JP2016177242A - 撮像装置、その制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて被写体検出を行う場合に、被写体検出精度の低下を抑制できるようにする。【解決手段】測光用の光学素子（測光用レンズ１２１ｂ及び測光用プリズム１２１ａ）及び測光センサ１２２を用いて被写体検出を行う。この場合に、測光領域１２５を像高０からＨを３分割した領域に対してそれぞれ重み付け係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂが設定されている。測光領域１２５内の領域に応じて各波長域について設定された重み付け係数を用いて被写体検出用の情報を作成するようにしたので、被写体検出精度の低下を抑制することができる。【選択図】図３

Description

本発明は、測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて、被写界中の被写体を検出する撮像装置、その制御方法及びプログラムに関する。

近年、被写界中に存在する人物等の被写体を検出し、該被写体に自動的に撮影レンズの焦点調節が可能な撮像装置が多く製品化されている。
被写体検出は、ＣＭＯＳやＣＣＤ等からなる撮像素子の情報に基づいて行うものが一般的である。その一方で、近年では、一眼レフカメラにおいて、被写界の輝度を測定するための測光センサにＣＭＯＳやＣＣＤ等からなる撮像素子を採用し、輝度を測定するためだけでなく、人物の顔等の検出を行うものが製品化されている。検出結果の情報を周知の位相差検出方式の焦点検出手段に送ることで、被写体に対して自動的に撮影レンズの焦点調節が可能となる。

しかしながら、カメラサイズやコストの観点から、測光センサ上に結像させる測光用の光学素子（測光用レンズ）に、撮影レンズのように複数枚のレンズで構成して色収差等を十分に抑制した結像性能を持たせることは困難である。
また、測光用レンズの材料はプラスチックが一般的であり、温度変化等で測光センサ面上の結像性能が低下してしまうことがある。
そのため、測光用の光学素子及び測光センサを用いて被写体検出を行う場合、いかにして被写体検出の性能を向上させるかが課題となっている。

例えば特許文献１は、光学系の温度変化による画質の劣化を抑えることを目的として、温度変化による光学系の結像状態の変化をＲ，Ｇ，Ｂの各原色信号に対する重みＷｒ，Ｗｇ，Ｗｂに変換して画像処理部に予め記憶しておく。そして、温度測定素子の出力に応答して重みＷｒ，Ｗｇ，Ｗｂを適宜設定し、収差補正を行う構成が開示されている。

特開２０１２−３４１３０号公報

しかしながら、特許文献１に開示された従来技術は、温度変化による光学系の結像状態の変化のみを対象としている。
実際には撮像素子上の面内で像面湾曲等が発生するため、温度変化が生じていない状態でも、像面内の光軸からの距離（像高）に応じてＲ，Ｇ，Ｂの各原色信号に対する重み付けを変化させた方が好ましい。

本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて被写体検出を行う場合に、被写体検出精度の低下を抑制できるようにすることを目的とする。

本発明の撮像装置は、測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて、被写界の輝度を測定する撮像装置であって、前記測光用の光学素子及び前記測光用の撮像素子を用いて、被写界中の被写体を検出する被写体検出手段を備え、前記測光用の撮像素子が少なくとも２種以上の波長域に感度を持ち、前記被写体検出手段は、測光領域内の領域に応じて、前記２種以上の波長域のそれぞれについて設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報に基づいて被写体を検出することを特徴とする。

本発明によれば、測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて被写体検出を行う場合に、測光領域内の領域に応じて各波長域について設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報に基づいて被写体を検出するようにしたので、被写体検出精度の低下を抑制することができる。

実施形態に係る一眼レフカメラ内部の概略構成を示す図である。 ファインダ視野枠と、焦点検出領域及び測光領域との関係を示す図である。 実施形態に係る一眼レフカメラの概略構成を示すブロック図である。 測光用レンズの光学特性を説明するための図である。 被写界中に人物がいる場合の被写体検出後の自動焦点検出が行われた状態を示す図である。 像高に応じて設定される重み付け係数の例を示す図である。 測光領域の分割の例を示す図である。 第１の実施形態に係る一眼レフカメラの動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る一眼レフカメラの動作を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１は、実施形態に係る一眼レフカメラ（以下、カメラという）内部の概略構成を示す図である。
１０１はＣＰＵ（中央演算処理装置）であり、本カメラの動作を制御する。
１０５は撮影レンズ１０５ａを含むレンズユニットであり、撮影被写界光を撮像センサ１０７上に結像させる。なお、図１では撮影レンズ１０５ａを便宜的に１枚のレンズで表現するが、実際には複数のレンズから成り立っており、レンズを動かすことで焦点位置を調整することができる。１０６はレンズ制御部であり、ＣＰＵ１０１からの指示により、撮影時においてレンズユニット１０５内の絞りやピント位置の調整等を行う。

１０７はＣＭＯＳやＣＣＤ等からなる撮像素子を含む撮像センサである。１１１は半透過ミラーである主ミラー、１１２はサブミラーであり、主ミラー１１１を透過した一部の光束はサブミラー１１２を通じて焦点検出ユニット１１９に導かれる。１１３はフォーカルプレーンシャッタである。１１５は外部表示部である。

１１６は焦点検出板（以下、ピント板という）であり、レンズユニット１０５の撮像センサ１０７結像面と等価の結像面に置かれ、被写界像は主ミラー１１１で反射され、ピント板１１６上に１次結像させる。撮影者はこの被写界像をペンタプリズム１２０、接眼レンズ１２３を通じて見ることができる、いわゆるＴＴＬ方式の光学ファインダ構成となっている。
１１７はファインダ視野枠であり、被写体光束の周辺部を遮光することによって撮像センサ１０７により撮像される領域（撮像領域）を撮影者に視認させるためのものである。１１４は高分子分散液晶（以降、ＰＮ液晶と称する）パネルであり、焦点検出ユニット１１９による焦点検出動作の状態表示や焦点検出領域を、光学ファインダを覗いている撮影者に知らしめるためのものである。１１８はファインダ内表示部であり、導光プリズム、ペンタプリズム１２０、接眼レンズ１２３を介して、絞り値やシャッタ速度等、カメラの各種撮影情報を撮影者に知らしめるためのものである。
１２１ａは測光用プリズム、１２１ｂは測光用レンズ、１２２は測光用の撮像素子（以下、測光センサという）である。ピント板１１６に結像された被写界像の光路を測光用プリズム１２１ａにより折り曲げて、該被写界像を測光用レンズ１２１ｂにより測光センサ１２２上に２次結像させる。

１１９は焦点検出ユニットであり、周知の位相差検出方式の焦点検出動作を行い、被写体に対して自動的にレンズユニット１０５を焦点位置に駆動する、いわゆるＡＦ（オートフォーカシング）動作を行う。焦点検出動作は、一般的に複数の領域で検出動作が可能であり、本実施形態では、図２に示すように、撮像範囲の中央、上下左右に１９点の焦点検出領域１２４が配置される。
このように焦点検出領域が複数ある場合、撮影者が焦点検出領域を選択する方式が２種類ある（いわゆる任意選択と自動選択）。任意選択とは、撮影者が撮影範囲内のピントを合わせたい位置に対応する１つの焦点検出領域を任意に選択するものである。また、自動選択とは、各焦点検出領域の焦点状態の検出結果から所定のアルゴリズムに則り、焦点検出領域が自動的に選択されるものである。自動選択時の焦点検出動作として一般的なものは、各焦点検出領域において算出したデフォーカス量から、各領域の中で最も撮影者側（撮像装置側）に近い被写体や明暗差（コントラスト）が高い被写体にレンズユニット１０５の焦点位置合わせを行う。この自動選択動作を、通常の自動選択動作と呼ぶ。また、自動選択時の焦点検出動作の一つとして、後述する被写体検出結果に基づき、被写界中に人物がいる場合は、該人物の顔位置に対応する焦点検出領域のデフォーカス量に基づき、レンズユニット１０５のピント位置合わせを行うものがある。この被写体検出結果に基づく自動選択動作を、被写体検出優先自動選択動作と呼ぶ。

図２は、ファインダ視野枠１１７と、１９点の焦点検出領域１２４及び測光領域１２５との関係を示す図である。ファインダ視野枠１１７内には、ＰＮ液晶パネル１１４によって１９点の焦点検出領域１２４が表示される。例えば１９点のうちの１点の焦点検出領域１２４を任意選択した状態では、対応する焦点検出領域１２４のみが表示され、他の１８点の焦点検出領域１２４は非表示となり、撮影者は選択した焦点検出領域１２４のみを視認することとなる。

図３は、実施形態に係る一眼レフカメラの概略構成を示すブロック図である。なお、既に説明した構成要素には同一の符号を付し、その説明は省略する。
ＣＰＵ１０１の内部には、不揮発性メモリであるＥＥＰＲＯＭ１０１ａが構成される。ＣＰＵ１０１には、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、データ格納部１０４、撮像センサ制御部１０８、画像処理部１０９、フォーカルプレーンシャッタ１１３、表示制御部１１０が接続される。ＣＰＵ１０１には、さらに、測光センサ１２２、レンズ制御部１０６、焦点検出ユニット１１９、ピント板検出部１３２、レリーズＳＷ１４０、ＤＣ／ＤＣコンバータ１４２が各々接続される。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記憶された制御プログラムに基づいて各種制御を行う。これらの制御の中には、次のような処理が含まれる。例えば画像処理部１０９から出力された撮影画像信号を読み込み、ＲＡＭ１０３に転送する処理である。また、ＲＡＭ１０３から表示制御部１１０にデータを転送する処理である。また、画像データをＪＰＥＧ圧縮してファイル形式でデータ格納部１０４に格納する処理である。ＣＰＵ１０１は、撮像センサ制御部１０８、画像処理部１０９、表示制御部１１０等に対してデータ取り込み画素数やデジタル画像処理の変更指示を行う。

焦点検出ユニット１１９は、焦点検出用の一対のラインＣＣＤセンサを含んでおり、該ラインセンサから得た電圧をＡ／Ｄ変換し、ＣＰＵ１０１に送る。ＣＰＵ１０１の制御下で、焦点検出ユニット１１９は、ラインセンサの蓄積時間とＡＧＣ（オートゲインコントロール）の制御も行う。
また、ＣＰＵ１０１は、測光センサ１２２の蓄積時間とゲインコントロールや、Ｒ，Ｇ，Ｂの各原色信号から輝度信号や被写体検出用の信号の作成を行う。測光センサ１２２のアナログ電気信号は、ＣＰＵ１０１によってＡ／Ｄ変換が行われ、各々８ビットのデジタル信号となる。ＣＰＵ１０１は、測光センサ１２２から取得した、６４０×４８０画素（約３０万画素）ベイヤーもしくはストライプ配列されたＲ，Ｇ，Ｂ各色のアナログ信号に対して、Ａ／Ｄ変換を行ってデジタル信号として、一旦ＲＡＭ１０３に保存する。デジタル信号として保存された測光センサ１２２の出力に基づいて、ＣＰＵ１０１は、輝度信号や被写体検出用の信号の作成を行い、後述する被写体検出動作や露出制御動作を行う。
また、ＣＰＵ１０１は、レリーズＳＷ１４０の操作に伴う撮影動作の指示や、各素子への電源の供給をコントロールするための制御信号をＤＣ／ＤＣコンバータ１４２に対して出力する。

ＲＡＭ１０３は、画像展開エリア１０３ａ、ワークエリア１０３ｂ、ＶＲＡＭ１０３ｃ、一時退避エリア１０３ｄを備える。画像展開エリア１０３ａは、画像処理部１０９から送られてきた撮影画像（ＹＵＶデジタル信号）やデータ格納部１０４から読み出されたＪＰＥＧ圧縮画像データを一時的に格納するためのテンポラリバッファとして使用される。また、画像展開エリア１０３ａは、画像圧縮処理、解凍処理のための画像専用ワークエリアとして使用される。ワークエリア１０３ｂは、各種プログラムのためのワークエリアである。ＶＲＡＭ１０３ｃは、外部表示部１１５に表示する表示データを格納するＶＲＡＭとして使用される。一時退避エリア１０３ｄは、各種データを一時退避させるためのエリアである。
データ格納部１０４は、ＣＰＵ１０１によりＪＰＥＧ圧縮された撮影画像データ、或いはアプリケーションより参照される各種付属データ等をファイル形式で格納しておくためのフラッシュメモリである。

撮像センサ１０７は、レンズユニット１０５によって投影された撮影画像を光電変換処理し、アナログ電気信号に変換する。撮像センサ１０７は、ＣＰＵ１０１からの解像度変換指示に従って、水平方向及び垂直方向の間引き画素データの出力が可能である。本実施形態では、撮像センサ１０７は、有効画素数約１０００万画素（３８８８×２５９２）を有する。
撮像センサ制御部１０８は、撮像センサ１０７に転送クロック信号やシャッタ信号を供給するためのタイミングジェネレータ、センサ出力信号のノイズ除去やゲイン処理を行うための回路を含んでいる。撮像センサ制御部１０８は、さらに、アナログ信号を１０ビットデジタル信号に変換するためのＡ／Ｄ変換回路、ＣＰＵ１０１からの解像度変換指示に従って画素間引き処理を行うための回路等を含んでいる。
画像処理部１０９は、撮像センサ制御部１０８から出力された１０ビットデジタル信号をガンマ変換、色空間変換、ホワイトバランス、ＡＥ、フラッシュ補正等の画像処理を行い、ＹＵＶ（４：２：２）フォーマットの８ビットデジタル信号出力を行う。

表示制御部１１０は、外部表示部１１５による表示を制御する。表示制御部１１０は、画像処理部１０９から転送されたＹＵＶデジタル画像データ、或いはデータ格納部１０４中の画像ファイルに対してＪＰＥＧの解凍を行ったＹＵＶデジタル画像データを受け取る。そして、ＲＧＢデジタル信号へ変換した後、外部表示部１１５に出力する。外部表示部１１５は、撮像センサ１０７で撮像された画像を縦横各々間引き処理された画像を表示することのできるＴＦＴカラー液晶である。また、表示制御部１１０は、ＰＮ液晶パネル１１４の駆動を行い、ファインダ内表示部１１８による表示を制御する。
電池１４１は、リチャージャブルの２次電池又は乾電池である。ＤＣ／ＤＣコンバータ１４２は、電池１４１からの電源供給を受け、昇圧、レギュレーションを行うことにより複数の電源を作り出し、ＣＰＵ１０１を初めとする各素子に必要な電圧の電源を供給する。ＤＣ／ＤＣコンバータ１４２は、ＣＰＵ１０１からの制御信号により、各々の電圧供給の開始、停止を制御できるようになっている。

次に、測光用の光学素子（測光用レンズ１２１ｂ及び測光用プリズム１２１ａ）及び測光センサ１２２を用いて、被写界の輝度を測定する測光手段について説明する。後述するように測光用の光学素子及び測光センサ１２２を用いて被写体検出を行うことから、測光用レンズ１２１ｂの結像性能は良好なものが求められるが、カメラサイズやコストの観点から１枚のレンズで構成される。測光用レンズ１２１ｂの結像性能等に関しては、後に詳細な説明を行う。
測光センサ１２２は、少なくとも２種以上の波長域に感度を持つものであり、例えば画素ピッチが約６ｕｍの横６４０×縦４８０画素の高画素のＣＣＤであって、ベイヤーもしくはストライプ配列にＲ、Ｇ、Ｂの３色のカラーフィルタが画素上に配置される。取得された測光センサ１２２の出力に対して、ＹＵＶ変換処理を行うことで、被写界の輝度信号及び色差信号が取得可能であり、露出制御値演算に用いられる。また、取得された測光センサ１２２の出力に対して、適宜Ｒ，Ｇ，Ｂの各原色信号に対する重みを変更して合成することで、被写体検出に用いられる。
測光用レンズ１２１ｂは、例えば結像倍率０．１５倍のレンズであり、図２に示すように、測光センサ１２２はファインダ視野枠１１７より少し内側を観察可能となっている（測光領域１２５）。測光領域１２５は、測光時には横２０×縦２０の粗い分割（１領域は３２×２４画素となる）で区切り、４００画素の低画素のセンサとして用いる。横２０×縦２０の領域内の測光センサ１２２のＲＧＢセンサ出力値を測光領域１２５内で一律に設定された重み付け係数を用いて重み付け演算することで輝度値を算出した後、各々の領域の和や平均値から被写界の輝度の検出が可能となっている。
測光センサ１２２から得られた横２０×縦２０分割分の被写界輝度値に対して、主要被写体に適正な露光を行うため、選択された焦点検出領域１２４を中心とした所定の重み付け演算によって露出制御値が算出される。露出制御動作は、算出された露出制御値に基づいて、レンズユニット１０５内の不図示の開口絞りの制御値及びフォーカルプレーンシャッタ１１３のシャッタ速度制御値を設定する。該制御値によって、被写体に対して適正な光量が撮像センサ１０７に到達し、所望の明るさの写真を撮影することができる。

カメラにはレリーズＳＷ１４０が設けられており、その押込量によって第一段階（半押し）と第二段階（全押し）の検知が可能となっている。以下、レリーズＳＷ１４０の第一段階をＳＷ１、第二段階をＳＷ２と記す。レリーズＳＷ１４０の動作としては、撮影者がＳＷ１まで押し込むと、焦点検出動作と露出制御動作が行われ、レンズユニット１０５のＡＦ動作とカメラの露出制御値の設定が行われる。続けて、ＳＷ２まで押し込むと、主ミラー１１１がレンズユニット１０５の光束外に退避し、露出制御動作で設定された値に従い、レンズユニット１０５の絞り値とフォーカルプレーンシャッタ１１３のシャッタ速度が制御される。入射した被写体光束は、撮像センサ１０７により光電変換処理される。その後、撮影済み画像として記録メディアに記録されるとともに、外部表示部１１５に撮影画像の表示がなされる。このレリーズＳＷ１４０の押し込みによる焦点検出動作、露出制御動作及びその後の画像の記録までの動作が基本的な撮影動作となる。

次に、測光用の光学素子及び測光センサ１２２を用いて、被写界中の被写体を検出する被写体検出手段について説明する。被写体検出は、測光センサ１２２の出力を用いて行われるため、測光領域１２５が被写体検出範囲となる。被写体検出動作時は被写体を細かく認識させるため、測光領域１２５を前述した測光時の横２０×縦２０の粗い分割で扱うのではなく、測光センサ１２２を横６４０×縦４８０画素（約３０万画素）高画素の画像センサとして用いる。
本実施形態では、被写体検出の対象として、主に人物の顔を検知するものとして説明する。人物の顔を検出する手法としては、目や鼻、口等、顔の特徴部を抽出して顔か否かを判定する手法等、様々なものがあるが、本実施形態では、測光センサ１２２から得られた被写体検出用の情報から顔の特徴部を抽出し、顔検出を行うものとする。なお、本発明は被写体検出の対象や手法は限定されるものではなく、被写体検出用の情報を用いて被写体検出を行うものであればよい。

ここで、図４を参照して、測光用レンズ１２１ｂの結像性能と測光センサ１２２との関係について説明する。測光用レンズ１２１ｂを用いて被写体検出を行うことから、測光用レンズ１２１ｂの結像性能は高いほど、より細かい被写体を検出することが可能となる。しかしながら、測光用レンズ１２１ｂは前述したようにカメラサイズやコストの観点から１枚のレンズで構成されるため、軸上色収差や像面湾曲といった収差が発生する。
図４（ａ）は、測光用レンズ１２１ｂの結像状態を示す図である。図中のＦｒ，Ｆｇ，Ｆｂは、測光センサ１２２が有するＲ，Ｇ，Ｂ各色の主波長と対応した波長の光線の各々の結像位置を示す。波長の長さはＢ＜Ｇ＜Ｒであり、測光用レンズ１２１ｂは波長が短い光線ほど屈折率が高い特徴を有する。そのため、Ｇの結像位置Ｆｇよりも測光用レンズ１２１ｂに近い側にＢの結像位置Ｆｂが、測光用レンズ１２１ｂから遠い側にＲの結像位置Ｆｒが存在する（軸上色収差）。
また、中心部のＧの結像位置Ｆｇに対して、像高がＨだけ離れた周辺部では、Ｇの結像位置Ｆｇは光軸方向にｄだけずれた位置に結像する（像面湾曲）。像高がＨだけ離れた周辺部においても、結像位置Ｆｒ，Ｆｇ，Ｆｂの関係は中心部での関係と同様に、Ｇの結像位置Ｆｇよりも測光用レンズ１２１ｂに近い側にＢの結像位置Ｆｂが、測光用レンズ１２１ｂから遠い側にＲの結像位置Ｆｒが存在する。
輝度信号を作成するときには、測光センサ１２２の有するＧの信号に重み付けを行って演算を行うのが一般的である。そこで、測光センサ１２２の中心部に測光用レンズ１２１ｂのＧの結像位置Ｆｇが一致するように、測光センサ１２２と測光用レンズ１２１ｂとの位置関係が不図示の保持部材等によって保たれているものとする。

図４（ｂ）は、図４（ａ）に示すように測光センサ１２２の中心部が測光用レンズ１２１ｂのＧの結像位置Ｆｇと一致している状態での、測光センサ１２２が有するＲ，Ｇ，Ｂ各色の主波長と対応した波長の光線のそれぞれの結像状態（Imaging Performance）ＩＰｇ、ＩＰｒ、ＩＰｂと像高との関係を示す特性図である。
結像状態ＩＰは、各色の結像位置における結像性能に対する割合を示すものである。例えば像高が０の場合、つまり光軸中心では、前述したようにＧの結像位置Ｆｇと測光センサ１２２の中心部が一致するので、ＩＰｇが１００％となる。そして、像高が高くなるにつれて、ＩＰｇが下がっていく。
ＩＰｒに関しては、像高０のとき、Ｒの結像位置Ｆｒと測光センサ１２２の中心部が一致していないため約７５％となる。そして、像高が高くなるにつれて、ＩＰｒが上がっていき、像高Ｈでは、Ｒの結像位置Ｆｒと測光センサ１２２の周辺部がほぼ一致するので、ＩＰｒが約１００％なる。
ＩＰｂに関しては、像高０のとき、ＩＰｒ同様、約７５％となる。そして、ＩＰｒと異なり、像高が高くなるにつれて、ＩＰｒが下がって行く。
以上が測光用レンズ１２１ｂの結像性能と測光センサ１２２の説明となるが、測光用レンズ１２１ｂの結像性能と被写体検出手段の精度の関係については、後に詳細な説明を行う。

以下では、本発明の目的を明らかにする。
まず、図５を参照して、測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて被写体検出を行う場合の問題について説明する。図５は、被写界中に人物がいる場合の被写体検出後の自動焦点検出が行われた状態を示し、図５（ａ）は人物が被写界中央部にいる場合、図５（ｂ）は人物が被写界周辺部にいる場合である。
ＳＷ１保持後にＣＰＵ１０１の指示に基づき、測光センサ１２２が蓄積を開始し、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色の信号を所定の比率で演算し、被写体検出用の信号を作成した後に、特徴部を検出することで、被写界中に人物がいるか否かの判定を行う。
ここでは、各色の解像力と被写体検出の精度の説明を行うため、便宜上、Ｇのみで演算を行うこととする。図４（ｂ）で説明したように、測光センサ１２２上のＧの結像状態ＩＰｇは中心部で１００％であり、像高が高くなるにつれて、ＩＰｇは低下する特徴を有する。そのため、被写体検出を行うための被写体検出用の信号で作成される画像は、中央部で解像力が高く、像高が高くなるにつれて、解像力が低下していく画像となる。
図５（ａ）に示すように人物が被写界中央部にいる場合、解像力が高い領域で被写体検出が行われるため、人物の検出が可能となり、人物の顔近傍に焦点検出領域１２４が設定され、人物の顔にピントが合った写真が撮影できることとなる。一方、図５（ｂ）に示すように人物が被写界周辺部にいる場合、解像力が低い領域で被写体検出が行われるため、人物の検出ができず、前述した通常の自動焦点検出動作が行われる。そのため、人物ではなく被写界中のコントラストが高い領域に焦点検出領域１２４が設定され、人物の顔にピントが合わなくなってしまう。

そこで、被写体検出用の信号を作成するときに、像高に応じてＲ，Ｇ，Ｂの各原色信号に対する重み付けを変化させることを考える。
図６（ａ）は、図４（ｂ）で説明した測光センサ１２２上のＲ，Ｇ，Ｂ各色の結像状態に基づいて決定される、各像高でのＲ，Ｇ，Ｂ各色の重み付け係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂの例を示す。ここでは、図７に示すように測光領域１２５を像高０からＨを３分割し、像高０、１／３・Ｈ、２／３・Ｈ、ＨでのＲ，Ｇ，Ｂ各色の重み付け係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂを示す。各色の重み付け係数は、
Ｗｒ＝ＩＰｒ／（ＩＰｒ+ＩＰｇ+ＩＰｂ）
Ｗｇ＝ＩＰｇ／（ＩＰｒ+ＩＰｇ+ＩＰｂ）
Ｗｂ＝ＩＰｂ／（ＩＰｒ+ＩＰｇ+ＩＰｂ）
で決定されるものとする。なお、重み付け係数の算出方法に限定されるものではない。

図６（ｂ）は、本実施形態における重み付け係数のテーブルパラメータの例を示す。本実施形態では、図６（ｂ）に示すように、測光領域１２５を像高０からＨを３分割した領域に対してそれぞれ重み付け係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂが設定されている。例えば、Ｔａｂｌｅ．１は像高ｈが０≦ｈ＜１／３・Ｈとなる領域である。Ｔａｂｌｅ．２は像高ｈが１／３・Ｈ≦ｈ＜２／３・Ｈとなる領域である。そして、Ｔａｂｌｅ．３は像高ｈが２／３・Ｈ≦ｈ＜Ｈとなる領域である。重み付け係数は、前述した各像高で決定されたＲ，Ｇ，Ｂ各色の重み付け係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂから決定される。例えば各像高での重み付け係数の平均値をこれら３領域に適用すればよい。図６（ｂ）に示す例では、像高ｈが０≦ｈ＜２／３・Ｈとなる範囲では、Ｗｇの重み付け係数が他の色よりも大きいが、像高ｈが２／３・Ｈ≦ｈ＜Ｈとなる範囲では、Ｗｒの重み付け係数が他の色よりも大きい。このように、領域に応じて最も大きな重み付け係数に対応する色が異なるようにしてもよい。重み付け係数のテーブルパラメータは、ＣＰＵ１０１内のＥＥＰＲＯＭ１０１ａに保存される。
ＣＰＵ１０１は、測光センサ１２２の座標と３領域との関係から、どの重み付け係数をかけて被写体検出用の信号を作成するかの選択を行う。像高に応じてＲ，Ｇ，Ｂ各色の重み付け係数Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂを設定することにより、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色の信号の加算比率を変えて、解像力が高い信号により重みが多くかかった被写体検出用の信号の作成が可能となる。これにより、前述した軸上色収差や像面湾曲といった収差を有する測光用レンズ１２１の結像性能でも、周辺部での被写体検出性能の低下を抑制することができる。

次に、図８のフローチャートを参照して、第１の実施形態に係る一眼レフカメラの動作を説明する。
ステップＳ１で、カメラの不作動状態から不図示の電源スイッチをＯＮにすると撮影動作が開始される。なお、レンズユニット１０５の焦点検出動作は、自動選択動作が選択されていることとする。

ステップＳ２で、ＣＰＵ１０１は、レリーズＳＷ１４０がＳＷ１まで押し込まれたか否かを判定する。ＳＷ１がＯＮでない場合、ＳＷ１が押し込まれるまで待機する。
ステップＳ３で、ＣＰＵ１０１の制御下で測光センサ１２２が蓄積を開始し、取得された測光センサ１２２のアナログ信号はＣＰＵ１０１によってデジタル信号に変換後、ＶＲＡＭ１０３に一時的に保存される。
ステップＳ４で、ＣＰＵ１０１の制御下、ステップＳ３においてＶＲＡＭ１０３に保存された測光センサ１２２のデジタル信号から、被写体検出用の信号の作成が行われる。この際、図６（ｂ）に示すように、像高に応じて設定されたＷｒ、Ｗｇ、Ｗｂを重み付け係数が用いられる。そして、作成された被写体検出用の画像から目や鼻、口等、顔の特徴部を抽出して、顔等の被写体検出を行う。

ステップＳ５で、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４において行われた被写体検出の結果から、顔が検出できたか否かを判定する。顔が検出できた場合はステップＳ６に進み、顔が検出できなかった場合はステップＳ７に進む。
ステップＳ６で、顔検出優先焦点検出動作が行われる。すなわち、ＣＰＵ１０１の制御下、ステップＳ４において検出した顔の座標が焦点検出ユニット１１９に送られ、顔近傍に対して焦点検出動作が行われる。
一方、ステップＳ７で、通常の自動焦点検出動作が行われる。すなわち、ＣＰＵ１０１の制御下、焦点検出領域１２４の各点において算出したデフォーカス量から、各領域の中で最も撮影者側（撮像装置側）に近い被写体や明暗差（コントラスト）が高い被写体に焦点検出動作が行われる。

ステップＳ８で、ＣＰＵ１０１の制御下、ステップＳ３において一時的に保存された測光センサ１２２の出力を２０×２０に分割した輝度情報を算出する。そして、ステップＳ６又はステップＳ７において選択された焦点検出領域１２４に重み付けを行う等所定のアルゴリズム演算を行う。こうすることによって、カメラの露出値であるレンズユニット１０５の絞り値とフォーカルプレーンシャッタ１１３のシャッタ速度を演算する。
ステップＳ９で、ＣＰＵ１０１は、レリーズＳＷ１４０がＳＷ２まで押し込まれたか否かを判定する。ＳＷ２がＯＮである場合、ステップＳ１０に進み、ＣＰＵ１０１は、シャッタ制御部、絞り駆動部、撮像センサ制御部１０８に各々信号を送信して、公知の撮影動作を行う。ＳＷ２がＯＮでない場合は、ステップＳ２に戻る。

以上述べたように、測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて被写体検出を行う場合に、測光領域内の領域に応じて各波長域について設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報に基づいて被写体を検出するようにしたので、被写体検出精度の低下を抑制することができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態を説明する。以下では、第１の実施形態と異なる点を中心に説明する。カメラの構成は第１の実施形態で説明したとおりであり、ここではその説明を省略する。
第１の実施形態では、像高に応じてＲ，Ｇ，Ｂの各原色信号に対する重み付けを変化させて、被写体検出用の信号を作成するようにした。それに対して、第２の実施形態では、一律の重み付けで、複数の被写体検出用の信号を作成する。
例えば、図６（ｂ）に示すＴａｂｌｅ．１（像高ｈが０≦ｈ＜１／３・Ｈ）の重み付け係数を用いて被写体検出用の画像を作成し、かつ、Ｔａｂｌｅ．３（像高ｈが２／３・Ｈ≦ｈ＜Ｈ）の重み付け係数を用いて被写体検出用の画像を作成する。そして、この２枚の被写体検出用の画像に対して被写体検出動作を行い、被写体検出を行う。Ｔａｂｌｅ．１の重み付け係数を用いて作成した被写体検出用の画像は、中央部の解像力が高い画像として取得される。また、Ｔａｂｌｅ．３の重み付け係数を用いて作成した被写体検出用の画像は、周辺部の解像力が高い画像として取得される。これにより、中央部と周辺部共に解像力が高い画像で被写体検出を行うことができる。

次に、図９のフローチャートを参照して、第２の実施形態に係る一眼レフカメラの動作を説明する。
ステップＳ１〜Ｓ４は、図８のステップＳ１〜Ｓ４と同じである。
ステップＳ４−１で、ＣＰＵ１０１の制御下、ステップＳ３においてＶＲＡＭ１０３に保存された測光センサ１２２のデジタル信号から、図６（ｂ）に示すＴａｂｌｅ．１のＷｒ、Ｗｇ、Ｗｂを重み付け係数とした被写体検出用の信号の作成が行われる。そして、作成された被写体検出用の画像から目や鼻、口等、顔の特徴部を抽出して、顔等の被写体検出を行う。
ステップＳ４−２で、ＣＰＵ１０１の制御下、ステップＳ３においてＶＲＡＭ１０３に保存された測光センサ１２２のデジタル信号から、図６（ｂ）に示すＴａｂｌｅ．３のＷｒ、Ｗｇ、Ｗｂを重み付け係数とした被写体検出用の信号の作成が行われる。そして、作成された被写体検出用の画像から目や鼻、口等、顔の特徴部を抽出して、顔等の被写体検出を行う。
ステップＳ５で、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４−１及びステップＳ４−２において行われた被写体検出の結果から、顔が検出できたか否かを判定する。顔が検出できた場合はステップＳ７に進み、顔が検出できなかった場合はステップＳ８に進む。以降のステップＳ７〜Ｓ１０は、図８のステップＳ７〜Ｓ１０と同じである。

以上述べたように、測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて被写体検出を行う場合に、測光領域１２５内の一の領域で各波長域について設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報、及び、他の領域で各波長域について設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報に基づいて被写体を検出するようにしたので、被写体検出精度の低下を抑制することができる。

以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０１：ＣＰＵ、１１９：焦点検出ユニット、１２１ａ：測光用プリズム、１２１ｂ：測光用レンズ、１２２：測光センサ

Claims (9)

1. 測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて、被写界の輝度を測定する撮像装置であって、
   前記測光用の光学素子及び前記測光用の撮像素子を用いて、被写界中の被写体を検出する被写体検出手段を備え、
   前記測光用の撮像素子が少なくとも２種以上の波長域に感度を持ち、
   前記被写体検出手段は、測光領域内の領域に応じて、前記２種以上の波長域のそれぞれについて設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報に基づいて被写体を検出することを特徴とする撮像装置。
2. 前記被写体検出用の情報は、前記２種以上の波長域のそれぞれに対応する信号を重み付け演算することで得られる情報であり、前記パラメータは前記重み付け演算の係数であることを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記２種以上の波長域のそれぞれに対応する信号のうち、他の信号よりも大きな重み付け係数となる信号が、前記領域に応じて変更されることを特徴とする請求項１または２に記載の撮像装置。
4. 前記領域は像高で分けられていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の撮像装置。
5. 前記領域は像高で分けられており、
   前記測光領域内の第１の領域における、前記２種以上の波長域のうちの第１の波長域に対応する信号の重み付けを第１の値とし、前記第１の波長域よりも長い波長域に対応する第２の波長域に対応する信号の重み付けを第２の値とすると、
   前記第１の領域よりも像高が高い位置にある前記測光領域内の第２の領域では、前記第１の波長域に対応する信号の重み付けが前記第１の値よりも小さな第３の値となり、前記第２の波長域に対応する信号の重み付けが前記第２の値よりも大きな第４の値となることを特徴とする請求項２に記載の撮像装置。
6. 前記被写体検出手段は、一の領域で前記２種以上の波長域のそれぞれについて設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報、及び、他の領域で前記２種以上の波長域のそれぞれについて設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報に基づいて被写体を検出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の撮像装置。
7. 前記２種以上の波長域のそれぞれに対応する信号を前記測光領域内で一律となる係数を用いて重み付け演算することで得られる輝度情報に基づいて、前記被写界の輝度を測定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の撮像装置。
8. 測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて、被写界の輝度を測定する撮像装置の制御方法であって、
   前記測光用の光学素子及び前記測光用の撮像素子を用いて、被写界中の被写体を検出する被写体検出ステップを有し、
   前記測光用の撮像素子が少なくとも２種以上の波長域に感度を持ち、
   前記被写体検出ステップでは、測光領域内の領域に応じて、前記２種以上の波長域のそれぞれについて設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報に基づいて被写体を検出することを特徴とする撮像装置の制御方法。
9. 測光用の光学素子及び測光用の撮像素子を用いて、被写界の輝度を測定する撮像装置を制御するためのプログラムであって、
   前記測光用の光学素子及び前記測光用の撮像素子を用いて、被写界中の被写体を検出する被写体検出のための処理をコンピュータに実行させ、
   前記測光用の撮像素子が少なくとも２種以上の波長域に感度を持ち、
   前記被写体検出のための処理では、測光領域内の領域に応じて、前記２種以上の波長域のそれぞれについて設定されたパラメータを用いて作成した被写体検出用の情報に基づいて被写体を検出することを特徴とするプログラム。

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