JPH0750241B2 - 焦点検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （発明の技術分野） 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光
電検出装置に係り、特にカメラの焦点検出装置として好
適な焦点検出装置に関する。

（発明の背景） 対象物体の光像を夫々一対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
る光電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対のイメージ
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。

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
ばサンプリングピツ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。

そこで、光電出力を電気的フイルタ手段を通して有害な
空間周波数成分を除去した後に演算処理する焦点検出装
置が提案されている。このフイルタ手段は、位置的に近
接する複数の光電素子の出力に夫々所定の加重係数を乗
じた後、加算する加重加算フイルタであり上記加重係数
の個数や値を変えることにより種々のフイルタ特性、即
ちMTF特性を得ることができる。ところが、従来の加重
加算フイルタは加重係数の個数が少なく構成が比較的簡
単であるが、有害な成分を必ずしも充分には除去でき
ず、もし有害成分を充分に除去しようとすると加重係数
の個数が非常に増大し、この増大はフイルタをハードウ
エアで構成すると構成の複雑化を招き、フイルタ作用を
マイクロコンピユータで処理するとその処理時間が増大
してしまい、結局光電検出装置の複雑化又は、応答性の
低下を招来する。

（発明の目的） 本発明の目的は、フイルタ手段を簡単な構成とし、応答
性も良好な光電検出装置を提供することである。

（発明の概要） この目的を達成するために、本発明は、加重加算フイル
タ手段を、このMTF特性と等しい合成MTF特性を有する前
置加重加算フイルタ手段と後置加重加算フイルタとに分
けるものである。

（発明の実施例） 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。

第１図において、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
の異つた領域を通つた一対の光束によつて被写体の光像
が形成される。アレイ２上の光像とアレイ３上の光像と
の相対的ずれ量が撮影レンズの焦点調節状態を表わして
いる。上記アレイ2,3は夫々空間ピツチp₀で直線上に配
列された光電素子▲▼…▲▼と▲▼…▲
▼とから構成され、各光電素子▲▼…▲▼，
▲▼…▲▼は夫々空間ピツチp₀の一次データa_l
…a_n,b_l…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。

各光電素子アレイ2,3のMTF特性は、第２図（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。従つて一次データa_l…a_n,b_l…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。

光電変換装置１からの一次データai,biは、非線形処理
部４において例えば対数増幅された後、前置フイルタ手
段５に送られる。この前置フイルタ手段５は本実施例で
は、ハードウエア具体的には第３図（ａ）又は（ｂ）に
示すトランスバーサルフイルタにより構成されている。
第３図（ａ）（ｂ）のフイルタは、直列接続された一デ
ータ分の遅延回路D₁,D₂,D₃…と、夫々所定の加重係数
w₁,w₂,w₃,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、第３図（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、第３図（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バーサルフイルタは、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個のデータに第２図（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
イルタリング処理及びフイルタを夫々加重加算及び加重
加算フイルタと称することにする。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イルタ
のMTF特性は、第２図（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 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イルタは上述の重
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。

前置フイルタ手段５によりフイ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ツチｐ
＝2p₀でサンプルホールドされる。こうして空間ピツチp
₀のａ系列及びｂ系列の一次データai,biは前置フイルタ
手段とサンプルホールド手段を経て空間ピツチ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はピツチ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。

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、マイクロコンピユータ（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C.P.Uはフイ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
こではブロツク８の内部に便宜上、加重加算フイルタリ
ング機能を行う後置フイルタ部10と、演算機能を行うず
れ演算部11とを夫々ブロツク化した後置フイルタ部10
は、メモリ部９内の二次データAi,Biに、第２図（ｃ−
３）に示す空間ピツチ4p₀の重み係数列（−0.25,1,−0.
25）又は第２図（ｄ−３）に示す空間ピツチ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,B
iは空間ピツチｐ＝2p₀であるので、後置フイルタ部は、
連続する５個の二次データに、第２図（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。

この三次データは結局、前置フイルタ手段５と後置フイ
ルタ部10との両方の加重加算フイルタリング処理を受け
たことになる。第２図（ｂ−２）と第２図（ｃ−３）の
重み係数列を夫々持つフイルタの合成MTFを第２図（ｃ
−１）に示し、同様に第２図（ｂ−２）と（ｄ−３）の
フイルタの合成MTFを第２図（ｄ−１）に示す。

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。

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、サンプリングピツチｐのデータを演算してずれ
量を検出する場合、サンプリングピツチｐから決まるナ
イキスト周波数 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巾に減少しD.C成
分付近の成分が増加する。

第１図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ツチp₀
の一次データai,biは、非線形化手段4,前置フイルタ手
段５を順次通過した後、サンプルホールド手段６により
ピツチｐ＝2p₀でサンプリングされ、空間ピツチ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。マイコン８は、第
４図に示すように、入力された二次データAi,Biをステ
ツプ〔１〕においてメモリ領域（１）に格納し、ステツ
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、既に第２図（ｂ−１）のMTF特性の前置フイ
ルタ手段５のフイルタリング処理を受けてナイキスト周
波数 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
程度の精度でもつてずれ検出が可能である。

ステツプ〔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。Noの場合には直ちにステツ
プ〔８〕に移り、上記演算結果Lmからデフオーカス量即
ち撮影レンズの結像位置と予定焦点点面（フイルム面）
とのずれ量を換算する。他方ステツプ〔４〕においてYe
s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
為にステツプ〔５〕へ移る。このステツプ〔５〕では、
メモリ領域（１）の二次データAi,Biに第２図（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。この三次データは第２図（ｃ−１）又は（ｄ−
１）のMTF特性のフイ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、 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。ステツプ〔６〕において使用メモリ領域としてメモ
リ領域（２）が指定されステツプ〔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。
ステツプ〔８〕で演算結果Lmをデフオーカス量に換算す
る。

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オーカス量に応じて、表示手段
12と焦点調節手段13が夫々焦点調節状態を表示及び焦点
調節を行う。

なお、上記実施例ではサンプルホールド手段６のサンプ
ルピツチｐを2p₀と定めたが、一般的にはそのピツチｐ
はnp₀（ｎは自然数）でよく、この場合前置フイルタ手
段のMTF特性は、このサンプルピツチnp₀により決まるナ
イキスト周波数 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
算フイ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。従つてこの手段４はD.C成分除去用加重加算フイ
ルタの前であればどこに配置してもよい。

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の能力が余つている場合には、
ステツプ〔５〕のフイルタ処理をステツプ〔１〕の格納
と同時に行うこともできる。

前置フイルタ手段と後置フイルタ手段との性質について
説明する。

第２図（ｂ−２）の加重係数列を持つ前置フイルタと第
２図（ｃ−３）又は（ｄ−３）の加重係数列を持つ後置
フイルタとの合成MTF特性は、第２図（ｃ−１）又は
（ｄ−１）に示すものであり、この第２図（ｃ−１）又
は（ｄ−１）のMTF特性を単一の加重加算フイルタから
得ようとするとこの単一加重加算フイルタの加重係数列
は第２図（ｃ−２）又は（ｄ−２）となる。ここで上記
前置フイルタと後置フイルタの加重係数の個数の合計は
８個であり、上記単一フイルタの加重係数の個数は13個
となる。同様に、例えば第２図（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
算フイルタを直列に組合せた組合フイルタは第２図（ｆ
−１）に示す合成MTF特性を呈し、このMTF特性は第２図
（ｆ−２）の加重係数列を有する単一の加重加算フイル
タからも得ることができ、上記組合フイルタの加重係数
の個数の合計は11個であり、上記単一フイルタの加重係
数の個数は25個である。更に、第２図（ｅ−３）と（ｆ
−３）の加重係数列を夫々有する組合フイルタの合成MT
F特性と、第２図（ｆ−４）の加重係数列を有する単一
フイルタのMTF特性とは同一であり、上記組合フイルタ
の加重係数の個数の合計は６で、上記単一フイルタのそ
れは９となる。

この様に一般に単一の加重加算フイルタのMTF特性と同
一のMTF特性を複数の加重加算フイルタを直列に組合せ
た組合フイルタからも得ることができ、かつ、複数の加
重加算フイルタの組合せの加重係数の合計は、単一加重
加算フイ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、加重加算フイルタをハードウエアで構
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。

また後の実施例で述べる様に、後置フイルタとして比較
的簡単な加重係数列を複数個用意し、それらを適宜選択
して前置フイルタと組合せて使用することにより容易に
組合フイ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、前置フイルタに、ずれ演算
に用いられるデータの空間ピツ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。即ち前置フイルタの出力は
ずれ演算に有害となる成分が除去されているので、後置
フイルタの出力の外に前置フイルタの出力をもずれ演算
に使用することができる利点がある。

また、前置フイルタをハードウエアで構成し、後置フイ
ルタとして複数のフイルタを用意し、それらのフイルタ
リングをソフトウエアで処理する場合には、前置フイル
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
後置フイ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。

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A_l…A_N,b系列データ
B_l…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。

ここでｑとｒは例えば次式で与えられる。

ｒ＝ｑ−１＋Ｓ 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。

第５図（ａ）はシフト量Ｌを順次変えた時々の相関量Ｃ
（Ｌ）をプロツトしたものでＦはプロツトされた点を結
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
シフト量Lmが、光像のずれ量に対応している。

最小点Fm付近の曲線Ｆの形状が第５図（ａ）に示すよう
に最小値Fmを中心とするほぼ対称なＶ字形となつている
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。第５図（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。

D_L＝0.5×（C_-1−C₁） 従つて極小値CextはC₀−|D_L|となる。この極小値を与え
る内挿シフト量Lmは次の様になる。

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で、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で割つた値を規格化極小値▲▼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、第５図（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。

そこで規格化極小値▲▼と参照値Crefとを比較
し、▲▼＜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第６図
のフローチヤートを用いて説明する。

第６図においてマイクロコンピユータはステツプ〔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。ステツプ〔12〕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。ステツプ〔13〕でMA×｛C₁,
C₀,C_-1｝＞Cthの時、Infomを１に設定し後、ステツプ
〔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ツプ〔15〕で
メモリC_-1,C₀,C₁の内容から値D_L,E,▲▼を算出
する。ステツプ〔16〕で規格化極小値▲▼と参
照値Crefとを比較し、条件▲▼＜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が第５図の相関関数Ｆの最小値であると
判別し、ステツプ〔17〕において内挿シフト量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。ステツプ〔1
8〕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A
i,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、上記ステツプ〔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定できることにな
る。

Ｅ＞Ethであるときステツプ〔19〕で、演算結果が信頼
性あるとしてパラメータInfomを１にセツトする。逆に
Ｅ＞Ethでない時、ステツプ〔20〕でパラメータInfomを
０にセツトする。

他方、ステツプ〔14〕又は〔16〕が充足されない場合に
は、ステツプ〔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。

次いでステツプ〔22〕でシフト量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ツプ
〔23〕でＬは１だけ増加する。今の場合Ｌ＝０でステツ
プ〔22〕の条件は満たされているのでステツプ〔23〕を
へてＬ＝１が設定される。ステツプ〔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
ツプ〔22〕あるいはステツプ〔24〕の条件が満たされな
い時上述のステツプ〔12〕へ戻る。このステツプ〔12〕
に戻つた後、再びステツプ〔21〕へ来た時、Ｌ＝１であ
るので符号が反転してＬ＝−１となりステツプ〔22〕を
介して再びステツプ〔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になつた時、ステツ
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
たステツプ〔13〕はCorrel＝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。

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の時の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、第６図のフローチヤートでは、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。従つ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、新たに必要となつた相関量だ
け計算するようにするのが妥当である。その場合ステツ
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_fＬl_fの全域の演算が終つてい
なくても、それが最大相関であると判定でき、実際自動
合焦駆動を行なつ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フト量に対して（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Ai−
Bi_-Lの計算はわずか210回で済む。

このずれ演算アルゴリズムを用いた焦点検出を第７図に
より説明する。

ａ系列、ｂ系列の空間ピツチp₀の一次データai,biから
夫々空間ピツチ2p₀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、ステツプ〔31〕でメ
モリ領域（１）に格納される。ステツプ〔32〕でメモリ
領域（１）のデータに対して第２図（ｃ−３）又は（ｄ
−３）の加重係数列を用いた加重加算フイルタリング処
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。ステツプ〔33〕でメモリ領域
（２）を指定すると共に、最大シフト量l_fをl_f2（l
_f2は、２又は３）にセツトする。ステツプ〔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
ついて第６図のずれ演算アルゴリズム処理を行う。ステ
ツプ〔35〕においてこの処理の結果、最大相関が最大シ
フト量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、
ステツプ〔36〕で、シフト量Lmをデフオーカ量に換算す
る。

もしステツプ〔35〕でNoの場合には、ステツプ〔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_f1（l_f1＞l_f2で にセツトする。ステツプ〔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
第６図のずれ演算アルゴリズム処理を行う。この結果に
基づいてステツプ〔36〕が実行される。

以上の如く、本実施例では、まずD.C成分を抑制したデ
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つ
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つている場合は、
一般に撮影レンズは合焦位置近傍にあることが多く、従
つて多くの場合ステツプ〔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。

第８図は第３実施例を示すもので、ステツプ〔41〕，
〔42〕，〔43〕は第７図のステツプ〔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ツプ〔44〕で判別
し、Noである場合、ステツプ〔50〕でそのシフト量をデ
フオーカス量に換算する。上記判別がYesであつた場
合、ステツプ〔45〕において、ステツプ〔43〕の演算結
果Lm⁽¹⁾とE⁽¹⁾とを記憶する。ステツプ〔46〕，〔47〕
及び〔48〕は第８図のステツプ〔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。ステツプ
〔49〕でパラメータE⁽¹⁾,E⁽²⁾とから内挿シフト量L
m⁽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ツプ
〔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、ステツプ〔50〕で
この選択したLmからデフオーカス量を換算する。

以上では、マイコンは単一の後置フイルタ処理を行うの
みであつたが、以下にマイコンが複数の後置フイルタ処
理を行う第４実施例を説明する。

第１図において、マイコン８が複数の後置フイルタ処理
を行うことを明示する為に、後置フイルタ部10の外に第
ｊ番目の後置フイルタ部10jを点線のブロツクにより示
した。

第９図において、ステツプ〔51〕〜〔55〕は夫々第８図
のステツプ〔41〕〜〔45〕と同一である。ステツプ〔5
5〕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、ステツプ〔56〕においてパ
ラメータｊを２にセツトする。ステツプ〔57〕でメモリ
領域（１）の空間ピツチｐ＝2p₀のデータに対して第２
図（ｄ−３）の加重係数列の加重加算フイルタ処理、一
般的に言うと第２図（ｄ−１）の如くピーク周波数f₂が
ピツチｐにより決まるナイキスト周波数 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
加重加算フイ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。ステツプ〔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＝Eth₂を指定する。この
条件の下でステツプ〔59〕で第６図のアルゴリズム処理
を行い、その結果、ステツプ〔60〕でInfom＝１、Corre
l＝１であればステツプ〔65〕でこの時の内挿シフト量L
mからデフオーカス量を算出する。

もしステツプ〔60〕の条件が充足されない時にはステツ
プ〔61〕でその時の演算結果Lm⁽²⁾,E⁽²⁾を記憶する。次
いでステツプ〔62〕とパラメータｊを１だけ増加してｊ
＝３とする。ステツプ〔63〕でｊ＝５であるか否かの判
定が行われる。今ｊ＝３であるからステツプ〔57〕に移
る。ステツプ〔57〕ではｊ＝３のとき第２図（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イルタ処理をして
データをメモリ領域（３）へ格納する。尚、このフイル
タ処理は、第２図（ｂ−２）のフイルタ処理を受けたメ
モリ領域（１）のデータに対して、第２図（ｅ−３）の
加重加算処理と第２図（ｆ−３）の加重加算処理を順次
直列的に施こすことにより達成される。この後のステツ
プ〔58〕〜〔62〕までの処理はｊ＝２の時と同一であ
る。ステツプ〔62〕でパラメータｊは４となる。ｊ＝４
の時のステツプ〔57〕における加重加算フイルタは、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
ツプはｉ＝３の時と同一である。このようにｊの増加に
伴いステツプ〔57〕のフイ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つてもよ
い。パラメータｊが５となると、ステツプ〔64〕に移り
ステツプ〔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
れともいずれも信頼性が高くないときは何も選択せずに
ステツプ〔65〕に移る。

この例ではステツプ〔57〕で最高３回のフイルタ処理を
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ツプ〔57〕でのフイ
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イ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
みを多く含むような場合にも、上記いずれかのフイルタ
処理により高精度の検出が期待できる。

これまでに述べた実施例においては、合焦近傍でない場
合にデフオ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ルピツチｐ＝2p₀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_fN/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
ない時にデフオーカス量を求める場合には、そのデフオ
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
光像自体がデフオーカスでぼけている為、比較的荒いサ
ンプルピツチのデータで十分に目的を達成する事が可能
であり、そうする事で演算時間が短縮される。

第10図の第５実施例でそのような場合について説明す
る。まずA/D変換後のサンプルピツチｐの二次データを
メモリ領域（１）へ格納する（ステツプ〔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
を除去するフイルタ処理を行ない、サンプリングピツチ
ｎ×ｐでサンプルしたデータをメモリ領域（１′）に入
れる。（ステツプ〔72〕）一般にはサンプルピツチ変更
に伴ない、このようにナイキスト周波数以上の成分を除
去するフイルタ処理を行なう事が望ましいが、デフオー
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ツチ
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
記フイルタ処理を省いて新しいサンプルピツチ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 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。（ステツプ〔7
3〕）次いで像ずれ量算出のアルゴリズム処理を行ない
（ステツプ〔74〕）、求められた像ずれのシフト量Lmに
サンプルピツチがｎ倍となつている事によるｎ倍の補正
を行ないLm×ｎ→Lmとする（ステツプ〔75〕）。次い
で、これからデフオーカス量を算出する（ステツプ〔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。

第５実施例ではデフオーカス量の大きい所でのサンプル
ピツ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実施例におけるフイルタ処
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ツチを大きくして処理時
間を短縮する事が可能である。

第11図の第６実施例はその様な場合を示している。ハー
ドウエアフイルタにより第２図（ｂ−１）の特性でフイ
ルタされた二次データがメモリ領域（１）にストアされ
（ステツプ〔81〕）、さらにステツプ〔82〕で第２図
（ｄ−３）のフイルターで処理された即わち同図（ｄ−
１）のようにf₂1/（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（ステツプ〔83〕）。
これにもとずいて第６図のシフト量算出のアルゴリズム
処理（ステツプ〔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（ステツプ〔85〕）、結果のシフト量Lmか
らデフオーカス量を算出し（ステツプ〔86〕）終了とす
る。ステツプ〔85〕の条件が充足されなかつた時は、系
が合焦近傍にないか、あるいは合焦近傍にあつても光像
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
ンプルピツチを２倍の2pとして行なう。そこで今後のサ
ンプルピツチをｐ′とするとｐ′＝2p＝4p₀である。

具体的には第２図（ｅ−３）のフイルタ処理、即わちサ
ンプルピツチ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
はピツチｐ′＝2pごとのものについてメモリ領域（３）
にストアする。この時のフイルタ特性は第２図（ｅ−
１）のごとくなりサンプルピツチｐ′に関するナイキス
ト周波数 以上の空間周波数はほとんどなくなつている。なおステ
ツプ〔88〕はステツプ〔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
傍でフイルターを切り換えるループへ進む判定を下す。
まずステツプ〔89〕でループの初期値としてパラメータ
ｊ＝４を設定する。ステツプ〔90〕においてメモリ領域
（３）に格納されたサンプルピツチｐ′＝2p＝4p₀のデ
ータに対して第２図（ｆ−３）の空間ピツチ8p₀の加重
係数列のフイルタ処理を行ない、やはりサンプルピツチ
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第２図（ｆ−１）に示す如
く、D.C成分の除去し、空間周波数 付近を主に抽出する特性のフイルタ処理を受けたものと
なる。

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Eth＝Eth₄を指定する
（ステツプ〔91〕）。

これにもとずいて第６図のアルゴリズム処理を行なう
（ステツプ〔92〕）。

もし情報量が十分で（Infom＝１）（ステツプ〔93〕）
かつ最大シフト量（Correl＝１）（ステツプ〔96〕）な
らばこの時のLmからこの時のサンプルピツチ2pを考慮し
て、像ずれ量ＸをＸ＝Lm×2pにより算出する（ステツプ
〔100〕）。

ステツプ〔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。この場合ステツプ〔95〕
を介して再びステツプ〔90〕にもどる。ステツプ〔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
イルタ処理を行ない、データメモリ領域（５）に格納す
る。ここで例えば とするようなフイルタ処理を行なう。この場合その時の
フイルタによつてはサンプルピツ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。

この様にして前回と同様にステツプ〔91〕，〔92〕を行
ない、情報量が十分で（ステツプ〔93〕）かつ相関検出
域内（ステツプ〔96〕）ならばステツプ〔100〕で像ず
れ量を算出する。

ステツプ〔93〕で条件が充足されないとステツプ〔94〕
でｊ＝６となりステツプ〔95〕の条件が満たされてステ
ツプ〔97〕へ移る。又ステツプ〔88〕やステツプ〔96〕
の条件が満たされた場合もステツプ〔97〕へ移る。

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
ピツチ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 を指定し、しきい値としてEth₄を指定する（ステツプ
〔97〕）。第６図のアルゴリズム処理を行ない（ステツ
プ〔98〕）、Infom＝1Correl＝１なら（ステツプ〔9
9〕）この結果のLmとこの時のピツチｐ′＝2pから像ず
れ量Ｘ＝Lm×2pを算出する（ステツプ〔100〕）。これ
らのステツプ〔100〕の結果にステツプ〔101〕ででデフ
オーカ量に換算される。ステツプ〔99〕の条件が充足さ
れない時は検出不能として終了する。

この実施例では、空間ピツチp₀のａ系列ｂ系列の一次デ
ータai,biが、第１図の前置フイルタ手段５を通つた
後、サンプルピツチ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ツチ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。

第12図に本発明の第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
フイルタ手段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
第１図のものと同一である。前置フイルタ手段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は前置フイルタ手段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
に入力させる。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1
4、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は前置フイルタ手段５のａ系列、ｂ系列夫々約10
0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はサンプルピツチｐ＝2p₀で
サンプリングしａ系列ｂ系列夫々約50個のデータを出力
し、A/D変換器７は、ピツチ2p₀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
ングピツチ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はピツチp₀のタ
イミングで入力データをA/D変換する。

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のサンプリングピツチは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、従つ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
になつている。従つて第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。

尚、第２モードでは、一次データは前置フイルタ手段５
を通らずにマイコン８に入力される。従つて、第２モー
ドのデータはピツチ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、ピツチp₀が非常に少さく例えば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。ピツチp₀が50
μ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。従つて、
第２モード時に、一次データをナイキスト周波数以上を
除去するフイ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。

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列であつた。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
関し計算しメモリしておき、このメモリ結果を加重加算
フイルタ処理を行い、その後残りのずれ演算を施こすよ
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。

ここで、加重加算フイルタの加重係数列は（−0.5,1,−
0.5）とした。

（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、前置
の加重加算フイルタと後置の加重加算フイルタとを直列
的に組合せて光電素子アレイからのデータをフイルタリ
ング処理するので、そのフイルタリング処理を単一の加
重加算フイルタで行う場合に比べて加重係数の個数を減
少でき、構成の簡略化又は処理時間の短縮化を図ること
ができる。

さらにまた前置フィルタ・後置フィルタに分け、それぞ
れの出力を用いて像ずれ量の検出が出来ること、さらに
後置フィルタを複数用いそれぞれの出力を用いて像ずれ
量の検出をすることなどにより被写体像に応じて最適な
フィルタを効率的に使い分けることが出来るので検出精
度の向上が可能となる。この場合それぞれ単独にフィル
タを用意する場合に比べて前置フィルタ、後置フィルタ
に分けた場合のほうが処理の時間が短縮されると言う効
果がある。さらに前置フィルタをかけた後は一次データ
は捨てることも可能なので、そのようにした場合にはメ
モリの節約ができると言う効果も生じる。

【図面の簡単な説明】 第１図は本発明の実施例を示すブロツク図、第２図は、
MTF特性と加重係数列を示すもので同図（ａ）は、光電
素子アレイのMTF特性を、（ｂ−１）、（ｃ−１）、
（ｄ−１）、（ｅ−１）、（ｆ−１）は夫々加重加算フ
イルタのMTF特性を示すグラフで、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、第３図（ａ）及
び（ｂ）は夫々トランスバーサルフイルタを示すブロツ
ク図、第４図は第１実施例に関するフローチヤート、第
５図（ａ）は相関量とシフト量との関係を示すグラフで
同図（ｂ）は内挿方法を説明するための図、第６図はず
れ演算のアルゴリズムを示すフローチヤート、第７図、
第８図、第９図、第10図及び第11図は夫々第２〜第６実
施例に関するフローチヤート、第12図は第７実施例を示
すブロツク図である。 2,3……光電素子アレイ、５……前置フイルタ、８……
マイコン、10,10j……後置フイルタ部、11……ずれ演算
部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】光学的に視差を有する一対の光束を一対の
   光電素子アレイ上に導き、前記光電素子アレイ上の対象
   物体像の相対的ずれの大きさを算出して焦点検出を行う
   焦点検出装置において、 前記光電素子アレイ出力である一次データにフィルタリ
   ング処理を施すために、位置的に比較的近接した複数の
   一次データそれぞれ所定の第一加重係数を乗じ、それら
   を加算することにより一連の二次データを作成する前置
   フィルタ手段と、 前記一連の二次データにフィルタリング処理の処理を施
   すために、位置的に比較的近接した複数の二次データそ
   れぞれ所定の第二加重係数を乗じ、それらを加算するこ
   とにより一連の三次データを作成する後置フィルタ手段
   と、 前記三次データに基づいて前記対象物体像の相対的ずれ
   を演算して焦点調節状態を表す信号を作成する演算手段
   とを備えたことを特徴とする焦点検出装置。
2. 【請求項２】前記演算手段は、前記三次データと同様に
   前記二次データに基づいて前記対象物体像の相対的ずれ
   を演算し、少なくともいずれかの演算結果に基づいて、
   前記焦点調節状態を表す信号を作成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。
3. 【請求項３】前記二次データは、前記一次データより空
   間的サンプリングピッチが粗い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. 【請求項４】前記前置フィルタ手段は、前記二次データ
   のサンプリングピッチに関するナイキスト周波数以上の
   成分が除去される特性を有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. 【請求項５】前記前置フィルタ手段は、ハードウェアに
   より構成され、また、前記後置フィルタ手段は、マイク
   ロコンピュータによるソフトウェアにより構成されてい
   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. 【請求項６】前記後置フィルタ手段は、複数のフィルタ
   を有しており、これらのフィルタを選択的に使用するこ
   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。