JPH04338905A - 焦点検出装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、結像光学系による対象
物体の光像を光電素子アレイにより光電変換しその光電
出力に応じて結像光学系の焦点調節状態又は対象物体ま
での距離を検出する焦点検出装置に係り、特にカメラの
焦点検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】対象物体の光像を夫々一体の光電素子ア
レイ上に形成しそれらのアレイの光電出力を演算するこ
とにより、結像光学系の焦点調節状態又は対象物体まで
の距離を検出する焦点検出装置は種々提案されている。 例えば、結像レンズの瞳の異なる領域を通過した光束を
一体のイメージセンサ上に導き両イメージセンサ上の対
象物体像の相対的ずれ量を光電的に検出して結像レンズ
の焦点調節状態を検出する焦点検出装置は広く実用化さ
れている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、イメージセン
サーから得られた画像データから複数の相関量を求めて
、これに基づいて精度良く対象物体の相対的像ずれ量を
算出するための極値の内挿方法は知られていない。本発
明の目的は、精度良い極値の内挿方法を与えると共に、
その際に精度向上に効果的な相関量の求め方（シフトの
させ方）を与えることにある。

【０００４】

【実施例】以下に本発明の実施例であるカメラの焦点検
出装置を図面を参照して説明する。図１において、光電
変換装置１はＣＣＤ型又はＭＯＳ型イメージセンサから
成る一対の光電素子アレイ２、３を有し、これらのアレ
イ２、３上には夫々カメラの撮影レンズの瞳の異った領
域を通った一対の光束によって被写体の光像が形成され
る。アレイ２上の光像とアレイ３上の光像との相対的ず
れ量がレンズの焦点調節状態を表わしている。上記アレ
イ２、３は夫々空間ピッチｐ０で直線上に配列された光
電素子ａ１　’　…ａｎ　’　とｂ１　’　…ｂｎ　’
　とから構成され、各光電素子ａ１　’　…ａｎ　’　
、ｂ１　’　…ｂｎ　’　は夫々空間ピッチｐ０　の一
次データａ１　…ａｎ　、ｂ１　…ｂｎ　を時系列的に
出力する。アレイ２に関するデータ、アレイ３に関する
データを以下夫々ａ系列、ｂ系列データと言う。

【０００５】各光電素子アレイ２、３のＭＴＦ特性は、
図２（ａ）に示されるようにＤ．Ｃ（直流）成分付近で
充分大きくそこから周波数が大きくなるにつれて低下し
、１／ｐ０　の周波数付近で零になる。従って一次デー
タａ１　…ａｎ　、ｂ１　…ｂｎ　は光像の空間周波数
成分のうちＤ．Ｃ成分付近を充分含み、１／ｐ０　付近
の周波数成分をほとんど含まない。

【０００６】光電変換装置１からの一次データａｉ、ｂ
ｉは、非線形処理部４において例えば対数増幅された後
、前置フィルタ手段５に送られる。この前置フィルタ手
段５は本実施例では、ハードウェア具体的には図３（ａ
）又は（ｂ）に示すトランスパーサルフィルタにより構
成されている。図３（ａ）（ｂ）のフィルタは、直列接
続された−データ分の遅延回路Ｄ１　、Ｄ２　、Ｄ３　
…と、夫々所定の加重係数ｗ１　、ｗ２　、ｗ３　、ｗ
４　、ｗ５　を入力データに乗ずる乗算器ｗ１　、ｗ２
　、…ｗ５　と、これらの乗算器の出力を加算する加算
器Ｔ１　とから構成され、図３（ａ）は一次データがａ
１　、ｂ１　、ａ２　、ｂ２　…ａｎ　、ｂｎ　の順に
入力される場合の構成を、図３（ｂ）は、ａ１　、ａ２
　…ａｎ　、ｂ１　、ｂ２　…ｂｎ　の順で入力される
場合の構成を示している。このようにトランスパーサル
フィルタは、順次入力されるａ系列の一次データａ１　
、ａ２　…ａｎ　の連続する５個のデータに図２（ｂ−
２）に示すような所定の加重係数ｗ１　＝０．２８、ｗ
２　＝０．７６、ｗ３　＝１、ｗ４　＝０．７６、ｗ５
　＝０．２８を夫々乗じ、それらを加算した後和を出力
し、ｂ系列の一次データｂ１　、ｂ２　…ｂｎ　につい
ても全く同様に処理する。複数のデータに所定の加重係
数を乗じそれらと加算するフィルタリング処理及びフィ
ルタを夫々加重加算及び加重加算フィルタを称すること
にする。上述の加重係数列（０．２８、０．７６、１、
０．７６、０．２８）を有する加重加算フィルタのＭＴ
Ｆ特性は、図２（ｂ−１）に示すように、Ｄ．Ｃ成分を
充分抽出し１／４ｐ０　付近以上の周波数成分を除去す
るもので、換言するとサンプリングピッチｐ＝２ｐ０　
により決まるナイキスト周波数ｆＮ　＝１／２ｐ以上の
空間周波数成分を除去する特性である。もちろんこの様
なＭＴＦ特性を有する加重加算フィルタは上述の重み係
数列に限らず他の加重係数列によっても達成できる。

【０００７】前置フィルタ手段５によりフィルタリング
されたデータはサンプルホールド手段６によりサンプリ
ングピッチｐ＝２ｐ０　でサンプルホールドされる。こ
うして空間ピッチｐ０　のａ系列及びｂ系列の一次デー
タａｉ、ｂｉは前置フィルタ手段とサンプルホールド手
段を経て空間ピッチ２ｐ０　を有するａ系列二次データ
Ａｉとｂ系列二次データＢｉに変換される。この二次デ
ータＡｉ、Ｂｉはピッチ２ｐ０　であるため、その個数
が、一次データａｉ・ｂｉの約半分である。二次データ
Ａｉ、Ｂｉは以下の数式で表わすことができる。

【０００８】

【数１】

【０００９】これらの二次データＡｉ、ＢｉはＡ／Ｄ変
換器７でＡ／Ｄ変換された後、マイクロコンピュータ（
以下マイコンと称する。）８に入力されそのメモリ部９
に収容される。マイコン８のＣＰＵはフィルタリング処
理やずれ演算等の機能をなすものである。これらの機能
を視覚化する為にここではブロック８の内部に便宜上、
加重加算フィルタリング機能を行う後置フィルタ部１０
と、演算機能を行うずれ演算部１１とを夫々ブロック化
した。後置フィルタ部１０は、メモリ部９内の二次デー
タＡｉ、Ｂｉに、図２（ｃ−３）に示す空間ピッチ４ｐ
０　の重み係数列（−０．２５、１、−０．２５）又は
図２（ｄ−３）に示す空間ピッチ４ｐ０　の重み係数列
（−０．５、１、−０．５）を用いた加重加算処理を施
こし、三次データを作成する。具体的には二次データＡ
ｉ、Ｂｉは空間ピッチｐ＝２ｐ０　であるので、後置フ
ィルタ部は、連続する５個の二次データに、図２（ｃ−
３）又は（ｄ−３）として（−０．２５、０、１、０、
−０．２５）、又は（−０．５、０、１、０、−０．５
）の加重係数列を乗じて加算する。

【００１０】この三次データは結局、前置フィルタ手段
５と後置フィルタ部１０との両方の加重加算フィルタリ
ング処理を受けたことになる。図２（ｂ−２）と図２（
ｃ−３）の重み係数列を夫々持つフィルタの合成ＭＴＦ
を図２（ｃ−１）に示し、同様に図２（ｂ−２）と（ｄ
−３）のフィルタの合成ＭＴＦを図２（ｄ−１）に示す
。

【００１１】ずれ演算部１１はａ系列とｂ系列の二次デ
ータから、又はａ系列とｂ系列の三次データからアレイ
２、３上の光像の相対的ずれ量を算出する。このａ系列
とｂ系列とのデータから光像のずれを求める演算は種々
のタイプが知られており、ここでは任意のタイプを用い
ることができる。このずれ量は、焦点状態を表示する表
示手段１２及び撮影レンズの焦点調節を行う焦点調節手
段１３に夫々送られる。

【００１２】この作用を説明する前に、空間周波数成分
と演算結果の精度との関係を述べる。一般に、サンプリ
ングピッチｐのデータを演算してずれ量を検出する場合
、サンプリングピッチｐから決まるナイキスト周波数ｆ
Ｎ　＝１／２ｐ以上の空間周波数成分は、有害で誤検出
の要因となり、上記ナイキスト周波数の半分ｆＮ　／２
付近の空間周波数成分は、極めて有効で高精度の演算結
果が期待でき、また周波数がこの周波数ｆＮ　／２より
小さくなるにつれて精度が低下する。一方撮影レンズが
合焦位置から大きくずれていると、光電素子アレイ上の
光像は大きくボケてしまいこの光像には高次の空間周波
数成分が大幅に減少しＤ．Ｃ成分付近の成分が増加する
。

【００１３】図１の装置の作用は以下の通りである。光
電変換手段１から時系列的に出力された空間ピッチｐ０
　の一次データａｉ、ｂｉは、非線形化手段４、前置フ
ィルタ手段５を順次通過した後、サンプルホールド手段
６によりピッチｐ＝２ｐ０　でサンプリングされ、空間
ピッチ２ｐ０　の二次データＡｉ、Ｂｉとなる。この二
次データＡｉ、ＢｉはＡ／Ｄ変換された後、マイコン８
に入力される。

【００１４】マイコン８は、図４に示すように、入力さ
れた二次データＡｉ、Ｂｉをステップ〔１〕において、
メモリ領域（１）に格納し、ステップ〔２〕において格
納された二次データＡｉ、Ｂｉを演算処理し光像のずれ
量に関連する値Ｌｍを算出する。二次データＡｉ、Ｂｉ
は、既に図２（ｂ−１）のＭＴＦ特性の前置フィルタ手
段５のフィルタリング処理を受けてナイキスト周波数ｆ
Ｎ　＝１／４ｐ０　以上の有害な空間周波数成分をすべ
て除去されており、かつＤ．Ｃ成分を充分に含有してい
る可能性があるので、たとえずれ量が大きく光像がぼけ
ていたとしても、或る程度の精度でもってずれ検出が可
能である。

【００１５】ステップ〔４〕では，演算結果Ｌｍが、撮
影レンズが合焦位置近傍にあることを表わしているか否
か、即ちＬｍが所定値以下か否かを判定する。Ｎ０　の
場合には直ちにステップ〔８〕に移り、上記演算結果Ｌ
ｍからデフォーカス量即ち撮影レンズの結像位置と予定
焦点点面（フィルム面）とのずれ量を換算する。他方ス
テップ〔４〕においてＹｅｓであるならば光像中にｆＮ
　／２付近の高次の空間周波数成分が充分に含まれてい
る可能性が大であり、その場合この高次の空間周波数成
分のみでずれ演算した方が精度が良いので、この高次空
間周波数成分によるずれ演算を行う為にステップ〔５〕
へ移る。

【００１６】このステップ〔５〕では、メモリ領域（１
）の二次データＡｉ、Ｂｉに図２（ｃ−３）又は（ｄ−
３）の加重係数列による加重加算処理を行い、三次デー
タを作りそれをメモリ領域（２）へ格納する。この三次
データは図２（ｃ−１）又は（ｄ−１）のＭＴＦ特性の
フィルタリング処理を受けているので、Ｄ．Ｃ成分をか
なり又は完全に除去され、ｆＮ　／２（＝１／８ｐ０）
の高次空間周波数成分を充分含んでいることが期待され
る。ステップ〔６〕において使用メモリ領域としてメモ
リ領域（２）が指定されステップ〔７〕でメモリ領域（
２）からの三次データに基づきずれ演算処理を行う。ス
テップ〔８〕で演算結果Ｌｍをデフォーカス量に換算す
る。

【００１７】このように、撮影レンズが合焦位置から大
きくずれている場合には比較的低次の空間周波数成分を
相対的に多く含んだ二次データによりずれ検出が行われ
また合焦位置近傍にある場合には、高次の空間周波数成
分を相対的に多く含んだ三次データにより高精度のずれ
検出が行われる。こうして求められたデフォーカス量に
応じて、表示手段１２と焦点調節手段１３が夫々焦点調
節状態の表示及び焦点調節を行う。

【００１８】なお、上記実施例ではサンプルホールド手
段６のサンプルピッチｐを２ｐ０　と定めたが、一般的
にはそのピッチｐはｎｐ０　（ｎは自然数）でよく、こ
の場合前置フィルタ手段ＭＴＦ特性は、このサンプルピ
ッチｎｐ０　により決まるナイキスト周波数１／２ｎｐ
０　以上の周波数成分を除去するように選定される。ま
た非線形化手段４による対数化は、Ｄ．Ｃ成分除去用の
加重加算フィルタに入力するデータを対数変換しておく
ことにより光像のケラレによるずれ検出誤差を低減する
効果がある。従ってこの手段４はＤ．Ｃ成分除去用加重
加算フィルタの前であればどこに配置してもよい。

【００１９】また、メモリ領域（２）はメモリ領域（１
）を用いることもできる。またメモリ容量に余裕があり
メモリ領域（１）、（２）として別個の領域を使用でき
る場合でＡ／Ｄ変換に時間がかかりＣＰＵの能力が余っ
ている場合には、ステップ〔５〕のフィルタ処理をステ
ップ〔１〕の格納と同時に行うこともできる。前置フィ
ルタ手段と後置フィルタ手段との性質について説明する
。

【００２０】図２（ｂ−２）の加重係数列を持つ前置フ
ィルタと図２（ｃ−３）又は（ｄ−３）の加重係数列を
持つ後置フィルタとの合成ＭＴＦ特性は、図２（ｃ−１
）又は（ｄ−１）に示すものであり、この図２（ｃ−１
）又は（ｄ−１）のＭＴＦ特性の単一の加重加算フィル
タから得ようとするとこの単一加重加算フィルタの加重
係数列は図２（ｃ−２）又は（ｄ−２）となる。ここで
上記前置フィルタと後置フィルタの加重係数の個数の合
計は８個であり、上記単一フィルタの加重係数の個数は
１３個となる。同様に、例えば図２（ｂ−２）、（ｅ−
３）及び（ｆ−３）の加重係数列を夫々有する三個の加
重加算フィルタを直列に組合せた組合フィルタは図２（
ｆ−１）に示す合成ＭＴＦ特性を呈し、このＭＴＦ特性
は図２（ｆ−２）の加重係数列を有する単一の加重加算
フィルタからも得ることができ、上記組合フィルタの加
重係数の個数の合計は１１個であり、上記単一フィルタ
の加重係数の個数は２５個である。更に、図２（ｅ−３
）と（ｆ−３）の加重係数列を夫々有する組合フィルタ
の合成ＭＴＦ特性と、図２（ｆ−４）の加重係数列を有
する単一フィルタのＭＴＦ特性とは同一であり、上記組
合フィルタの加重係数の個数の合計は６で、上記単一フ
ィルタのそれは９となる。

【００２１】この様に一般に単一の加重加算フィルタの
ＭＴＦ特性と同一のＭＴＦ特性を複数の加重加算フィル
タを直列に組合せた組合フィルタからも得ることができ
、かつ、複数の加重加算フィルタの組合せの加重係数の
合計は、単一加重加算フィルタの加重係数個数より大幅
に減少できる。この個数の減少は、加重加算フィルタを
ハードウェアで構成した場合には構造の簡単化を期待で
き、加重加算をマイコンで行う場合には処理時間の短縮
が期待できる。

【００２２】また後で述べる様に、後置フィルタとして
比較的簡単な加重係数列を複数個用意し、それらを適宜
選択して前置フィルタと組合せて使用することにより容
易に組合フィルタを複数個得ることができる。上述した
様に、前置フィルタに、ずれ演算に用いられるデータの
空間ピッチから決まるナイキスト周波数以上の空間周波
数成分を除去するＭＴＦ特性を付与することは次の利点
がある。即ち前置フィルタの出力はずれ演算に有害とな
る成分が除去されているので、後置フィルタの出力の外
に前置フィルタの出力をもずれ演算に使用することがで
きる利点である。

【００２３】また、前置フィルタをハードウェアで構成
し、後置フィルタとして複数のフィルタを用意し、それ
らのフィルタリングをソフトウェアで処理する場合には
、前置フィルタの出力をメモリに収納しその収納データ
を順次複数の後置フィルタ処理に利用できる利点がある
。次に、ずれ演算部について説明する。

【００２４】メモリには夫々Ｎ個のａ系列データＡ１　
…ＡＮ　、ｂ系列データＢ１　…ＢＮ　が収容されてい
るとする。ａ系列データをｂ系列データに所定数のデー
タ分Ｌ（整数）ずつシフトしながら、以下の相関量Ｃ（
Ｌ）を算出する。

【００２５】

【数２】

【００２６】ここでｑとｒは例えば次式で与えられる。

【００２７】

【数３】

【００２８】Ｓは加算の項数を表わす一定の整数で〔Ｘ
〕はＸを越えない最大の整数を表わす。このように相関
量Ｃ（Ｌ）は一対のデータ列を相互にＬだけシフトして
求められる。この場合（１）式の定義から明らかなよう
にＡ，Ｂデータの比較開始位置Ａｑ　、Ｂｑ＋Ｌ　もシ
フト量Ｌの関数であり、シフト量が増加する毎に比較デ
ータの開始位置が交互に１つずつずれる様な構成を取る
。即ちより具体的に説明すれば、最初Ｃ（０）でＡのあ
る範囲のデータとＢのある範囲のデータとを比較したら
、Ｃ（１）ではＢの方だけＣ（０）の場合に比べて１デ
ータずらしてＡの方はＣ（０）の時のままで比較し、Ｃ
（２）ではＢの方はＣ（１）の時のままでＡの方はＣ（
１）の時のデータを−１だけずらして比較してと言うよ
うにＡのデータとＢのデータとを交互に逆方向にシフト
して比較を行って相関量を算出している。このようなシ
フト形式を取ることによりＡデータとＢデータの扱いが
対等になり、片方のデータを固定して他方のデータのみ
シフトして相関量を求める場合に比べて相関曲線（図５
のＦ）の対称性が良くなり、以下のシフト量算出の精度
が向上する。

【００２９】図５（ａ）はシフト量Ｌを順次変えた時々
の相関量Ｃ（Ｌ）をプロットしたものでＦはプロットさ
れた点を結ぶ関数でありこの関数Ｆが最小となる点Ｆｍ
を与えるＬのシスト量Ｌｍが、構造のずれ量に対応して
いる。最小点Ｆｍ付近の曲線Ｆの形状が図５（ａ）に示
すように最大値Ｆｍを中心とするほぼ対称なＶ字形とな
っていることを実験の結果見出した。これに基づき最小
値Ｆｍを与えるシフト量Ｌｍを内挿する手法を以下に述
べる。

【００３０】一データ分ずつ増加したシフト量Ｌ−１、
Ｌ、Ｌ＋１に対する相関量Ｃ（Ｌ−１）、Ｃ（Ｌ）、Ｃ
（Ｌ＋１）を夫々Ｃ−１、Ｃ０　、Ｃ１　とする。図５
（ｂ）に示す如くＣ−１≧Ｃ０　及びＣ１　＞Ｃ０　が
満足される時、Ｃ−１とＣ１　との間に極小値が存在す
る。この極小値を内挿により求めるために、上記三個の
相関量のうちの最大Ｃ１　と最小Ｃ０　とを直線ｌ１　
で結び、この直線ｌ１　の傾きと絶対値が等しいが符号
が逆の傾きを持つ直線ｌ−１を中間の値Ｃ−１を通る様
に引く。両直線ｌ１　とｌ−１の交点が関数Ｆの極小値
Ｃｅｘｔとなる。座標軸Ｃ（Ｌ）方向におけるＣ０　と
Ｃｅｘｔとの間の距離ＤＬ　は次の様になる。

【００３１】ＤＬ　＝０．５×（Ｃ−１−Ｃ１　）従っ
て極小値ＣｅｘｔはＣ０　−｜ＤＬ　｜となる。この極
小値を与える内挿シフト量Ｌｍを次の様になる。 Ｌｍ＝Ｌ＋ＤＬ　／Ｅ ここでＥ＝ＭＡ×｛Ｃ１　−Ｃ０　、Ｃ−１−Ｃ０　｝
ＭＡ×｛Ｃａ、Ｃｂ｝は、ＣａとＣｂのうちの大なる方
を選択することを意味する。尚、相関量Ｃ（Ｌ）の大き
さは被写体像のパターンに大きく依存して変化するのが
、上記極小値が被写体像パターンに依存しない様に規格
化する。この為に、規格化因子として上記値Ｅを用いて
、Ｃ０　−｜ＤＬ　｜をＥで割った値を規格化極小値Ｃ
ｅｘｔ’とする。このように極小値を被写体像に依存し
ない様に規格化すると、図５（ａ）に示すように関数Ｆ
の最小値Ｆｍは、被写体像にほとんど無関係なほぼ零に
近い値となり、その他の極小値Ｆｅはそれに比べてかな
り大きい値となる。

【００３２】そこで規格化極小値Ｃｅｘｔ’と参照値Ｃ
ｒｅｆとを比較し、Ｃｅｘｔ’＜Ｃｒｅｆである時に、
その極小値を与える内挿シフト量が、光像のずれ量を表
わしている。尚、参照値Ｃｒｅｆは上記相関量Ｆｍと他
の極小値Ｆｅとの中間の値に選定されている。以上説明
したずれ演算を達成するアルゴリズムを図６のフローチ
ャートを用いて説明する。

【００３３】図６においてマイクロコンピュータはステ
ップ〔１１〕でシフト量Ｌを零に設定し、後述する情報
量パラメータＩｎｆｏｍを零に設定する。ステップ〔１
２〕でシフト量をＬ−１、Ｌ、Ｌ＋１とした時の相関量
Ｃ（Ｌ−１）、Ｃ（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋１）を（１）式にも
とづいて算出しメモリＣ−１、Ｃ０　、Ｃ１　にそれぞ
れ格納する。ステップ〔１３〕でＭＡ×｛Ｃ１　、Ｃ０
　、Ｃ−１｝＞Ｃｔｈの時、Ｉｎｆｏｍを１に設定した
後、ステップ〔１４〕で条件Ｃ１　＞Ｃ０　及びＣ−１
≧Ｃ０　を満たすか否かを判定し、満たす時Ｃ−１の内
容とＣ１　の内容との間に極値があると判別する。上記
条件が充足された時ステップ〔１５〕でメモりＣ−１、
Ｃ０　、Ｃ１　の内容から値ＤＬ　、Ｅ、Ｃｅｘｔ’を
算出する。ステップ〔１６〕で規格化極小値Ｃｅｘｔ’
と参照値Ｃｒｅｆとを比較し、条件Ｃｅｘｔ’＜Ｃｒｅ
ｆを充足するか否かが判定される。この条件が充足され
る時、この時の極小値Ｃｅｘｔが図５の相関関数Ｆの最
小値であると判別し、ステップ〔１７〕において内挿シ
スト量Ｌｍ＝（Ｌ＋ＤＬ　／Ｅ）を算出し記憶し、これ
と同時に予め定めた、シフトすべき最大量内に上記シフ
ト量Ｌｍが存在する事を示すためにパラメータＣｏｒｒ
ｅｌを１にｓｅｔする。

【００３４】ステップ〔１８〕で前記パラメータＥを所
定の閾値Ｅｔｈと比較する。この比較は以下の理由で行
うものである。一般にデータＡｉ、Ｂｉが有効な空間周
波数成分を充分に含んでいない場合に、上記ステップ〔
１５〕や〔１７〕での演算結果の信頼性が低下してしま
う。この有効空間周波数成分の減少に伴いパラメータＥ
も小さくなる。そこでこのパラメータＥの大きさから演
算結果の信頼性を判断できることになる。

【００３５】Ｅ＞Ｅｔｈであるときステップ〔１９〕で
、演算結果が信頼性あるとしてパラメータＩｎｆｏｍを
１にセットする。逆にＥ＞Ｅｔｈでない時、ステップ〔
２０〕でパラメータＩｎｆｏｍを０にセットする。他方
、ステップ〔１４〕又は〔１６〕が充足されない場合に
は、ステップ〔２１〕でＬの符号を反転する。今シフト
量Ｌは零に設定されているのでやはりＬは零である。

【００３６】次いでステップ〔２２〕でシスト量Ｌが条
件Ｌ≧０を満たすか否かを判別する。もし条件が満たさ
れればステップ〔２３〕でＬは１だけ増加する。今の場
合Ｌ＝０でステップ〔２２〕の条件は満たされているの
でステップ〔２３〕をへてＬ＝１が設定される。ステッ
プ〔２４〕でこの新たに設定されたシフト量Ｌと所定数
ｌｆ　とが比較される。この所定数ｌｆ　は最大シフト
量を決定する整数値である。ステップ〔２２〕あるいは
ステップ〔２４〕の条件が満たされない時上述のステッ
プ〔１２〕へ戻る。このステップ〔１２〕の戻った後、
再びステップ〔２１〕へ来た時、Ｌ＝１であるので符号
が反転してＬ＝−１となりステップ〔２２〕を介して再
びステップ〔１２〕へ戻る。このようにして、例えばｌ
ｆ　＝５としたとき、最大相関が得られるまでシフト量
Ｌを０から順次１、−１、２、−２、３、−３、４、−
４と漸増して、最大相関を与えるシフト量を求める。最
大相関が得られる事なくシフト量Ｌが所定値ｌｆ　にな
った時、ステップ〔２５〕で最大シフト量までデータを
シフトしても最大相関が得られないということを示すた
めにパラメータＣｏｒｒｅｌを０にセットしてアルゴリ
ズムのルーチンを終了する。またステップ〔１３〕はＣ
ｏｒｒｅｌ＝０で終了した場合の判定が十分な情報量の
もとに行なわれたか否かを判定するものである。

【００３７】上述の相関演算において、例えばＬ＝０の
時の相関量Ｃ（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋１）は夫々Ｌ＝１の時の
相関量Ｃ（Ｌ−１）、Ｃ（Ｌ）に等しくＬ＝０の時の相
関量Ｃ（Ｌ−１）、Ｃ（Ｌ）は夫々Ｌ＝−１の時の相関
量Ｃ（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋１）に等しい。同様に、Ｌ＝１の
時のＣ（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋１）は夫々Ｌ＝２の時のＣ（Ｌ
−１）、Ｃ（Ｌ）に等しく、Ｌ＝−１のときのＣ（Ｌ−
１）、Ｃ（Ｌ）はＬ＝−２の時のＣ（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋１
）に等しい。この様な関係にも拘らず、図６のフローチ
ャートでは、Ｌが変化した時三つの相関量Ｃ（Ｌ−１）
、Ｃ（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋１）を全部新たに算出した。 Ｃ（Ｌ）の演算には相当時間がかかるので、これは演算
時間の増大を意味するものである。従って実際のプログ
ラムではＬ＝０の時以外は前回の計算値を記憶しておき
、新たに必要となった相関量だけ計算するようにするの
が妥当である。その場合ステップ〔１３〕は相関量Ｃ〔
Ｌ’　〕が新しく計算されるたびにＣ（Ｌ’　）＞Ｃｔ
ｈか否かを判定する事で置き換えられる。このずれ演算
のアルゴリズムはＬ＝０から始めてＬ＝１、−１、２、
−２…と増していき、所定の条件を満たす極小値が見つ
かれば−ｌｆ　≦Ｌ≦ｌｆ　の全域の演算が終わってい
なくても、それが最大相関であると判定でき、実際自動
合焦駆動を行なっている間は真の合焦点はＬ＝０の近傍
にある事が多いので数個のシスト量に対して（１）式を
計算するだけで済み、著しい演算時間の短縮が可能であ
る。又パラメータｌｆ　を３程度に選べば（１）式を計
算する回数はわずか７回ですみ、データ数Ｎ＝５０の場
合で（１）式を計算する加算項数Ｓ＝３０とした場合に
はＡｉ−Ｂｉ＋Ｌの計算はわずか２１０回で済む。

【００３８】このずれ演算アルゴリズムを用いた焦点検
出を図７により説明する。ａ系列、ｂ系列の空間ピッチ
ｐ０　の一次データａｉ、ｂｉから夫々の空間ピッチ２
ｐ０　の二次データＡｉ、Ｂｉを作成するまでは、第１
実施例と同一である。Ａ／Ｄ変換された二次データＡｉ
、Ｂｉは、ステップ〔３１〕でメモリ領域（１）に格納
される。ステップ〔３２〕でメモリ領域（１）のデータ
に対して図２（ｃ−３）又は（ｄ−３）の加重係数列を
用いた加重加算フィルタリング処理を行い、Ｄ．Ｃ成分
を抑制した三次データを作成しメモリ領域（２）へ格納
する。ステップ〔３３〕でメモリ領域（２）を指定する
と共に、最大シスト量ｌｆ　をｌｆ２（ｌｆ２は、２又
は３）にセットする。ステップ〔３４〕でこの最大シフ
ト量内で、ｆＮ　／２付近の高次の空間周波数成分につ
いて図６のずれ演算アルゴリズム処理を行う。ステップ
〔３５〕においてこの処理の結果、最大相関が最大シス
ト量ｌｆ２内に存在し（Ｃｏｒｒｅｌ＝１）、かつ演算
の信頼性が充分（Ｉｎｆｏｍ＝１）であるかを判別しＹ
ｅｓであれば、ステップ〔３６〕で、シフト量Ｌｍをデ
フォーカス量に換算する。

【００３９】もしステップ〔３５〕でＮｏの場合には、
ステップ〔３７〕においてメモリ領域（１）を指定しか
つ最大シフト量ｌｆ　をｌｆ２（ｌｆ１＞ｌｆ２でｌｆ
１≒Ｎ／２）にセットする。ステップ〔３８〕において
、最大シフト量ｌｆ１内で、Ｄ．Ｃ成分を充分含む空間
周波数成分に基づいて図６のずれ演算アルゴリズム処理
を行う。この結果に基づいてステップ〔３６〕が実行さ
れる。

【００４０】以上の如く、本実施例では、まずＤ．Ｃ成
分抑制したデータに基づいてずれ演算を行い、これが満
足できないときＤ．Ｃ成分を充分含むデータに基づいて
ずれ演算を行なっており、この順序は、第１実施例のそ
れと逆である。撮影レンズの自動焦点調節を連続的に行
なっている場合は、一般的に撮影レンズは合焦位置近傍
にあることが多く、従って多くの場合ステップ〔３５〕
でＹｅｓとなることが期待され演算処理時間が大幅に短
縮できる。

【００４１】図８を説明する。ステップ〔４１〕、〔４
２〕、〔４３〕は図７のステップ〔３１〕、〔３７〕、
〔３８〕と同一である。Ｄ．Ｃ成分を充分含んだデータ
から算出した内挿シフト量Ｌｍが、撮影レンズが合焦位
置近傍にあることを示しているか否かをステップ〔４４
〕で判別し、Ｎｏである場合、ステップ〔５０〕でその
シフト量をデフォーカス量に換算する。上記判別がＹｅ
ｓであった場合、ステップ〔４５〕において、ステップ
〔４３〕の演算結果Ｌｍ（１）　とＥ（３）　とを記憶
する。 ステップ〔４６〕、〔４７〕及び〔４８〕は図８のステ
ップ〔３２〕、〔３３〕及び〔３４〕と同一でＤ．Ｃ成
分を充分又はかなり除去したデータに基づきずれ演算結
果Ｌｍ（２）　、Ｅ（２）　が算出される。

【００４２】ステップ〔４９〕でパラメータＥ（１）　
、Ｅ（２）　とから内挿シフト量Ｌｍ（１）　、とＬｍ
（２）　との一方を選択する。被写体自身がＤ．Ｃ成分
近傍の空間周波数成分のみしか持たない場合ステップ〔
４８〕の演算結果Ｌｍ（２）　の信頼性は非常に低くな
りこの時パラメータＥも非常に小さくなる。そこでＥ（
２）が所定閾値Ｅｔｈ以下でかつＥ（１）　が充分大き
い時にはＬｍ（１）　の方を選択しそうでない時Ｌｍ（
２）　を選択し、ステップ〔５０〕でこの選択したＬｍ
からデフォーカス量を換算する。

【００４３】以上では、マイコンは単一の後置フィルタ
処理を行うのみであったが、以下にマイコンが複数の後
置フィルタ処理を行う例を説明する。図１において、マ
イコン８が複数の後置フィルタ処理を行うことを明示す
る為に、後置フィルタ部１０の外に第ｊ番目の後置フィ
ルタ部１０ｊを点線のブロックにより示した。

【００４４】図９において、ステップ〔５１〕〜〔５５
〕は夫々図８のステップ〔４１〕〜〔４５〕と同一であ
る。ステップ〔５５〕においてＤ．Ｃ成分を含有するデ
ータによる演算結果Ｌｍ（１）　、Ｅ（１）　がメモリ
された後、ステップ〔５６〕においてパラメータｊを２
にセットする。ステップ〔５７〕でメモリ領域（１）の
空間ピッチｐ＝２ｐ０　のデータに対して図２（ｄ−３
）の加重係数列の加重加算フィルタ処理、一般的に言う
と図２（ｄ−１）の如くピーク周波数ｆ２　がピッチｐ
により決まるナイキスト周波数ｆＮ　＝１／２ｐの１／
２付近となりかつＤ．Ｃ成分を充分除去したＭＴＦ特性
の加重加算フィルタ処理を行いその結果のデータをメモ
リ領域（２）へ格納する。ステップ〔５８〕で使用メモ
リとしてメモリ領域（２）を指定し最大シフト量ｌｆ　
＝ｌｆ２として例えば２を指定し閾値Ｅｔｈ＝Ｅｔｈ２
　を指定する。この条件で下のステップ〔５９〕で図６
のアルゴリズム処理を行い、その結果、ステップ〔６０
〕でＩｎｆｏｒｍ＝１、Ｃｏｒｒｅｌ＝１であればステ
ップ〔６５〕でこの時の内挿シフト量Ｌｍからデフォー
カス量を検出する。

【００４５】もしステップ〔６０〕の条件が充足されな
い時にはステップ〔６１〕でその時の演算結果Ｌｍ（２
）　、Ｅ（２）　を記憶する。次いでステップ〔６２〕
でパラメータｊを１だけ増加してｊ＝３とする。ステッ
プ〔６３〕でｊ＝５であるか否かの判定が行われる。今
ｊ＝３であるからステップ〔５７〕に移る。ステップ〔
５７〕ではｊ＝３のとき図２（ｆ−１）の如くピーク周
波数ｆ３　が、前記ピーク周波数ｆ２　の１／２付近に
存在しＤ．Ｃ成分を充分除去したフィルタ処理をしてデ
ータをメモリ領域（３）へ格納する。尚、このフィルタ
処理は、図２（ｂ−２）のフィルタ処理を受けたメモリ
領域（１）のデータに対して、図２（ｅ−３）の加重加
算処理と図２（ｆ−３）の加重加算処理を順次直列的に
施すことにより達成される。この後のステップ〔５８〕
〜〔６２〕までの処理はｊ＝２の時と同一である。ステ
ップ〔６２〕のパラメータｊは４となる。ｊ＝４の時の
ステップ〔５７〕における加重加算フィルタは、ピーク
周波数ｆ４　が前記ピーク周波数ｆ２　の１／４付近に
存在しＤ．Ｃ成分が充分除去されたＭＴＦ特性となる。 この後のステップｉ＝３の時と同一である。このように
ｊの増加に伴いステップ〔５７〕のフィルタ特性を順次
変えたが最大シフト量ｌｆｊの値は、ｊに無関係に一定
であってもよい。パラメータｊが５となると、ステップ
〔６４〕に移りステップ〔５５〕と〔６１〕で記憶され
たデータＥ（１）　、Ｅ（２）　、Ｅ（３）　、Ｅ（４
）　の値に基づき、内挿シフト量Ｌｍ（１）　、Ｌｍ（
２）　、Ｌｍ（３）　、Ｌｍ（４）　から最も信頼性の
高いものを選択するか、それといずれも信頼性が高くな
いときは何も選択せずにステップ〔６５〕に移る。

【００４６】この例ではステップ〔５７〕で最高３回の
フィルタ処理を行うようにしたが、この回数は適宜選定
できるものである。またｊが増加するにつれてステップ
〔５７〕でのフィルタとして、ＭＴＦピークが順次低周
波側に移行すると共にＤ．Ｃ成分が除去されたフィルタ
が選択されているので、たとえ被写体の空間周波数成分
が或る特定の成分のみを多く含む場合にも、上記いずれ
かのフィルタ処理により高精度の検出が期待できる。

【００４７】これまでに述べた実施例においては、合焦
近傍でない場合にデフォーカス量を算出するのに、メモ
リ領域（１）に格納されたサンプリングピッチｐ＝２ｐ
０　のデータをそのまま用いていた。合焦近傍でない場
合には最大シフト量ｌｆ　を広く例えばｌｆ　≒Ｎ／２
程度にとる事が望ましい。しかしａ系列及びｂ系列のデ
ータの数Ｎが夫々５０ともなると、この場合の演算時間
は膨大なものとなる。又合焦近傍でない時にデフォーカ
ス量を求める場合には、そのデフォーカス量の算出精度
はそれ程高い必要なくかつそもそも光像自体がデフォー
カスでぼけている為、比較的荒いサンプルピッチのデー
タで十分に目的を達成できることが可能であり、そうす
る事で演算時間が短縮される。

【００４８】図１０でそのような場合について説明する
。まずＡ／Ｄ変換時のサンプルピッチｐの二次データを
メモリ領域（１）へ格納する（ステップ〔７１〕。）メ
モリ領域（１）のデータに対してそのサンプリング間隔
をｎ倍にした時のナイキスト周波数以上の空間周波数成
分を除去するフィルタ処理を行ない、サンプリングピッ
チｎ×ｐでサンプルしたデータをメモリ領域（１’　）
に入れる。（ステップ〔７２〕）一般にはサンプルピッ
チ変更に伴ない、このようにナイキスト周波数以上の成
分を除去するフィルタ処理を行なう事が望ましいが、デ
フォーカス量の大きい時には像が大きくぼけており、そ
の様な場合は光像はぼけにより問題としているサンプル
ピッチのナイキスト周波数以上の成分を含まない状態な
ので上記フィルタ処理を省いて新しいサンプルピッチｎ
×ｐでサンプルしてもよい。

【００４９】次いで使用メモリ領域（１’　）を指定し
、最大シフト量ｌｆ　＝ｌｆ１≒Ｎ’　／２を指定する
。ここでサンプル数Ｎ’　はメモリ領域（１）でのサン
プル数Ｎのほぼ１／ｎである。（ステップ〔７３〕）次
いで像ずれ量算出のアルゴリズム処理を行ない（ステッ
プ〔７４〕）、求められた像ずれのシフト量Ｌｍにサン
プルピッチがｎ倍となっている事によるｎ倍の補正を行
ないＬｍ×ｎ→Ｌｍとする（ステップ〔７５〕）。次い
で、これからデフォーカス量を算出する（ステップ〔７
６〕）。これ以外の過程は第１〜第４実施例と同様に進
められる。

【００５０】第５実施例ではデフォーカス量の大きい所
でのサンプルピッチを大きくして処理時間の短縮をする
例を示したが、合焦近傍においても第４実施例における
フィルタ処理でそのＭＴＦのピークをより低空間周波数
側に移す場合にはそれに合わせてサンプルピッチを大き
くして処理時間を短縮する事が可能である。図１１の例
はその様な場合を示している。ハードウエアフィルタに
より図２（ｂ−１）の特性でフィルタされた二次データ
がメモリ領域（１）にストアされ（ステップ〔８１〕）
、さらにステップ〔８２〕で図２（ｄ−３）のフィルタ
ーで処理された即わち同図（ｄ−１）のようにｆ２　＝
１／（８ｐ０　）を中心とする空間周波数帯に関する情
報を含むデータがメモリ領域（２）にストアされる。 続いて使用メモリ（２）を指定し、最大シフト量ｌｆ　
として例えばｌｆ　＝ｌｆ２＝３を指定し、情報量に関
するしきい値ＥｔｈをＥｔｈ２　に指定する（ステップ
〔８３〕）。

【００５１】これにもとずいて図６のシフト量算出のア
ルゴリズム処理（ステップ〔８４〕を行ない、その結果
、情報量が十分（Ｉｎｆｏｍ＝１）でかつ検出最大シフ
ト量内（Ｃｏｒｒｅｌ＝１）ならば（ステップ〔８５〕
）、結果のシフト量Ｌｍからデフォーカス量を算出し（
ステップ〔８６〕）終了とする。ステップ〔８５〕の条
件が充足されなかった時は、系は合焦近傍にないか、あ
るいは合焦近傍にあっても光像が前記空間周波数ｆ２　
より低い空間周波数しか含まない場合なので、以後の演
算は処理時間の短縮をはかるためサンプルピッチを２倍
の２ｐとして行なう。そこで今後のサンプルピッチをｐ
’　とするとｐ’　＝２ｐ＝４ｐ０　である。

【００５２】具体的には図２（ｅ−３）のフィルタ処理
、即わちサンプルピッチｐのメモリ領域（１）の連続す
る３項のデータに対して（０．５、１、０．５）の加重
をして加算し、結果はピッチｐ’　＝２ｐごとのものに
ついてメモリ領域（３）にストアする。この時のフィル
タ特性は図２（ｅ−１）のごとくなりサンプルピッチｐ
’　に関するナイキスト周波数ｆＮ　＝１／２ｐ’　＝
１／８ｐ０　以上の空間周波数はほとんどなくなってい
る。なおステップ〔８８〕はステップ〔８４〕でのアル
ゴリズム処理の結果の情報量が十分（Ｉｎｆｏｍ＝１）
でない場合に、合焦近傍でフィルターを切り換えるルー
プへ進む判定を下す。まずステップ〔８９〕でループの
初期値としてパラメータｊ＝４を設定する。ステップ〔
９０〕においてメモリ領域（３）に格納されたサンプル
ピッチｐ’　＝２ｐ＝４ｐ０　のデータに対して図２（
ｆ−３）の空間ピッチ８ｐ０　の加重係数列のフィルタ
処理を行ない、やはりサンプルピッチｐ’　でのデータ
をメモリ領域（４）に格納する。領域（４）に格納され
るデータは図２（ｆ−１）に示す如く、Ｄ．Ｃ成分を除
去し、空間周波数ｆ４　＝１／４ｐ’　＝１／１６ｐ０
　付近を主に抽出する特性のフィルタ処理を受けたもの
となる。

【００５３】次に使用メモリ領域〔４〕を指定し、最大
シフト量ｌｆ　＝ｌｆ４＝３を指定し情報量のしきい値
Ｅｔｈ＝Ｅｔｈ４　を指定する（ステップ〔９１〕）。 これにもとずいて図６のアルゴリズム処理を行なう（ス
テップ〔９２〕）。もし情報量が十分で（Ｉｎｆｏｍ＝
１）（ステップ〔９３〕）かつ最大シフト量（Ｃｏｒｒ
ｅｌ＝１）（ステップ〔９６〕）ならばこの時のＬｍか
らこの時のサンプルピッチ２ｐを考慮して、像ずれ量Ｘ
をＸ＝Ｌｍ×２ｐにより算出する（ステップ〔１００〕
）。

【００５４】ステップ〔９３〕の条件が充足されない場
合にはパラメータｊを１増してｊ＝５とする。この場合
ステップ〔９５〕を介して再びステップ

〔９０〕にもど
る。ステップ

〔９０〕では再びメモリ領域（３）のデー
タに対してＤ．Ｃ成分を除去しかつ空間周波数ｆ５　（
ｆ５　＜ｆ４　）を中心に抽出するフィルタ処理を行な
い、データメモリ領域（５）に格納する。ここで例えば
ｆ５　＝１／２ｆ４　＝１／８ｐ’　＝１／３２ｐ０　
とするようなフィルタ処理を行なう。この場合その時の
フィルタによってはサンプルピッチをさらに荒くする事
も可能であるが、データ数が少なくなり次第に精度が悪
くなるのでデータ数Ｎは２０〜２５程度以下にする事は
好ましくない。

【００５５】この様にして前回と同様にステップ〔９１
〕、〔９２〕を行ない、情報量が十分で（ステップ〔９
３〕）かつ相関検出域内（ステップ〔９６〕）ならばス
テップ〔１００〕で像ずれ量を算出する。ステップ〔９
３〕で条件が充足されないとステップ〔９４〕でｊ＝６
となりステップ〔９５〕の条件が満たされてステップ〔
９７〕へ移る。又ステップ〔８８〕やステップ〔９６〕
の条件が満たされた場合もステップ〔９７〕へ移る。

【００５６】この時点では系は合焦近傍にないか、ある
いは被写体がＤ．Ｃ成分に非常に近い空間周波数成分し
か含まない事が判明している。そこで使用メモリとして
メモリ領域（３）に格納されたピッチｐ’　＝２ｐのＤ
．Ｃ成分の除去されていない画像データを指定し、最大
データ量ｌｆ　としてｌｆ３＝Ｎ’　／２、（Ｎ’　＝
Ｎ／２）を指定し、しきい値としてＥｔｈ４　を指定す
る（ステップ〔９７〕）。図６のアルゴリズム処理を行
ない（ステップ〔９８〕）、Ｉｎｆｏｍ＝１、Ｃｏｒｒ
ｅｌ＝１なら（ステップ

〔９９〕）この結果のＬｍとこ
の時のピッチｐ’　＝２ｐから像ずれ量Ｘ＝Ｌｍ×２ｐ
を算出する（ステップ〔１００〕）。これらのステップ
〔１００〕の結果にステップ〔１０１〕でデフォーカス
量に換算される。ステップ

〔９９〕の条件が充足されな
い時は検出不能として終了する。

【００５７】この実施例では、空間ピッチｐ０　のａ系
列ｂ系列の一次データａｉ、ｂｉが、図１の前置フィル
タ手段５を通った後、サンプルピッチｐ＝２ｐ０　でサ
ンプリングされマイコン８のメモリ領域（１）に格納さ
れ、更にこの格納されたデータがサンプルピッチｐ’　
＝２ｐ＝４ｐ０でサンプリングされてメモリ領域（３）
へ格納される。ａ系列及びｂ系列の一次データの個数を
夫々１００個とするとメモリ領域（１）と（３）に夫々
格納されたａ系列及びｂ系列データは夫々約５０個、約
２５個となる。この様に状況に応じて処理すべきデータ
数を変えているので、情報を有効に使用しながら限られ
た演算規模で迅速な処理が可能となる。

【００５８】図１２に本発明の別の実施例を示す。同図
において、光電変換手段１、非線形化手段４、前置フィ
ルタ手段５、サンプルホールド手段６、Ａ／Ｄ変換器７
、マイコン８、表示手段１２、焦点調節手段１３は、夫
々図１のものと同一である。前置フィルタ手段５とサン
プルホールド手段６との間に切換手段１４が介在してい
る。この切換手段１４は前置フィルタ手段５の出力と非
線形化手段４の出力とを択一的にサンプルホールド手段
６に入力される。モード設定手段１５は、マイコン８に
接続され外部から第１モードと第２モードとに設定可能
であり、設定モードに応じてマイコン８を介して切換手
段１４、サンプルホールド手段６及びＡ／Ｄ変換器７を
夫々次の如く制御する。即ち、第１モードに設定される
と、切換手段１４は前置フィルタ手段５のａ系列、ｂ系
列夫々約１００個のデータ出力をサンプルホールド手段
６に送り、このサンプルホールド手段６はサンプルピッ
チｐ＝２ｐ０　でサンプリングしａ系列ｂ系列夫々約５
０個のデータを出力し、Ａ／Ｄ変換器７は、ピッチ２ｐ
０　のタイミングで入力データをＡ／Ｄ変換する。第２
モードに設定されると、切換手段１４は非線形化手段４
のａ系列、ｂ系列夫々１００個のデータ出力をサンプル
ホールド手段６に送り、サンプルホールド手段６は各ア
レイ２、３の中央部に位置する５０個の光電素子の出力
に対応した一次データａｉ、ｂｉをサンプリングピッチ
ｐ＝ｐ０　でサンプルホールドし、ａ系列ｂ系列夫々５
０個のデータを出し、Ａ／Ｄ変換器７は、ピッチｐ０　
のタイミングで入力データをＡ／Ｄ変換する。

【００５９】マイコン８は第１モード時も第２モード時
も、Ａ／Ｄ変換器７からのデータを第１実施例〜第６実
施例のいずれかにより処理する。第１モード時のサンプ
ルホールド手段６のサンプリングピッチは２ｐ０　であ
り第２モード時のそれはｐ０　であるので、第２モード
時の方がより高次の空間周波数成分を含んでおり、従っ
て非常に微細なパターンの被写体に対する焦点検出に有
効である。また、第１モードではアレイ２、３の全長を
焦点検出領域としているのに対し、第２モードでは、ア
レイの中央部のみのデータを用いているため、焦点検出
領域が第１モード時の半分になっている。従って第２モ
ードは第１モードに比べて被写体のより小部分に対する
焦点検出が可能となる。

【００６０】尚、第２モードでは、一次データは前置フ
ィルタ手段５を通らずにマイコン８に入力される。従っ
て、第２モードのデータはピッチｐ０　で決まるナイキ
スト周波数以上の有害な周波数成分を多く含んでいる恐
れがある。しかし、ピッチｐ０　が非常に小さく例えば
５０μ程度となると、以下の理由により上述の恐れは解
消する。ピッチｐ０　が５０μ程度となると、アレイ２
、３上に光像を形成する焦点検出光学系の収差やその他
の理由により、ｐ０　で決まるナイキスト周波数以上の
空間周波数成分は一次データａｉ、ｂｉから充分に除去
されていることが期待できる。従って、第２モード時に
、一次データをナイキスト周波数以上を除去するフィル
タを通さなくても、特に検出精度が低下することはない
。

【００６１】上述の実施例はいずれもマイコンでの加重
加算処理とずれ演算処理とを全く別個に行う例であった
。しかし、この両処理を一部又は完全に結合した形で行
うことも可能である。例えば、Ａｉ　−ｂｉ　＋Ｌを多
数個のｉ及び複数個のＬに関し計算メモリしておき、こ
のメモリ結果を加重加算フィルタ処理を行い、その後残
りのずれ演算を施すようにしてもよく、また加重加算処
理とずれ演算処理とを次式の如く完全に一致させてもよ
い。

【００６２】

【数４】

【００６３】ここで、加重加算フィルタの加重係数列は
（−０．５、１、−０．５）とした。

【００６４】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によると、２像のずれ量を算出するに際して、交互に像
をシフトして相関量を求め、相関曲線がＶ字型であるこ
とを想定した極値の内挿方法により相対的ずれ量を算出
しているので、焦点検出精度向上に著しい効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示すブロック図。

【図２】ＭＴＦ特性と加重係数列を示し、同図（ａ）は
、光電素子アレイのＭＴＦ特性を示し、同図（ｂ−１）
、（ｃ−１）、（ｄ−１）、（ｅ−１）、（ｆ−１）は
夫々加重加算フィルタのＭＴＦ特性を示すグラフであり
、同図（ｂ−２）、（ｃ−２）、（ｃ−３）、（ｄ−２
）、（ｄ−３）、（ｅ−２）、（ｅ−３）、（ｆ−２）
、（ｆ−３）、（ｆ−４）は夫々加重係数列を示す図。

【図３】同図（ａ）及び（ｂ）は、夫々トランスパーサ
ルフィルタを示すブロック図。

【図４】本発明の実施例に関するフローチャート図。

【図５】同図（ａ）は、相関量とシフト量との関係を示
すグラフであり、同図（ｂ）は内挿方法を説明するため
の図。

【図６】ずれ演算のアルゴリズムを示すフローチャート
図。

【図７】実施例に関するフローチャート図。

【図８】実施例に関するフローチャート図。

【図９】実施例に関するフローチャート図。

【図１０】実施例に関するフローチャート図。

【図１１】実施例に関するフローチャート図。

【図１２】別の実施例を示すブロック図。

【主要部分の符号の説明】２、３…光電素子アレイ５…
前置フィルタ ８…マイコン １０、１０ｊ…後置フィルタ部 １１…ずれ演算部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）　　光学的に視差を有する一対の光束を一対の光
   電変換手段上に導き、該光電変換手段上の対象物体像の
   相対的なずれを演算して焦点検出を行う焦点検出装置に
   おいて、前記一対の光電変換手段の光電出力もしくは該
   光電出力をフィルター処理したフィルター出力を、それ
   ぞれデータＡ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，……、Ｂ１，Ｂ２
   ，Ｂ３，Ｂ４，……とするとき、前記一対のデータＡ，
   Ｂを所定数のデータシフト量Ｌ（Ｌは整数）を変えなが
   ら比較して次の相関量を下記の式に基づき複数個算出し
   、 　　ここで、ｑはＬの関数であり、上記加算は相互シフ
   ト量Ｌが増加する毎に両データに関して交互に比較の開
   始位置がずれて交互に１つずつシフトするよう構成され
   たずれ演算手段を有することを特徴とする焦点検出装置
   。
2. （２）　　前記ずれ演算手段は、連続する３つのシフト
   量Ｌのうち中央の相関量Ｃ０　が最も小さい場合につい
   て、そのシフト量を横軸に取りその相関量Ｃ−１、Ｃ０
   　、Ｃ１　を縦軸に取った場合に、その各相関量の最大
   のものの座標とＣ０　の座標とを通る直線を引き、さら
   にＣ−１、Ｃ１　のうち最大でない方の相関量の座標を
   通り前記直線と傾きの符号が逆の直線を引き、この両直
   線の交点の位置の横軸（シフト量を表す）座標値からシ
   フト量の端数の値を算出して前記一対の対象物体像の精
   密な像ずれ量を算出することを特徴とする特許請求の範
   囲第（１）項記載の焦点検出装置。