JPH0456915A - 光学器械の対象検出方式 - 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、カメラの自動焦点調整を行なう際の複数個の
撮像対象の検出にとくに適する光学器械の対象検出方式
に関する。

〔従来の技術〕

近年、カメラ等の光学器械用の自動焦点方式には、自然
光や照明光の被写体からの反射光を利用するパッシブ方
式が赤外光を利用するアクティブ方式より精度が高く消
費電力が少ない点で注目されている。この方式にも、大
別して撮像レンズを通らない外光から対象までの距離を
検出する三角測量方式と、撮像レンズを通った内光から
カメラの合焦状態からのずれを検出するＴ　Ｔ　Ｌ　（
ＴｈｒｏｕｇｈＴｈ＠Ｌａ５ｈｓ）方式が知られている
。

いずれの場合にも、光学器械に１対のイメージセンサを
組み込み、それらに対象の映像を互いに異なる光路を介
して与えて１対の映像データ群を取り出し、両映像デー
タ群内の対象の映像の相対な位置関係から上述の距離な
いし合焦状態からのずれを検出する。ＪＩ知のことであ
るが、ここでは前述の外光三角測量方式の方の概要をそ
の原理を示す第１１図を参照して説明する。

図において、１対の小レンズ１１と１２が光学器械内に
互いに基線長すを隔てて組み込まれ、被写体である対象
０からの光を互いに異なる光路Ｌ１とＬ２を介して受け
て、焦点距＠ｆ付近に置かれた１対のイメージセンサ１
３と１４上に対象０の映像をそれぞれＰｌとＰ２で示さ
れた位置に結像する。簡単化のためファインダでねられ
れた対象０がレンズ１２の正面にあるとすると、イメー
ジセンサ１４上の映像位置Ｐ２はレンズ１２の光軸と一
致するが、イメージセンサ１３上の映像位置Ｐ１の方は
対象０が無限遠にない限りレンズ１１の光軸から図示の
ようにＳだけずれることになる。

いま、対象０までの距離をＸとすると、距＠ｘと基線長
すを直交２辺とする三角形と焦点距離ｆとずれＳを直交
２辺とする三角形とが相似であるから、Ｘ　／　ｂ　−
ｒ　／　ｓの式が成立する。この内のｂとｆは定値であ
るからずれＳを検出すれば距離をｘ　−ｂ　ｆ　／　ｓ
で知ることができる。

このずれＳを検出するに当たっては、対象０が点ではな
くて必ずある広がりのパターンを持っているから、右側
のイメージセンサ１４内の各センサから得られる映像デ
ータをそのセンサ数だけ集めて右側の映像データ群ｒと
し、左側のイメージセンサ１３から得られる多数個の映
像データの中から図にハツチングを付して示したように
映像データ群ｒと同じ個数の映像データからなる左側の
映像データ群ｉを位置つまりずれＳを変えながら順次抽
出し、かかる複数個の左側の映像データ群ｌのそれぞれ
を右側の映像データ群ｒと順次に比較して行き、それと
一致した左側の映像データ群ｌが抽出された位置から映
像位置Ｐ１のレンズ１１の光軸からのずれないしシフト
値Ｓを検出する。

なお、実際は左右の映像データ群ｒと！が完全に一致し
ないことが多いので、両群間の相関度を示す評価値をイ
メージセンサ１３側から抽出できるすべての左側の映像
データ群２について計算し、評価値中の最大相関を示す
映像データ群ｌの抽出位置からシフト値Ｓを決める。ま
た、シフト値Ｓから距離χをわざわざ計算するまでもな
く、撮像レンズの位置をこのシフト値Ｓ自体により直接
に制御するのが通例である。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、上側からもわかるように対象までの距離やそ
れに対する光学器械の合焦状態のずれを検出するには、
この対象を１対のイメージセンサによりまず検出する必
要があり、このため第１１図の例ではいえばイメージセ
ンサ１４の幅がレンズ１２の中心に対して張る視野角Ｖ
で対象Ｏを見ていることになる。対象０を正確に検出す
るには、そのパターンを表す映像データの個数が多い程
よいから視野角Ｖは広い方がよいことになるが、実際に
はこれに関連して問題が発生する。

第１２ｖ！Ｉを参照してこれを説明すると、図のように
視野角ν１が広いと複数個の対象０１や０．が同時に視
野に入りやすいので、どの対象を検出しているかが不定
になって誤検出を招きやすくなる。逆に図の視野角ｖ２
のように狭過ぎると、視野内に全（対象が入って来ない
ことがあるので、検出の失敗が発生しやすくなる。

これかられかるように視野角は慎重に選定する必要があ
るが、従来は誤検出の回避を優先させて視野角を狭める
方の傾向が強い、検出失敗が発生してもその旨を使用者
に知らせるなり撮影動作を禁止して置けば、光学器械の
操作を再度試行できるからであるが、使用者としては貴
重なシャンクチャンスを失うことになる。また、視野角
を狭く設定した場合の欠点をいわゆるフォーカスロック
機能と組み合わせることにより補うこともできるが、操
作がそれだけ厄介になるほか、２段操作の途中で光学器
械を例え僅かでも動かすので、いわゆる手振れを招いて
折角の性能が台無しになることにもなりかねない。

さらに、視野角を狭くして置き、本件出願人が前に提案
した斜め方向の対象までの距離検出技術（特開昭６０−
１５５０６号公報および特開昭６１−１２００１号公報
を参照）を利用して光学器械の光軸から外れた対象を検
出することも可能であるが、それだけでは複数個の対象
が検出された場合にどれを選定すべきかの判断基準にな
るデータが必ずしも充分に得られない問題が残る。

かかる問題点の認識に立脚し本発明の目的は、光学器械
の対象検出用の視野角を従来より広げることができ、視
野内に複数個の対象が含まれてもそれらを互いに区別し
て検出できる対象検出方式を提供することにある。

本発明方式の重要な他の目的は、対象が複数個検出され
た時どれを選択すべきかの判断基準になるデータが得ら
れるようにすることにある。

本発明方式のさらに他の目的は、視野内に含まれる各対
象までの距離の検出またはそれに対する合焦状態の検出
に対応できるようにすることにある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明の光学器械の対象検出方式では、前述のように対
象からの光を互いに異なる光路を介して受ける１対のイ
メージセンサにより得られる光学器械の対象の映像を表
す１対の映像データ群からイメージセンサの視野内にあ
る１個ないし複数個の対象を検出するに際し、光学器械
の光軸からの傾き角度ごとに各映像データ群からその角
度方向に対応する部分群をそれぞれ取り出して部分群対
の組み合わせを順次に抽出し、かかる組み合わせごとに
その１対の部分群内の映像データを相互に順次シフトさ
せながらそのつど両映像データ間の相関を検定して相関
データを計算し、この相関検定時の映像データに対する
シフト値を一方の座標軸方向に、上のように順次抽出さ
れる部分群対の組み合わせの番号を他方の座標軸方向に
それぞれ並べた範囲内の相関検定結果を示す相関データ
の集合の中から高い相関を示す相関データの団塊を検出
してそれぞれを光学器械の対象とすることによって前述
の目的が達成される。

なお、上記の構成中の部分群対抽出手段、相関検定手段
および対象検出手段はいずれもマイクロコンピュータ内
のソフトウェアとして構成するのが光学器械内への組み
込みにを利である。また、場合によっては部分群対抽出
手段と相関検定手段とを電子回路で構成して１対のイメ
ージセンサとともに共通の集積回路装置に組み込み、イ
メージセンサに対象の映像を結像するレンズ等とともに
モジエール化するのも有利である。

前記相関検定手段による１対の部分群間の映像データの
相関の検定は所定の評価関数に基づいて前記シフト値ご
とに行なわせ、最も簡単にはこの評価関数の値をそのま
ま各シフト値に対する相関データとすることでよいが、
本発明の実施に際し対象検出手段の動作を極力簡単化す
るため、この相関データを極大相関が検定された１個な
いしは複数個のシフト値に対してのみ例えばｌの値を。

それ以外のシフト値に対してすべて例えば０の値をそれ
ぞれとる１ビツトのデータとするのが実用上非常に有利
である。

本発明方式の光学器械への適用に当たっては、撮像レン
ズを通さない外光による三角測量方式では上記の各団塊
に対応するシフト値から各対象までの距離が検出され、
撮像レンズを介して対象の映像を１対のイメージセンサ
に与えるＴＴＬ方式では各団塊に対応するシフト値から
各対象に対する撮像レンズの合焦状態が検出される。

また、１対の映像データから抽出した部分群対の組み合
わせの上記の各団塊に対応する番号から１対のイメージ
センサの視野内における各対象の角度方向を、さらに各
団塊の大きさから各対象の見掛は上の大きさをそれぞれ
検出して、視野内に複数個の対象が検出された際にどれ
を選定するかの判断基準に利用するのが有利である。

複数個の対象中から１個の対象を特定するための選定基
準は設定器を設けてこれに予め、あるいは光学器械の動
作のつどに指定できるようにし、マイクロコンピュータ
内に対象特定手段を設けてこの指定内容と上述の判断基
準に基づいて対象を特定させるのが有利である。

（作用〕 本発明の前項の構成のもつ作用をその構成手段ごとに順
を追って述べると次のとおりである。

本発明方式では１対のイメージセンサが受ける視野角を
従来より広（とって、この視野内の対象を含む映像を表
す１対の映像データ群をイメージセンサ対から取り出す
。

まず、部分群抽出手段により、この１対の映像データ群
から光学器械の光軸からの傾き角度ごとにその角度方向
に対応する部分群をそれぞれ抽出する。この１対の部分
群によりイメージセンサの視野角より狭い例えば数分の
１程度の視野角部分だけが抽出されたことになり、かか
る部分群対の内容を調べて対応する視野角部分内の対象
だけを検出できるようになるが、さらに部分群対の組み
合わせを元の映像データ群に沿って順次に抽出して行く
ことにより、上述の視野角部分の光学器械の光軸からの
角度方向を少しずつ変えて隣同志が互いに重なり合った
視野角部分のそれぞれにつき対象を検出できるようにす
る。

次に相関検定手段によって、かかる部分群対の組み合わ
せごとにその各部分群内の映像データをそれぞれ相互に
順次シフトさせながらそのつど両部分群の映像データの
相関を検定する。つまり、部分群抽出手段によって抽出
された各部分群対については、本発明方式でも従来とほ
ぼ同じ要領でシフト値ごとに両部分群の映像データ間の
相関を検定するが、従来と異なり検定の結果から直ちに
最大相関を示すシフト値を求めることなく、相関検定手
段内ではシフト値ごとに相関データを計算するだけに留
める。

なお、かかる相関データの内容を前述のようにシフト値
ごとに極大相関が検出されたか否かを示す１ビツトで表
す場合でも、従来は最大相関点を求めていたのでこれが
検定されるシフト値が常に１個であったのに対し、本発
明方式の場合は極大相関点を求めるのでこれが検定され
るシフト値は１個に限らず複数個あり得ることになり、
かかる極大相関の分布を示す相関データの集合から次の
対象検出手段により対象が検出される。

対象検出手段の動作を理解するため、相関検定手段によ
る検定に用いたシフト値を一方の座標軸方向とし１部分
群抽出手段により順次抽出された部分群対の組み合わせ
の番号を他方の座標軸方向とする範囲ないしデータ面内
に上述の相関データが並んでいるものと考える。さて、
前述のように部分群対の各組み合わせに対応する視野角
部分はｉＩＩ同志が重なり合っているので、ある視野角
部分内にある対象はそれがとくに小さくない限りその隣
の視野角部分内にも現れることになる。

これを上述の範囲内に並ぶ相関データについていえば、
ある部分群対の組み合わせ番号に対するあるシフト値に
対応する相関データが高い相関を示しておれば、その隣
の組み合わせ番号に対する同じシフト値に対応する相関
データも高い相関を示すことになる。従って、上述の範
囲内に並んだ多数の相関データ中で、ある議度以上の大
きさをもつ特定の対象に対応して高い相関を示す複数個
の相関データは１個所に集まって前記構成にいう団塊を
形成することになる。

対象検出手段はかかる性質を利用して、上述のような範
囲内の多数の相関データの集合の中から高い相関を示す
相関データの団塊を検出することによって光学器械の対
象を検出する。もちろん、団塊と対象とはｌ対１に対応
し、イメージセンサの視野内に複数個の対象、つまり上
述の範囲内に高い相関を示す相関データの団塊が複数個
あってもすべて漏れなく検出することができる。

なお、上述の説明かられかるように、各団塊内の高い相
関を示す相関データの個数はそれに対応する対象のイメ
ージセンサから見た大きさにほぼ比例する。また、各団
塊の一方の位置座標である部分群対の組み合わせ番号は
それに対応する対象の角度方向を示す、他方の位置座標
であるシフト値がもつ意味は場合により異なり、三角測
量方式では団塊に対応する対象までの距離、ＴＴＬ方式
では対象に対する光学器械の合焦状態をそれぞれ示す０
本発明方式では、対象が複数個検出された場合にもかか
る対象の属性に基づいて所望の対象を適宜に選択できる
。

〔実施例〕

以下、図を参照しながら本発明の詳細な説明する。第１
図は三角測量方式の自動焦点カメラを例にとって本発明
による光学器械の対象検出方式の基本構成を例示するも
のである。

第１図の光学器械１はレンズシャッタカメラであって、
撮像レンズ２．その鏡胴内に組み込まれたシャッタ３．
フィルム４．撮像レンズ２の位置調整用のアクチュエー
タ５．撮像レンズ２の位置検出用のエンコーダ６等を備
え、撮像レンズ２の視野内のふつうは互いに異なる距離
にある複数個の対象Ｏ１やＯｌのいずれかを被写体とし
て撮影するものとする。光学器械１に組み込まれた三角
測量用のモジュール１０内には１対の小レンズ１１と１
２゜１対のイメージセンサ１３と１４．イメージセンサ
用ＡＤ変換器１５等が含まれ、レンズ１１と１２は視野
ＳＲ内に対象Ｏ１と０．を捉えてそれらからの光を互い
に空間的に異なる光路Ｌ１とＬ２を介して受け、これら
対象の映像を対応するイメージセンサ１３と１４上にそ
れぞれ結像する。

図の下部に示されたプロセッサ７は光学器械１内に組み
込まれた例えば８ビツト構成のマイクロコンピュータで
、そのＲＡＭ内にイメージセンサ１３と１４により発生
されＡＤ変換器１５によりディジタル化された左右の映
像データＬＤとＲＤがそれぞれ記憶される。なお、かか
る映像データはＣＯＤのイメージセンサによっても発生
できるが、本発明の実施上はイメージセンサににフォト
ダイオードアレイを用い映像データを４〜８ビツトの高
精度で発生させるのが望ましい。

プロセッサ７内には、本発明を構成する部分群抽出手段
２０と相関検定手段３０と対象検出手段５０とが、また
本発明方式と関連して対象特定手段７０と撮像レンズ制
御手段８０とがそのソフトウェアとして装荷される。こ
のほかに設定器８が設けられ、対象特定手段７０の動作
と関連するその設定内容がプロセッサ７に与えられる６
本発明方式を構成する上述の３個の手段の第７図と第８
図に示された具体的な動作の説明に入る前に、第２図〜
第６図を参照してまずその機能を説明する。

第２図は部分群抽出手段２０の説明用であって、図の上
部に１対の小レンズ１１と１２が、その下側にイメージ
センサのかわりに１対の映像データ群Ｌ１）と■が便宜
１示されている。各イメージセンサ内のセンサ数Ｍは１
００個以上とされ、各Ｍ個の映像データ群ＬＤとＲＤが
従来よりかなり広い視野角Ｖ内の対象を含む映像パター
ンを表すようにされる。

なお、以下の説明の都合から映像データ群ＬＤとＲＤ内
の映像データをともにｌから始まる変数Ｐとｑを用いて
それぞれｔ、ｐとＲＱで表すこととする。

部分群抽出手段は映像データ群ＬＤと１１０からそれぞ
れ図の下部に示す部分群ＬｄとＲｄを順次抽出するもの
で、各部分群内の映像データ数ｍは元の映像データ数Ｍ
の４〜５分の１の例えば２４個とされ、従って部分群Ｌ
ｄ４）Ｒｄは元の視野角Ｖよりもかなり狭い視野角部分
Ｖｐ内の映像パターンを表すようにされる１部分群抽出
手段はかかる部分群Ｌｄやｔｄをそれぞれ元の映像デー
タ群ＬＤやＲＤから同じ要領で順次、ふつうは図示の例
のように１映像デ一タ分ずつ順次ずらせながら抽出する
。

なお、以下の説明の都合上、左側の部分群Ｌｄと右側の
部分群１１ｄからなる部分群対の組み合わせを図の左側
に示すように１から始まる変数ｌを用いてＣＩで表すも
のとする。この度数ｌは部分群対の組み合ね番号でもあ
って、その最大値ｉ■は容易にわかるようにＭ−ｍ＋１
である０図には部分群対のかかる組み合わせＣＩの左側
の部分群Ｌｄについてその中央の映像データが光学器械
の光軸Ｌｃに対してもつ角度がθで示されている。これ
かられかるように、部分群対の組み合わせ番号ｉにより
対象を検出すべき視野角部分ｖｐの光軸Ｌｃに対する角
度方向が指定される。

第３図は上のように抽出された１対の部分群ＬｄとＲｄ
に対し相関検定手段３０によりその映像データ間の相関
を検定する要領を示す、この要領は、各ｍ個の映像デー
タからなる部分群ＬｄとＲｄからそれぞれ各ｎ個の映像
データを含む小部分群ｌとｒを図のように１映像デ一タ
分ずつ左右交互にかつ互いに逆方向に順次シフトさせな
がら抽出し、そのつど小部分群ｌとｒの間の相関を検定
する。

相関検定用の評価関数の例としては、左右１対の小部分
群内の各ｎ個の映像データ中の対応する映像データの差
の絶対値の和をとることでよく、両手部分群内の対応す
る映像データがすべて一致すれば評価関数値は０となる
が一般にはある値をもち、以下これを相関データと呼ぶ
ことにする。

第３図の左側にはかかる相関データをとるべき小部分群
！とｒの組み合わせが０から始まる変数ｊを用いてｃｊ
で示されており、変数ｊの最大値ｊｌは２（−−ｎ）で
ある、なお、小部分群の映像データ数ｎは部分群の映像
データ数ｍの３分の２程度になるよう例えば１６個に設
定するのがよい。

この内の最初の組み合わせＣＯの１対の小部分群は図の
ように左側の部分群Ｌｄの最右端部と右側の部分群Ｒｄ
の最左端部からそれぞれ抽出され、元の部分群に対応す
る第２図の視野角部分ｖｐ内の対象が無限遠にある場合
にこの最初の組み合わせＣＯが高い相関を示すように、
小レンズ１１と１２に対する第１図のイメージセンサ１
３と１４の図の左右方向の位置が固定されている。

対象がこの無限遠から近付くに従い、その映像は左側の
部分群Ｌｄ内では左方に、右側の部分群Ｒｄ内では右方
にそれぞれ動くから、高い相関を示す小部分群の組み合
わせが第２図の下の方にずれて行くことになる。上述の
組み合わせｃｊはこの高い相関を追い掛けるため部分群
ＬｄとＲｄから小部分群ｌとｒをそれぞれ抽出する位置
を１映像デ一タ分ずつ順次シフトさせながら作られ、変
数ｊはこの原のシフト値を示す、上述の最初の組み合わ
せＣＯはこのシフト値ｊがＯの場合である。

第４図と第５図はかかる相関検定手段の動作例を示すも
のである。第４図のように部分群Ｌｄとｌｌｄに対応す
る視野角部分ｖｐ内には対象Ｏが一般には複数個含まれ
るので、第３図の要領でシフト値ｊを順次変えながら相
関を検定した結果は第５図に示すように相関データＦが
複数個の山と谷をもつ形状になる。なお、横軸のシフト
値ｉが不連続的に変化するので、縦軸の相関データＦは
実際には階段状に変化するが図では見やすいように円滑
な曲線で示しである。

第５図の相関データＦが上述のような評価関数値である
場合その値が低い程相関が高いことを示し、図の例では
相関データＦが極小になる１１〜ｊ４のシフト値で相関
が極大になる。相関検定手段は原則的には第５図のよう
な相関データＦを計算すれば足りるが、以下に説明する
実施例では、図の相関データが極小になりかつその値が
あらかじめ決められたしきい値Ｆｔよりも低い図のｊｌ
とｊ２とｊ３のシフト値においてのみ１をとり、他のシ
フト値ではすべてＯをとる１ビツトの相関データが用い
られるものとする。

第６図は対象検出手段５０のかかる相関データに基づく
動作の説明用である。′図の横軸は部分群抽出手段２０
により抽出された部分群対の組み合わせ番号１．縦軸は
相関検定手段３０により用いられたシフト値ｊであって
、図の範囲Ａ−内に相関データが並べられる。相関デー
タが多ビツト構成の場合は立体的な曲面になるが、この
例では相関データが１ビツトなのでその値が１の点のみ
に小円が示されており、各小円が極大相関点を示す。

図の例ではイメージセンサの視野内にかなりの極大相関
点つまり対象が分布しているが、前述のようにある程度
以上の大きさをもつ対象は隣合う視野角部分つまり部分
群対の組み合わせ番号ｉについて重複して極大相関が検
定されるので、この性質を利用して対象検出手段は図の
６１〜Ｇ３のような極大相関点の団塊をそれぞれ対象と
して検出する。なお、この例のように相関データが極大
相関点のみを示す１ビツト構成の場合、団塊Ｇ１−Ｇ３
は図のように極大相関点が組み合わせ番号ｉの方向に繋
がった形になるが、相関データが評価関数値そのままの
場合は高い相関を示す点が二次元分布をもつ団塊を形成
する。この場合も対象検出手段がかかる団塊のそれぞれ
を対象として検出するのは同じである。

以上で各手段の機能の説明を終えたので、ついで第７図
と第８図の流れ図を参照して本発明方式の具体的な動作
を説明する。第７図は部分群抽出手段２０と相関検定手
段３０の動作を、第８図は対象検出手段５０の動作をそ
れぞれ示す。

第７図の左側の列が部分群抽出手段２０の動作でありで
、最初のステップ５２０では前述の１ビツトの相関デー
タを変数ｊごとにかつ変数量のすべての値につき集めて
記憶するためのデータＤＪを０にリセットする。このデ
ータＤｊは９〜１５バイト長のデータである０次のステ
ップＳ２１では部分群対の組み合わせ番号ｉに１を入れ
第２図の最初の組み合わせＣ１を指定した上で、流れを
相関検定手段３０の最初のステップＳ３０に移す。

ステップＳ３０では変数ｊに０を入れて第３図の小部分
群対の最初の組み合わせｃＯを指定し、かつ符号変数Ｓ
Ｎに１を立てる。つづくステップ５３１は相関検定のた
めの準備ステップで、相関データを求める評価関数によ
る評価値Ｆの最小値変数Ｆｍに第５図のしきい値Ｐｉを
入れる。また、第３図の小部分群Ｅの先頭の映像データ
番号ｐｇにｉを、小部分群ｒの先頭の映像データ番号ｑ
ｓにｉ＋■−ｎをそれぞれ入れる。なお、これらｐｓと
ｑｓの値は第３図の最初の組み合わせＧＯに対応する先
頭の映像データ番号である。

次に動作はステップＳ３２に移づて小部分群内のデータ
数変数ｋに１を入れ、さらにステップＳ３３で評価値変
数Ｆを０にし、映像データ番号ｐとｑに先頭映像データ
番号ｐｓとｑｓをそれぞれ入れる。

次のステップＳ３４が相関評価値の計算用で、左側の小
部分群ｉの映像データｔ、ｐと右側の小部分群ｒの映像
データＬｑとの差の絶対値を評価値変数Ｆに加算する。

続くステップＳ３５ではデータ数変数ｋが最大値に―つ
まり小部分群内の映像データ数ｎより小か否かを判定し
、否である限りステップ３３６でデータ数変数におよび
映像データ番号Ｐとｑを１ずつ歩進させた上流れをステ
ップＳ３４に戻して同じ動作を繰り返す、データ数変数
ｋが最大値ｋｍに達したとき１個の評価値Ｆの計算が終
わる。

動作はステップＳ３５からステップＳ３７に移り、この
評価値Ｆがその最小値変数Ｆ閣より小か否かを判定し、
然りの時はステップＳ３８で最小値変数Ｐｍを評価値Ｆ
で置き換え、否の時はステップＳ３９でその時の最小値
変数Ｆ−が前述のしきい値Ｆｔより小か否かを判定する
。

しかし、最初の内はこの判定が否と出るから、流れはこ
のステップＳ３９またはステップ３３８からステップＳ
４０に移り、変数ｊの値がその最大値３ｍと比較される
。最初の内この判定は然りで、動作はステップＳ４１に
入つて変ａｊが歩進される０次のステップＳ４２では符
号変数ＳＮの正負を判定し、正の場合はステップＳ４３
で第３図の小部分群ｒの先頭映像データ番号ｑｓから１
を減じ、負の場合はステップＳ４４で小部分群Ｅの先頭
映像データ番号ｐ３に１を加え、いずれの場合もステッ
プＳ４５において符号変数ＳＮの正負を反転させる。

この後、流れはステップＳ３２に戻り、小部分群の次の
組み合わせにつき評価値Ｆが計算される。

第３図の要領で変数ｊを進めつつ評価値Ｆを計算し、最
小値変数Ｆｍより小な評価値Ｆが計算されたつとステッ
プ３３Ｂでこれを置き換えて行き、次に計算された評価
値Ｆが最小値変数Ｆｍより大であると、ステップＳ３９
でその時の最小値変数Ｆｍ＋の値がしきい値Ｆｔより小
か否かを判定し、然りのときに限り流れをステップ３４
６に入れる。

ステップＳ３９での判定の然りは、最小値変数Ｆｍとし
て記憶されている前回に計算された評価値がこの実施例
で求める極大相関を示していたことを意味するから、こ
のステップ３４６では前回に対応するデータＤト、に前
述の１ビツトの相関データ用の１を加え、かつ最小値変
数Ｆ＠Ｉをしきい値Ｆｔに初期化し直して流れをステッ
プ３４Ｇに戻す。

以後、同様にして第６図中の変数ｉのある値に対する変
数ｊのすべての値について動作が終了したとき、流れは
ステップＳ４０からステップＳ２２に入る。このステッ
プでは変数ｉがその最大値ｊ儀に達したか否かを判定し
、否の限りステップＳ２３において変数ｉを歩進させ、
かつすべての変数ｊの値に対するデータ０３の値を２倍
にして、更新された変数ｉの値に対し上述の１ビツトの
相関データを記憶できるようにする。

ステップＳ２３の後は流れをステップＳ３Ｑに移して以
後同じ動作を繰り返す、変数ｉのすべての値につき動作
が終了した後流れがステップＳ２２から抜は出して第Ｔ
図の動作が終了する。

以上で相関データの計算が終了したので、次に第６図に
対応する１！様で動作する第８図を参照しながら対象検
出手段５０の動作例を説明す６．最初のステップＳ５０
では、第７図のｋとは異なる対象番号ｋを０とし、かつ
変数ｊを０にセットする。

次のステップ３５１ではまずこの変数ｊに対応するデー
タＤｊが０か否かを判定し、０であれば動作をズテシプ
Ｓ５２に移して変数」がその最大値ｊｌＩに達していな
い限りステップＳ５３で変数ｊの値を歩進させた上で動
作をステップＳ５１に戻してＯでないデータＯｊを探す
、０でないデータＤＪが見付かると動作はステップ３５
１から団塊を探すための流れの最初のステップＳ５４に
移る。

このステップＳ５４では変数ｉを１に初期化し、団塊の
サイズ変数Ｓを０にリセットし、かつ流れの切り換えフ
ラグＳＦに１を立てる。ステップＳ５５ではデータＤＪ
を２倍にすることによりその最上位ビットを押し出し、
この最上位ビットが１の場合はキャリーＣＦが出るので
次のステップＳ５６でそれが０か否かを判定する。

この判定結果が否、すなわちキャリーＣＦが出ていた場
合は、動作はステップＳ５７に入ってサイズ変数Ｓに１
を加えた上で、ステップ３５Ｂの判定でデータＯｊが空
になっておらず、かつステップＳ５９の判定で変数１が
最大値ｉ■に達していない限り、次のステップ３６０で
変数ｉを歩進させた上で流れをステップＳ５５に戻して
データＯｊ内の１を探す。

ステップ３５６の判定が然りの場合はステップ５６１で
サイズ変数Ｓがまだ０か否かを調べる。然りの場合はさ
らにステップ３６２で切り換えフラグＳＦが０か否かを
判定するが、いまはこれに１が立っているので動作は必
ずステップＳ５Ｂに移る。サイズ変数Ｓが０でない場合
は、ステップＳ６３でそれがあらかじめ設定されたしき
い値Ｓｔより小か否かを調べる。然りの場合ステップＳ
６５でサイズ変数Ｓを０に戻した上で流れをステップ３
６２に移すが、否すなわちサイズ変数Ｓがしきい値Ｓｔ
以上の探している団塊を意味する場合は、動作をこの団
塊の記憶ステップであるステップ３６４を経由−した上
で上述のステップＳ６５に移す。

ステップ３６４ではまず対象番号ｋに１を加えた上で、
このｋに対応する団塊サイズＳｋに変数Ｓの値を、団塊
の中央の変数１方向の位置を示すＩｋに例えばｌ−１−
３／２を、団塊の変数ｊ方向の位置を示すＪｋにｊをそ
れぞれ入れて記憶する。

この記憶後に動作はステップＳ６５と３６２を経てステ
ップＳ５Ｂに入り、データＤＪが０になっていた場合は
このステップ３５Ｂから、あるいは変数ｉの全値につき
動作が終了した後はステップ３５９から流れはステップ
３６６に入り、切り換えフラグＳＦを０にした上でステ
ップＳ６１に移る。これ以降の動作は上と同様であるが
、今度は切り換えフラグＳＦが口なのでステップ３６１
ないしステップＳ６５から流れがステップＳ６２を経て
ステップＳ５２に移り、変数ｊの次の値に対する動作に
入る。

変数ｊのすべての値に対する上述のような動作が終了し
、その値が最大値ｊ■に達したとき流れはステップＳ５
２からステップＳ６７に移り、その時の対象番号にの値
を検出された対象敞Ｎｏとして記憶した上で動作を終了
させる。

以上で本発明方式の動作例の説明を終え、次にこのよう
にして検出された対象の位置を示す上述の座標であるシ
フト値Ｊｋがもつ意味合いを第９図と第１０図を参照し
て説明する。

第９図は三角測量方式の場合で、図には検出された対象
の内の１個Ｏｋに対するレンズ１１および１２とイメー
ジセンサ１３および１４の関係位置が示されており、左
右のイメージセンサ上にはそれぞれ部分群ＬｄとＲｄの
位置がハンチングを付して示されている。ただし、図示
の都合から両部分群の左右方向の幅は実際よりかなり拡
大されている。これら部分群ＬｄとＲｄはその中央とレ
ンズ１１と１２の中心をそれぞれ結ぶ線が光軸Ｌｃとな
す角度θの方向を中心とする視野角部分内の対象０．を
捉え、その映像の中心位置がＰｌとＰ２で、部分群Ｌｄ
とＲｄの中心からのシフト量がそれぞれ３１と３２であ
るとする。

また、部分群ＬｄとＲｄの中心のレンズ１１と１２の中
心からの左右方向の距離をａとし、対象０．から両レン
ズを結ぶ基線に下ろした垂線により基線長すがｂｌとｂ
２に分割されるものとする。

いま、図の左半分に注目して、対象Ｏｋまでの距ｆｉｘ
と基線長部分ｂ１を直交２辺とする三角形とレンズ１１
の焦点距１［ｆと映像位置Ｐ１からレンズ１１の中心ま
での左右方向の距離ｓｌ十ａを直交２辺とする三角形が
相似であるから、 ｂｌ／　ｘ　＝　（ｓｌ＋ａ）／　ｆ が成立し、同様に図の右半分に対しては、ｂ２／　ｘ　
−（ｓ２−ａ）　／　ｒ が成立するから、ｂ　−ｂｌ＋ｂ２．　　ｓ　−ｓｌ十
ａ２とすれば次式が得られる。

ｂ　／　ｘ　＝　ｓ　／　ｆ これは前に第１１図について得たと同じ式であり、三角
測量の原理は部分群対についても同じであることがわか
る。また、上式中の左右のシフト量の和Ｓは前の第３図
の要領で１対の部分群内の映像データを互いに順次シフ
トさせながら求めたこの図の対象０．に対応する前述の
位置座標ないしはシフト値Ｊｋに比例する。このように
三角測量方式の場合はシフト値Ｊｋから対応する各対象
０．までの距離Ｉを検出できる。

第１０図はＴＴＬ方式の場合を示す、よく知られている
ように、この場合は対象Ｏからの光が撮像レンズ２の互
いに異なる部分を這る光路Ｌ１とＬ２を経由して小レン
ズ１１と１２に与えられ、その映像がイメージセンサ１
３と１４上に結像される。もちろん実際には撮像レンズ
２の後方の正面にはフィルムがあるので、レンズ１１や
１２に与える光は小ミラーにより方向が変えられるが、
簡略化のため図では光が直進するとしである。

図の右側には両イメージセンサ１１と１２が受ける対象
０の映像が相互に連結された形で３個の場合について示
されており、映像ＩＯは撮像レンズ２が合焦状態の場合
、映像Ｉｆは前ピント状態、の場合。

映像１ｂは後ピント状態の場合である０本発明方式では
合焦状態の対象の映像１ｏに対するピントぼけ状態の映
像ＩｆやＩｂの図のシフト量３１をそれに比例する前述
のシフト値ｊないしＪｋの形で検出する。

ただし、ＴＴＬ方式の場合はイメージセンサ上の２個の
映像のシフト量が互いに等しいので、合計したシフト量
はｓ　＝　２ｓｌとなる。

また、第１０図を第１１図の三角測量方式と比較すると
、三角測量方式のシフト量Ｓは対象が無限遠にあるとき
０で、対象が近付くに従って正の方向にのみ変化するに
対し、ＴＴＬ方式のシフト量Ｓは正負置方向に変化する
。このため、ＴＴＬ方式ではシフト値ｊのもつ意味が三
角測量方式と若干具なり、第６図の変数ないしはシフト
値ｊの変化範囲０〜ｊ−の中心ｊｃで合焦状態になるよ
う第１Ｏ図のレンズ１１と１２に対してイメージセンサ
１３と１４の位置が設定される。ＴＴＬ方式はこの点に
おいて三角測量方式と異なるだけで、部分群対を第２図
の要領で順次抽出することにより対象を検出すべき視野
角部分ｖｐの角度θの方向がずらされる点についてもな
んら変わらない。

従って、両方式とも部分群対の組み合わせ番号である変
数ｉの値によって対象を検出すべきこの角度θの方向が
変えられる。もちろんこの角度θは正負両方向に変えら
れ、第６図についていえば変数ｉの変化範囲１〜五−の
中心ｉｃが角度θが０の正面に対応するように設定され
る。

最後に本発明方式の三角測量方式とＴＴＬ方式の自動焦
点カメラへの応用について説明する。

第１図の三角測量方式の光学器械１において、本発明方
式による対象検出の結果第６図に示すように団塊Ｇ１−
Ｇ３に対応する３個の対象が検出されたものとする。こ
の場合、これら対象の内のどれを選択するかはもちろん
光学器械の使い方により異なるが、例えば次のような基
準で対象を選択することができる。

（ａ）最も正面に近い対象を選択する。

この場合には第６図の変数ｉの中心ｉｃに最も近い団塊
Ｇ２に対応する対象を選択する。

（ロ）最も距離が近い対象を選択する。

距離が近いほど変数ｊが大きくなるから、この場合には
団塊Ｇ１に対応する対象を選択する。

（Ｃ）最も見掛はサイズが大きい対象を選択する。

この場合にはサイズが最も大きい団塊Ｇ３に対応する対
象を選択する。

対象の選択基準はもちろんこれらに限らず光学器械の使
用目的に応じて適宜法められる。

第１図の対象特定手段７０はこのようにして焦点を合わ
せるべき対象を特定するためプロセッサ７に装荷される
ソフトウェアで、設定器８はこれに対して上述のような
設定基準のどれかを指定する２〜３ビツト構成のコード
の設定用である。対象特定手段７０はかかる設定器８か
ら選択基準を指定するコード化された指令を受け、これ
に基づいて対象検出手段５０内に記憶されている団塊サ
イズＳｋや団塊の位置座標！にやＪｋを読み出して対象
を特定する。上述のような選択基準のいずれにに対する
ソフトウェアもごく簡単なものでよい。

三角測量方式では、対象特定手段７０により特定された
対象の距離に対応する上述のシフト値Ｊｋが撮像レンズ
制御手段８０に与えられる。撮像レンズ制御手段８０は
これに基づきエンコーダ６から読み取った撮像レンズ２
の位置がそれに合致するようにアクチュエータ５を制御
する。なお、設定器８内の設定内容は各光学器械に対し
固定設定とし、あるいは撮像のつどにその設定内容を選
択し得るようにすることができる。

第１θ図のようなＴＴＬ方式の自、動焦点カメラでは、
対象特定手段７０に与えるべき対象選択基準例としては
、前述の（ａ）の最も正面に近い対象や（Ｃ）の最も見
掛はサイズの大きい対象のほかに、（６）最も合焦に近
い対象とすることもできる。この場合は第６図の変数ｊ
が合焦状態からのずれを示すから合焦状態に対応するｊ
ｃに近い団塊Ｇ２が選択されることになる。

対象特定手段７０は設定器８からかかる選択基準のどれ
かを指定するコードを受け、それに基づいて対象を特定
し、この対象に対応するシフト値Ｊｈと合焦状態に対応
する中心シフト値ｊｃとの差を示す信号あるいは単にそ
の正負の極性を示す信号を撮像レンズ制御手段８０に与
える。撮像レンズ制御手段８０はアクチエエータ５を介
して撮像レンズ２の位置をかかる信号に応じた方向に、
ないし方向および速度で制御し、対象特定手段７０から
受ける信号値が許容限度内になるまでこれを継続する。

このようにＴＴＬ方式の場合はクローズトループ制御に
なるのがふつうである。

以上説明した実施例に限らず、本発明は種々の態様で実
施することができる。相関検定手段により作られる相関
データは、１例のような！ビットデータに限らずその内
部で評価関数により計算される評価値そのままでもよく
、この際の対象検出手段の動作は若干複雑にはなるが高
い相関を示す相関データの二次元的な団塊から対象をよ
り正確に検出でき、対象の属性として団塊サイズや団塊
の中心の位置座標のほかに対象特定手段に役立ち得る有
用な項目を検出できる。

また、実施例では第１図に示すようにレンズ１１や１２
の光軸とイメージセンサ１３や１４の中心を一致させる
ようにしたが、実際にはかかる光軸と中心を互いに若干
ずらせる方が有利である。

本発明をＴＴＬ方式の自動焦点カメラに適用する場合、
撮像レンズの位置制御がふつうクローズトループ制御に
なるので、二〇＊Ｗ速度を上げるため対象の特定後は、
部分群抽出手段や相関検定手段の変数ｌとｊに関する動
作範囲を対象に対応する団塊付近に絞るのが有利である
。

〔発明の効果〕

本発明方式では、対象からの光を受ける１対のイメージ
センサにより得られる対象の映像を表す１対の映像デー
タ群から対象を検出するに際し、光学器械の光軸からの
傾き角度ごとに映像データ群からその角度方向に対応す
る部分群をそれぞれ取り出して部分群対の組み合わせを
順次抽出し、この組み合わせごとにその１対の部分群内
の映像データを相互に順次シフトさせてそのつと両映像
データ間の相関を検定し、相関検定用シフト値を部分群
対の組み合わせ順に並べた範囲の相関データの集合から
高相関を示す相関データの各団塊を対象として検出する
ことにより、次の効果を得ることができる。

（萄光軸からの傾き角度ごとに映像データ群対から部分
群対を抽出して、それに対応する狭い視野角部分内の対
象を見ながら部分群対を抽出する角度を順次ずらせて行
くので、全体としては光学器械の対象検出の視野角を広
げて、従来のような対象の見落としをなくすことができ
る。

（ハ）視野内に複数個の対象が含まれ、かつこれらの対
象の遠近がまちまちであっても、相関検定手段により作
られる相関データに基づき対象検出手段によってこれら
の対象を互いに明確に区別しながら検出することができ
る （Ｃ）対象検出手段により検出される対象ごとにその見
掛けの大きさや角度方向等の属性が同時に得られるので
、視野内に複数個の対象が検出されてもこれらから所望
の対象を特定する際にかかる属性に基づいて明確な選択
基準で特定できる。また、この選択基準を光学器械の使
用目的やその視野の条件に応じて容易に指定できる。

（ハ）本発明方式を三角測量方式における距離検出およ
びＴＴＬ方式における合焦状態からのずれの検出に適用
する場合には、本発明を構成する各手段を両方式に共通
に適用でき、これにより検出された対象から所望の対象
を特定する際の態様を各方式に合わせるだけで済む、従
って、例えば設定器により対象を特定するａｍを指定す
る内容を変えるだけで、零発一方式を両方式に共通に適
用できる。

（ｅ）従来方式で若干見られたような合焦上の誤動作が
ほぼ皆無になる。この点について説明を加えると次のと
おりである。

発明者達が行なったシュミレーシテンと実験の結果によ
ると、第４図のように視野角部分ｖｐ内に対象０が例え
ば２個ある場合、第５図にはこれらの対象に対応する評
価値Ｆの極小点が本来は図のシフト値ｊ１とｊ３にだけ
現れるはずであるが、２個の対象の距離が互いに異なり
、とくに視野内でそれらが互いに接近していたり、対象
と紛られしいパターンが背景にあったりすると、シフト
値ｊ２においても評価値Ｆに図のような偽の極小点が偶
然現れることがあり、さらにシフト値ｊ４にも小さな偽
の極小点が現れることがある。

これらの内のシフト値ｊ４での極小点は図のようなしき
い値Ｆｔを設定すれば排診できるが、シフト値ｊ２での
極小値がシフト値ｊ１やｊ３での正規の極小値より偶然
小さくなることがあるので、従来方式でばシフト値ｊ２
での極小点を対象と判定し誤った合焦がなされるおそれ
がある。

しかし、本発明方式では第４図の部分群ＬｄとＲｄの映
像データ群ＬＤとＲＤからの抽出位置をずらせながら第
５図の評価値を繰り返して計算するので、抽出位置がず
れるつとこれらの対象を見る角度が変わることになり、
この角度を僅かずつでも変えることにより上述の偽の極
小点が重ねて同じ個所に発生する確率を小さくできる。

これを第６図についていうと、偽の極大相関の小円が偶
然発生しても変数ｉ方向に重なって発生する確率は低く
、小円が２個繋がることはあってもそれ以上に繋がるこ
とは実際には起こらない、従って、第８図の対象検出手
段５０のステップ３６３で団塊サイズＳと比較するしき
い値Ｓｔを例えば４個程度に設定しておけば、偽の最大
相関に起因する誤合焦のおそれをほぼ皆無にできる。

このように本発明によれば、対、象検出の失敗がなく、
複数個の対象を明確に区別して検出でき、しかも誤合焦
のおそれがない対象検出方式が得られ、自動焦点カメラ
等の光学器械に適用してその動作信鯨性を格段に高める
ことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図から第１Ｏ図までが本発明に関し、第１図は本発
明の対象検出方式の基本構成を三角測量方式の自動焦点
カメラについて示す構成図、第２図は部分群抽出手段の
機能を例示する映像データ群と部分群の模式図、第３図
は相関検定手段の機能を例示する部分群と小部分群の模
式図、第４図は相関検定・手段の動作例における部分群
に対応するイメージセンサ部分と対象の関係位置図、第
５図は相関検定手段の動作例を示す第４図に対応する相
関データの分布図、第６図は対象検出手段の機能説明用
の相関データの分布図、第７図は部分群抽出手段および
相関検定手段の動作を例示する流れ図、第８図は対象検
出手段の動作を例示する流れ図、第９Ｔｊ！Ｊは本発明
方式の三角測量方式の自動焦点カメラへの適用例におけ
る部分群に対応するイメージセンサ部分と対象の関係位
置図、第１Ｏ図は本発明方式のＴＴＬ方式の自動焦点カ
メラへの適用例の概要構成図である。第１１図および第
１２図は従来技術に関し、第１１図は従来の三角測量方
式の動作原理図、第１２図は従来の問題点を示す対象と
光学器械との関係位置図である１図において、１：光学
器械、２：撮像レンズ、３：シャッタ、４：フィルム、
５：アクチエエータ、６：エンコーダ、７：プロセッサ
、８：設定器、１０：三角測量用モジュール、１１．１
２：小レンズ、１３１１４：イメージセンサ、１５：Ａ
Ｄ変換器、２０：部分群抽出手段、３０：相関検定手段
、５０：対象検出手段、７０：対象特定手段、８０：撮
像レンズ制御手段、Ａ、相関データが並ぶ範囲、ｂ；基
線長、ｂｌ、ｂ２：基線長部分、Ｃｉ：部分群対の組み
合わせ、Ｃｊ：小部分群対の組み合わせ、Ｄｊ：相関デ
ータ、Ｆ：相関データないし相関評価値、ｆ：小レンズ
の焦点距離、Ｆ■：相関評価値の最小値変数、Ｆｔ：相
関評価値に対するしきい値、Ｇ１−Ｇ１団塊、ｉ：部分
群対の組み合わせ番号ないしそれ用の変数、■ｂ：後ピ
ント状態の映像、Ｉｆ：前ピント状態の映像、Ｉｋ：団
塊の変数ｉ方向の位置座標、ｉ■：変数ｉの最大値、■
ｏ：合焦状態の映像、ｊ：シフト値ないしそれ用の変数
、Ｊｋ：団塊の変数ｊ方向の位置座標、ｊ−：変数ｊの
最大値、１１〜ｊ４：相関評価値が極小になるシフト値
、ｋ：相関評価値計算用データ数変敵ないし対象番号、
ｋ−：変数にの最大値、Ｌｃ：光軸、ＬＤ：左側の映像
データ群、Ｌｄ：部分群、Ｌｐ、Ｒｑ　：映像データ、
Ｌｌ、Ｌ２：光路、ｌ：小部分群、Ｍ：映像データ群内
の映像データ数、ｍ：部分群内の映像データ数、Ｎｏ二
対象数、ｎ：小部分群内の映像データ数、Ｏ，Ｏｋ　、
０．、Ｏ！　　？対象、ｐ：映像データ番号、ｐｓ：小
部分群の先頭映像データ番号、ＰＬ、Ｐ２：映像の位置
、ｑ：映像データ番号、ｑｓ：小部分群の先頭映像デー
タ番号、ＲＩＩ：右側の映像データ群、Ｒｄ二部分群、
ｒ：小部分群、Ｓ：団塊のサイズ変数、Ｓ＋３１．ｓ２
’映像のシフト量、Ｓｋ：団塊サイズ、ＳＦ：切り換え
フラグ、ＳＮ：符号変数、ＳＲ：視野、３２０〜Ｓ２３
：部分群抽出手段の動作ステップ、Ｓ３０〜３４６：相
関検定手段の動作ステップ、Ｓ５０〜Ｓ６７：対象検出
手段の動作ステップ、ｖ、ｖｌ、ｖ２：視野角、ｖｐ：
視野角部分、Ｘ：対象までの距離、θ：視野角部分中心
の光軸に対第２０ 第１０図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）対象からの光を互いに異なる光路を介して受ける１
   対のイメージセンサから得られる対象の映像を表す１対
   の映像データ群から光学器械の対象を検出する方式であ
   って、光学器械の光軸からの傾き角度ごとに各映像デー
   タ群からその角度方向に対応する部分群をそれぞれ取り
   出して部分群対の組み合わせを順次に抽出する手段と、
   組み合わせごとにその１対の部分群内の映像データを相
   互に順次シフトさせながらそのつど両映像データ間の相
   関を検定する手段と、相関を検定したシフト値を部分群
   対の組み合わせ順に並べた範囲内の相関結果を示すデー
   タの集合から高い相関を示す相関データの各団塊を対象
   として検出する手段とを備えてなる光学器械の対象検出
   方式。 ２）請求項１に記載の方式において、団塊に対応するシ
   フト値から対象までの距離が検出されることを特徴とす
   る光学器械の対象検出方式。 ３）請求項１に記載の方式において、対象の映像が撮像
   レンズを介して１対のイメージセンサに与えられ、団塊
   に対応するシフト値から対象に対する撮像レンズの合焦
   状態が検出されることを特徴とする光学器械の対象検出
   方式。