JPH04338906A - 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】このように、光像の光
強度分布を光電素子アレイで光電的にサンプリングし、
その光電素子アレイの出力データを演算処理する場合、
それらのデータに含まれる光像の空間周波数成分のうち
、検出に真に有効な成分はその検出の目的に応じて特定
の周波数領域の成分のみであり、他の周波数領域の成分
は有害で誤検出を招来する。例えばサンプリングピッチ
で決まるナイキスト周波数以上の空間周波数成分は誤検
出の要因となる。

【０００４】また、焦点検出に有効な周波数帯の範囲に
おいても対象物体がどの様な周波数成分を含んでいるか
に依存して、さらに合焦位置からの外れによるボケの大
小に依存して検出に有効な周波数帯は変化する。このよ
うな状況においてイメージセンサーの出力を一律に処理
していたのでは高精度で且つ高速な焦点検出を行うこと
は出来ない。

【０００５】本発明の目的は、イメージセンサー上の対
象物体像の状態に応じて像ずれ検出に用いる画像データ
に対する画像データ処理の内容を変更することにより、
高速性を損なわずに高精度な焦点検出を行うことにある
。

【０００６】

【実施例】以下に本発明の一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。

【０００７】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。

【０００８】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。

【０００９】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。

【００１０】

【数１】

【００１１】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。

【００１２】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
。

【００１３】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。

【００１４】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
。

【００１５】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。

【００１６】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。

【００１７】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。

【００１８】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。

【００１９】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。

【００２０】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。

【００２１】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
。

【００２２】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。

【００２３】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。

【００２４】また後の実施例で述べる様に、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。 上述した第１実施例の様に、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。

【００２５】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、第２実施例を説明する。

【００２６】この実施例では、ずれ演算部は以下の演算
を行う。メモリには夫々Ｎ個のａ系列データＡ１　…Ａ
Ｎ　、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。

【００２７】

【数２】

【００２８】ここでｑとｒは例えば次式で与えられる。

【００２９】

【数３】

【００３０】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。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。

【００３１】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。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ｌ
１　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。

【００３２】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。

【００３３】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。

【００３４】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。

【００３５】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。

【００３６】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。

【００３７】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。

【００３８】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。

【００３９】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。

【００４０】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。

【００４１】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。

【００４２】図８は第３実施例を示すもので、ステップ
〔４１〕、〔４２〕、〔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Ｙｅｓ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〔３
４〕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。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〔４
８〕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第４実施例を説明する。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の第５実施例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。次いで使用メモ
リ領域（１’　）を指定し、最大シフト量ｌｆ　＝ｌｆ
１≒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〔７６〕）。これ以外の過程は第１
〜第４実施例と同様に進められる。

【００４９】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の第
６実施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〕）。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。

【００５０】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。

【００５１】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〕
）。

【００５２】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。

【００５３】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。

【００５４】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。

【００５５】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。

【００５６】図１２に本発明の第７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。

【００５７】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。

【００５８】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
。

【００５９】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。

【００６０】

【数４】

【００６１】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。

【００６２】

【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、イメージセンサー上の対象物体像の状態に応
じて像ずれ検出に用いる画像データに対する画像データ
処理の内容を変更することにより、高速性を損なわず高
精度の焦点検出を行うことが可能となる。

【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】第１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】第２実施例に関するフローチャート図。

【図８】第３実施例に関するフローチャート図。

【図９】第４実施例に関するフローチャート図。

【図１０】第５実施例に関するフローチャート図。

【図１１】第６実施例に関するフローチャート図。

【図１２】第７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 (7)

【特許請求の範囲】
1. （１）　　一対の光電変換手段と、前記一対の光電変換
   手段上に、光学的に視差を有する一対の光束を導き一対
   の対象物体像を形成する焦点検出光学系と、前記一対の
   光電変換手段の出力を加工して一対の画像データを作成
   する画像処理手段と、前記一対の画像データから両画像
   データに関する相対的なずれ量を算出するずれ演算手段
   と、前記対象物体像の状態に応じて前記画像処理手段の
   内容を変更する変更手段とを有し、前記ずれ演算手段に
   より算出されたずれ量に基づいて、焦点調節状態を表す
   信号を作成することを特徴とする焦点検出装置。
2. （２）　　前記変更手段により変更される前記画像処理
   手段の内容は、フィルタリング処理の内容を変えること
   であ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。
3. （３）　　前記変更手段により変更される前記画像処理
   手段の内容は、前記画像データのサンプリングピッチの
   違いであ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。
4. （４）　　前記変更手段は、前記画像処理手段の結果に
   対応して決められる所定の閾値と信頼性パラメータの大
   きさを比較して前記画像処理手段の内容を変更すること
   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。
5. （５）　　前記変更手段は、前記画像処理手段の結果に
   対応して決められる所定の像ずれ演算範囲においてずれ
   量の算出が可能であったかどうかに基づいて前記画像処
   理手段の内容を変更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。
6. （６）　　前記変更手段は、まず高次の空間周波数成分
   をおもに抽出する前記画像処理手段の内容を選択し、前
   記画像処理手段の結果に基づく前記ずれ演算手段による
   ずれ演算が適正でなかった場合に、順次、低次の空間周
   波数成分を抽出する前記画像処理手段の内容を選択する
   ように、前記画像処理手段の内容を変更することを特徴
   とする特許請求の範囲第（１）項記載の焦点検出装置。
7. （７）　　前記変更手段は、まずＤＣ成分を含む空間周
   波数成分をおもに抽出する前記画像処理手段の内容を選
   択し、前記ずれ演算手段に、前記画像処理手段の内容に
   したがってずれ演算を行なわせ、その結果が合焦近傍か
   否かを判定し、前記合焦近傍と判定した場合には、焦点
   検出精度を上げるために、高次の空間周波数成分をおも
   に抽出する前記画像処理手段の内容を選択し、前記ずれ
   演算手段に、前記画像処理手段の内容にしたがってずれ
   演算を行なわせ、その結果が前記ずれ演算が適正でなか
   った場合には順次、低次の空間周波数成分を抽出する前
   記画像処理手段の内容を選択し、前記ずれ演算手段が適
   正な結果を出した所で、焦点調節状態を表す信号を作成
   し、また、前記合焦近傍でなかった場合もしくは前記合
   焦近傍であったが他の画像処理結果に基づくずれ演算で
   適正な結果がえられなかった場合にはその結果をそのま
   ま用いて焦点調節状態を表す信号を出力することを特徴
   とする特許請求の範囲第（１）項記載の焦点検出装置。