JPH09127405A - 光学装置 - Google Patents
光学装置Info
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- JPH09127405A JPH09127405A JP7302323A JP30232395A JPH09127405A JP H09127405 A JPH09127405 A JP H09127405A JP 7302323 A JP7302323 A JP 7302323A JP 30232395 A JP30232395 A JP 30232395A JP H09127405 A JPH09127405 A JP H09127405A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 観察画面内において主要物体が存在する領域
の自動選択の精度を向上させる。 【解決手段】 複数の測距あるいはデフォーカス量の検
出結果に基づいて、観察面を領域分割する領域分割手段
〔（１０２），（１０３）〕と、領域分割手段により分
割された複数の領域の中から主要物体が存在する領域を
少なくとも一つ抽出するものであって、複数の測距結果
に基づいて対物レンズ光軸に対する物体の傾きの度合を
演算し、これを主要物体の判定要素とする領域抽出手段
（１０４）とを備え、物体の傾きの度合を演算して、こ
の傾き情報と、絶対距離情報やデフォーカス量を総合的
に評価することにより、主要物体を決定するようにして
いる。
の自動選択の精度を向上させる。 【解決手段】 複数の測距あるいはデフォーカス量の検
出結果に基づいて、観察面を領域分割する領域分割手段
〔（１０２），（１０３）〕と、領域分割手段により分
割された複数の領域の中から主要物体が存在する領域を
少なくとも一つ抽出するものであって、複数の測距結果
に基づいて対物レンズ光軸に対する物体の傾きの度合を
演算し、これを主要物体の判定要素とする領域抽出手段
（１０４）とを備え、物体の傾きの度合を演算して、こ
の傾き情報と、絶対距離情報やデフォーカス量を総合的
に評価することにより、主要物体を決定するようにして
いる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、複数の測距結果あ
るいはデフォーカス結果に基づいて、観察面を領域分割
する領域分割手段と、領域分割手段により分割された複
数の領域の中から主要物体が存在する領域を少なくとも
一つ抽出する領域抽出手段とを備えた、測距装置，焦点
検出装置、更にはこれら装置を具備したカメラ等の光学
装置に関するものである。
るいはデフォーカス結果に基づいて、観察面を領域分割
する領域分割手段と、領域分割手段により分割された複
数の領域の中から主要物体が存在する領域を少なくとも
一つ抽出する領域抽出手段とを備えた、測距装置，焦点
検出装置、更にはこれら装置を具備したカメラ等の光学
装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の多点測距が可能なカメラにおい
て、複数の測距結果の中から最も“近い”測距領域を必
ず選択して測距を行ったのでは誤測距することが多々あ
る事から、例えば３点測距の結果が、遠，中，近といっ
た特定のパターンを持っている場合には、“中”の測距
点を選択（“近”は地面等可能性がある為）するといっ
たアルゴリズムをもつものが提案（特開平２−２８２２
３４号）されている。
て、複数の測距結果の中から最も“近い”測距領域を必
ず選択して測距を行ったのでは誤測距することが多々あ
る事から、例えば３点測距の結果が、遠，中，近といっ
た特定のパターンを持っている場合には、“中”の測距
点を選択（“近”は地面等可能性がある為）するといっ
たアルゴリズムをもつものが提案（特開平２−２８２２
３４号）されている。
【０００３】また、撮影画面内に多数の測距点を備え、
これら測距点について測距を行い、撮影空間中の任意の
方向の距離（デフォーカス量）を測定可能とする装置が
本願出願人より提案（特公平４−６７６０７号）されて
いる。
これら測距点について測距を行い、撮影空間中の任意の
方向の距離（デフォーカス量）を測定可能とする装置が
本願出願人より提案（特公平４−６７６０７号）されて
いる。
【０００４】この提案装置について、例えば図６の様な
シーンを撮影する場合を例にとって説明する。
シーンを撮影する場合を例にとって説明する。
【０００５】まず、撮影画面内を細かくブロック分割し
て（エリアセンサ上の複数の画素を組として）測距し、
次に図７の様な距離分布情報（距離マップ）を得る。そ
して、被写界空間の物体配置を判断するために、空間を
構成する各物体のグルーピングを行う。
て（エリアセンサ上の複数の画素を組として）測距し、
次に図７の様な距離分布情報（距離マップ）を得る。そ
して、被写界空間の物体配置を判断するために、空間を
構成する各物体のグルーピングを行う。
【０００６】図８は、図７の距離マップデータに基づい
てグルーピングを行った結果の例であり、グルーピング
により各物体毎に領域が切り分けられる。
てグルーピングを行った結果の例であり、グルーピング
により各物体毎に領域が切り分けられる。
【０００７】実際的なグルーピングの手法は、いくつか
の方法が一般的に知られている。最も簡単な例は、隣接
する２つのブロックの距離（あるいはデフォーカス）の
差が所定値以下であれば、２つのブロックは同一物体を
形成しているという判断を、すべての隣接ブロックに対
して適用するという方法である。
の方法が一般的に知られている。最も簡単な例は、隣接
する２つのブロックの距離（あるいはデフォーカス）の
差が所定値以下であれば、２つのブロックは同一物体を
形成しているという判断を、すべての隣接ブロックに対
して適用するという方法である。
【０００８】以上のような方法で、図８のように撮影空
間を構成する物体毎に、画面を領域分け（グルーピン
グ）する。
間を構成する物体毎に、画面を領域分け（グルーピン
グ）する。
【０００９】そして、例えば距離情報や、物体の大きさ
情報、画面上での位置情報などを用いて、これら撮影空
間を構成する物体の中から主被写体の領域を決定すると
いうものである。
情報、画面上での位置情報などを用いて、これら撮影空
間を構成する物体の中から主被写体の領域を決定すると
いうものである。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記何
れの提案装置においても、図９の様なシーン、つまり主
被写体である人物１の手前にテーブル２があるシーンな
どの場合には、テーブル２と人物１との距離が近い為、
テーブル２や食器を測距している領域を選択してしまう
恐れがあった。従って、このような場合には、撮影者は
希望の測距領域を選択する為に測距領域選択モードを手
動に切り替えた後、測距領域を手動で選択するといった
作業を行わなければならず、その操作が煩わしいもので
あった。
れの提案装置においても、図９の様なシーン、つまり主
被写体である人物１の手前にテーブル２があるシーンな
どの場合には、テーブル２と人物１との距離が近い為、
テーブル２や食器を測距している領域を選択してしまう
恐れがあった。従って、このような場合には、撮影者は
希望の測距領域を選択する為に測距領域選択モードを手
動に切り替えた後、測距領域を手動で選択するといった
作業を行わなければならず、その操作が煩わしいもので
あった。
【００１１】（発明の目的）本発明の目的は、観察画面
内において主要物体が存在する領域の自動選択の精度を
向上させることのできる光学装置を提供することであ
る。
内において主要物体が存在する領域の自動選択の精度を
向上させることのできる光学装置を提供することであ
る。
【００１２】
【課題を解決するための手段】例えばカメラを例にする
と、一般的な撮影シーンにおいて、人物などの主被写体
と考えられる物体と、テーブルや地面など近距離にあっ
ても主被写体で無い物体の違いは、その物体を構成する
面の傾きにある場合が多い。
と、一般的な撮影シーンにおいて、人物などの主被写体
と考えられる物体と、テーブルや地面など近距離にあっ
ても主被写体で無い物体の違いは、その物体を構成する
面の傾きにある場合が多い。
【００１３】すなわち、主被写体はカメラに対して正対
することが多いので、撮影光軸に垂直な面から構成され
る物体が主被写体であることが多い。一方、近距離にあ
っても、地面や壁などの主被写体では無い物体は、撮影
光軸に対して傾きを持った面から構成されることが多
い。
することが多いので、撮影光軸に垂直な面から構成され
る物体が主被写体であることが多い。一方、近距離にあ
っても、地面や壁などの主被写体では無い物体は、撮影
光軸に対して傾きを持った面から構成されることが多
い。
【００１４】この様な点に鑑み、請求項１〜４記載の本
発明は、観察面内の複数の点を測距する測距手段と、該
測距手段による複数の測距結果に基づいて、観察面を領
域分割する領域分割手段と、領域分割手段により分割さ
れた複数の領域の中から主要物体が存在する領域を少な
くとも一つ抽出するものであって、複数の測距結果に基
づいて対物レンズ光軸に対する物体の傾きの度合を演算
し、これを主要物体の判定要素とする領域抽出手段とを
備え、また、請求項５〜７記載の本発明は、観察面内の
複数の点のデフォーカス量を検出するデフォーカス量検
出手段と、該デフォーカス量検出手段による複数のデフ
ォーカス結果に基づいて、観察面を領域分割する領域分
割手段と、領域分割手段により分割された複数の領域の
中から主要物体が存在する領域を少なくとも一つ抽出す
るものであって、複数のデフォーカス結果に基づいて対
物レンズ光軸に対する物体の傾きの度合を演算し、これ
を主要物体の判定要素とする領域抽出手段とを備え、物
体の傾きの度合を演算して、この傾き情報と、絶対距離
情報やデフォーカス量を総合的に評価することにより、
主要物体を決定するようにしている。
発明は、観察面内の複数の点を測距する測距手段と、該
測距手段による複数の測距結果に基づいて、観察面を領
域分割する領域分割手段と、領域分割手段により分割さ
れた複数の領域の中から主要物体が存在する領域を少な
くとも一つ抽出するものであって、複数の測距結果に基
づいて対物レンズ光軸に対する物体の傾きの度合を演算
し、これを主要物体の判定要素とする領域抽出手段とを
備え、また、請求項５〜７記載の本発明は、観察面内の
複数の点のデフォーカス量を検出するデフォーカス量検
出手段と、該デフォーカス量検出手段による複数のデフ
ォーカス結果に基づいて、観察面を領域分割する領域分
割手段と、領域分割手段により分割された複数の領域の
中から主要物体が存在する領域を少なくとも一つ抽出す
るものであって、複数のデフォーカス結果に基づいて対
物レンズ光軸に対する物体の傾きの度合を演算し、これ
を主要物体の判定要素とする領域抽出手段とを備え、物
体の傾きの度合を演算して、この傾き情報と、絶対距離
情報やデフォーカス量を総合的に評価することにより、
主要物体を決定するようにしている。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、本発明を図示の実施の形態
に基づいて詳細に説明する。
に基づいて詳細に説明する。
【００１６】図１は本発明の実施の第１の形態に係るカ
メラの概略構成を示すブロック図である。
メラの概略構成を示すブロック図である。
【００１７】図１において、２００はレンズ、２０１は
微小受光画素を二次元配列したＣＣＤ等のエリアセン
サ、２０２は前記エリアセンサ１０１を駆動するセンサ
駆動回路である。２０３はマイクロコンピュータであ
り、前記エリアセンサからの出力をディジタル信号に変
換するＡ／Ｄコンバータや該Ａ／ＤコンバータでＡ／Ｄ
変換された画像信号を格納するフレームメモリ（ＦＭ）
や後述の距離マップ作成やグルーピング等を行うＣＰＵ
を具備している。
微小受光画素を二次元配列したＣＣＤ等のエリアセン
サ、２０２は前記エリアセンサ１０１を駆動するセンサ
駆動回路である。２０３はマイクロコンピュータであ
り、前記エリアセンサからの出力をディジタル信号に変
換するＡ／Ｄコンバータや該Ａ／ＤコンバータでＡ／Ｄ
変換された画像信号を格納するフレームメモリ（ＦＭ）
や後述の距離マップ作成やグルーピング等を行うＣＰＵ
を具備している。
【００１８】２０４はシャッタの開閉を制御するシャッ
タ制御回路、２０５はフィルムの給送を制御するフィル
ム制御回路、２０６は前記マイクロコンピュータ２０３
によって選択される測距情報に基づいて撮影レンズの駆
動を行うレンズ駆動回路、２０７は不図示のレリーズ釦
の第１ストロークによりＯＮするスイッチ（ＳＷ１）、
２０８は不図示のレリーズ釦の第２ストロークによりＯ
Ｎするスイッチ（ＳＷ２）である。
タ制御回路、２０５はフィルムの給送を制御するフィル
ム制御回路、２０６は前記マイクロコンピュータ２０３
によって選択される測距情報に基づいて撮影レンズの駆
動を行うレンズ駆動回路、２０７は不図示のレリーズ釦
の第１ストロークによりＯＮするスイッチ（ＳＷ１）、
２０８は不図示のレリーズ釦の第２ストロークによりＯ
Ｎするスイッチ（ＳＷ２）である。
【００１９】次に、上記マイクロコンピュータ２０３に
おいて実行される一連の動作について、図２のフローチ
ャートに従って説明する。
おいて実行される一連の動作について、図２のフローチ
ャートに従って説明する。
【００２０】ステップ（１０１）においては、不図示の
レリーズ釦の第１ストロークが為されてスイッチＳＷ１
がＯＮしたか否かを判別し、ＯＦＦであればＯＮするま
でこのステップに留まる。
レリーズ釦の第１ストロークが為されてスイッチＳＷ１
がＯＮしたか否かを判別し、ＯＦＦであればＯＮするま
でこのステップに留まる。
【００２１】その後、該スイッチＳＷ１がＯＮするとス
テップ（１０２）へ移り、センサ駆動回路２０２を介し
てエリアセンサ２０１を駆動する。そして、撮影画面内
をブロック分割して、各ブロックにおいて、公知の演算
を行うことにより、ブロック内の物体までの距離を算出
する。この結果、撮影画面全体の距離の分布状態を表わ
す距離マップが作成される。
テップ（１０２）へ移り、センサ駆動回路２０２を介し
てエリアセンサ２０１を駆動する。そして、撮影画面内
をブロック分割して、各ブロックにおいて、公知の演算
を行うことにより、ブロック内の物体までの距離を算出
する。この結果、撮影画面全体の距離の分布状態を表わ
す距離マップが作成される。
【００２２】例えば、図６のような撮影シーンの場合、
図７に示すような距離マップが作成されることになる。
図７に示すような距離マップが作成されることになる。
【００２３】次にステップ（１０３）において、距離マ
ップデータに基づきグルーピングを行う。
ップデータに基づきグルーピングを行う。
【００２４】グルーピングの手法は、前述した様に、隣
接する２つのブロックの距離（あるいはデフォーカス）
の差が所定値以下であれば、２つのブロックは同一物体
を形成しているという判断を、すべての隣接ブロックに
対して適用するという方法等が既に知られているので、
これ以上の説明は省略する。
接する２つのブロックの距離（あるいはデフォーカス）
の差が所定値以下であれば、２つのブロックは同一物体
を形成しているという判断を、すべての隣接ブロックに
対して適用するという方法等が既に知られているので、
これ以上の説明は省略する。
【００２５】このような、判断を行うことにより、図８
に示した様に、撮影画面を物体毎に領域分けしたデータ
を得ることができる。
に示した様に、撮影画面を物体毎に領域分けしたデータ
を得ることができる。
【００２６】次にステップ（１０４）においては、画面
を構成するすべての物体（グループ）の中から主被写体
を判定する。
を構成するすべての物体（グループ）の中から主被写体
を判定する。
【００２７】主被写体を判断するための要素としては、
従来は至近優先的な考えが中心であり、図６の撮影シー
ンの場合、図８に示す領域３が最至近であるので、壁に
焦点を合わせてしまう。また、他の評価要素として、物
体の大きさや画面上での位置等を判定要素として導入す
る方法が考えられるが、例えば図３のような撮影シーン
においては、領域４の物体を主被写体としたいのにもか
かわらず、領域５の方が距離，大きさ，位置ともに好条
件となり、領域５の物体が主被写体と判定されてしま
う。
従来は至近優先的な考えが中心であり、図６の撮影シー
ンの場合、図８に示す領域３が最至近であるので、壁に
焦点を合わせてしまう。また、他の評価要素として、物
体の大きさや画面上での位置等を判定要素として導入す
る方法が考えられるが、例えば図３のような撮影シーン
においては、領域４の物体を主被写体としたいのにもか
かわらず、領域５の方が距離，大きさ，位置ともに好条
件となり、領域５の物体が主被写体と判定されてしま
う。
【００２８】これに対し、本実施の形態においては、こ
れらの評価要素に加えて、撮影光軸に対する物体の傾き
の度合を算出して評価を行うことにより、正確に主被写
体を判定するものである。
れらの評価要素に加えて、撮影光軸に対する物体の傾き
の度合を算出して評価を行うことにより、正確に主被写
体を判定するものである。
【００２９】そこで、ステップ（１０４）では、まず個
々のグループについてその傾きを算出する。
々のグループについてその傾きを算出する。
【００３０】傾き算出の実施の一例を示す。
【００３１】図４の様に、カメラから物体表面上の点６
までのベクトルｒに対して、微分経路ｓを考えた場合、
光軸と垂直な面に対する物体表面の傾きｋは ｋ＝｜（ｄｒ／ｄｓ）・ｎ｜ で表わせる。ここで、ｎは光軸方向の単位ベクトルであ
る。この式を図５（ａ）の様にグルーピングされた領域
（物体）へ適用する場合を考える。
までのベクトルｒに対して、微分経路ｓを考えた場合、
光軸と垂直な面に対する物体表面の傾きｋは ｋ＝｜（ｄｒ／ｄｓ）・ｎ｜ で表わせる。ここで、ｎは光軸方向の単位ベクトルであ
る。この式を図５（ａ）の様にグルーピングされた領域
（物体）へ適用する場合を考える。
【００３２】ここでは、簡単のためブロックのアスペク
ト比は１：１とし、また、レンズの焦点距離をｆ、結像
面上におけるブロックの辺の長さをＬ、グループまでの
平均距離をｄa とした場合、物体面上におけるブロック
の辺の長さは平均的に ｍ＝Ｌｄa ／ｆ で表すことができる。ここで、グループ内でｉ番目のブ
ロックＢi の距離をｄiとした場合、例えばブロックＢ6
の傾きｋθ(6) は、図５（ｂ）に示した各微分角度に
対して、 ｋ0 (6)＝｜ｄ7 −ｄ5 ｜／２ｍ ｋ45 (6)＝｜ｄ10−ｄ2 ｜／２√（２）ｍ ｋ90 (6)＝｜ｄ9 −ｄ3 ｜／２ｍ ｋ135(6)＝｜ｄ8 −ｄ4 ｜／２√（２）ｍ で演算される。
ト比は１：１とし、また、レンズの焦点距離をｆ、結像
面上におけるブロックの辺の長さをＬ、グループまでの
平均距離をｄa とした場合、物体面上におけるブロック
の辺の長さは平均的に ｍ＝Ｌｄa ／ｆ で表すことができる。ここで、グループ内でｉ番目のブ
ロックＢi の距離をｄiとした場合、例えばブロックＢ6
の傾きｋθ(6) は、図５（ｂ）に示した各微分角度に
対して、 ｋ0 (6)＝｜ｄ7 −ｄ5 ｜／２ｍ ｋ45 (6)＝｜ｄ10−ｄ2 ｜／２√（２）ｍ ｋ90 (6)＝｜ｄ9 −ｄ3 ｜／２ｍ ｋ135(6)＝｜ｄ8 −ｄ4 ｜／２√（２）ｍ で演算される。
【００３３】また、例えばブロックＢ1 のように、グル
ープのエッジを構成するブロックの場合には、エッジを
考慮して、 ｋ0 (1)＝０ ｋ45 (1)＝｜ｄ4 −ｄ1 ｜／√（２）ｍ ｋ90 (1)＝｜ｄ3 −ｄ1 ｜／ｍ ｋ135(1)＝｜ｄ2 −ｄ1 ｜／√（２）ｍ のようにグループ内のブロックのデータのみを用いて演
算を行う。同様に、すべてのブロックに対して傾きを演
算する。
ープのエッジを構成するブロックの場合には、エッジを
考慮して、 ｋ0 (1)＝０ ｋ45 (1)＝｜ｄ4 −ｄ1 ｜／√（２）ｍ ｋ90 (1)＝｜ｄ3 −ｄ1 ｜／ｍ ｋ135(1)＝｜ｄ2 −ｄ1 ｜／√（２）ｍ のようにグループ内のブロックのデータのみを用いて演
算を行う。同様に、すべてのブロックに対して傾きを演
算する。
【００３４】次に、グループ全体の傾きを表わす指数と
して を演算し、この中の最大値をグループの傾きを表わす指
数ｋｍａｘ とする。
して を演算し、この中の最大値をグループの傾きを表わす指
数ｋｍａｘ とする。
【００３５】ここで、光軸に垂直な面に対する角度は、 θmax ≒ｔａｎ-1（ｋmax ／ｍ） で表すことができ、これをグループの傾斜角とする。
【００３６】以上の傾きの演算をすべてのグループにつ
いて行い、主被写体の評価要素とする。
いて行い、主被写体の評価要素とする。
【００３７】例えば、公知の測距領域選択のアルゴリズ
ムに“光軸に垂直な面に対して所定値（例えば３０度
等）以上傾いているグループは、主被写体として認識し
ない”という条件を加えることにより、図６や図３のよ
うな撮影シーンにおいても、壁やテーブル面等を主被写
体候補から除外することができ、正しく主被写体を認識
することが可能となる。
ムに“光軸に垂直な面に対して所定値（例えば３０度
等）以上傾いているグループは、主被写体として認識し
ない”という条件を加えることにより、図６や図３のよ
うな撮影シーンにおいても、壁やテーブル面等を主被写
体候補から除外することができ、正しく主被写体を認識
することが可能となる。
【００３８】また、ここでは所定値を角度に対して設定
したが、傾きを表わす指数ｋmax に対して所定値を設定
しても、傾き角度としては距離により多少の変動はある
ものの、ほぼ同様の演算が可能である。
したが、傾きを表わす指数ｋmax に対して所定値を設定
しても、傾き角度としては距離により多少の変動はある
ものの、ほぼ同様の演算が可能である。
【００３９】再び図２に戻る。
【００４０】次に、ステップ（１０５）では、上記ステ
ップ（１０４）で主被写体と判定したグループの領域中
からレンズ駆動を用いる測距領域を決定して測距情報を
得る。
ップ（１０４）で主被写体と判定したグループの領域中
からレンズ駆動を用いる測距領域を決定して測距情報を
得る。
【００４１】上記測距領域の判定アルゴリズムは、最至
近優先，コントラスト優先、あるいは深度優先などの公
知のアルゴリズムが考えられる他、例えばグループの形
状が人間に近いと判定できた場合には、顔面である上部
を合焦対象とするなどのアルゴリズムがある。
近優先，コントラスト優先、あるいは深度優先などの公
知のアルゴリズムが考えられる他、例えばグループの形
状が人間に近いと判定できた場合には、顔面である上部
を合焦対象とするなどのアルゴリズムがある。
【００４２】次のステップ（１０６）では、上記ステッ
プ（１０５）で決定した測距データに基づき、図１のレ
ンズ駆動回路２０６を介してレンズ駆動を行う。続くス
テップ（１０７）では、スイッチＳＷ１のＯＮ状態が継
続されているか否かを判別し、継続中であればステップ
（１０８）へ進み、一方ＯＦＦであればステップ（１０
１）の初期状態へ戻る。
プ（１０５）で決定した測距データに基づき、図１のレ
ンズ駆動回路２０６を介してレンズ駆動を行う。続くス
テップ（１０７）では、スイッチＳＷ１のＯＮ状態が継
続されているか否かを判別し、継続中であればステップ
（１０８）へ進み、一方ＯＦＦであればステップ（１０
１）の初期状態へ戻る。
【００４３】次のステップ（１０８）では、スイッチＳ
Ｗ２がＯＮしているか否かを判別し、ＯＦＦであれば前
記ステップ（１０７）へ戻り、上記の様にスイッチＳＷ
１の状態の判別を行う。また、ＯＮしていた場合にはス
テップ（１０９）に移り、シャッタ制御回路２０４や不
図示の絞り制御回路を駆動して公知の露光動作を実行
し、次いでフィルム制御回路１０５を駆動して撮影駒の
１駒巻上げを行い、一連の動作を終了する。
Ｗ２がＯＮしているか否かを判別し、ＯＦＦであれば前
記ステップ（１０７）へ戻り、上記の様にスイッチＳＷ
１の状態の判別を行う。また、ＯＮしていた場合にはス
テップ（１０９）に移り、シャッタ制御回路２０４や不
図示の絞り制御回路を駆動して公知の露光動作を実行
し、次いでフィルム制御回路１０５を駆動して撮影駒の
１駒巻上げを行い、一連の動作を終了する。
【００４４】以上の実施の第１の形態においては、絶対
距離を算出する測距手段を具備したカメラを想定して説
明をしてきたが、勿論デフォーカス量を算出する焦点検
出装置を具備したカメラであっても同様に適用できるも
のである。
距離を算出する測距手段を具備したカメラを想定して説
明をしてきたが、勿論デフォーカス量を算出する焦点検
出装置を具備したカメラであっても同様に適用できるも
のである。
【００４５】（実施の第２の形態）次に、本発明による
第２の実施例について説明する。なお、カメラの回路構
成や撮影全体の処理の流れは、実施の第１の形態で用い
た図１のフローチャートと同様であるので、ここではこ
れらの図示は省略する。
第２の実施例について説明する。なお、カメラの回路構
成や撮影全体の処理の流れは、実施の第１の形態で用い
た図１のフローチャートと同様であるので、ここではこ
れらの図示は省略する。
【００４６】上記実施の第１の形態と異なるのは、図２
のステップ（１０４）での主被写体判断における傾きの
度合の判断アルゴリズムであり、ステップ（１０３）で
グルーピングされた個々のグループについて、その傾き
の度合を簡単に算出する例について説明する。
のステップ（１０４）での主被写体判断における傾きの
度合の判断アルゴリズムであり、ステップ（１０３）で
グルーピングされた個々のグループについて、その傾き
の度合を簡単に算出する例について説明する。
【００４７】例えば、図５のような、一つのグループに
含まれるすべてのブロックＢ1 〜Ｂ6 で測距した距離デ
ータの中から、最大，最小の距離ｄmax ，ｄmin を求
め、これらの距離差 ｄdiff＝ｄmax −ｄmin …………（１） を演算する。
含まれるすべてのブロックＢ1 〜Ｂ6 で測距した距離デ
ータの中から、最大，最小の距離ｄmax ，ｄmin を求
め、これらの距離差 ｄdiff＝ｄmax −ｄmin …………（１） を演算する。
【００４８】この距離差は物体表面の奥行きを表わして
おり、被写体が撮影光軸に対して傾いているかどうかを
表わす簡単な指標となる。
おり、被写体が撮影光軸に対して傾いているかどうかを
表わす簡単な指標となる。
【００４９】以上の距離差の演算をすべてのブロックに
ついて行い、主被写体の評価要素とする。
ついて行い、主被写体の評価要素とする。
【００５０】この距離差が所定値を上回っている場合、
その物体はある程度の傾きを有するものとして主被写体
候補から除外することができる。
その物体はある程度の傾きを有するものとして主被写体
候補から除外することができる。
【００５１】例えば、所定値を１ｍに設定した場合、図
６や図３のシーンでは、壁やテーブルは距離差が１ｍ以
上あるので主被写体候補から除外されるのに対して、正
立した人間は、距離差が１ｍ以上になることは少ないの
で主被写体候補は人物に設定される。
６や図３のシーンでは、壁やテーブルは距離差が１ｍ以
上あるので主被写体候補から除外されるのに対して、正
立した人間は、距離差が１ｍ以上になることは少ないの
で主被写体候補は人物に設定される。
【００５２】被写体までのデフォーカスを検出すること
が可能なカメラの場合でも、これに近い演算が可能であ
る。一つのグループ内のすべてのデフォカス結果の中か
ら、最大，最小のデフォーカスｄfmax，ｄfminを求め、
これらのデフォーカス差 ｄfdiff ＝ｄfmax−ｄfmin …………（２） を演算する。ここでデフォーカス値は、物体までの距離
をｄf とすると ｄf ＝ａ／ｄ＋ｂ …………（３） で表わすことができる。ここで、ａ，ｂは測距光学形に
よって決まる定数である。従って、上記（２）式は ｄfdiff ＝ｄfmax−ｄfmin ＝｛（ａ／ｄmin ）＋ｂ｝−｛（ａ／ｄmax ）＋ｂ｝ ＝ａ・｛（ｄmax −ｄmin ）／（ｄmin ・ｄmax ）｝ …………（４） となり、上記（１）式に比べると、同じ距離差でも絶対
距離によりデフォーカス差に変動があるものの、特に近
距離の被写体に対して傾きの有無を判断することが可能
であり、デフォーカス値からでも傾きを考慮した主被写
体判断は可能である。
が可能なカメラの場合でも、これに近い演算が可能であ
る。一つのグループ内のすべてのデフォカス結果の中か
ら、最大，最小のデフォーカスｄfmax，ｄfminを求め、
これらのデフォーカス差 ｄfdiff ＝ｄfmax−ｄfmin …………（２） を演算する。ここでデフォーカス値は、物体までの距離
をｄf とすると ｄf ＝ａ／ｄ＋ｂ …………（３） で表わすことができる。ここで、ａ，ｂは測距光学形に
よって決まる定数である。従って、上記（２）式は ｄfdiff ＝ｄfmax−ｄfmin ＝｛（ａ／ｄmin ）＋ｂ｝−｛（ａ／ｄmax ）＋ｂ｝ ＝ａ・｛（ｄmax −ｄmin ）／（ｄmin ・ｄmax ）｝ …………（４） となり、上記（１）式に比べると、同じ距離差でも絶対
距離によりデフォーカス差に変動があるものの、特に近
距離の被写体に対して傾きの有無を判断することが可能
であり、デフォーカス値からでも傾きを考慮した主被写
体判断は可能である。
【００５３】以上、実施の第２の形態では、簡単な傾き
判断のアルゴリズムを導入することにより、マイクロコ
ンピュータの演算スピードが遅いカメラ等においても、
高速に主被写体判断を行うことができるという利点があ
る。
判断のアルゴリズムを導入することにより、マイクロコ
ンピュータの演算スピードが遅いカメラ等においても、
高速に主被写体判断を行うことができるという利点があ
る。
【００５４】以上の各実施の形態によれば、撮影空間を
細かくブロック分割測距してグルーピングの後、各物体
の傾きの度合を演算して、この傾き情報を主被写体判断
の判断要素に加えて主被写体を判断することにより、測
距点の候補領域を有効に限定することが可能となり、従
来のような測距点の誤判断を大幅に低減することが可能
となる。従って、どのような撮影シーンであっても、常
に意図した主被写体にあった写真撮影を自動的に行うこ
とが可能となる。
細かくブロック分割測距してグルーピングの後、各物体
の傾きの度合を演算して、この傾き情報を主被写体判断
の判断要素に加えて主被写体を判断することにより、測
距点の候補領域を有効に限定することが可能となり、従
来のような測距点の誤判断を大幅に低減することが可能
となる。従って、どのような撮影シーンであっても、常
に意図した主被写体にあった写真撮影を自動的に行うこ
とが可能となる。
【００５５】（発明と実施の形態の対応）本実施の形態
において、マイクロコンピュータ２０３内の、図２にお
けるステップ（１０２），（１０３）の動作を実行する
部分が本発明の領域分割手段に相当し、ステップ（１０
４）の動作を実行する部分が本発明の領域抽出手段に相
当する。
において、マイクロコンピュータ２０３内の、図２にお
けるステップ（１０２），（１０３）の動作を実行する
部分が本発明の領域分割手段に相当し、ステップ（１０
４）の動作を実行する部分が本発明の領域抽出手段に相
当する。
【００５６】以上が実施の形態の各構成と本発明の各構
成の対応関係であるが、本発明は、これら実施の形態の
構成に限定されるものではなく、請求項で示した機能、
又は実施の形態がもつ機能が達成できる構成であればど
のようなものであってもよいことは言うまでもない。
成の対応関係であるが、本発明は、これら実施の形態の
構成に限定されるものではなく、請求項で示した機能、
又は実施の形態がもつ機能が達成できる構成であればど
のようなものであってもよいことは言うまでもない。
【００５７】（変形例）本発明は、一眼レフカメラ等の
カメラに適用した場合を例にしているが、該カメラに搭
載される測距装置，焦点検出装置，焦点調節装置であっ
ても良いし、更には環境認識装置、例えばエアコン（例
えば人物を認識してその方向に風向きを設定する装置と
して利用）や車（人物認識装置として利用）等の装置に
も適用可能である。
カメラに適用した場合を例にしているが、該カメラに搭
載される測距装置，焦点検出装置，焦点調節装置であっ
ても良いし、更には環境認識装置、例えばエアコン（例
えば人物を認識してその方向に風向きを設定する装置と
して利用）や車（人物認識装置として利用）等の装置に
も適用可能である。
【００５８】その他、本発明が適用される測距装置や焦
点検出装置を具備した光学装置、例えば双眼鏡やゲーム
機にも適用可能である。
点検出装置を具備した光学装置、例えば双眼鏡やゲーム
機にも適用可能である。
【００５９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
測距手段あるいはデフォーカス量検出手段による複数の
検出結果に基づいて、観察面を領域分割する領域分割手
段と、領域分割手段により分割された複数の領域の中か
ら主要物体が存在する領域を少なくとも一つ抽出するも
のであって、複数の測距結果に基づいて対物レンズ光軸
に対する物体の傾きの度合を演算し、これを主要物体の
判定要素とする領域抽出手段とを備え、物体の傾きの度
合を演算して、この傾き情報と、絶対距離情報やデフォ
ーカス量を総合的に評価することにより、主要物体を決
定するようにしている。
測距手段あるいはデフォーカス量検出手段による複数の
検出結果に基づいて、観察面を領域分割する領域分割手
段と、領域分割手段により分割された複数の領域の中か
ら主要物体が存在する領域を少なくとも一つ抽出するも
のであって、複数の測距結果に基づいて対物レンズ光軸
に対する物体の傾きの度合を演算し、これを主要物体の
判定要素とする領域抽出手段とを備え、物体の傾きの度
合を演算して、この傾き情報と、絶対距離情報やデフォ
ーカス量を総合的に評価することにより、主要物体を決
定するようにしている。
【００６０】よって、観察画面内において主要物体が存
在する領域の自動選択の精度を向上させることができ
る。
在する領域の自動選択の精度を向上させることができ
る。
【図１】本発明の実施の第１の形態に係るカメラの概略
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】図１のカメラの一連の動作を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】本実施の第１の形態における撮影シーンの一例
を示す図である。
を示す図である。
【図４】本実施の第１の形態において傾き演算を説明す
るための図である。
るための図である。
【図５】本実施の実施の第１の形態においてグループ傾
き演算を説明するための図である。
き演算を説明するための図である。
【図６】従来例と本実施の第１の形態において効果の差
を説明するための撮影シーン例を示す図である。
を説明するための撮影シーン例を示す図である。
【図７】図６の距離マップの例を示す図である。
【図８】図７をグルーピングした際の一例を示す図であ
る。
る。
【図９】従来の装置において苦手としていた撮影シーン
例を示す図である。
例を示す図である。
２０１ エリアセンサ ２０２ センサ駆動回路 ２０３ マイクロコンピュータ ２０６ レンズ駆動回路
Claims (7)
- 【請求項１】 観察面内の複数の点を測距する測距手段
と、該測距手段による複数の測距結果に基づいて、観察
面を領域分割する領域分割手段と、領域分割手段により
分割された複数の領域の中から主要物体が存在する領域
を少なくとも一つ抽出する領域抽出手段とを備えた光学
装置において、 前記領域抽出手段は、複数の測距結果に基づいて対物レ
ンズ光軸に対する物体の傾きの度合を演算し、これを主
要物体の判定要素とする手段であることを特徴とする光
学装置。 - 【請求項２】 前記領域抽出手段により抽出された主要
物体領域の測距結果に基づき、少なくとも一つの測距情
報を算出する測距情報算出手段を具備したことを特徴と
する請求項１記載の光学装置。 - 【請求項３】 前記領域抽出手段は、前記測距手段によ
り得られる複数の距離情報から対物レンズ光軸に対する
物体の角度を演算し、これを主要物体の判定要素とする
手段を具備したことを特徴とする請求項１又は２記載の
光学装置。 - 【請求項４】 前記領域抽出手段は、前記測距手段によ
り得られる複数の距離情報から物体表面の少なくとも２
点間の距離差を演算し、これを主要物体の判定要素とす
る手段であることを特徴とする請求項１又は２記載の光
学装置。 - 【請求項５】 観察面内の複数の点のデフォーカス量を
検出するデフォーカス量検出手段と、該デフォーカス量
検出手段による複数のデフォーカス結果に基づいて、観
察面を領域分割する領域分割手段と、領域分割手段によ
り分割された複数の領域の中から主要物体が存在する領
域を少なくとも一つ抽出する領域抽出手段とを備えた光
学装置において、 前記領域抽出手段は、複数のデフォーカス結果に基づい
て対物レンズ光軸に対する物体の傾きの度合を演算し、
これを主要物体の判定要素とする手段であることを特徴
とする光学装置。 - 【請求項６】 前記領域抽出手段により抽出された主要
物体領域のデフォーカス結果に基づき、少なくとも一つ
のデフォーカス情報を算出するデフォーカス情報算出手
段を具備したことを特徴とする請求項５記載の光学装
置。 - 【請求項７】 前記領域抽出手段は、前記デフォーカス
検出手段により得られる複数のデフォーカス情報から物
体表面の少なくとも２点間のデフォーカス差を演算し、
これを主要物体の判定要素とする手段であることを特徴
とする請求項５又は６記載の光学装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30232395A JP3571831B2 (ja) | 1995-10-27 | 1995-10-27 | 光学装置 |
| US08/740,219 US5913082A (en) | 1995-10-27 | 1996-10-25 | Image signal processing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30232395A JP3571831B2 (ja) | 1995-10-27 | 1995-10-27 | 光学装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09127405A true JPH09127405A (ja) | 1997-05-16 |
| JP3571831B2 JP3571831B2 (ja) | 2004-09-29 |
Family
ID=17907565
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30232395A Expired - Fee Related JP3571831B2 (ja) | 1995-10-27 | 1995-10-27 | 光学装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3571831B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0926528A3 (en) * | 1997-12-24 | 1999-12-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Optical apparatus with focus adjusting function and focus adjustment control circuit |
| EP0926526A3 (en) * | 1997-12-25 | 1999-12-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Optical device and method for selecting object of focus |
| JP2002006203A (ja) * | 2000-06-19 | 2002-01-09 | Olympus Optical Co Ltd | 合焦装置及び撮像装置 |
| JP2006058421A (ja) * | 2004-08-18 | 2006-03-02 | Samsung Techwin Co Ltd | 自動焦点制御方法及び自動焦点制御装置 |
| US7209163B1 (en) | 1999-06-03 | 2007-04-24 | Fujifilm Corporation | Image processing apparatus, image output apparatus, and camera |
| JP2010177860A (ja) * | 2009-01-28 | 2010-08-12 | Nikon Corp | 画像合成装置、撮像装置、画像合成方法 |
| JP2011097645A (ja) * | 2011-01-31 | 2011-05-12 | Nikon Corp | 画像合成装置、撮像装置、画像合成方法 |
| US8570427B2 (en) | 2009-01-28 | 2013-10-29 | Nikon Corporation | Image-capturing device having focus adjustment function, image creation method including focus adjustment function, and program product for image-capturing device having focus adjustment function |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01128019A (ja) * | 1987-11-12 | 1989-05-19 | Minolta Camera Co Ltd | カメラの被写体距離測定装置 |
| JPH02105108A (ja) * | 1988-10-14 | 1990-04-17 | Olympus Optical Co Ltd | あおり機構内蔵カメラ |
| JPH02178641A (ja) * | 1988-12-29 | 1990-07-11 | Nikon Corp | 焦点検出装置 |
| JPH0437935U (ja) * | 1990-07-27 | 1992-03-31 | ||
| JPH05196858A (ja) * | 1992-01-22 | 1993-08-06 | Fuji Photo Film Co Ltd | カメラ |
-
1995
- 1995-10-27 JP JP30232395A patent/JP3571831B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| US6088539A (en) * | 1997-12-24 | 2000-07-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Optical apparatus with focus adjusting function and focus adjustment control circuit |
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| US7071985B1 (en) | 1997-12-25 | 2006-07-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Optical device and method for selecting object of focus |
| US7209163B1 (en) | 1999-06-03 | 2007-04-24 | Fujifilm Corporation | Image processing apparatus, image output apparatus, and camera |
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| JP2006058421A (ja) * | 2004-08-18 | 2006-03-02 | Samsung Techwin Co Ltd | 自動焦点制御方法及び自動焦点制御装置 |
| JP2010177860A (ja) * | 2009-01-28 | 2010-08-12 | Nikon Corp | 画像合成装置、撮像装置、画像合成方法 |
| US8570427B2 (en) | 2009-01-28 | 2013-10-29 | Nikon Corporation | Image-capturing device having focus adjustment function, image creation method including focus adjustment function, and program product for image-capturing device having focus adjustment function |
| JP2011097645A (ja) * | 2011-01-31 | 2011-05-12 | Nikon Corp | 画像合成装置、撮像装置、画像合成方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3571831B2 (ja) | 2004-09-29 |
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