JPS60151607A - 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】

（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
電検出装置に係漫、特にカメラの焦点検出装置として好
適な光電検出装置に関する。 （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
ジ七／す上に導き両イメージセ／す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けその検
出の目的に応じて特定の周波数領域の成分のみであシ、
他の周波数領域の成分は有害で誤検出を招来する。例え
ばサンプリングピン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ィ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。このフィルタ手段は、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ィルタであわ上記加重係数
の個数や値を変えることにより種々のフィルタ特性、即
ちＭＴＦ特性を得ることができる。ところが、従来の加
重加算フィ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１〜有有害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、この増大はフィルタをハード
ウェアで構成すると構成の複雑化を招き、フィルタ作用
をマイクロコンピュ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、フィ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、加重加算フィル
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ィルタ手段と後置加重加算フィルタ
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＃１けＣＣＤ型又はＭＯ８
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撮影リングの焦点調節状態
を表わしている。上記アレイ２，６は夫々空間ピッチｐ
ｎで直線上に配列された光電素子ｉ工１１．篩　と伝・
・・１九　とから構成さね、各光電素子ｉ・・・ａｌ　
＋　Ｊ・・・ｂｎ　は夫々空間ピッチｐ。の−次データ
ａｌ・・・ａｎ、　ｂｌ・・・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６に関するデータ
を以下夫々ａ系列、ｂ系列データと言う。 各光電素子アレー１２，６のＭＴＦ’％性は、第２図（
ａ）に示されるようにＤ：ｃ　（ｍ−流）成分付近で充
分大きくそこから周波数が犬へくなるにつわて低下し、
′／、００周波数付近で零になる。従って一次データａ
□・・・ａｎ、　ｂ□・・・ｂｎけ光像の空間周波数成
分θ）うちり、Ｃ成分付近を充分含み、１／　付近の周
波数成分をほとんど含寸ない。 ｐ。 光電変換装置１からの一次データａｉ　、　ｈｉけ、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第３図（ａ）又は
缶）に示すトランスバーサルフィルタにより構成されて
いる。第６図（ａ）（ｂ’ｌのフィルタは、直列接続さ
れたーデータ分の遅延回路Ｄ１゜Ｄ２．Ｄ３　・・・と
、夫々所定の加重係数Ｗ１　、　Ｗ２　。 ｗｒ５．　Ｖｉ４　、　’Ｗ５を入力データに乗する乗
算器Ｗｌ。 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）Ｖｉ−次デー
タがａｌ＋１）１＋ａ２＋ｋ１２・・・ａｉ　、　ｂｎ
の順に入力される場合の構成を、第６図（ｂ）は、ａｌ
＋ａ２・・・ａｎ　＋　ｂ１＋　ｂ２・・・ｂｎの順で
入力される場合の構成を示している０このようにトラン
スノ（−サルフィルタは、順次入力されるａ系列の一次
データａｌ　＋　ａ２　＃・・・ａｉ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＝１１
　ｙ４＝Ｑ、７６　＊Ｗ５　＝　０．２８を夫々乗じ、
それらを加算した後置を出力し、ｂ系列の一次データｂ
ｌ　＋　ｂ２１・・・ｂｎについても全く同様に処理す
る。複数ｆ〕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ｒＪ−フィルタを夫々加重
加算及び加重加算フィルタと称することにする。上述ｉ
）加重体成分を充分抽出シ２１／４ｐｏ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”２１）ｏにより決まるナイキスト周波数ｆＮ−１
以上の空間周波数成分を除去する特性であｐ 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す他Ｃ）加重係数列に」
：うても達成できる。 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
はす／プルホールド手段乙によりリング“リングピンチ
ｐ＝２ｐＯでサンプルホールドされる。こう１−て空間
ピッチｐＯのａ系列及びｂ系列の一次データａｔ　、　
ｂｉ　は前置フィルり手段とヤンブルホールド手段を経
て空間ピッチ２Ｐｏ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σ）二次データ
Ａｔ　、　Ｂｉ　’はピッチ２ｐｏでおるため、その個
数が、−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Ａｌ　、　Ｂｉ　ｌｄＡ　／　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Ｃ，Ｐ、Ｕけフィルタリン
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
ク化しまた後置フィルタ部１０は、メモリ部９内の二次
データＡｉ、Ｂｉ　に、第２図（ｃ　−３）に示す空間
ピッチ４ｐｏの重み係数列（−０，２５、１、−０，２
５）又は第２図（ｄ−３）に示す空間ピッチ４Ｐｏ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　、　Ｈｊ　け空間ピッチｐ＝２ｐｎ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
、第２図（、’　ｃ　−５）又は（ｄ−３）として（−
０，２５、０、１、Ｏ、−０，２５）。 又は（−０，５’、　Ｄ　、　１　、０、−〇、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１ｕ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。第２図（’ｂ−２）と第２図（’ｃ
−３）の重み係数列を夫々持つフィルタの合成ＭＴＦを
第２図（ｃ−１）に示し、同様に第２図（ｂ−２）と（
’ｄ−３）のフィルタの合成Ｍ　’Ｉ”　Ｆを第２図（
ｄ−１）に示す。 ずわ演算部１１はａ系列とｂ系列の二次データから、又
けａ系列とｂ系列の三次データからアレイ２．３上の光
像の相対的すれ量を賀出する。このａ系列と１〕系列と
のデータから光像のずれを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
び撮影し／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、サンプリンク゛ピッチｐのデータを演算してず
れ量を検出する場合、ランフリングピッチ間周波数成分
は、有害で誤検出のを因となり、上記ナイキスト周波数
の半分子　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太きくずわでいると、
光電素子アレイ上の光像は犬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り、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ッチｐ
。の−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
ド手段乙によリヒソチＰ＝２Ｐ。 でザ／グリ／グされ、空間ピッチ２Ｐｏの二次データＡ
ｉ　、　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Ａｊ、Ｅｉ　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Ａｊ、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特性の前置フィルタ手
段５のフィルタリン以上の有害な空間周波数成分をすべ
て除去されており、かりり、Ｃ成分を充分に含有してい
る可能性があるので、たとえずれ蓋が太きく光像がほけ
ていたと１−ても、成る程度の精度でもってずれ検出が
可能である。 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。 ＮＯの場合には直ちにステップ〔８〕に移り、上記演算
結果Ｌｍからデフォーカス蓋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シ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。このステップ〔５〕では、メモリ領
域（１）の二次データＡｊ　、　Ｂｉ　に第２図（Ｃ−
６）又は（ｄ−１）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特性のフィルタリング処理を受けているので
、１）、Ｃ成分をか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。 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。 こうしてめられたデフォーカス量に応じて、表示手段１
２と焦点調節手段１６が夫々焦点調節状態の表示及び焦
点調節を行う。 なお、上記実施例ではす／プルホールド手段６のザ／プ
ルビソナｐを２ｐｏ　と定めたが、一般的にけそのピッ
チｐはｎｐｏ　（ｎは自然数）でよく、この場合前置フ
ィルタ手段のＭ’！’Ｆ特性は、このヤングルピッチｎ
ｐｏ　により決まるナイキスト周に選定される。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
により光像のク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はり、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。 また、メモリ領域（２）Ｖｉ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。 第２図（ｂ−２）の加重係数列を持つ前置フィルタと第
２図（ｃ−３）又は（ｄ−１）の加重係数列を持つ後置
フィルタとの合成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
数列は第２図（ｃ−２）又り（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
削げ８個であり、上記単一フィルタの加重係数の個数は
１６個となる。同様に、例えば第２１凶（ｂ−２）　、
　（ｅ　−３）及び（ｔ−６）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わ１合せた糾合フィ
ルタに１第２図ｃｆ−１）に示ず合成Ｍ　Ｔ　Ｆ％性を
呈１−１このＭ　Ｔ’　Ｆ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Ｖ
ｉ１１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、第２図（ｅ−３）と（’　ｆ　−５）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、第２
図（ｆ−４）の加重係数列を有する単一フィルタのＭＴ
Ｆ％性とけ同一であシ、−Ｆ記組合フィルタの加重係数
の個数の合計ｌｌ−１６で、上記単一フィルタのそれＶ
ｉ９となる。 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Ｍ　Ｔ　Ｆ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召することかでき、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シ大幅に減少
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。 また後の実施例で述べる様に、後１θフイルタとして比
較的簡単な加重係数列を複数個用意（７、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。即ち前置フイールタの出
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がある。 １だ、前置フィルタをノ・−ドウエアで構成し、後置フ
ィルタとして複数のフィルタを用意し、そわらのフィル
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。 この実施例では、すれ演舞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よ・・・ＡＮ＋ｂ
系列データＢ工・・・ＢＮが収容されているとするＯａ
系列データをｂ系列データに所定数θ）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＋８ Ｓは加算の項数を表わす一定の整数でＣＸＩはＸを越え
ない最大の整数を表わす。 第５図（ａ’ｌはシフト量り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Ｐｍを与える
Ｌのシフト量Ｌｍが、光像のずれ童に対応している。 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）ｍを中心とするほぼ対称な■字形となっ
ていることを実験の結果見出（７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１Ｌ−１’、Ｌ。 Ｌ＋１に対する相関量Ｃ（Ｌ−１）、Ｃ（Ｌ）。 Ｃ（Ｌ＋１）を夫々ｃ−１１ｃｏｌ　ＣＩとする。第５
図（ｂ）に示す如＜Ｃ−１≧ｃｏ　及びＣ１〉ｃｏ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めるために、上記三個の相関量
のうちの最大Ｃ］　と最小ＣＯとを直線ｔ１　で結び、
この直ｍｌ】　の傾きと絶対値が等しいが符号が逆の傾
きを持つ直線１−０を中間の値Ｃ−１を通る様に引く。 両面線ｔ工とｔ−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ｃｏとＣｅｘｔとの
間の距離ＤＬは次の様になる ｒ）Ｌ：＝ｏ、！５ｘ（ｃ−０−Ｃ０）従って極小値Ｃ
ｅｘｔはＣ６−ＩＤＬＩとなる。 この極小値を与える内挿シフト量Ｌ　ｍ　ｆ′ｉ次の様
にここでＥ＝ＭＡＸ（ＣニーＣｏ　、　Ｃ−Ｉ　Ｃｏ　
）ＭＡｘ　（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
　’）の大きさけ被写体像のバター／に大きく依存して
変化するので、上記極小値が被写体像ツクター／に依存
しない様に規格化等る０この為に、規格化因子として上
記値Ｅを用いて、ＣＯＩ　ＤＬ　ｌをＥで割った値を規
格化極小値σｅｘｊ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ＰＩｅばそ
れに比べてかなり内きい値となる。 そこで規格化極小値Ｃｅｘｔと参照値Ｃｒｅｆ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ｉ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【７たずれ演算を達成するアルゴリズムを第６
図のフローチャートを用いて説明する。 第６図においてマイクロコンピュータｔｄ　ステップ〔
１１〕でシフト量りを零に設定［２、後述する情報量パ
ラメータＩｎｆｏｍを零に設定する。ステップ〔１２〕
でシフト量を：［、−１、Ｌ、Ｌ＋１とした時の相関量
Ｃ（Ｌ−１）、Ｃ（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋１）を（１１式にも
とづいて算出しメモリＣ−１゜ｃｏ　Ｔ　ｃｌ　にそれ
ぞれ格納する。ステップ〔１５〕ｔｋ で八１．Ｘ　（Ｃ，、Ｃ，、Ｃ−、））Ｃ−の時、Ｉ　
ｎ　ｆ　ｏｍ　を１に設定した後、ステップ〔１４］で
条件Ｃ１〉Ｃｏ及びＣ−１≧ｃｏ　を満たすか否かを判
定し、満たす時Ｃ−１の内容とＣ０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〕でメモリ”−１＋　ｃｏｌ　ｃｌの内容から値Ｄ
Ｌ＋　”　ＨＣｅｘｔを算出する。ステップ〔１６〕で
規格化極小値Ｃｅｘｔと診照値Ｃｒｅｆとを比較し、条
件Ｃｅｘｌ＜Ｃｒｅｆ　を充足するが否かが判定される
。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、ステッ
プ〔１７〕において内挿シフト量Ｉｇ１１＝　（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。 ステップ〔１８〕で前記パラメータＥを所定の閾値Ｅｔ
ｈ　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
果の信頼性を判定できることになる。 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）Ｅｊ）１　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
フト量りは零に設定されているのでやけりＬけ零である
。 次いでステップ〔２２〕でシフト量りが条件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〔２５〕をへてＩ、＝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）ｆｆ
Ｌと所定数ｔｆ　とが比較される。 この所定数１１は最大シフト蓋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〕に戻った後、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ｔｆ−５としたとき、最大相
関が得られるまでシフトｉＬを０から順次１．二１，２
゜−２、３、−６，４、−４と漸増して、最大相関を与
えるシフト量をめる。最大相関が得られる事なくシフト
量りが所定値ｔｆ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
いことを示すためにパラメータＣｏｒｔｅｌ　を０にセ
ットしてアルゴリスムのルーチ／を終了する。またステ
ップ〔１３〕１ｊｃｏｒｒｅｌ＝　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だか否かを判定す
るものである。 上述の相関演算において、例えばＬ＝ｏの時の相関量Ｃ
（Ｌ）、ＣＣＬ＋１）は夫々Ｌ＝ｉの時の相関量Ｃ（Ｌ
−１）、Ｃ（Ｌ）Ｋ等ｔ、＜、Ｔ、−〇の時の相関量Ｃ
（Ｌ−１）　、　Ｃ（Ｌ　）ｔＬ１ｅ々Ｉ。 ＝−１の時の相関量Ｃ（Ｌ　）、Ｃ（’Ｌ＋１　）Ｋ等
しい。同様に、Ｌ＝ＩＯ時ｏｃ（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋１　）
Ｕ夫々、Ｌ＝２ｏ時＋７）Ｃ（Ｌ−１）、Ｃ（Ｌ）に等
しく、Ｌ＝−１７７）時ノＣ（Ｌ−１）　、　Ｃ（Ｌ）
Ｉ／′１Ｌ＝−２の時のＣ（Ｌ）、ｃ（Ｌ＋１）に等Ｌ
７い。この様な関係にも拘らず、第６図のフローチャー
トでは、Ｌが変化した時三つの相関量Ｃ（Ｌ−１）、Ｃ
（Ｌ）、Ｃ（Ｌ＋、１　）を全部新たに舞］出した。Ｃ
（Ｌ）の演算には相当時間がかがるので、これは演舞時
間の増大を意味するものである。 従り、て実際のプログラムではＬ＝ｏの時以外は前回の
計算値を記憶しておき、新たに一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　が否がを判定す
る事で置き換えられる。このずれ演算のアルゴリズムは
Ｌｍ０から始めてＬｍ１　、−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は一１
４≦Ｌ≦１１の全域の演算が終っていなくても、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ＶｉＬ＝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用油である。又パラメー
タＬ（を６程度に選べＩＩｆ、（１，）式を計算する同
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８＝３ｏとした場合にけＡｉ　
−ｆＪ　ｉ　＋　Ｔ、の計算はわずか２１０（ロ）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系列の空間ピッチＰ’ｏの一次データａｉ　
、　ｂｉ　から夫々空間ピッチ２ｐｏ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／１〕変換された二次データＡｉ　、　Ｂｉ　は、ス
テップ〔６１〕でメモリ領域（１）に格納される。 ステップ〔３２〕でメモリー域（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Ｌ７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、最大シフト量Ｌｆを’ｆ２（ｔｉｚは、２又は６）
にセットする。 ステップ〔６４〕でこの最大シフト量内で、ｆＶ２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。ステップ〔３５〕においてこの処
理の結果、最大相関が最大シフト（ｔ　ｔ（２内に存在
しくＣｏｒｔｅｌ　＝１　）、かつ演算の信頼性が充分
（Ｉｎｆｏｒｎ　＝　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
−力量に換算する。 もしステップ〔３５〕でＮｏの場合には、ステップ〔３
７：Ｉにおいてメモリ領域（１）を指定しおいて、最大
シフト量ｔｆｌ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図のす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
。 以上の如く、本実施例では１まずＩ）　、　Ｃ成分を抑
制御〜だデータに基づいてずれ演舞を行い、これが満足
できないときり、Ｃ成分を充分含むデータに基づいてず
れ演算を行っており、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って
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。 第８図は第３実施例を示すもので、ステップ［４１］、
’（４２）、（４３］は第７図のステップ〔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Ｌ
ｍ　とＥとを記憶する。ステップ［４Ｓ）、（４７〕及
び〔４日〕は第８図のステップ［３２］、　〔３３）及
び〔６４〕と同一でり、Ｃ成分を充分又はかなし） υ除去したデータに基づきずれ演算結果Ｌｍ　。 ■） Ｅ　が算出される。ステップ〔４９〕でパラメータＥ　
、Ｅ　とから内挿シフト量Ｌ　ｍ　６ゝ　、とＬ　ｍ　
（２１（１１ｃ２＋ との一方を選択する。被写体自身が１〕、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ゝ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Ｅ０ゝが
充分大き、い時にはＬｍ０ゝ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。 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夾施例を説明する。 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。 第９図において、ステップ〔５１〕〜（、５５〕は夫々
第９図のステップ〔４１〕〜〔４５〕と同一である。ス
テップ〔５５〕においてり、Ｃ成分を含有するデータに
よる演算結果Ｌｍ、Ｂ　がメモリされた後、ステップ〔
５６〕においてノくラメータＪを２にセットする。ステ
ップ〔５７〕でメモリ領域（１）の空間ピンチｐ、：＝
２ｐｏのデータに対して第２図（ｄ−１）の加重係数列
の加重加算フィルタ処理、一般的に言うと第２図（ｃｌ
−、−’１）の如くピーク周波数ｆ２がピッチｐにより
決まるつ１）、Ｃ成分を充分除去したＭ’ｌ’Ｆ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！４＝１
４２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ップ〔５９１で第６図のア
ルゴリズム処理を行い、その結果、ステップ〔６０〕で
Ｉｎｆｏｍ＝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
量を算出する。 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η−結ＪＩ４Ｌｍ。 Ｅ　Ｃ”ｌ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〔６
３〕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の一
付近に存在しり、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、第２図（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、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
ステップ〔５８〕〜〔６２〕までの処理はｊ＝２の時と
同一である０ステツプ〔６２〕でノくラメータｊＶｉ４
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がか充分除去されたＭ
’ｌ’Ｆ特性となる。この後のステップ１ｔｉ＝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〔５
７〕のフィルタ特性を順次変えたが最大シフト量ＬｆＪ
　Ｏ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　Ｉ　Ｉ！１　
１　ｂ　ＩＥ（４′の値に基づき、内挿シフト量Ｌ　ｍ
　＊　Ｌ　ｍ　＋Ｌｍ”　、Ｌｍ　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ップ〔６５〕に移る。 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、Ｍ’ｌＪ’ピークが順次低周波
側に移行すると共にり、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
成る特定の成分のみを多く含むような場合にも、上記い
ずれかのフィ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ルピッチｐ＝２Ｐｏ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
１４　を広く例えば１ｆ；　／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、この場合のス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める場合には、
そのデフォーカス量の算出精度けそわ程高い必要なくか
つそもそも光像自体がデフォーカスでほけている為、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す
る事か可能であり、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Ｊ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〕）０
メモリ飴城（１）のデータに対１．てそのす／プリング
間隔をｎ倍にした時のり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、サンンリング
ピッチｎ×ｐです／グルしたデータをメモリ領域（１′
）に入しル。（ステラ７’〔７２：］）一般にはサンプ
ルピッチ変災に伴ない、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、デフォーカス蓋の大きい時には像が太きくほけてお
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ｆ　ｎ　Ｘ　ｐ　ｆす／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ｔｆ＝Ｌｆ
・−Ｎを指定２ 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のはｌ−ｒ　’　／　ｎである。（ステップ
〔７６〕）次いで像ずれ量算出のアルゴリズム処理を行
ない請求められた像 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ＬｍＸｎ→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
。 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のヒータ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。 第１１図の第６実施例はその様な場合を示している。ハ
ードウェアフィルタにより第２図（’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（８１１）、さらにステップ〔８２〕
で第２図（ｄ−１）のフィルターで処理された即わち同
図（ｄ−１）のようにｆ２””（８Ｄｎ　）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ｆｉｌ′ｔｆ　として例えば１４＝１１
２＝５を指定１−１情報量に関するしきい値Ｅｔｈ　を
Ｅｔｈ２に指定する（ステップ（８３１）。これにもと
すいて第６図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、情報量か十分（’
　Ｉｎｆｏｍ＝１　）でかつ検出最大シフト蓋内（Ｃ，
ｏｒｒｅｌ　＝　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くス
テップ（８６’：ｌ）終了とする。ステップ〔８５〕の
条件が充足されなかった時は、系が合焦近傍にないか、
あるいは合焦近傍にあっても光像が前記空間周波数ｆ２
よね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にかるためサンプルピッチを２倍
の２ｐとして行なう。 そこで今後のす／プルピッチをｐ′とするとり’＝２ｐ
＝４ｐ６である。 具体的には第２図（ｅ−！ｌ）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６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ｌ）’＝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
第２図（ｅ−１）のごとくなりす／プルビクチｐ′に関
するナイキスト周波数んどなくなっている。なおステッ
プ〔８８］１ｌ−ｔ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シ換えるループ
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〔９
０〕においてメモリ領域（５）に格納されたサンプルピ
ッチｐ’＝２ｐ＝４ｐｏのデータに対して第２図（４−
ｇ）の空間ピッチ８ｐｏの加重係数列のフィルタ処理を
行ない、やｆ′ｉシサンサンピッチ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第２図（ｆ　−１）に
示す如く、Ｄ、Ｃ成分を除去し、空間周波数ｆ４＝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ｆＡ：
　Ａｔ　＝　ｔｔ　４　”　５を指定し情報量のしきい
値Ｅｔｈ＝Ｅｔｈ、を指定する（ステップ［：９１’］
）。 これにもとすいて第６図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ｆｉｒ（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　
ｆ　Ｘ　＝　Ｌ　ｍ　Ｘ　２　ｐにより算出する（ステ
ップ（１００〕）。 ステップ〔９６〕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〔９
５〕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）のデータに対してり
、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ｆ　５　””　２　
ｆ　４　＝ｓ〒＝＝−ツーー　とするようなフィルタ処
理を行々う。 ３２　Ｐ。 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を）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０ この様にして前回と同様にステラ７”　［９１］、ｒ９
２］を行ない、情報量が十分で（ステップ［：９３１）
かつ相関検出域内（ステップ［９６’：ｌ）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〔９
４〕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〔８Ｂ〕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０ この時点では系は合焦近傍にないか、あるいは被写体が
り、Ｃ成分に非常に近い空間周波数成分しか含まない事
が判明している〇 −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ＤＣ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１４としてを指定する（
ステップ（９７’））。第６図のアルゴリズム処理を行
ない（ステップ［９Ｂ〕）、Ｔｎｆｏｍ＝ＩＣｏｒｒｅ
ｌ　＝　１なら（ステップ［９９”ｌ）この結果のＬｍ
とこの時のピッチ１）’＝２１）から像ずれ量Ｘ＝Ｌｍ
ｘ２ｐを舞：出する（ステップ（１’　００１　）。こ
れらのステップ（１００）の結果にステップ［１０１）
ででデフオーカ量に換算される。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。 この実施例では、空間ピッチＴｏｏのａ系列す系列の一
次データａｉ　、　ｂｉ　が、第１図の前置フィルタ手
段５を通った後、サンプルピッチｐ＝２１）。 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＝４ｐｏ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
フィルタ手段５、す／フルホールド手段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ボール
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）Ｌホールド手段６はサン
フルピッチｐ＝２ｐｏでサンプリングしａ系列す系列夫
々約５０個のデータを出力し、Ａ／Ｄ変換器７け、ピッ
チ２ｐｏのタイミングで入力データをＡｌ１）変換する
。第２モードに設定されると、切換手段１４１ｄ非線形
化手段４のａ系列、ｂ系列夫々５０個のデータ出力をサ
ンプルホールド手段乙に送り、ザ／プルホールド手段６
は各アレイ２．３の中央部に位［６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
プリングビニ７チｐ：ｐ□でサンプルホールドし、ａ系
列す系列夫々５０個のデータを出し、Ａ／Ｄ変換器７は
ピッチｐｏ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
段乙のサンプリングピッチは２Ｔｌｏであり第２モード
時のそれはｐｏ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。 尚、第２モードでは、−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Ｔｏｏ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ｐｏ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。ビッカ
ｐＯ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、ｐ
ｏ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、−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、特に検出精肝が低下することけない。 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例であった。Ｌ７か（、
、との画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−１−Ｂ’１＋Ｌを多数個のｉ
及び複数個のＬに関し計舞、シメモリしておき、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
す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、加重加算フィ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
の加重加算フィルタと後置の加重加算フィルタとを直列
的に組合せて光電素子アレイからのデータをフィルタリ
ング処理するので、そのフィルタリング処理を単一の加
重加算フィ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０

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示すブロック図、第２図は、
ＭＴＦ特性と加重係数列を示すもので同図（ａ）Ｖｉ、
光電素子アレイ（７）Ｍ’ｌ’Ｆ特性を、（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、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Φ）は夫々トランスバーサルフィルタを示す
ブロック図、第４図は第１実施例に関するフローチャー
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）Ｖｉ内挿方法を説明するための図、第
６図けずれ演算のアルゴリズトを示すフローチャート、
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ャート、第１２図は
第７実施例を示すブロック図である。 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 出願人　日本光学工業株式会社 代理人　渡　辺　隆　男 第１図 （ｂ曙− 第５図 第４図 第６図 第８図

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. （１）対象物体の光像を作成する結像光学系と、上記光
   像を光電変換する光電素子アレイ手段を含み、該プレイ
   手段を構成する光電素子の光電出力に関連した一連の一
   次データを時系列的に発生する光電変換手段と、 上記一連の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に夫々所
   定の加重係数を乗じ、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、 上記一連の二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二次データに夫々所
   定の重み値を乗じ、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、 −Ｆ記一連の三次データを演算処理し、上記対象物体ま
   での距離又は、上記結像光学系の焦点調節状態を表わす
   出力を作成する演算手段とを具備することを特徴とする
   光電的検出装置。
2. （２）上記光電素子アレイ手段は、上記結像光学系の異
   った領域を通過した一対の光束が夫々形成する上記対象
   物体の一対の光像を夫々光電変換する一対の光電素子プ
   レイを含み、上記演算手段は上記一方の光電素子アレイ
   に関連する三次データと、他方の光電素子アレイに関連
   する三次データとを演算処理し、上記焦点調節状態を表
   わす出力を作成することを特徴とする特許請求の範囲第
   １項に記載の光電的検出装置。
3. （３）　上記演算手段は、上記三次データの外に、上記
   二次データをも演算処理して上記出力を作成することを
   特徴とする特許請求の範囲第２項に記載の光電的検出装
   置。
4. （４）上記後置フィルタ手段は、サンプルピッチ１）＝
   ｎｐｏ（ｎは２以上の整数、Ｔ）ｏ　は−次データの空
   間ピッチ）です／プリングされた二次データを上記フィ
   ルタリング処理を施こすことを特徴とする特許請求の範
   囲第１項に記載の光電的検出装置。
5. （５）上記前置フィルタ手段は、ハードウェアにより構
   成されたトランスパーサルフィルタであり、上記後置フ
   ィルタ手段はその作用がマイクロコンピュータにより処
   理されることを特徴とする特許請求の範囲第１項に記載
   の光電的検出装置。
6. （６）上記後置フィルタ手段は、上記複数の加重係数か
   ら成る加重係数列を複数種有し、とわらの複数種の加重
   係数列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５項に記載の光電的検出装置。
7. （７）、上記前置フィルタ手段は、ナイキスト周波数以
   上の光像の空間周波数成分を除去するＭＴＦ’特性を有
   し、上記後置フィルタ手段は、上記空間周波数成分のり
   、Ｃ成分を除去するＭＴＦ特性を有することを特徴とす
   る特許請求の範囲第１項に記載の光電的検出装置。