することができる。その結果、画像内を
主被写体が移動しても、その主被写体に焦点を合わせ続
けることができる。しかも、主被写体が属する細分化領
域を基準に重み付けが行われるので、前景や背景のノイ
ズには影響されずに、主被写体の変化に敏感な検出を達
成することができる。
【０００８】また、第２発明によれば、第１発明に係る
画像の構図変化検出方法において、前記焦点評価値に基
づいて細分化領域ごとに被写体距離を算出する工程と、
算出された被写体距離に基づいて細分化領域を範囲分け
する工程と、範囲分けの結果に基づいて主被写体が属す
る細分化領域を特定する工程とを備えることを特徴とす
る。
画像の構図変化検出方法において、前記焦点評価値に基
づいて細分化領域ごとに被写体距離を算出する工程と、
算出された被写体距離に基づいて細分化領域を範囲分け
する工程と、範囲分けの結果に基づいて主被写体が属す
る細分化領域を特定する工程とを備えることを特徴とす
る。
【０００９】第２発明に係る方法によれば、細分化され
た画像の中から、主被写体が属する細分化領域を確実に
選別することができる。一旦主被写体が特定されれば、
その後、その主被写体を追尾しながら焦点レンズの合焦
状態を維持することもできる。
た画像の中から、主被写体が属する細分化領域を確実に
選別することができる。一旦主被写体が特定されれば、
その後、その主被写体を追尾しながら焦点レンズの合焦
状態を維持することもできる。
【００１０】さらに、第３発明によれば、第１および第
２発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記重
み付けでは、主被写体を含む細分化領域と、その細分化
領域に隣接する細分化領域であって、主被写体と同距離
にあると判断された被写体を含む細分化領域とに対して
同一の重み量が設定されることを特徴とする。その結
果、主被写体が画像に占める大きさが異なっても、精度
よく主被写体の変化や移動を検出することができる。
２発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記重
み付けでは、主被写体を含む細分化領域と、その細分化
領域に隣接する細分化領域であって、主被写体と同距離
にあると判断された被写体を含む細分化領域とに対して
同一の重み量が設定されることを特徴とする。その結
果、主被写体が画像に占める大きさが異なっても、精度
よく主被写体の変化や移動を検出することができる。
【００１１】さらにまた、第４発明によれば、第１〜第
３発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記重
み付けでは、少なくとも焦点レンズの焦点距離または絞
り量に応じて前記重み量を変化させることを特徴とす
る。かかる方法によれば、焦点評価を粗く行っても十分
に焦点レンズの合焦を得ることができる深い被写界深度
の場合や、焦点評価を細かく行わないと十分な焦点レン
ズの合焦を得ることができない浅い被写界深度の場合で
も、効率よく構図変化を検出することができる。したが
って、無駄な焦点レンズの移動を回避することもでき
る。
３発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記重
み付けでは、少なくとも焦点レンズの焦点距離または絞
り量に応じて前記重み量を変化させることを特徴とす
る。かかる方法によれば、焦点評価を粗く行っても十分
に焦点レンズの合焦を得ることができる深い被写界深度
の場合や、焦点評価を細かく行わないと十分な焦点レン
ズの合焦を得ることができない浅い被写界深度の場合で
も、効率よく構図変化を検出することができる。したが
って、無駄な焦点レンズの移動を回避することもでき
る。
【００１２】さらにまた、第５発明によれば、第１〜第
４発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記被
写体距離区分の大きさは、少なくとも焦点レンズの焦点
距離または絞りに基づいて変化させられることを特徴と
する。かかる方法によれば、焦点評価を粗く行っても十
分に焦点レンズの合焦を得ることができる深い被写界深
度の場合や、焦点評価を細かく行わないと十分な焦点レ
ンズの合焦を得ることができない浅い被写界深度の場合
でも、効率よく構図変化を検出することができる。した
がって、無駄な焦点レンズの移動を回避することもでき
る。
４発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記被
写体距離区分の大きさは、少なくとも焦点レンズの焦点
距離または絞りに基づいて変化させられることを特徴と
する。かかる方法によれば、焦点評価を粗く行っても十
分に焦点レンズの合焦を得ることができる深い被写界深
度の場合や、焦点評価を細かく行わないと十分な焦点レ
ンズの合焦を得ることができない浅い被写界深度の場合
でも、効率よく構図変化を検出することができる。した
がって、無駄な焦点レンズの移動を回避することもでき
る。
【００１３】さらにまた、第６発明によれば、第１〜第
５発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記重
み付けでは、主被写体と同距離にあると判断された被写
体を含む細分化領域の中で、互いに隣接して塊合った細
分化領域群と、孤立した細分化領域とが区別されること
を特徴とする。その結果、主被写体以外の画像情報の影
響をできる限り回避して、主被写体の追尾や構図変化の
検出を一層確実に行うことができる。
５発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記重
み付けでは、主被写体と同距離にあると判断された被写
体を含む細分化領域の中で、互いに隣接して塊合った細
分化領域群と、孤立した細分化領域とが区別されること
を特徴とする。その結果、主被写体以外の画像情報の影
響をできる限り回避して、主被写体の追尾や構図変化の
検出を一層確実に行うことができる。
【００１４】さらにまた、第７発明によれば、第１〜第
６発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記参
照値は、合焦が確立された画像に後続する複数枚の画像
の明るさおよび焦点評価値の平均値からなることを特徴
とする。このように複数枚の画像の平均値を参照値とし
て採用することによって、蛍光灯のフリッカーや手ぶれ
等による構図変化の影響を回避することができる。
６発明に係る画像の構図変化検出方法において、前記参
照値は、合焦が確立された画像に後続する複数枚の画像
の明るさおよび焦点評価値の平均値からなることを特徴
とする。このように複数枚の画像の平均値を参照値とし
て採用することによって、蛍光灯のフリッカーや手ぶれ
等による構図変化の影響を回避することができる。
【００１５】さらにまた、第８発明によれば、第１〜第
７発明に係る画像の構図変化検出方法において、構図変
化が検出された場合に、前合焦時のレンズ位置を含む部
分範囲で焦点レンズを移動させ、移動の結果得られる焦
点評価値に基づいて細分化領域ごとに被写体距離を算出
し、算出された被写体距離に基づいて細分化領域を範囲
分けし、範囲分けの結果に基づいて主被写体が属する細
分化領域を再度特定することを特徴とする。かかる方法
によれば、主被写体が移動しても確実にその主被写体に
焦点を合わせ続けることができる。また、構図変化の検
出後、主被写体を再度検出し直すので、例えば主被写体
が他の被写体と入れ替わったとしてもその場面に最も適
した被写体を主被写体として選別することができる。
７発明に係る画像の構図変化検出方法において、構図変
化が検出された場合に、前合焦時のレンズ位置を含む部
分範囲で焦点レンズを移動させ、移動の結果得られる焦
点評価値に基づいて細分化領域ごとに被写体距離を算出
し、算出された被写体距離に基づいて細分化領域を範囲
分けし、範囲分けの結果に基づいて主被写体が属する細
分化領域を再度特定することを特徴とする。かかる方法
によれば、主被写体が移動しても確実にその主被写体に
焦点を合わせ続けることができる。また、構図変化の検
出後、主被写体を再度検出し直すので、例えば主被写体
が他の被写体と入れ替わったとしてもその場面に最も適
した被写体を主被写体として選別することができる。
【００１６】さらにまた、第９発明によれば、第８発明
に係る画像の構図変化検出方法において、前記部分範囲
は、少なくとも焦点レンズの焦点距離または絞りに基づ
いて決定されることを特徴とする。その結果、焦点合わ
せを実行中に撮像が行われたとしても、ぼけ状態を最小
限に抑えた画像を撮像することが可能となる。
に係る画像の構図変化検出方法において、前記部分範囲
は、少なくとも焦点レンズの焦点距離または絞りに基づ
いて決定されることを特徴とする。その結果、焦点合わ
せを実行中に撮像が行われたとしても、ぼけ状態を最小
限に抑えた画像を撮像することが可能となる。
【００１７】さらにまた、第１０発明によれば、第１〜
第７発明に係る画像の構図変化検出方法において、構図
変化が検出された場合に、前合焦時の画像の複数画素の
色情報と、構図変化検出時の画像の対応複数画素の色情
報との相関から被写体の移動量を検出し、検出された移
動量に基づいて主被写体が属する細分化領域を再度特定
することを特徴とする。かかる方法によれば、主被写体
が移動しても確実にその主被写体に焦点を合わせ続ける
ことができる。
第７発明に係る画像の構図変化検出方法において、構図
変化が検出された場合に、前合焦時の画像の複数画素の
色情報と、構図変化検出時の画像の対応複数画素の色情
報との相関から被写体の移動量を検出し、検出された移
動量に基づいて主被写体が属する細分化領域を再度特定
することを特徴とする。かかる方法によれば、主被写体
が移動しても確実にその主被写体に焦点を合わせ続ける
ことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照しつつ本発
明の好適な実施形態を説明する。
明の好適な実施形態を説明する。
【００１９】図１は本発明の第１実施形態に係る自動焦
点撮像装置の概略的な全体構成を示す。自動焦点撮像装
置としての電子スチルカメラＳＣは、適切なレンズ位置
で被写体ＯＢを捕らえる焦点レンズ１０と、焦点レンズ
１０を通じて結像される画像をその照度に応じた電気信
号に変換する光電変換センサとしてのＣＣＤ１１とを備
える。ＣＣＤ１１で捕らえられた画像は、例えばＡ／Ｄ
変換器１２等でデジタル化され、メモリカードといった
記録媒体１３に記録される。
点撮像装置の概略的な全体構成を示す。自動焦点撮像装
置としての電子スチルカメラＳＣは、適切なレンズ位置
で被写体ＯＢを捕らえる焦点レンズ１０と、焦点レンズ
１０を通じて結像される画像をその照度に応じた電気信
号に変換する光電変換センサとしてのＣＣＤ１１とを備
える。ＣＣＤ１１で捕らえられた画像は、例えばＡ／Ｄ
変換器１２等でデジタル化され、メモリカードといった
記録媒体１３に記録される。
【００２０】焦点レンズ１０の合焦は焦点合わせ機構１
４によって確立される。この焦点合わせ機構１４は、Ｃ
ＣＤ１１の駆動信号を供給するＣＣＤドライバ１５と、
焦点レンズ１０を光軸に沿って前後に移動させるレンズ
駆動機構１６と、これらＣＣＤドライバ１５およびレン
ズ駆動機構１６を制御するコントローラ１７とを備え
る。コントローラ１７の制御下で、ＣＣＤドライバ１５
からの駆動信号に従って、画像の各画素ごとの照度に応
じた大きさの電流がシリアルな信号系列としてＣＣＤ１
１から出力される。
４によって確立される。この焦点合わせ機構１４は、Ｃ
ＣＤ１１の駆動信号を供給するＣＣＤドライバ１５と、
焦点レンズ１０を光軸に沿って前後に移動させるレンズ
駆動機構１６と、これらＣＣＤドライバ１５およびレン
ズ駆動機構１６を制御するコントローラ１７とを備え
る。コントローラ１７の制御下で、ＣＣＤドライバ１５
からの駆動信号に従って、画像の各画素ごとの照度に応
じた大きさの電流がシリアルな信号系列としてＣＣＤ１
１から出力される。
【００２１】ＣＣＤ１１から出力された信号系列は増幅
器１８によって増幅される。増幅された電気信号は、Ａ
／Ｄ変換器１９によって線形にデジタル信号に変換され
る。領域分割器２０は、画像を複数個の細分化領域に分
割し、変換で得られたデジタル信号が細分化領域ごとに
区別することができるようにデジタル信号を出力する。
出力されたデジタル信号は、明るさ評価器２１および焦
点評価器２２に供給される。明るさ評価器２１は、供給
されたデジタル信号に基づいて、分割された細分化領域
ごとに、画像の明るさの指標となる明るさ値を算出す
る。焦点評価器２２は、供給されたデジタル信号に基づ
いて、分割された細分化領域ごとに、電気信号に含まれ
る高周波成分量の指標となる焦点評価値を算出する。こ
の焦点評価値は、画素ごとの高周波成分量が細分化領域
内で総和されることによって得られる。焦点評価値が最
大値をとる焦点レンズ１０のレンズ位置で、コントロー
ラ１７は焦点レンズ１０の合焦を推定する。この合焦の
推定は、ピンぼけ状態にある画像に比べて合焦状態にあ
る画像では電気信号の高周波成分量が多くなるといった
原理に基づく。
器１８によって増幅される。増幅された電気信号は、Ａ
／Ｄ変換器１９によって線形にデジタル信号に変換され
る。領域分割器２０は、画像を複数個の細分化領域に分
割し、変換で得られたデジタル信号が細分化領域ごとに
区別することができるようにデジタル信号を出力する。
出力されたデジタル信号は、明るさ評価器２１および焦
点評価器２２に供給される。明るさ評価器２１は、供給
されたデジタル信号に基づいて、分割された細分化領域
ごとに、画像の明るさの指標となる明るさ値を算出す
る。焦点評価器２２は、供給されたデジタル信号に基づ
いて、分割された細分化領域ごとに、電気信号に含まれ
る高周波成分量の指標となる焦点評価値を算出する。こ
の焦点評価値は、画素ごとの高周波成分量が細分化領域
内で総和されることによって得られる。焦点評価値が最
大値をとる焦点レンズ１０のレンズ位置で、コントロー
ラ１７は焦点レンズ１０の合焦を推定する。この合焦の
推定は、ピンぼけ状態にある画像に比べて合焦状態にあ
る画像では電気信号の高周波成分量が多くなるといった
原理に基づく。
【００２２】コントローラ１７は、プログラムメモリ２
３に記憶されたプログラムに従って、供給された焦点評
価値および明るさ値を処理する。コントローラ１７に
は、画像の合焦時の焦点評価値および明るさ値を参照値
として保存する参照値メモリ２４と、算出された様々な
データを保存するデータメモリ２５と、少なくとも焦点
レンズ１０の焦点距離または絞りに基づいて被写界深度
を検出する被写界深度検出器２６とが接続されている。
なお、本実施形態では、プログラムメモリ２３、参照値
メモリ２４およびデータメモリ２５を別個に設けたが、
これらの用途に共通して１個のメモリ装置を用いること
もできる。また、被写界深度の検出には、被写界深度検
出器を用いずに、レンズ位置によって予め決められてい
る焦点距離や、明るさによって予め決められている絞り
量を用いて、コントローラ１７での演算処理を利用する
こともできる。
３に記憶されたプログラムに従って、供給された焦点評
価値および明るさ値を処理する。コントローラ１７に
は、画像の合焦時の焦点評価値および明るさ値を参照値
として保存する参照値メモリ２４と、算出された様々な
データを保存するデータメモリ２５と、少なくとも焦点
レンズ１０の焦点距離または絞りに基づいて被写界深度
を検出する被写界深度検出器２６とが接続されている。
なお、本実施形態では、プログラムメモリ２３、参照値
メモリ２４およびデータメモリ２５を別個に設けたが、
これらの用途に共通して１個のメモリ装置を用いること
もできる。また、被写界深度の検出には、被写界深度検
出器を用いずに、レンズ位置によって予め決められてい
る焦点距離や、明るさによって予め決められている絞り
量を用いて、コントローラ１７での演算処理を利用する
こともできる。
【００２３】次に図３に示すフローチャートを参照しつ
つ本実施形態に係る画像の構図変化検出方法を説明す
る。撮像が開始されると、第１ステップＳ１で全域スキ
ャン動作を通じて最初の被写体選別が実行される。この
全域スキャン動作では、最近点から無限遠まで焦点レン
ズ１０が少なくとも１回移動させられ、この移動を通じ
て画像の構図の中から主被写体が選別される。主被写体
が選別されると、第２ステップＳ２で、画像の焦点合わ
せが実行される。この焦点合わせによって、選別された
主被写体に対する焦点レンズ１０の合焦が確立される。
合焦が確立された時点で撮影者が撮像を行えば（第３ス
テップＳ３）、画像は記録媒体１３（図１参照）に記録
される。その後、再び撮像を行う場合には第１ステップ
Ｓ１に復帰する。
つ本実施形態に係る画像の構図変化検出方法を説明す
る。撮像が開始されると、第１ステップＳ１で全域スキ
ャン動作を通じて最初の被写体選別が実行される。この
全域スキャン動作では、最近点から無限遠まで焦点レン
ズ１０が少なくとも１回移動させられ、この移動を通じ
て画像の構図の中から主被写体が選別される。主被写体
が選別されると、第２ステップＳ２で、画像の焦点合わ
せが実行される。この焦点合わせによって、選別された
主被写体に対する焦点レンズ１０の合焦が確立される。
合焦が確立された時点で撮影者が撮像を行えば（第３ス
テップＳ３）、画像は記録媒体１３（図１参照）に記録
される。その後、再び撮像を行う場合には第１ステップ
Ｓ１に復帰する。
【００２４】合焦後、撮影者が非撮像状態を保持する
と、第４ステップＳ４で構図変化の検出動作が実行され
る。この検出動作では、被写体の移動や姿勢変化といっ
た画像の構図変化を検出することによって、選別された
主被写体に対する合焦が維持されることが企図される。
例えば、画像の中央に位置していた主被写体が画像隅に
移動したり、新たな被写体が画像に導入されて主被写体
が入れ替わったり、画像の中央に位置する主被写体が焦
点レンズ１０の光軸方向に沿って前後に移動したりする
ことが簡単に検出される。
と、第４ステップＳ４で構図変化の検出動作が実行され
る。この検出動作では、被写体の移動や姿勢変化といっ
た画像の構図変化を検出することによって、選別された
主被写体に対する合焦が維持されることが企図される。
例えば、画像の中央に位置していた主被写体が画像隅に
移動したり、新たな被写体が画像に導入されて主被写体
が入れ替わったり、画像の中央に位置する主被写体が焦
点レンズ１０の光軸方向に沿って前後に移動したりする
ことが簡単に検出される。
【００２５】第５ステップＳ５で構図変化はないと判断
されると、第３ステップＳ３に戻って撮像終了か否かが
判断される。撮像が終了するまで、構図変化の検出動作
は繰り返し継続的に実行される。一方で、構図変化があ
ったと判断されると、第６ステップＳ６に進んで、部分
スキャン動作を通じて再度被写体選別が実行される。こ
の部分スキャン動作では、前合焦時のレンズ位置を含む
部分範囲、例えば、レンズ位置の前後方向に均等に広が
るレンズ移動範囲で、焦点レンズ１０が移動させられ
る。この部分範囲の大きさは、少なくとも焦点レンズ１
０の焦点距離や絞りに代表される被写界深度に基づいて
決定される。例えば被写界深度が深ければ移動量は大き
く設定され、被写界深度が浅ければ移動量は小さく設定
される。
されると、第３ステップＳ３に戻って撮像終了か否かが
判断される。撮像が終了するまで、構図変化の検出動作
は繰り返し継続的に実行される。一方で、構図変化があ
ったと判断されると、第６ステップＳ６に進んで、部分
スキャン動作を通じて再度被写体選別が実行される。こ
の部分スキャン動作では、前合焦時のレンズ位置を含む
部分範囲、例えば、レンズ位置の前後方向に均等に広が
るレンズ移動範囲で、焦点レンズ１０が移動させられ
る。この部分範囲の大きさは、少なくとも焦点レンズ１
０の焦点距離や絞りに代表される被写界深度に基づいて
決定される。例えば被写界深度が深ければ移動量は大き
く設定され、被写界深度が浅ければ移動量は小さく設定
される。
【００２６】このように部分スキャン動作を通じて再度
被写体選別を実行するので、画像の構図変化に応じた適
切な主被写体を常に追尾し続けることが可能となる。し
かも、被写界深度に応じて移動量が設定されることか
ら、焦点合わせ中の画像のぼけを少なく抑えることがで
き、主被写体の再選別をも迅速に実行することが可能と
なる。
被写体選別を実行するので、画像の構図変化に応じた適
切な主被写体を常に追尾し続けることが可能となる。し
かも、被写界深度に応じて移動量が設定されることか
ら、焦点合わせ中の画像のぼけを少なく抑えることがで
き、主被写体の再選別をも迅速に実行することが可能と
なる。
【００２７】図４を参照しつつ全域スキャンによる被写
体選別動作を詳述する。第１ステップＴ１で、コントロ
ーラ１７は、レンズ駆動機構１６を通じて最近点から無
限遠まで焦点レンズ１０を一定速度で移動させる。この
移動の最中、コントローラ１７は、一定の時間間隔で、
ＣＣＤ１１から画像の照度に応じた電気信号を繰り返し
出力させる。焦点評価器２２は、出力された電気信号か
ら高周波成分量の指標となる焦点評価値を算出する。明
るさ評価器２１は、同様に、画像の明るさの指標となる
明るさ値を算出する。これらの焦点評価値や明るさ値
は、領域分割器２０の働きによって、細分化領域ごとに
得られる。すなわち、時間軸に沿った複数枚の画像ごと
に各細分化領域の焦点評価値および明るさ値が得られ
る。
体選別動作を詳述する。第１ステップＴ１で、コントロ
ーラ１７は、レンズ駆動機構１６を通じて最近点から無
限遠まで焦点レンズ１０を一定速度で移動させる。この
移動の最中、コントローラ１７は、一定の時間間隔で、
ＣＣＤ１１から画像の照度に応じた電気信号を繰り返し
出力させる。焦点評価器２２は、出力された電気信号か
ら高周波成分量の指標となる焦点評価値を算出する。明
るさ評価器２１は、同様に、画像の明るさの指標となる
明るさ値を算出する。これらの焦点評価値や明るさ値
は、領域分割器２０の働きによって、細分化領域ごとに
得られる。すなわち、時間軸に沿った複数枚の画像ごと
に各細分化領域の焦点評価値および明るさ値が得られ
る。
【００２８】第２ステップＴ２で、コントローラ１７
は、合焦状態の検出に基づいて、細分化領域ごとに被写
体距離を算出する。コントローラ１７は、各細分化領域
の焦点評価値が最大値をとるレンズ位置をデータメモリ
２５に記憶する。例えば、図５に示す画像を撮像する場
合を想定する。画像ＧＧは、領域分割器２０によって複
数の格子状細分化領域Ｇ（１、１）〜Ｇ（８、６）に分
割されている。距離算出によって、図６に示す被写体距
離データが得られることとなる。
は、合焦状態の検出に基づいて、細分化領域ごとに被写
体距離を算出する。コントローラ１７は、各細分化領域
の焦点評価値が最大値をとるレンズ位置をデータメモリ
２５に記憶する。例えば、図５に示す画像を撮像する場
合を想定する。画像ＧＧは、領域分割器２０によって複
数の格子状細分化領域Ｇ（１、１）〜Ｇ（８、６）に分
割されている。距離算出によって、図６に示す被写体距
離データが得られることとなる。
【００２９】第３ステップＴ３では、コントローラ１７
は、被写体距離に基づいて、主被写体が属する細分化領
域を特定する。コントローラ１７は、まず、同一の被写
体距離を目安に画像を範囲分けする。範囲分けの結果に
基づいて、コントローラ１７では、同一の被写体距離を
有する細分化領域Ｇ（２、３）〜Ｇ（４、５）に囲まれ
て該被写体距離を有する細分化領域Ｇ（４、３）が選び
出される。
は、被写体距離に基づいて、主被写体が属する細分化領
域を特定する。コントローラ１７は、まず、同一の被写
体距離を目安に画像を範囲分けする。範囲分けの結果に
基づいて、コントローラ１７では、同一の被写体距離を
有する細分化領域Ｇ（２、３）〜Ｇ（４、５）に囲まれ
て該被写体距離を有する細分化領域Ｇ（４、３）が選び
出される。
【００３０】図７を参照しつつ焦点合わせ動作を詳述す
る。第１ステップＰ１で、コントローラ１７は、選び出
された細分化領域Ｇ（４、３）の被写体距離付近で焦点
レンズ１０を移動させる。この移動中、ＣＣＤ１１から
電気信号を出力させ、焦点評価器２２から焦点評価値を
出力させる（第２ステップＰ２）。出力された焦点評価
値に基づいて、焦点評価値の最大値を示すレンズ位置を
算出し、第３ステップＰ３で、そのレンズ位置に焦点レ
ンズ１０を移動させる。レンズ位置の検出には、レンズ
の移動範囲全体にわたって連続的に焦点評価値を全て算
出して最大値を検出する手法を採用することもできれ
ば、焦点評価値の減少するレンズ位置を検出して、その
レンズ位置に達するまでに確立された最大値を示すレン
ズ位置まで焦点レンズを戻すといった手法を採用するこ
ともできる。合焦後、焦点レンズ１０の移動は停止され
る。
る。第１ステップＰ１で、コントローラ１７は、選び出
された細分化領域Ｇ（４、３）の被写体距離付近で焦点
レンズ１０を移動させる。この移動中、ＣＣＤ１１から
電気信号を出力させ、焦点評価器２２から焦点評価値を
出力させる（第２ステップＰ２）。出力された焦点評価
値に基づいて、焦点評価値の最大値を示すレンズ位置を
算出し、第３ステップＰ３で、そのレンズ位置に焦点レ
ンズ１０を移動させる。レンズ位置の検出には、レンズ
の移動範囲全体にわたって連続的に焦点評価値を全て算
出して最大値を検出する手法を採用することもできれ
ば、焦点評価値の減少するレンズ位置を検出して、その
レンズ位置に達するまでに確立された最大値を示すレン
ズ位置まで焦点レンズを戻すといった手法を採用するこ
ともできる。合焦後、焦点レンズ１０の移動は停止され
る。
【００３１】続いて、コントローラ１７は、後続する構
図変化の検出動作に備えて、合焦時の焦点評価値および
明るさ値を参照値として参照値メモリ２４に記憶する。
参照値を記憶させるにあたっては、合焦が確立された画
像に後続する複数枚の画像の明るさ値および焦点評価値
の平均値を用いることが好ましい。平均値を採用するこ
とによって、合焦時の蛍光灯のフリッカーや手ぶれ等の
影響を除去することが可能となる。
図変化の検出動作に備えて、合焦時の焦点評価値および
明るさ値を参照値として参照値メモリ２４に記憶する。
参照値を記憶させるにあたっては、合焦が確立された画
像に後続する複数枚の画像の明るさ値および焦点評価値
の平均値を用いることが好ましい。平均値を採用するこ
とによって、合焦時の蛍光灯のフリッカーや手ぶれ等の
影響を除去することが可能となる。
【００３２】図８を参照しつつ構図変化の検出動作を詳
述する。第１ステップＱ１で、コントローラ１７は、被
写体距離区分に従って細分化領域を分類する。いま、例
えば、主被写体が属する細分化領域Ｇ（３、４）と、主
被写体と同距離にあると判断された被写体を含む細分化
領域の中で細分化領域Ｇ（３、４）に隣接して塊合った
細分化領域群（図６の太線内）とを第１カテゴリーＣＬ
１に分類する（図９参照）。この第１カテゴリーは、主
被写体を捕らえるとともに、その大きさを把握するのに
役立つ。次に、主被写体と同距離にあると判断された被
写体を含む細分化領域は第２カテゴリーＣＬ２に分類さ
れる。ただし、孤立した細分化領域Ｇ（１、６）は、第
２カテゴリーＣＬ２に分類された細分化領域とは区別さ
れる。この第２カテゴリーＣＬ２によって、主被写体に
準ずる準被写体を捕らえることができる。最後に、第１
および第２カテゴリーＣＬ１、ＣＬ２のいずれにも分類
されなかった細分化領域を第３カテゴリーＣＬ３に分類
する（図９では空欄部分）。区別された細分化領域Ｇ
（１、６）にはこの第３カテゴリーＣＬ３が付される。
なお、被写体距離区分の大きさは被写界深度に応じて決
定される。
述する。第１ステップＱ１で、コントローラ１７は、被
写体距離区分に従って細分化領域を分類する。いま、例
えば、主被写体が属する細分化領域Ｇ（３、４）と、主
被写体と同距離にあると判断された被写体を含む細分化
領域の中で細分化領域Ｇ（３、４）に隣接して塊合った
細分化領域群（図６の太線内）とを第１カテゴリーＣＬ
１に分類する（図９参照）。この第１カテゴリーは、主
被写体を捕らえるとともに、その大きさを把握するのに
役立つ。次に、主被写体と同距離にあると判断された被
写体を含む細分化領域は第２カテゴリーＣＬ２に分類さ
れる。ただし、孤立した細分化領域Ｇ（１、６）は、第
２カテゴリーＣＬ２に分類された細分化領域とは区別さ
れる。この第２カテゴリーＣＬ２によって、主被写体に
準ずる準被写体を捕らえることができる。最後に、第１
および第２カテゴリーＣＬ１、ＣＬ２のいずれにも分類
されなかった細分化領域を第３カテゴリーＣＬ３に分類
する（図９では空欄部分）。区別された細分化領域Ｇ
（１、６）にはこの第３カテゴリーＣＬ３が付される。
なお、被写体距離区分の大きさは被写界深度に応じて決
定される。
【００３３】第２ステップＱ２で、コントローラ１７
は、被写体距離区分ＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３ごとに、焦
点評価値の重み量ＷＦ１、ＷＦ２、ＷＦ３と明るさ値の
重み量ＷＹ１、ＷＹ２、ＷＹ３とを設定する。第１カテ
ゴリーＣＬ１の細分化領域には最大の重み量が割り当て
られ、第２カテゴリーＣＬ２には、第１カテゴリーＣＬ
１の重み量よりも小さい重み量が割り当てられ、第３カ
テゴリーＣＬ３には、最小の重み量が割り当てられる。
各重み量は、被写界深度に応じて変化させられる。すな
わち、被写界深度は焦点距離ｆの２乗に比例するととも
に絞りＦに反比例することから、重み量はＷ＝ａ＋ｂｆ
2 ／Ｆから決定される。ここで、ａおよびｂは適当な常
数である。こうして、主被写体が属する細分化領域を基
準に被写体距離区分ごとに異なる重み付けが行われるこ
ととなる。
は、被写体距離区分ＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３ごとに、焦
点評価値の重み量ＷＦ１、ＷＦ２、ＷＦ３と明るさ値の
重み量ＷＹ１、ＷＹ２、ＷＹ３とを設定する。第１カテ
ゴリーＣＬ１の細分化領域には最大の重み量が割り当て
られ、第２カテゴリーＣＬ２には、第１カテゴリーＣＬ
１の重み量よりも小さい重み量が割り当てられ、第３カ
テゴリーＣＬ３には、最小の重み量が割り当てられる。
各重み量は、被写界深度に応じて変化させられる。すな
わち、被写界深度は焦点距離ｆの２乗に比例するととも
に絞りＦに反比例することから、重み量はＷ＝ａ＋ｂｆ
2 ／Ｆから決定される。ここで、ａおよびｂは適当な常
数である。こうして、主被写体が属する細分化領域を基
準に被写体距離区分ごとに異なる重み付けが行われるこ
ととなる。
【００３４】第３ステップＱ３で、コントローラ１７
は、被写体距離区分ＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３ごとに焦点
評価値変化Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３と明るさ値変化Ｙ１、Ｙ
２、Ｙ３とを求める。焦点評価値変化は、合焦後に得ら
れた焦点評価値を参照値メモリ２４の焦点評価値参照値
と比較して算出される。各細分化領域ごとに焦点評価値
と参照値との差が算出され、算出された差が総和されて
焦点評価値変化となる。同様に、明るさ値変化は、合焦
後に得られた明るさ値を参照値メモリ２４の明るさ値参
照値と比較して算出される。
は、被写体距離区分ＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３ごとに焦点
評価値変化Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３と明るさ値変化Ｙ１、Ｙ
２、Ｙ３とを求める。焦点評価値変化は、合焦後に得ら
れた焦点評価値を参照値メモリ２４の焦点評価値参照値
と比較して算出される。各細分化領域ごとに焦点評価値
と参照値との差が算出され、算出された差が総和されて
焦点評価値変化となる。同様に、明るさ値変化は、合焦
後に得られた明るさ値を参照値メモリ２４の明るさ値参
照値と比較して算出される。
【００３５】第４ステップＱ４では、コントローラ１７
は、重み量や焦点評価値変化、明るさ値変化に基づいて
構図変化の指標値Ｓを算出する。この指標値Ｓは、例え
ば、
は、重み量や焦点評価値変化、明るさ値変化に基づいて
構図変化の指標値Ｓを算出する。この指標値Ｓは、例え
ば、
【数１】 に従って算出される。ここで、ＷＹは、焦点評価値に対
する明るさの重みを示す。第５ステップＱ５で、算出さ
れた指標値Ｓが任意の閾値Ｒより大きいと判断される
と、第６ステップＱ６に進んで構図変化が検出される。
算出された指標値Ｓが閾値Ｒ以下であれば、第７ステッ
プＱ７に進んで構図変化はないこととされる。このよう
に、重み量並びに焦点評価値変化および明るさ値変化に
基づいて構図変化は検出される。
する明るさの重みを示す。第５ステップＱ５で、算出さ
れた指標値Ｓが任意の閾値Ｒより大きいと判断される
と、第６ステップＱ６に進んで構図変化が検出される。
算出された指標値Ｓが閾値Ｒ以下であれば、第７ステッ
プＱ７に進んで構図変化はないこととされる。このよう
に、重み量並びに焦点評価値変化および明るさ値変化に
基づいて構図変化は検出される。
【００３６】図３の第６ステップＳ６の動作に代えて、
図１０に示す被写体追尾動作を実行してもよい。この被
写体追尾動作では、まず、準備ステップＶ１で、図７の
第４ステップＰ４で行った参照値の記憶に加えて、主被
写体が属する細分化領域Ｇ（４、３）内の複数個の画素
の合焦時のＲＧＢ値が参照値として参照値メモリ２４に
記憶される。複数個の画素は、例えば図１１に示すよう
に、等間隔に設置される。このとき、細分化領域Ｇ
（３、４）を囲む細分化領域では、細分化領域Ｇ（３、
４）の所定の位置に対応する位置の画素が選び出され、
その画素のＲＧＢ値が併せて参照値メモリ２４に記憶さ
れる。
図１０に示す被写体追尾動作を実行してもよい。この被
写体追尾動作では、まず、準備ステップＶ１で、図７の
第４ステップＰ４で行った参照値の記憶に加えて、主被
写体が属する細分化領域Ｇ（４、３）内の複数個の画素
の合焦時のＲＧＢ値が参照値として参照値メモリ２４に
記憶される。複数個の画素は、例えば図１１に示すよう
に、等間隔に設置される。このとき、細分化領域Ｇ
（３、４）を囲む細分化領域では、細分化領域Ｇ（３、
４）の所定の位置に対応する位置の画素が選び出され、
その画素のＲＧＢ値が併せて参照値メモリ２４に記憶さ
れる。
【００３７】第２ステップＶ２では、参照値がとられた
各画素ごとに現ＲＧＢデータが採取される。第３ステッ
プＶ３では、各画素ごとに現ＲＧＢデータと全ての画素
の参照値との差が求められる。例えば、現ＲＧＢデータ
が採取された画素のｘ軸方向に２個、ｙ軸方向に１個移
動した位置に存在する画素の参照値に対する現ＲＧＢデ
ータの偏差が一番小さければ、Ｄｉｆｆ［２、１］にそ
の偏差が記憶される。第４ステップＶ４では、現ＲＧＢ
データと参照値との差が一番小さい画素が集計される。
この画素に対するベクトルが移動ベクトルとして求めら
れる。第５ステップＶ５では、主被写体が属する細分化
領域から移動ベクトル分変位された細分化領域が選び出
される。
各画素ごとに現ＲＧＢデータが採取される。第３ステッ
プＶ３では、各画素ごとに現ＲＧＢデータと全ての画素
の参照値との差が求められる。例えば、現ＲＧＢデータ
が採取された画素のｘ軸方向に２個、ｙ軸方向に１個移
動した位置に存在する画素の参照値に対する現ＲＧＢデ
ータの偏差が一番小さければ、Ｄｉｆｆ［２、１］にそ
の偏差が記憶される。第４ステップＶ４では、現ＲＧＢ
データと参照値との差が一番小さい画素が集計される。
この画素に対するベクトルが移動ベクトルとして求めら
れる。第５ステップＶ５では、主被写体が属する細分化
領域から移動ベクトル分変位された細分化領域が選び出
される。
【００３８】かかる被写体追尾動作によれば、検出され
た被写体の移動方向および移動量に基づいて焦点合わせ
が行われることから、被写体が一方の画像隅から他方の
画像隅まで移動してもその被写体に焦点を合わせ続ける
ことができる。その結果、一旦被写体を捕らえてしまえ
ば、前景や背景の変化や、他の被写体が画像に侵入する
といった変化に関係なく、被写体を追い続けることがで
きる。
た被写体の移動方向および移動量に基づいて焦点合わせ
が行われることから、被写体が一方の画像隅から他方の
画像隅まで移動してもその被写体に焦点を合わせ続ける
ことができる。その結果、一旦被写体を捕らえてしまえ
ば、前景や背景の変化や、他の被写体が画像に侵入する
といった変化に関係なく、被写体を追い続けることがで
きる。
【００３９】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、画像の構
図変化を精度よく確実に検出することが可能となり、そ
の結果、撮影者が撮像したいと判断される被写体に焦点
を合わせ続けることが可能となる。
図変化を精度よく確実に検出することが可能となり、そ
の結果、撮影者が撮像したいと判断される被写体に焦点
を合わせ続けることが可能となる。
【図１】 本発明の第１実施形態に係る電子スチルカメ
ラの概略的な全体構成図である。
ラの概略的な全体構成図である。
【図２】 焦点合わせ機構の全体構成を示すブロック図
である。
である。
【図３】 撮像動作の手順を示すフローチャートであ
る。
る。
【図４】 被写体選別動作の手順を示すフローチャート
である。
である。
【図５】 画像の一具体例を示す図である。
【図６】 細分化領域ごとの被写体距離を示す図であ
る。
る。
【図７】 焦点合わせ動作の手順を示すフローチャート
である。
である。
【図８】 構図変化の検出動作の手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図９】 分類された細分化領域を示す図である。
【図１０】 被写体追尾動作の手順を示すフローチャー
トである。
トである。
【図１１】 ＲＧＢデータを用いた被写体追尾動作を説
明する図である。
明する図である。
１０ 焦点レンズ、１１ 光電変換センサとしてのＣＣ
Ｄ、１４ 焦点合わせ機構、１５ ＣＣＤドライバ、１
６ レンズ駆動機構、１７ コントローラ、２１ 明る
さ評価器、２２ 焦点評価器、２４ 参照値メモリ。
Ｄ、１４ 焦点合わせ機構、１５ ＣＣＤドライバ、１
６ レンズ駆動機構、１７ コントローラ、２１ 明る
さ評価器、２２ 焦点評価器、２４ 参照値メモリ。
Claims (10)
- 【請求項１】 光電変換センサを用いて、焦点レンズを
通じて結像される画像の照度に応じた電気信号を得る工
程と、画像を複数個の細分化領域に分割する工程と、分
割された細分化領域ごとに、前記電気信号に含まれる高
周波成分量の指標となる焦点評価値および画像の明るさ
の指標となる明るさ値を算出する工程と、画像の合焦時
の焦点評価値および明るさ値を参照値として保存する工
程と、被写体距離区分に従って細分化領域を分類する工
程と、主被写体が属する細分化領域を基準に被写体距離
区分ごとに異なる重み量の重み付けを行う工程と、合焦
後に得られた焦点評価値および明るさ値を前記参照値と
比較して焦点評価値変化および明るさ値変化を算出する
工程と、前記重み量並びに焦点評価値変化および明るさ
値変化に基づいて構図変化を検出する工程とを含む画像
の構図変化検出方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の画像の構図変化検出方
法において、前記焦点評価値に基づいて細分化領域ごと
に被写体距離を算出する工程と、算出された被写体距離
に基づいて細分化領域を範囲分けする工程と、範囲分け
の結果に基づいて主被写体が属する細分化領域を特定す
る工程とを備えることを特徴とする画像の構図変化検出
方法。 - 【請求項３】 請求項１または２に記載の画像の構図変
化検出方法において、前記重み付けでは、主被写体を含
む細分化領域と、その細分化領域に隣接する細分化領域
であって、主被写体と同距離にあると判断された被写体
を含む細分化領域とに対して同一の重み量が設定される
ことを特徴とする画像の構図変化検出方法。 - 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかに記載の画像の
構図変化検出方法において、前記重み付けでは、少なく
とも焦点レンズの焦点距離または絞り量に応じて前記重
み量を変化させることを特徴とする画像の構図変化検出
方法。 - 【請求項５】 請求項１〜４のいずれかに記載の画像の
構図変化検出方法において、前記被写体距離区分の大き
さは、少なくとも焦点レンズの焦点距離または絞りに基
づいて変化させられることを特徴とする画像の構図変化
検出方法。 - 【請求項６】 請求項１〜５のいずれかに記載の画像の
構図変化検出方法において、前記重み付けでは、主被写
体と同距離にあると判断された被写体を含む細分化領域
の中で、互いに隣接して塊合った細分化領域群と、孤立
した細分化領域とが区別されることを特徴とする画像の
構図変化検出方法。 - 【請求項７】 請求項１〜６のいずれかに記載の画像の
構図変化検出方法において、前記参照値は、合焦が確立
された画像に後続する複数枚の画像の明るさおよび焦点
評価値の平均値からなることを特徴とする画像の構図変
化検出方法。 - 【請求項８】 請求項１〜７のいずれかに記載の画像の
構図変化検出方法において、構図変化が検出された場合
に、前合焦時のレンズ位置を含む部分範囲で焦点レンズ
を移動させ、移動の結果得られる焦点評価値に基づいて
細分化領域ごとに被写体距離を算出し、算出された被写
体距離に基づいて細分化領域を範囲分けし、範囲分けの
結果に基づいて主被写体が属する細分化領域を再度特定
することを特徴とする画像の構図変化検出方法。 - 【請求項９】 請求項８に記載の画像の構図変化検出方
法において、前記部分範囲は、少なくとも焦点レンズの
焦点距離または絞りに基づいて決定されることを特徴と
する画像の構図変化検出方法。 - 【請求項１０】 請求項１〜７のいずれかに記載の画像
の構図変化検出方法において、構図変化が検出された場
合に、前合焦時の画像の複数画素の色情報と、構図変化
検出時の画像の対応複数画素の色情報との相関から被写
体の移動量を検出し、検出された移動量に基づいて主被
写体画属する細分化領域を再度特定することを特徴とす
る画像の構図変化検出方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04702596A JP3733392B2 (ja) | 1996-03-05 | 1996-03-05 | 画像の構図変化検出方法 |
| US08/736,640 US6067114A (en) | 1996-03-05 | 1996-10-24 | Detecting compositional change in image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04702596A JP3733392B2 (ja) | 1996-03-05 | 1996-03-05 | 画像の構図変化検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09243904A true JPH09243904A (ja) | 1997-09-19 |
| JP3733392B2 JP3733392B2 (ja) | 2006-01-11 |
Family
ID=12763644
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04702596A Expired - Lifetime JP3733392B2 (ja) | 1996-03-05 | 1996-03-05 | 画像の構図変化検出方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6067114A (ja) |
| JP (1) | JP3733392B2 (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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