JPH07119886B2

JPH07119886B2 - 焦点検出装置

Info

Publication number: JPH07119886B2
Application number: JP3159378A
Authority: JP
Inventors: 健歌川
Original assignee: Nippon Kogaku KK
Current assignee: Nikon Corp
Priority date: 1991-07-01
Filing date: 1991-07-01
Publication date: 1995-12-20
Anticipated expiration: 2010-12-20
Also published as: JPH04338906A

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' …ａ_n' とｂ₁' …ｂ_n' とから構成さ
れ、各光電素子ａ₁' …ａ_n' 、ｂ₁' …ｂ_n' は夫々
空間ピッチｐ₀の一次データａ₁…ａ_n、ｂ₁…ｂ_n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…ａ_n、ｂ₁…ｂ_n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ｗ ₁、ｗ₂、ｗ₃、ｗ₄、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ａ₁、ｂ₁、ａ₂、ｂ₂
…ａ_n、ｂ_nの順に入力される場合の構成を、図３
（ｂ）は、ａ₁、ａ₂…ａ_n、ｂ₁、ｂ₂…ｂ_n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…ａ_n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、
ｗ₂＝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…ｂ_n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ＭＴＦ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ｆ
_N＝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ａ
ｉ、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Ａ
ｉ、Ｂｉはピッチ２ｐ ₀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、Ｂ
ｉ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
４ｐ₀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Ａｉ、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、−0.２
５）、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ＭＴ
Ｆ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ｆ_N／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ｆ_N／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Ｌｍ
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ｆ_N／
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、ｆ_N／２（＝１／８ｐ
₀）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１／２ｎｐ₀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…Ｂ_N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Ｌ
ｍ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Ｄ_Lは
次の様になる。【００３２】Ｄ_L＝0.５×（Ｃ_-1−Ｃ₁）従って極小値ＣｅｘｔはＣ₀−｜Ｄ_L｜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＋Ｄ_L／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−｜Ｄ_L｜をＥで割った値を規格化極小値Ｃｅ
ｘｔ’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
Ｄ_L、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’＜Ｃｒｅｆ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＋Ｄ_L／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Ｃｏｒｒｅｌ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
ｌ_fとが比較される。この所定数ｌ_f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ｌ_f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Ｃｏｒ
ｒｅｌ＝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' ）＞Ｃｔｈ
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−ｌ_f≦Ｌ≦ｌ_f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ｌ_f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Ａ
ｉ−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２ｐ
₀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、Ｂ
ｉ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ｌ_fをｌ _f2（ｌ_f2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、ｆ_N／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ｌ_f2
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Ｙｅｓ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ｌ_fをｌ_f2（ｌ_f1＞ｌ_f2でｌ_f1≒Ｎ／
２）にセットする。ステップ〔３８〕において、最大シ
フト量ｌ_f1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〔３
１〕、〔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〔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〕〜〔５
５〕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ｆ_N＝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ｌ_f＝ｌ_f2と
して例えば２を指定し閾値Ｅｔｈ＝Ｅｔｈ ₂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Ｉｎｆ
ｏｒｍ＝１、Ｃｏｒｒｅｌ＝１であればステップ〔６
５〕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Ｌ
ｍ⁽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〔５
７〕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ｌ_fj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ｌ_fを広く例えばｌ_f≒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ｌ_f＝ｌ_f1≒
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ｌ
_fとして例えばｌ_f＝ｌ _f2＝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〔８
３〕）。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＝４ｐ ₀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ｆ_N＝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ｆ
₄＝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ｌ_f＝ｌ_f4＝３を指定し情報量のしきい値Ｅｔ
ｈ＝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（Ｃｏｒｒｅｌ
＝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（ｆ
₅＜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〔９
１〕、〔９２〕を行ない、情報量が十分で（ステップ
〔９３〕）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
〔９３〕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〔９
６〕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ｌ_fとしてｌ_f3＝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、Ｃｏｒｒｅｌ＝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１
００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５０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５０
μ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、Ａ_i−ｂ_{i +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】本願第一及び第二発明によれば、対象物
体像の特定な空間周波数成分を含む画像データを生成
し、その画像データに基づき一対の対象物体像の相対的
なずれを検出するが、検出された対象物体像の検出状態
に応じては別の特定な空間周波数成分を含む画像データ
に基づきずれ演算を行うように変更しているので、対象
物体像の検出状態に応じて最適なずれ演算を行うことが
でき、焦点調節の高速性を損なわず、高精度の焦点検出
を行うことが可能となる。本願第一発明によれば、対象
物体像の画像データの信頼性を判定しているので、一方
の画像処理手段により処理された画像データに信頼性が
ない場合に他方の画像処理手段により処理された画像デ
ータに基づきずれ演算を行い、そのずれ演算結果を用い
て焦点調節でき、より正確な焦点調節が可能である。本
願第二発明によれば、画像処理手段が光電変換手段の出
力に対して重み付けを行うフィルター処理を行うので、
特定な空間周波数成分を正確に抽出でき、検出される対
象物体像の焦点検出を効果的に行うことができ、高精度
な焦点検出を期待できる。例えば、第１画像処理手段
は、低次の空間周波数成分を多く含む画像データを生成
し、ずれ演算手段がこの画像データに基づきずれ演算を
行えば、対象物体像の検出状態としてデフォーカス量の
大きいところ（合焦近傍外）で性能を発揮し、また第２
画像処理手段は、高次の空間周波数成分を多く含む画像
データを生成し、ずれ演算手段がこの画像データに基づ
きずれ演算を行えば、対象物体像の検出状態としてデフ
ォーカス量の小さいところ（合焦近傍）で性能を発揮す
る。従って、これら画像処理手段のうち第２画像処理手
段の画像データに基づくずれ演算から行えば、検出不能
時にのみ第１画像処理手段の画像データに変更すれば良
く、殆どの場合第２画像処理手段の画像データに基づく
ずれ演算処理だけで済む為に、焦点検出の為の処理時間
が少なくてすむ利点がある。また、第２画像処理手段の
画像データに基づくずれ演算処理で対象物体像が検出不
能となると、第１画像処理手段に変更されるので、その
場合であっても対象物体像の焦点検出が可能となる。ま
た、第２画像処理手段では、高次の空間周波数成分を多
く含む画像データを生成するために、ずれ演算手段はこ
の画像データに基づき焦点検出を行うので高精度の処理
が可能である。また、低次の空間周波数成分を多く含む
画像データに基づきずれ演算処理を行えば、デフォーカ
ス量の大きい範囲では誤検出、擬合焦等の影響を除くこ
とができ、高速な処理及び適正の焦点検出が行え、その
後に、高次の空間周波数成分を多く含む画像データに基
づき、ずれ演算手段が焦点検出を行えば、合焦近傍にお
いては高精度な焦点検出が可能であり、効率的な焦点検
出処理が可能である。

【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】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

【特許請求の範囲】(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、前記光電変換手段により出力された前記物体像の画像出
力にフィルター処理を行い、第一の空間周波数成分を主
に含む一対の画像データを生成する第１画像処理手段
と、前記光電変換手段により出力された前記物体像の画像出
力にフィルター処理を行い、第一の空間周波数成分と異
なる第二の空間周波数成分を主に含む一対の画像データ
を生成する第２画像処理手段と、前記第１及び第２画像処理手段のいずれか一方の前記一
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、前記ずれ演算手段のずれ量の算出の際に用いられる前記
一方の画像処理手段の画像データの信頼性を判定する信
頼性判定手段と、前記信頼性判定手段の判定結果に応じて前記第１及び第
２画像処理手段のいずれか他方に変更し、前記ずれ演算
手段に入力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) 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、前記光電変換手段により出力された前記物体像の画像出
力に重み付けを行うフィルター処理を行い、第一の空間
周波数成分を主に抽出する第１画像処理手段と、前記光電変換手段により出力された前記物体像の画像出
力に重み付けを行うフィルター処理を行い、第一の空間
周波数成分と異なる第二の空間周波数成分を主に抽出す
る第２画像処理手段と、前記第１及び第２画像処理手段のいずれか一方の前記一
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、前記対象物体像の検出状態に応じて前記第１及び第２画
像処理手段のいずれか他方に変更し、前記ずれ演算手段
に入力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。 (3) 前記変更手段は、まず高次の空間周波数成分をお
もに抽出する前記一方の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他方の画像処理手段に変更す
ることを特徴とする特許請求の範囲第(1)項或いは(2)
項記載の焦点検出装置。