JPH03237883A - 自動合焦装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、ラインセンサ、エリアセンサ等の撮像手段よ
り出力される撮像信号を用いて焦点調節を行う自動合焦
装置に関する。

（従来の技術） 従来より、ビデオカメラを始めとする映像機器の分野で
は、ラインセンサ、エリアセンサ等の撮像素子より出力
される撮像信号を用いて焦点調節を行う自動合焦装置が
種々提案されている。

この種の装置では、映像信号から画像の鮮鋭さを表す評
価量として、映像信号中の高周波成分をバイパスフィル
タにより抽出し、この高周波成分が最大となるようにフ
ォーカシングレンズを制御するという方式が一般的であ
る。この方式は一般にｒ山登り方式１と称され、古くか
ら周知となっている。

しかしながら、この方式は被写体の絵柄、明暗により、
合焦評価量としての高周波成分が大幅に変化し、最大値
を見つけにくい、換雷すれば、自動焦点調節の性能を上
げにくい方式であると言える。

この問題を解決すべく、本出願人は、被写体のパターン
に影響されない鮮鋭さの評価量として、被写体像のエツ
ジ部分のボケ幅を検出し、これが最小となるように焦点
調節を行う方式を提案している（たとえば特開昭６３−
１２８８７８号）。

第１４図にその構成の一例をブロック図で示す。

同図において、１０１はフォーカシングレンズ、１０２
はＣＣＤ等の撮像素子、１０３は撮像素子１０２より出
力された映像信号中に所定の処理を施して規格化された
映像信号に変換するカメラ信号処理回路、１０４はＮＴ
ＳＣ等の規格化された復号映像信号を出力する出力端子
、１０５は撮像素子の出力映像信号中より高周波成分を
抽出するバイパスフィルタ、１０６は絶対値回路、１０
７は遅延回路、１０８はピークホールド回路、１０９は
Ａ／Ｄ変換器、工１０はＡ／Ｄ変換された高周波成分の
ピーク値から合焦状態を検出するとともにシステム全体
を制御するマイクロコンピュータ、１１１は撮像素子の
出力映像信号を微分する微分回路、１１２は絶対値回路
、１１３，１１４は遅延回路、１１５は加算器、１１６
は除算器、１１７はピークホールド回路、１１８はＡ／
Ｄ変換器である。Ａ／Ｄ変換器１１８の出力は、マイク
ロコビュータ１１０へと供給され、Ａ／Ｄ変換器１０９
より出力された高周波成分とともに、所定の演算を行い
、合焦判定等が行われる。

１１９はモータドライバ、１２０はフォーカシングレン
ズ駆動用モータである。

以上の回路構成において、１０５〜１０８はで映像信号
中の高周波成分を抽出し、１フイ一ルド期間における高
周波成分ピーク値をホールドする回路群であり、遅延回
路１０７は、後述する正規化回路群の信号とタイミング
を合わせるためのものである。

１１１〜１１７は正規化信号を算出する回路群であり、
映像信号を微分して絶対値化したあと、２つの遅延回路
１１６，１１４を用い、遅延する前の信号、遅延回路１
１３の出力、遅延回路１１４の出力と、タイミングの異
なった３つの信号を加算する。そして、遅延回路１１３
１１４の中間から、３つの信号の内のタイミング的に中
央の信号を取り出し、これを分子とし、加算器出力を分
母として除算演算を行う。

さらにその除算結果をピークホールド回路１１７にて、
ｌフィールド期間におけるピーク値をホールドする。は
とんどの場合、映像信号中では、高周波成分がピーク値
となる位置と正規化信号がピーク値となる位置は一致し
、合焦点となる。これらの２つのピーク信号は、Ａ／Ｄ
変換されてマイクロコンピュータ１１０に取り込まれる
。

第１５図〜１７図は、上述の記号１１１〜１１６で示さ
れる正規化回路群の動作を説明するためのものである。

第１５図（ａ）は非合焦時における被写体像のエツジ部
分の映像であり、左側の斜線を施した暗部と右側の白抜
きの明部の協会がボケている。同図（ｂ）は同図（ａ）
の状態における映像信号の輝度レベル、同図（ｃ）は微
分回路１１１で微分し、絶対値化回路１１２で絶対値化
した出力、同図（ｄ）は除算器の分子の信号がちょうど
同図（Ｃ）の波形のピークと一致した時の加算器１１５
への各時間差のある３つの入力信号のタイミングを示し
ている。除算器１１６の出力は、同図（ｄ）に示すよう
な山形となる。

第１６図は第１５図と同じ被写体像のエツジ部分のコン
トラストを示すもので、同図は合焦した場合である。ボ
ケ幅は同図（ｂ）に示すように小さくなる。この合焦時
のボケ幅は、所謂最小錯乱円径で決り、レンズの収差、
ＣＣＤとレンズ間に置かれる図示しない水晶ローパスフ
ィルタ、ＣＣＤの画素数、ＣＣＤのカラーフィルタ配列
、カメラ信号処理回路の特性等によって定まるある一定
値である。遅延回路１１３゜１１４の遅延時間は、合焦
時に第１６図（ｃ）の状態となるように設定されている
。この時、除算器の出力は同図（ｄ）のようになり、そ
のピーク値（ピークホールド回路１１７の出力）はｒｌ
Ｊの値を取る。

第１７図は、第１６図よりコントラストの強いエツジに
て合焦している場合である、この場合も正規化信号は同
図（ｄ）に示すように、第１６図（ｄ）の場合と同様に
、ピーク値はｒｌ」の値となる。

第１８図は上述の正規化回路群の出力、すなわちピーク
ホールド回路１１７の出力を縦軸にとり、横軸には時間
を取り、フォーカシングレンズ１０１を至近端から無限
端まで一定速度でスキャンさせた時のピークホールド回
路１１７の出力の変化を示すものである（山登り曲線と
称す）。横軸ｔは、その時の時間経過を示すものであり
、レンズのへリコイド位置に対応するものである。

一方、第１９図は同様に、フォーカシングレンズ１０１
を至近端から無限端へと一定速度で移動した場合におけ
る高周波成分回路群の出力すなわちピークホールド回路
１０８の出力を縦軸にとった場合の山登り曲線である。

正規化信号の出力は被写体のコントラストや明暗にょら
ず一定であるというメリットを有するものの、大きくデ
フォーカスした場合は出力が合焦時のｒｌＪに対して一
定値（本実施例によれば約０．３３）になってしまい、
フォーカシングレンズを動かす方向情報が得られない。

これを補うため、大きくデフォーカスした場合でも、第
１９図に示すような信号変化の生ずるような、低いカッ
トオフ周波数を有するバイパスフィルタ１０５を並用し
ている。

大ボケ時は、第１９図矢印ｐに示すように、高周波成分
にて山登りを行い、合焦点近傍で正規化信号が大きくな
ってきた時に、第１８図矢印ｑに示すように正規化信号
によって山登りを行う。正規化信号により、あらかじめ
合焦時の値がわかっているため、合焦点における値でフ
ォーカシングレンズ駆動用のモータを停止させることが
できる。

また、合焦近傍で正規化信号が徐々に大きくなるのを利
用してモータ速度を徐々に小さくして合焦点でオーバー
シュートなしに安定に停止させることができる。

さらには正規化信号が増加し始めた時の信号変化から、
合焦に至るまでのレンズの移動量を予測して高速に合焦
点までレンズを移動させることができる。

（発明の解決しようとする問題点） しかしながら、上述の方法では、例えば急峻なエツジ部
分の得られない被写体、すなわち正弦波上に明暗が変化
するような被写体や、ごく細い細線上の被写体において
は、正規化回路群が適切な出力を出さなくなるという欠
点を有している。

第２０図は、正弦波状の被写体の場合であり、正規化出
力は同図（ｄ）に示すように、ｒＯ，３３ＪとｒＯＪの
２つの値をとる。ピーク値は０．３３となるが、この値
は、デフォーカスしても変化しない。これは正弦波被写
体は、デフォーカスしてもその明暗のコントラストが小
さくなるだけであって、正規化出力が変化しないためで
ある。

第２１図は細線状の被写体像の合焦時であり、この場合
は、細線の左側と右側にそれぞれボケ幅を有し、絶対値
化回路１１２の出力は、第２１図（Ｃ）の様になり、２
つのボケ幅が重なった波形となる。

したがって正規化出力は同図（ｄ）の様にｒｌＪより小
さな値となってしまう。

したがって従来例では正弦波被写体や細線被写体で正規
化信号が合焦時でも小さいため、合焦判断や速度制御や
予測が正確に行えず、ハンチングを生じやすいという問
題点を有している。

（問題点を解決するための手段） 本発明は上述した問題点を解決することを目的としてな
されたもので、その特徴とするところは、撮像信号を用
いて焦点状態を判別する自動合焦装置であって、撮像信
号中より所定の信号成分をパラメータとして抽出する抽
出手段と、前記パラメータが予め設定された所定の条件
に適合する度合いを判定して画像の鮮鋭さを表す評価量
を演算する演算手段と、前記演算手段により出力された
評価量に基いて焦点制御を行う焦点制御手段とを備えた
こ自動合焦装置にある。

（作用） これによって、画像の鮮鋭さをより自然に表した評価量
に基いてフォーカシングレンズを制御することができ、
あらゆる被写体に対して円滑で応答遅れのない正確な制
御を行なうことができる。

（実施例） 以下本発明の自動合焦装置を各図を参照しながら、その
実施例につき詳述する。

第１図は本発明における自動合焦装置の位置実施例を示
すブロック図である。

同図において、１はフォーカシングレンズ、２はＣＣＤ
等の撮像素子、３は撮像素子２より出力された撮像信号
にガンマ補正、ブランキング処理、同期信号の付加等の
処理を施して規格化された映像信号に変換するカメラ信
号処理回路、４はＮＴＳＣ等の復号映像信号出力端子、
５はカメラ信号処理回路３より出力される輝度信号レベ
ルをデジタル値に変換するＡ／Ｄ変換回路、６はＡ／Ｄ
変換回路５より出力されたデジタルデータに所定の演算
を行って合焦検出及びフォーカシングレンズの制御を行
うデジタル信号処理回路、７は一画面内の各画素位置の
輝度信号レベルのデジタル値を記憶するフィールドメモ
リ、８は各種演算及び制御を行うためのマイクロコンピ
ュータ、９はモータドライバ、１０はフォーカシングレ
ンズ駆動用のモータである。

第２図はビデオカメラのある撮影画面例を示すものであ
り、本発明の装置によれば、たとえば画面を縦５１２、
横６８０程度のブロックに分割するとともに、分割され
た各ブロック位置（以下これを画素と呼ぶことにする）
ごとの輝度情報がフィールドメモリ７に各フィールドご
とに１フイ一ルド画面単位で書き込まれる。デジタル信
号処理回路６はこの情報を第２図に示す撮像画面のＸ方
向、ｙ方向に読み出し、第２図中に示したような時系列
の輝度信号レベルのデータを得る。

そしてデジタル信号処理回路６内部では、これらの時系
列データを使って第１０図のフローチャートに示した手
順に基いて自動焦点調節動作を行う。

本願によれば、第１０図のフローチャートに示すように
、自動焦点調節動作の制御フローが開始されると、ステ
ップ１〜ステツプ３で１フイ一ルド分の画面をＡ／Ｄ変
換して画像メモリに取り込み、ステップ４〜ステツプ６
で撮像画面のパターン認識を後述するようにファジー推
論を用いて行うことにより画像を場合分けし、ステップ
７で各場合ごとに画像の鮮鋭さを表す評価量を抽出する
。そして、ステップ８でこれらの評価量のフィールドご
との増減をマイクロコンピュータ８で判断してフォーカ
シングレンズ駆動用モータを山登り制御し、焦点調節を
行う。

次に、ステップ４〜ステツプ６に示すファジー推論を用
いた画像パターン認識について説明する。

第３図は、ある撮像画面の時系列データの一例であり、
フィールドメモリ７からの読み出し画素を順次・・・、
　ｉ−１，ｉ、　ｉｌｌ、・・・とじ、それぞれの画素
に対応する輝度信号レベルを・・・、Ａ＋−＋＋Ａ　Ｉ
ｔ　Ａ　Ｉ＋＋　１　・・・とする。

この時系列データのパターンは、第４図〜第６図に示す
ような３種類に分類される。

第４図は、エツジパターンであり、光学系のデフォーカ
ス量とエツジの勾配部の幅（これをＥＳ：エツジスプレ
ッドと称する）は前述のようにほぼ１対１の対応を示す
。

第５図は正弦波パターンであり、画像がもともと滑らか
に変化するパターンを有しているものである。このよう
な場合は、エツジ成分が得にくく、合焦時、波形の全振
幅１１が最大値をとる。ただしこのＩｔは被写体のコン
トラストに依存して変化する。

第６図は細線状のパターンであり、このような画像パタ
ーンでは、フロント側の勾配幅（これをＬＳ、：　　ラ
インスプレッドフロントと称す）又はバック側の勾配幅
（これをＬＳ、ニラインスプレッドバックと称す）が光
学系のデフォーカス量と１対ｌの対応を示す。なお、一
般にＬＳ、＝ＬＳ、である。

ただしデフォーカス量が特に大きいか、線が特に細い場
合は、勾配幅よりも、底部から尖端部までの高さ■２の
方が鮮鋭度の検出感度が高い。

本発明における画像のパターン認識によると、第３図の
時系列データから、輝度レベルの変位である差分すなわ
ち時刻ｔ＝ｉ−１．ｔ＝ｉ間に相当する輝度レベルの変
化量 １ΔＡＩ−、ｌ　＝　ｌ　Ａ、　−Ａ、。

を求め、この値の変化の様子から、以下の手順で映像の
認識９分類を行なう（第１０図ステップ４）。

まず前段階処理として１ΔＡ、ｌを固定の閾値により、
大、中、小の場合分けを行ない、同じ場合の１ΔＡｌ　
１の平均値を１ΔＡ、ｌとしく第１０図ステップ５）、
以下のように、メンバシップ関数を定義して、ファジー
推論を行なう（第１０図ステップ６）。

（ルール１） １ΔＡ、ｌが小さく　（Ｓｍａｌｌ　　：　Ｓ）　、そ
の連続性が大きい（Ｂｉｇ：Ｂ）とき、この部分平坦性
は大きい（Ｂｉｇ：Ｂ）。

（ルール２） ΔＡ、ｌが中位（Ｍｉｄｄｌｅ　：　Ｍ　）で、その連
続性が中位（Ｍ）であった場合、平坦性が中位（Ｍ）あ
る。

（ルール３） １ΔＡ、ｌが小さく（Ｓ）、その連続性が小さい（Ｓ）
場合、平坦性が小さい（Ｓ）。

そして撮像画面より抽出した各パラメータに基づき、こ
れらのルールすなわちメンバシップ関数に適合する度合
いを求め、そのデータを評価して画像の状態を総合的に
判別し、その評価量に基づいて焦点調節を行なうことに
より（第１０図ステップ７．８）、いかなる画像パター
ンであっても高精度且つ不自然さのない焦点調節を行な
うことができるものである。

また、平坦性＝Ｂに挟まれた勾配部があった場合、その
幅ＥＳ（第４図参照）の逆数８１をこのパターン（エツ
ジと推定する）における評価量とする。この評価量に対
する重み付けは、勾配部の前後の平均値の平坦部位がＢ
である度合いすなわち（ルール１）のメンバシップ関数
に適合する度合いのうち小さい方の値をメンバシップ値
とする。

さらに、平坦性Ｍに挟まれた勾配部があった場合、全振
幅Ｉｔ　　（第５図参照）を８２とし、これをこのパタ
ーン（正弦波パターンと推定する）の評価量とする。こ
の評価量に対する重み付けは、勾配部の前後の平坦性が
Ｍである度合いすなわち（ルール２）のメンバシップ関
数適合する度合いのうち小さい方の値をメンバシップ値
とする。

さらに平坦性Ｂと、平坦性Ｓに挟まれた勾配部があった
場合は、そのパターンを細線パターンと推定し、第６図
に示すＬＳＦ　＆＝−ＬＳＩ　＝ＬＳの逆数Ｓ、または
Ｉｘ＝Ｓ４を評価量とする。この評価量に対する重み付
けは、勾配部を挟む平坦性Ｂと平坦性Ｓのメンバシップ
値の小さい方とする。

以上画面内における画像パターンを解析し、４種類の重
み付けの行なわれた評価量、すなわち（ｋ＋・Ｓ＋）、
（ｋＸ・Ｓｉ、　（ｋｓｓｓ）、（ｋ、・Ｓ４）に基づ
いて、フォーカシングレンズを山登り制御することによ
って、常にその画像パターンに適合した最適な焦点調節
を行なうことが可能となる。

以上のファジー推論による画像パターン認識において使
用する１ΔＡＩ１．ｌΔＡ、Ｉの連続性、平坦部の平坦
性のメンバシップ関数を第７図〜第９図に示す。

第７図は１ΔＡ、ｌをＳｍａｌｌ　、　Ｍｉｄｄｌｅ、
　Ｂｉｇの３段階に評価するメンバシップ関数、第８図
は１ΔＡ、ｌの連続性をＳｍａｌｌ　、　Ｍｉｄｄｌｅ
、　Ｂｉｇの３段階に評価するメンバシップ関数、第９
図は１△Ａ、ｌの平坦性をＳｍａｌｌ　、　Ｍｉｄｄｌ
ｅ、　Ｂｉｇの３段階に評価するメンバシップ関数であ
る。

次に第１１図に示すように、撮像画面上における実際の
被写体パターンを例にして、焦点調節のための評価量を
演算する。

同図に示す画像において、第１０図のステップ１〜ステ
ツプ４に示すように、その画像の輝度信号をＡ／Ｄ変換
してメモリへと取り込んだ画像データに対してステップ
４以降でパターン認識を行なう。

まずパターン判別動作の前処理により、画像の各部にお
ける輝度レベルの差１ΔＡ、ｌを検出する（ステップ４
）。

同図の画像パターンにおいて、 ａ、ｃ、ｅ部分において１ΔＡ　＋　　ｌ　＝　Ｓ＋＋
ａｌｌ、ｇ部分においてＩΔＡ　ｌｌ　＝　Ｍｉｄｄｌ
ｅ。

ｂ、ｄ、ｆ部分において１ΔＡ　ｌｌ　＝　Ｂｉｇ、と
それぞれ場合分けされたとする。

またａ　％　ｆそれぞれの部分の１ΔＡ、ｌとその連続
性が第１２図のようになったとする（ステップ５）。

なお同図において１ΔＡ、ｌと１ΔＡ、ｌの連続性を表
わす数値は、画像の各部分の状態を定量的に説明するた
めに、本願発明の実験回路において用いられた数値例で
あり、数値自体は絶対的な意味を持つものではなく、各
パラメータ間において相対的な比較においてのみ意味を
持つものである。

この時、各部分の平坦性は、第７図〜第９図に示すメン
バシップ関数及びルール１〜３により第１３図のように
なる（ステップ６）。

まずａの部分について、ルール１〜３に対する適合の度
合いを調べてみる。

ａ部分においては、１ΔＡ、ＩがＳｍａｌｌと場合わけ
されており、且つ第１２図に示すように、その値が７５
となっている。

したがって、（ルール１）のｒｌ　ΔＡｌｌがｓｍａｌ
ｌ　Ｊに適合する度合いは、第７図のメンバシップ関数
のｓｍａｌｌの曲線において１ΔＡ、１＝７５が適合す
る度合いを見ると、０．７５である。

またその連続性について見ると、ｊ連続性がＢｉｇ　Ｊ
に適合する度合いは、第８図に示すメンバシップ関数の
Ｂｉｇの曲線に対して（連続性）＝２００が適合する度
合いを見ると、１．０となっている。これらの各メンバ
シップ関数に対する適合の度合いから、（ルール１）に
示すｒｌ　ΔＡｌ＋の平坦性がＢｉｇ　Ｊという条件に
適合する度合い、すなわちｒ平坦性＝ＢｉｇＪの曲線に
適合する度合いを判定する。ファジー推論では、（１Δ
Ａ、Ｉの適合の度合い＝０．７５）と（連続性の適合の
度合い＝１．０）の小さい方の値を採用し、１ΔＡｌｌ
の平坦性＝　Ｂｉｇの適合の度合は０．７５となる。し
たがって第１３図に示すように、ａ部分では、（ルール
１）に適合する度合いが０．７５ということになる。

また（ルール２）について調べると、ｌｒｌ　ＡＡ、Ｉ
がＭｉｄｄｌｅＪに適合する度合いは、第７図のメンバ
シップ関数のｍ１ｄｄｌｅの曲線において「λＡｌ　＋
　＝　７　ｓが適合する度合いを見ると、０．２５であ
る。またその連続性について見ると、「連続性がＭｉｄ
ｄｌｅＪに適合する度合いは、第８図に示すメンバシッ
プ関数のＭｉｄｄｌｅの曲線に対して（連続性）＝２０
０が適合する度合いを見ると、０である。これらの各メ
ンバシップ関数に対する適合の度合いから、（ルール２
）に示すｒｌ　ΔＡ１１の平坦性がＭｉｄｄｌｅＪとい
う条件に適合する度合い、すなわちｊ平坦性＝　ｍ１ｄ
ｄｌｅＪの曲線に適合する度合いを判定する。

すなわち（１ΔＡｌｌの適合の度合い＝０．２５）と（
連続性の適合の度合い＝Ｏ）の小さい方の値を採用し、
１ΔＡ１１の平坦性＝　Ｍｉｄｄｌｅの適合の度合はＯ
となる。したがって第１３図に示すように、ａ部分では
、（ルール２）に適合する度合いがＯということになる
。

また（ルール３）について調べると、そのＦ１△Ａｄが
Ｓｍａｌｌ　Ｊに適合する度合いは、上述の（ルール１
）と同様に、１ΔＡ、１＝７５が適合する度合いは０６
７５である。

またその連続性について見ると、「連続性がＳｍａｌｌ
　Ｊに適合する度合いは、第８図に示すメンバシップ関
数のＳｍａｌｌの曲線に対して（連続性）＝２００が適
合する度合いを見るとＯである。

これらの各メンバシップ関数に対する適合の度合いから
、（ルール３）に示す「１ΔＡ、ｌの平坦性がＳｍａｌ
ｌ　Ｊという条件に適合する度合い、すなわち「平坦性
＝ＳｍａｌｌＪの曲線に適合する度合いを判定する。

すなわち（１ΔＡｌｌの適合の度合い＝０．７５）と（
連続性の適合の度合い＝Ｏ）の小さい方の値を採用し、
１ΔＡ、Ｉの平坦性＝　Ｓｍａｌｌの適合の度合はＯと
なる。

したがって第１３図に示すように、ａ部分では、（ルー
ル３）に適合する度合いがＯということになる。

また他のｂ−ｆの部分についても全く同様に演算するこ
とができ、第１３図に示すような結果となる。

また前述のように、ｒ平坦性＝Ｂに挟まれた勾配部があ
った場合、その幅ＥＳ（第４図参照）の逆数Ｓ、をこの
パターン（エツジと推定する）における評価量とし、こ
の評価量に対する重み付けは、勾配部の前後の平均値の
平坦部位がＢである度合いすなわち（ルール１）のメン
バシップ関数に適合する度合いのうち小さい方の値をメ
ンバシップ値とする１の条件と、「平坦性Ｍに挟まれた
勾配部があった場合、全振幅Ｉ、（第５図参照）を８２
として、このパターン（正弦波パターンと推定する）の
評価量とし、この評価量に対する重み付けは、勾配部の
前後の平坦性がＭである度合いすなわち（ルール２）の
メンバシップ関数適合する度合いのうち小さい方の値を
メンバシップ値とする」の条件と、ｒ平坦性Ｂと平坦性
Ｓに挾まれた勾配部があった場合は、そのパターンを細
線パターンと推定して、第６図に示すＬＳＦ　”ＦＬＳ
ｓ　＝ＬＳの逆数Ｓｓまたはｒ、＝ｓ４を評価量とし、
この評価量に対する重み付けは、勾配部を挟む平坦性Ｂ
と平坦性Ｓのメンバシップ値の小さい方とする１の条件
を考慮して画像の特性を認識する。

したがって、第１１図に示す被写体パターンにおいて、
ａ、ｂ、ｃ部分がエツジであり、この部分の評価値は０
．７５ＸＳＩとなる（Ｓ。

は第６図のエツジ幅ＥＳの逆数）。

またｃ、ｄ、ａ部分が細線であり、この部分の評価値は
、１．０ｘＳｓまたは１　、　Ｏｘ　Ｓ＜となる（Ｓ、
は第６図に示すＬＳＦ　”ＦＬＳＩ　＝ＬＳの逆数、Ｓ
４は第６図に示すＩ２）、。

さらにｅ、ｆ、ｇ部分が細線であり、この部分の評価値
は０．５ｘＳｉまたは０．５ＸＳ４となる。

以上のように、画像のパターンをファジー推論を用いて
判別し、その画像パターンに応じた５種類の重み付けの
行なわれた評価量を演算する（ステップ７）。

そしてこの評価量を利用して、これらの値がそれぞれ合
焦点へと向かうにつれて変化する方向に最大となるよう
に、フォーカシングレンズを駆動制御し、合焦点へと山
登り制御を行なうものである（ステップ８）、なお山登
り制御は通常のアルゴリズムを使用してもよいし、ファ
ジー推論による速度制御等を並用したアルゴリズムを使
用してもよい。

いずれの方法によっても、撮像画面における被写体パタ
ーンの特徴を正確に認識し、その状況にあった重み付け
を行なった焦点検出信号にもとづいて焦点調節を行なう
ことができる。

またメモリ７かものデータの呼出し範囲を限定すること
により、画面の一部に焦点検出エリアを限定することが
できる。

またメモリ７からの読み出し方を第２図のＹ方向にとれ
ば、従来、苦手な被写体であった水平線にも焦点を合わ
せることができる。

またメモリの読み出し制御により、画面の斜め方向の読
み出しも自由に行うことができるものである。

上記実施例では、第１０図のパターン認識と評価量抽出
までをデジタル信号処理回路ＤＳＰ６により処理し、山
登り制御は、マイクロコンピュータが出現した場合は、
すべての動作をマイクロコンピュータのソフトウェア上
で行なうことができる。

ＣＣＤや、レンズの一部を変調アクチュエータで変調す
る方式の山登り制御に利用可能なことは言うまでもない
。

（発明の効果） 以上述べたように、被写体パターンをファジー推論アル
ゴリズムにより重み付けを行なって認識し、パターンに
適した鮮鋭度の評価量を抽出して、山登り制御を行なう
ようにしたので、従来不得意であった被写体に対しても
最適な焦点合わせが可能である。

またパターン認識により焦点を合わせるため、人間の間
隔に近い自動焦点調節動作が可能となり、なめらかな制
御が実現できる。

また、デジタル信号処理のため、アナログ方式で問題と
なるドリフトやオフセット、時定数といった不明瞭な点
がなく、高性能で、経時変化のない安定な自動焦点調節
装置を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明における自動合焦装置の構成を示すブ
ロック図、 第２図は、本発明における自動合焦装置の撮像画面とそ
の水平、垂直方向における信号レベルを示す図、 第３図は、撮像信号波形を示す図、 第４図は、撮像信号波形のエツジパターンを示す図、 第５図は、撮像信号波形の正弦波パターンを示す図、 第６図は、撮像信号波形の細線パターンを示す図、 第７図は、１ΔＡ、ｌのメンバシップ関数を示す図、 第８図は、１ΔＡ、Ｉの連続性を示すメンバシップ関数
を示す図、 第９図は、１ΔＡ、Ｉの平坦性を示すメンバシップ関数
を示す図、 第１０図は本発明における自動合焦装置の演算、制御手
順を示すフローチャート、 第１１図は、被写体パターンの一部を示す波形図、 第１２図は、本発明における自動合焦装置の被写体パタ
ーン認識に用いるデータを示す図、第１３図は、同じく
本発明における自動合焦装置の被写体パターン認識に用
いるデータを示す図、 第１４図は、本発明のパターン推論を用いない自動合焦
装置の一例を示すブロック図、第１５図は、非合焦時の
エツジパターンを説明するための図、 第１６図は、合焦時のエツジパターンを説明するための
図、 第１７図は、合焦時のコントラストの大きいエツジパタ
ーンを説明するための図、 第１８図は、合焦度に応じた正規化（エツジ幅）信号の
変化を示す図、と高周波成分かＧＨ第１９図は、合焦度
に応じた高周波成分信号の変化を示す図、 第２０図は、正弦波状被写体における信号波形を示す図
、 第２１図は、細線状被写体における信号波形を示す図で
ある。 第 ａ 図 萬 １１ 図 第 ４ 図 第 ７ｑ 図 第２０図 薬２１図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 撮像信号を用いて焦点状態を判別する自動合焦装置であ
   つて、 撮像信号中より所定の信号成分をパラメータとして抽出
   する抽出手段と、 前記パラメータが予め設定された所定の条件に適合する
   度合いを判定して画像の鮮鋭さを表す評価量を演算する
   演算手段と、 前記演算手段により出力された評価量に基いて焦点制御
   を行う焦点制御手段とを備えたことを特徴とする自動合
   焦装置。