JP3082309B2 - オートフォーカス撮像装置 - Google Patents
オートフォーカス撮像装置Info
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/95—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems
- H04N23/958—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems for extended depth of field imaging
- H04N23/959—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems for extended depth of field imaging by adjusting depth of field during image capture, e.g. maximising or setting range based on scene characteristics
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- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/67—Focus control based on electronic image sensor signals
- H04N23/673—Focus control based on electronic image sensor signals based on contrast or high frequency components of image signals, e.g. hill climbing method
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- Signal Processing (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Automatic Focus Adjustment (AREA)
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明はオートフォーカス撮像装
置に関する。
置に関する。
【0002】
【従来の技術】図9は従来のオートフォーカス撮像装置
の概略を説明するためのブロック図であり、図10は焦
点電圧を説明するための図である。以下図面を参照しつ
つ、従来の技術を説明する。
の概略を説明するためのブロック図であり、図10は焦
点電圧を説明するための図である。以下図面を参照しつ
つ、従来の技術を説明する。
【0003】図9において、結像手段1は撮像光1iを
レンズ系を介して光電変換素子の光電変換面に結像する
と共に光電変換して得た結像信号1aを信号処理回路2
に供給し、ここで映像信号1aを増幅すると共に垂直ブ
ランキング信号等の同期信号を付加して得られる映像信
号2aをエッジ抽出回路3と図示しない記録回路等とに
供給する。そして、エッジ抽出回路3は、映像信号1a
の高域成分を抽出すると共に検波して得た電圧にアナロ
グデジタル変換を施して得た焦点電圧Eを1フィールド
毎に対数変換回路4に供給する。
レンズ系を介して光電変換素子の光電変換面に結像する
と共に光電変換して得た結像信号1aを信号処理回路2
に供給し、ここで映像信号1aを増幅すると共に垂直ブ
ランキング信号等の同期信号を付加して得られる映像信
号2aをエッジ抽出回路3と図示しない記録回路等とに
供給する。そして、エッジ抽出回路3は、映像信号1a
の高域成分を抽出すると共に検波して得た電圧にアナロ
グデジタル変換を施して得た焦点電圧Eを1フィールド
毎に対数変換回路4に供給する。
【0004】ここで、合焦点の度合いを示す焦点電圧E
を図10を用いて説明する。エッジが多数存在する一般
的な画像を撮像した場合、焦点電圧Eは同図に示すよう
な吊り鐘状の特性になり、そして、焦点電圧Eは次に示
す式1で近似することができる。
を図10を用いて説明する。エッジが多数存在する一般
的な画像を撮像した場合、焦点電圧Eは同図に示すよう
な吊り鐘状の特性になり、そして、焦点電圧Eは次に示
す式1で近似することができる。
【0005】
【数1】 そして、かかる焦点電圧Eは対数変換回路4にて対数変
換が施された後、対数変換信号4aを出力する。ここ
で、任意のフィールドをnすると対数変換信号4aは次
に示す式2で表すことができる。
換が施された後、対数変換信号4aを出力する。ここ
で、任意のフィールドをnすると対数変換信号4aは次
に示す式2で表すことができる。
【0006】
【数2】 そして、対数変換信号4aが供給される演算回路5でn
フィールドとn+1フィールドとにおける対数変換信号
4aの比をとることにより焦点電圧Eが最大値Emax を
とるレンズ位置までのレンズの移動量Xを次に示す式3
より算出することができる。
フィールドとn+1フィールドとにおける対数変換信号
4aの比をとることにより焦点電圧Eが最大値Emax を
とるレンズ位置までのレンズの移動量Xを次に示す式3
より算出することができる。
【0007】
【数3】 そして、上記演算結果であるレンズの移動量Xに基づい
て得られた駆動回路制御信号5aが供給される駆動回路
6は合焦点できる結像手段1中の図示しないレンズを駆
動する。このようにして、従来のオートフォーカス撮像
装置はオートフォーカス動作を行っていた。
て得られた駆動回路制御信号5aが供給される駆動回路
6は合焦点できる結像手段1中の図示しないレンズを駆
動する。このようにして、従来のオートフォーカス撮像
装置はオートフォーカス動作を行っていた。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】上記した従来の技術に
おいて、焦点電圧Eは多くの周波数成分を含む一般的な
画像を撮像した場合を前提とする図10(A)に示され
る特性であり、対数変換回路4にて対数変換を施して得
た対数変換信号4aに基づいてオートフォーカス動作が
行われていた。
おいて、焦点電圧Eは多くの周波数成分を含む一般的な
画像を撮像した場合を前提とする図10(A)に示され
る特性であり、対数変換回路4にて対数変換を施して得
た対数変換信号4aに基づいてオートフォーカス動作が
行われていた。
【0009】しかし、特定の周波数成分のみを含むよう
な画像を撮像した場合、焦点電圧Eは必ずしも同図
(A)に示されるような特性となるとはいえない。例え
ば、同一間隔の縦縞を撮影する場合、焦点電圧E(X)
は同図(B)に示すような特性となり上記した式1では
近似することはできず、正確なオートフォーカス動作を
行うことができない。
な画像を撮像した場合、焦点電圧Eは必ずしも同図
(A)に示されるような特性となるとはいえない。例え
ば、同一間隔の縦縞を撮影する場合、焦点電圧E(X)
は同図(B)に示すような特性となり上記した式1では
近似することはできず、正確なオートフォーカス動作を
行うことができない。
【0010】そこで、本発明はかかる不都合を解決する
ことを目的とする。
ことを目的とする。
【0011】
【課題を解決するための手段】本発明は上記した課題を
解決するため以下の構成を提供するものである。
解決するため以下の構成を提供するものである。
【0012】被写体からの撮像光をレンズ系を介して光
電変換素子の光電変換面に結像させる結像手段と、上記
結像手段から出力される映像信号を信号処理する信号処
理回路と、上記信号処理処理回路から出力される信号の
高域成分を抽出するエッジ抽出手段とを有するオートフ
ォーカス撮像装置において、上記エッジ抽出手段より出
力されるエッジ抽出手段出力信号を上記レンズ系の移動
量で3次微分して得た値が略零となるよう上記エッジ抽
出手段出力信号の特性を変換する特性変換手段と、上記
特性変換手段より出力される特性変換手段出力信号を上
記レンズ系の移動量で1次微分して得た1次微分信号と
2次微分して得た2次微分信号との比を演算して合焦点
までのレンズの移動量を求める演算回路と、上記演算回
路より出力される合焦点までのレンズの移動量に基づい
て上記レンズ系を駆動する駆動手段とを有することを特
徴とするオートフォーカス撮像装置。
電変換素子の光電変換面に結像させる結像手段と、上記
結像手段から出力される映像信号を信号処理する信号処
理回路と、上記信号処理処理回路から出力される信号の
高域成分を抽出するエッジ抽出手段とを有するオートフ
ォーカス撮像装置において、上記エッジ抽出手段より出
力されるエッジ抽出手段出力信号を上記レンズ系の移動
量で3次微分して得た値が略零となるよう上記エッジ抽
出手段出力信号の特性を変換する特性変換手段と、上記
特性変換手段より出力される特性変換手段出力信号を上
記レンズ系の移動量で1次微分して得た1次微分信号と
2次微分して得た2次微分信号との比を演算して合焦点
までのレンズの移動量を求める演算回路と、上記演算回
路より出力される合焦点までのレンズの移動量に基づい
て上記レンズ系を駆動する駆動手段とを有することを特
徴とするオートフォーカス撮像装置。
【0013】
【実施例】図1に本発明の一実施例にかかるオートフォ
ーカス撮像装置を説明するためのブロック図、図2はマ
イクロコンピュータの処理を説明するための図、図3は
マイクロコンピュータの処理中ステップS3を説明する
ための図、図4はマイクロコンピュータの処理中ステッ
プS5を説明するための図、図5はファジイ推論を用い
て第1,第2の加重係数α,βを決定することを説明す
るための図、図6は属性を説明するための図、図7は重
心法を用いて第1の加重係数αを決定することを説明す
るための図、図8はフィードバック型のオートフォーカ
ス撮像装置を説明するためのブロック図である。
ーカス撮像装置を説明するためのブロック図、図2はマ
イクロコンピュータの処理を説明するための図、図3は
マイクロコンピュータの処理中ステップS3を説明する
ための図、図4はマイクロコンピュータの処理中ステッ
プS5を説明するための図、図5はファジイ推論を用い
て第1,第2の加重係数α,βを決定することを説明す
るための図、図6は属性を説明するための図、図7は重
心法を用いて第1の加重係数αを決定することを説明す
るための図、図8はフィードバック型のオートフォーカ
ス撮像装置を説明するためのブロック図である。
【0014】(第1実施例)以下図面を参照しつつ第1
実施例を説明するに際し、先ず、図1を用いてオートフ
ォーカス撮像装置の概要を説明し、次に、図2,3,4
を用いて本発明の主要部であるマイクロコンピュータの
処理動作について説明する。
実施例を説明するに際し、先ず、図1を用いてオートフ
ォーカス撮像装置の概要を説明し、次に、図2,3,4
を用いて本発明の主要部であるマイクロコンピュータの
処理動作について説明する。
【0015】(・オートフォーカス撮像装置の概要)図
1において、従来のオートフォーカス撮像装置と異なる
のは、特性変換手段AAであり、他の構成は従来のオー
トフォーカス撮像装置と同様であるのでその説明を省略
する。
1において、従来のオートフォーカス撮像装置と異なる
のは、特性変換手段AAであり、他の構成は従来のオー
トフォーカス撮像装置と同様であるのでその説明を省略
する。
【0016】この特性変換手段AAは焦点電圧E(X)
の有する次数を2次に圧縮する役割を担うものである
が、この原理を従来の技術と比較しつつ説明し、その
後、いかにして焦点電圧E(X)の有する次数を2次に
圧縮するかについて説明する。
の有する次数を2次に圧縮する役割を担うものである
が、この原理を従来の技術と比較しつつ説明し、その
後、いかにして焦点電圧E(X)の有する次数を2次に
圧縮するかについて説明する。
【0017】(・・圧縮原理)エッジ抽出回路3より特
性変換手段AAに供給される焦点電圧Eは、レンズの合
焦点の際のレンズ位置から現在のレンズ位置のずれ量X
の関数であり、合焦点の際(X=0)、最大値Emax(=
a0)をとる偶関数であるので、次に示す式4にて表すこ
とができる。但し、mは自然数である。
性変換手段AAに供給される焦点電圧Eは、レンズの合
焦点の際のレンズ位置から現在のレンズ位置のずれ量X
の関数であり、合焦点の際(X=0)、最大値Emax(=
a0)をとる偶関数であるので、次に示す式4にて表すこ
とができる。但し、mは自然数である。
【0018】
【数4】 さて、従来のオートフォーカス撮像装置ではこの焦点電
圧E(X)を上記した式1にて近似していたが、本実施
例ではより一般的に考えることにする。
圧E(X)を上記した式1にて近似していたが、本実施
例ではより一般的に考えることにする。
【0019】ここで、焦点電圧E(X)をレンズ位置の
ずれ量Xで2m−1階微分して得られる関数E
(2m−1)(X)と、焦点電圧E(X)をレンズ位置
のずれ量Xで2m階微分して得られる関数E(2m)と
は次に示す式5,6にてそれぞれ表すことができる。
ずれ量Xで2m−1階微分して得られる関数E
(2m−1)(X)と、焦点電圧E(X)をレンズ位置
のずれ量Xで2m階微分して得られる関数E(2m)と
は次に示す式5,6にてそれぞれ表すことができる。
【0020】
【数5】
【0021】
【数6】 そして、式5を式6にて除算することによりレンズの合
焦点の際のレンズ位置から現在のレンズ位置のずれ量X
を求めることができ、これは次に示す式7にて表すこと
ができる。
焦点の際のレンズ位置から現在のレンズ位置のずれ量X
を求めることができ、これは次に示す式7にて表すこと
ができる。
【0022】
【数7】 ところで、任意のフィールドをnフィールドとし、nフ
ィールドにおける焦点電圧E(X)をレンズ位置のずれ
量Xで微分するには、nフィールドからn−1フィール
ド間でレンズを微小量δだけ移動させnフィールドにお
けるE(X)とn−1フィールドにおけるE(X)との
差を求める必要があり、この際、差の成分のS/Nが劣
化する。また、焦点電圧E(X)は広い裾野を持つ関数
であるので、その階数mは大なる値をとるため、2m階
の導関数を求めると上記した差の成分のS/Nが累積加
算されるという欠点がある。
ィールドにおける焦点電圧E(X)をレンズ位置のずれ
量Xで微分するには、nフィールドからn−1フィール
ド間でレンズを微小量δだけ移動させnフィールドにお
けるE(X)とn−1フィールドにおけるE(X)との
差を求める必要があり、この際、差の成分のS/Nが劣
化する。また、焦点電圧E(X)は広い裾野を持つ関数
であるので、その階数mは大なる値をとるため、2m階
の導関数を求めると上記した差の成分のS/Nが累積加
算されるという欠点がある。
【0023】そこで、特性変換手段AAにて適応的非線
形変換処理を施し式4に示した焦点電圧E(X)を次に
示す式8に変換する。
形変換処理を施し式4に示した焦点電圧E(X)を次に
示す式8に変換する。
【0024】
【数8】 式8は2次式であるため、上記した式5,6,7を求め
るのに2階の微分でレンズ位置のずれ量Xを求めること
ができるので、誤差が少なく演算を簡易にすることがで
きる。この演算は後述する演算回路5にて行う。このよ
うにしてレンズ位置のずれ量Xを求めることができるわ
けであるが、上記した式8で表される適応的非線形変換
処理による次数の圧縮について以下に述べる。(・・焦
点電圧E(X)の有する次数を2次に圧縮するかについ
て)焦点電圧E(X)は特性変換手段AA中の第1,第
2の関数変換回路10,11に供給され、第1,第2の
関数Fa,Fbを用いて関数変換が施されて得た第1,
第2の関数変換回路出力信号10a,11aが夫々出力
される。ここで、これらの第1,第2の関数Fa,Fb
は例えば以下の式9,10で表される。
るのに2階の微分でレンズ位置のずれ量Xを求めること
ができるので、誤差が少なく演算を簡易にすることがで
きる。この演算は後述する演算回路5にて行う。このよ
うにしてレンズ位置のずれ量Xを求めることができるわ
けであるが、上記した式8で表される適応的非線形変換
処理による次数の圧縮について以下に述べる。(・・焦
点電圧E(X)の有する次数を2次に圧縮するかについ
て)焦点電圧E(X)は特性変換手段AA中の第1,第
2の関数変換回路10,11に供給され、第1,第2の
関数Fa,Fbを用いて関数変換が施されて得た第1,
第2の関数変換回路出力信号10a,11aが夫々出力
される。ここで、これらの第1,第2の関数Fa,Fb
は例えば以下の式9,10で表される。
【0025】
【数9】
【0026】
【数10】 そして、第1,第2の関数変換回路出力信号10a,1
1aは第1,第2の3次微分回路12,13と第1,第
2の乗算回路15,16とに夫々供給される。上記第
1,第2の3次微分回路12,13にて3次微分を施し
て得た第1,第2の3次微分回路出力信号12a,13
aは加重係数演算回路14に供給され、これらに基づい
て第1,第2の乗算回路15,16に供給する加重係数
α,βを求める。そして、第1,第2の乗算回路15,
16にて第1,第2の関数変換回路出力信号10a,1
1aと第1,第2の加重係数α,βとの乗算を施して得
た第1,第2の乗算回路15a,16aとが加算回路1
7に供給され、ここで加算された後、特性変換手段出力
信号Q(X)として演算回路5に供給される。
1aは第1,第2の3次微分回路12,13と第1,第
2の乗算回路15,16とに夫々供給される。上記第
1,第2の3次微分回路12,13にて3次微分を施し
て得た第1,第2の3次微分回路出力信号12a,13
aは加重係数演算回路14に供給され、これらに基づい
て第1,第2の乗算回路15,16に供給する加重係数
α,βを求める。そして、第1,第2の乗算回路15,
16にて第1,第2の関数変換回路出力信号10a,1
1aと第1,第2の加重係数α,βとの乗算を施して得
た第1,第2の乗算回路15a,16aとが加算回路1
7に供給され、ここで加算された後、特性変換手段出力
信号Q(X)として演算回路5に供給される。
【0027】ここで、特性変換手段AAの変換特性を特
性変換手段出力信号Q(X)と焦点電圧E(X)を用い
て次に示す式11で表す。
性変換手段出力信号Q(X)と焦点電圧E(X)を用い
て次に示す式11で表す。
【0028】
【数11】 また、第1,第2の加重係数α,βの和は1に設定する
ので次に示す式12を得ることができる。
ので次に示す式12を得ることができる。
【0029】
【数12】 特性変換手段出力信号Q(X)は上述した式8と一致す
るので、式11の次数は2次以下に制限される。このた
めの必要条件は特性変換手段出力信号Q(X)の3次微
分が零となることである。Q(X)の3階微分をQ
(3) (X)とし次に示す式13で表す。
るので、式11の次数は2次以下に制限される。このた
めの必要条件は特性変換手段出力信号Q(X)の3次微
分が零となることである。Q(X)の3階微分をQ
(3) (X)とし次に示す式13で表す。
【0030】
【数13】 式13中でFa(3) ,Fb(3) は第1,第2の
変換関数Fa,Fbの3階微分を表し、上述した第1,
第2の3次微分回路12,13で求めることができる。
そして、式12と式13とを用いて、式14,15を加
重係数演算回路14にて演算することにより、第1,第
2の加重係数α,βを求めることができる。
変換関数Fa,Fbの3階微分を表し、上述した第1,
第2の3次微分回路12,13で求めることができる。
そして、式12と式13とを用いて、式14,15を加
重係数演算回路14にて演算することにより、第1,第
2の加重係数α,βを求めることができる。
【0031】
【数14】
【0032】
【数15】 このようにして得られた特性変換手段出力信号Q(X)
は演算回路5に供給されて式7に基づく演算が施されて
レンズの移動量Xを得る。(・マイクロコンピュータの
処理動作)さて、以上特性変換手段AAについて説明し
たが、特性変換手段AAと演算回路とはマイクロコンピ
ュータを用いて実現できる。以下、その処理動作につい
て説明する。
は演算回路5に供給されて式7に基づく演算が施されて
レンズの移動量Xを得る。(・マイクロコンピュータの
処理動作)さて、以上特性変換手段AAについて説明し
たが、特性変換手段AAと演算回路とはマイクロコンピ
ュータを用いて実現できる。以下、その処理動作につい
て説明する。
【0033】図2において、ステップS0よりマイクロ
コンピュータの処理が開始し、まずステップS1に進み
ここでマイクロコンピュータ内部のレジスタのリセット
等を行う初期化を実行した後ステップS2に進む。
コンピュータの処理が開始し、まずステップS1に進み
ここでマイクロコンピュータ内部のレジスタのリセット
等を行う初期化を実行した後ステップS2に進む。
【0034】ステップS2は、後述するステップS4等
でレンズ位置のずれ量Xについて微分の演算を行うた
め、フィールド間のレンズの移動量を上記した結像手段
1より出力される焦点深度情報に基づいて決定する。
でレンズ位置のずれ量Xについて微分の演算を行うた
め、フィールド間のレンズの移動量を上記した結像手段
1より出力される焦点深度情報に基づいて決定する。
【0035】焦点深度情報に基づいて決定することとし
たのは、フィールド間のレンズ移動量を固定とすると、
レンズの焦点深度が深い場合焦点電圧E(X)はなだら
かな吊り鐘状の関数となるのでフィールド間の焦点電圧
E(X)の差分値が小さくなり量子化誤差やノイズの影
響を大きく受けるおそれがあり、一方、レンズの焦点深
度が浅い場合は焦点電圧E(X)は急俊な山状の関数と
なるので焦点電圧E(X)の差分値が大きくなり過ぎ正
確な演算ができないおそれがあるからである。
たのは、フィールド間のレンズ移動量を固定とすると、
レンズの焦点深度が深い場合焦点電圧E(X)はなだら
かな吊り鐘状の関数となるのでフィールド間の焦点電圧
E(X)の差分値が小さくなり量子化誤差やノイズの影
響を大きく受けるおそれがあり、一方、レンズの焦点深
度が浅い場合は焦点電圧E(X)は急俊な山状の関数と
なるので焦点電圧E(X)の差分値が大きくなり過ぎ正
確な演算ができないおそれがあるからである。
【0036】そして、この焦点深度情報に基づくフィー
ルド間のレンズの移動量の決定は、例えば、レンズの移
動量が格納されているROMに結像手段1より得られる
焦点深度情報をアナログデジタル変換して得たデータを
アドレスとして入力することにより決定できる。ここで
決定されたレンズの移動量をδとし、ステップS3に進
む。
ルド間のレンズの移動量の決定は、例えば、レンズの移
動量が格納されているROMに結像手段1より得られる
焦点深度情報をアナログデジタル変換して得たデータを
アドレスとして入力することにより決定できる。ここで
決定されたレンズの移動量をδとし、ステップS3に進
む。
【0037】ステップS3については後述するが、その
概要は、上述した第1,第2の関数変換回路10,11
に相当するものであり、ここで焦点電圧E(X)を第
1,第2の変換関数Fa,Fbにより変換して得た第
1,第2の変換データHa,Hbを1フィールドごと7
フィールドに亘り求めた後、ステップS4に進む。ここ
で、過去7フィールドの第1,第2の変換データを夫々
Ha,HbをHa-3,Hb-3、Ha-2,Hb-2、Ha-
1,Hb-1、Ha0 ,Hb0 、Ha+1,Hb+1、Ha+
2,Hb+2、Ha+3,Hb+3とする。
概要は、上述した第1,第2の関数変換回路10,11
に相当するものであり、ここで焦点電圧E(X)を第
1,第2の変換関数Fa,Fbにより変換して得た第
1,第2の変換データHa,Hbを1フィールドごと7
フィールドに亘り求めた後、ステップS4に進む。ここ
で、過去7フィールドの第1,第2の変換データを夫々
Ha,HbをHa-3,Hb-3、Ha-2,Hb-2、Ha-
1,Hb-1、Ha0 ,Hb0 、Ha+1,Hb+1、Ha+
2,Hb+2、Ha+3,Hb+3とする。
【0038】ステップS4は上述した第1,第2の3次
微分回路12,13に相当するものであり、ここで3次
微分の演算を行うため、第1,第2の変換データHa,
Hbの第1,第2の3次差分データDa,Dbを以下に
示す式16,17により求める。
微分回路12,13に相当するものであり、ここで3次
微分の演算を行うため、第1,第2の変換データHa,
Hbの第1,第2の3次差分データDa,Dbを以下に
示す式16,17により求める。
【0039】
【数16】
【0040】
【数17】 このようにして求められた3次差分データDa,Dbは
上述した第1,第2の3次微分回路出力信号12a,1
3aに相当するものである。そして、ステップS4が終
了するとステップS5に進む。
上述した第1,第2の3次微分回路出力信号12a,1
3aに相当するものである。そして、ステップS4が終
了するとステップS5に進む。
【0041】ステップS5については後述するが、その
概要は、上述した加重係数演算回路14に相当するもの
であり、第1,第2の加重係数α,βを決定するもので
ある。そして、ステップS5が終了するとステップS6
に進む。
概要は、上述した加重係数演算回路14に相当するもの
であり、第1,第2の加重係数α,βを決定するもので
ある。そして、ステップS5が終了するとステップS6
に進む。
【0042】ステップS6は上述した第1,第2の乗算
回路15,16と加算回路17とに相当し、また、ステ
ップS6の最終出力たる加重平均値Qは特性変換手段出
力信号Q(X)に相当するものである。そして、ここで
はステップS5で求めた第1,第2の加重係数α,βを
用いて第1,第2の3次差分データDa,Dbの加重平
均値Qを求める。この加重平均値Qは、次に示す式18
に従って、上記したステップS3で求めた第1,第2の
変換データHa-3,Hb-3〜Ha+3,Hb+3に対応する
7フィールド期間に亘り1フィールドごとに求める。こ
こで、7フィールド期間に亘る加重平均値QをQ-3、Q
-2、Q-1、Q0 、Q+1、Q+2、Q+3と表すことにする。
そして、ステップS6が終了した後ステップS7に進
む。
回路15,16と加算回路17とに相当し、また、ステ
ップS6の最終出力たる加重平均値Qは特性変換手段出
力信号Q(X)に相当するものである。そして、ここで
はステップS5で求めた第1,第2の加重係数α,βを
用いて第1,第2の3次差分データDa,Dbの加重平
均値Qを求める。この加重平均値Qは、次に示す式18
に従って、上記したステップS3で求めた第1,第2の
変換データHa-3,Hb-3〜Ha+3,Hb+3に対応する
7フィールド期間に亘り1フィールドごとに求める。こ
こで、7フィールド期間に亘る加重平均値QをQ-3、Q
-2、Q-1、Q0 、Q+1、Q+2、Q+3と表すことにする。
そして、ステップS6が終了した後ステップS7に進
む。
【0043】
【数18】 ステップS7は上述した演算回路5に相当するものであ
り、まず加重平均値Qの1次差分データDと2次差分デ
ータEを次に示す式19,20に従って夫々求める。
り、まず加重平均値Qの1次差分データDと2次差分デ
ータEを次に示す式19,20に従って夫々求める。
【0044】
【数19】
【0045】
【数20】 そして、1次差分データDと2次差分データEとの比を
取ることによりレンズの合焦点の際のレンズ位置から現
在のレンズ位置のずれ量Xを次に示す式21に従って求
めることができる。
取ることによりレンズの合焦点の際のレンズ位置から現
在のレンズ位置のずれ量Xを次に示す式21に従って求
めることができる。
【0046】
【数21】 式21における“−3δ”は差分の中心位置と現在のレ
ンズ位置が3δずれているための補正である。そして、
ステップS7が終了するとステップS8に進む。
ンズ位置が3δずれているための補正である。そして、
ステップS7が終了するとステップS8に進む。
【0047】ステップS8では、ステップS7で求めた
レンズ位置のずれ量Xを結像手段1に供給して、合焦点
を得た後、ステップS9に進む。
レンズ位置のずれ量Xを結像手段1に供給して、合焦点
を得た後、ステップS9に進む。
【0048】ステップS9では再スタートが必要である
か否かを判断する。この判断は、例えば、ステップS2
からステップS8に至る期間に撮像している被写体が大
幅に変化した場合が考えられ、焦点電圧E(X)の信号
レベルの変化を検出して再スタートの必要性の有無を判
断する。そして、再スタートが必要であると判断した場
合はステップS2に戻りステップS2からステップS8
までの処理を行い再びステップS9で判断することとな
る。一方、再スタートが必要でないと判断した場合は再
びステップS9でこの判断を繰り返すこととなる。
か否かを判断する。この判断は、例えば、ステップS2
からステップS8に至る期間に撮像している被写体が大
幅に変化した場合が考えられ、焦点電圧E(X)の信号
レベルの変化を検出して再スタートの必要性の有無を判
断する。そして、再スタートが必要であると判断した場
合はステップS2に戻りステップS2からステップS8
までの処理を行い再びステップS9で判断することとな
る。一方、再スタートが必要でないと判断した場合は再
びステップS9でこの判断を繰り返すこととなる。
【0049】さてここで、ステップS3を図3を用いて
詳述する。
詳述する。
【0050】まず、ステップS30にて現時点がオート
フォーカスの測距窓期間に在るか否かを判別する。この
判別は例えば、信号処理回路2にて生成される垂直ブラ
ンキング信号の開始をマイクロコンピュータ内でクロッ
ク信号を累積加算する累積加算カウンタの加算開始の基
準として加算を開始し、上記累積加算カウンタにより得
られるの累積加算値を判別することにより、現時点がオ
ートフォーカスの測距窓期間に在るか否かを判別する。
フォーカスの測距窓期間に在るか否かを判別する。この
判別は例えば、信号処理回路2にて生成される垂直ブラ
ンキング信号の開始をマイクロコンピュータ内でクロッ
ク信号を累積加算する累積加算カウンタの加算開始の基
準として加算を開始し、上記累積加算カウンタにより得
られるの累積加算値を判別することにより、現時点がオ
ートフォーカスの測距窓期間に在るか否かを判別する。
【0051】そして、オートフォーカスの測距窓期間に
ないと判別した場合は、上記した判別を繰り返すよう再
びステップS30の入力に進む。一方、オートフォーカ
スの測距窓期間に在ると判別した場合はステップS31
に進む。
ないと判別した場合は、上記した判別を繰り返すよう再
びステップS30の入力に進む。一方、オートフォーカ
スの測距窓期間に在ると判別した場合はステップS31
に進む。
【0052】ステップS31は後述するステップS34
にて得られる第1,第2の関数変換データKa,Kbを
累積加算する累積加算メモリKA,KBをリッセットす
ると共に、ステップS32からステップS35までを何
回繰り返したかを累積加算する累積加算カウンタTをリ
ッセットする。そして、ステップS31が終了するとス
テップS32に進む。
にて得られる第1,第2の関数変換データKa,Kbを
累積加算する累積加算メモリKA,KBをリッセットす
ると共に、ステップS32からステップS35までを何
回繰り返したかを累積加算する累積加算カウンタTをリ
ッセットする。そして、ステップS31が終了するとス
テップS32に進む。
【0053】ステップS32では、ステップS34で関
数変換処理をするために図示せぬアナログデジタル変換
器を介してマイクロコンピュータにエッジ抽出回路より
供給される焦点電圧E(X)を読み込む。そして、ステ
ップS32が終了するとステップS33に進む。
数変換処理をするために図示せぬアナログデジタル変換
器を介してマイクロコンピュータにエッジ抽出回路より
供給される焦点電圧E(X)を読み込む。そして、ステ
ップS32が終了するとステップS33に進む。
【0054】ステップS33では、これ以降に行う演算
の精度を向上させるため、焦点電圧E(X)のオフセッ
ト電圧の除去を行う。即ち、上記ステップS32で得た
測距窓内の焦点電圧E(X)から、予め図示せぬアナロ
グデジタル変換器を介してマイクロコンピュータに読み
込むと共に記憶しておいた垂直ブランキング期間中の焦
点電圧E(X)を差し引くことにより、オフセット電圧
が除去された焦点電圧E(X)を求める。ここで、この
焦点電圧E(X)をオフセット除去焦点電圧Edと呼ぶ
こととする。そして、ステップS33が終了するとステ
ップS34に進む。
の精度を向上させるため、焦点電圧E(X)のオフセッ
ト電圧の除去を行う。即ち、上記ステップS32で得た
測距窓内の焦点電圧E(X)から、予め図示せぬアナロ
グデジタル変換器を介してマイクロコンピュータに読み
込むと共に記憶しておいた垂直ブランキング期間中の焦
点電圧E(X)を差し引くことにより、オフセット電圧
が除去された焦点電圧E(X)を求める。ここで、この
焦点電圧E(X)をオフセット除去焦点電圧Edと呼ぶ
こととする。そして、ステップS33が終了するとステ
ップS34に進む。
【0055】ステップS34では、ROMを用いたルッ
クアップテーブル方式により、オフセット除去焦点電圧
Edに上述した第1,第2の関数変換Fa,Fbを施し
て得たEda,Edbを以下に示す式22,23より夫
々求める。そして、ステップS34が終了するとステッ
プS35に進む。
クアップテーブル方式により、オフセット除去焦点電圧
Edに上述した第1,第2の関数変換Fa,Fbを施し
て得たEda,Edbを以下に示す式22,23より夫
々求める。そして、ステップS34が終了するとステッ
プS35に進む。
【0056】
【数22】
【0057】
【数23】 ステップS35では、第1,第2の関数変換データEd
a,Edbを累積加算して第1,第2の累積関数変換デ
ータKa,Kbを夫々得る。この累積加算は8回繰り返
すことになる。そして、ステップS35が終了するとス
テップS36に進む。
a,Edbを累積加算して第1,第2の累積関数変換デ
ータKa,Kbを夫々得る。この累積加算は8回繰り返
すことになる。そして、ステップS35が終了するとス
テップS36に進む。
【0058】ステップS36では、ステップS32から
ステップS35までの処理回数を累積加算するが累積加
算カウンタTの累積加算値tが8以上か否かを判別し、
8未満である場合はステップS32に戻り再びステップ
S32からステップS35までの処理を繰り返す。そし
て、ステップS36が終了するとステップS37に進
む。
ステップS35までの処理回数を累積加算するが累積加
算カウンタTの累積加算値tが8以上か否かを判別し、
8未満である場合はステップS32に戻り再びステップ
S32からステップS35までの処理を繰り返す。そし
て、ステップS36が終了するとステップS37に進
む。
【0059】ステップS37では、第1,第2の累積関
数変換データKa,Kbより、第1,第2の関数変換デ
ータEda,Edbの平均値である第1,第2の平均関
数変換データHa,Hbを次に示す式24,25に従っ
て求める。そして、ステップS37が終了するとステッ
プS38に進む。
数変換データKa,Kbより、第1,第2の関数変換デ
ータEda,Edbの平均値である第1,第2の平均関
数変換データHa,Hbを次に示す式24,25に従っ
て求める。そして、ステップS37が終了するとステッ
プS38に進む。
【0060】
【数24】
【0061】
【数25】 ステップS38では、ステップS32からステップS3
5までの処理回数zが7以上か否かを判別し、7以上で
ある場合はステップS3の処理を終了しステップS4に
進み、7未満である場合はステップ39に進む。
5までの処理回数zが7以上か否かを判別し、7以上で
ある場合はステップS3の処理を終了しステップS4に
進み、7未満である場合はステップ39に進む。
【0062】ステップS39ではステップS37で求め
た第1,第2の平均関数変換データHa,Hbを記憶す
る。また、ステップS33で行う焦点電圧E(X)のオ
フセット電圧の除去のために、新たに垂直ブランキング
期間中の焦点電圧E(X)を取り込む。また、レンズ位
置をステップS2で設定した移動量δだけ移動させる。
そして、ステップS39が終了するとステップS30に
進み、ステップS30からステップS38までの処理が
7回繰り返すことになる。
た第1,第2の平均関数変換データHa,Hbを記憶す
る。また、ステップS33で行う焦点電圧E(X)のオ
フセット電圧の除去のために、新たに垂直ブランキング
期間中の焦点電圧E(X)を取り込む。また、レンズ位
置をステップS2で設定した移動量δだけ移動させる。
そして、ステップS39が終了するとステップS30に
進み、ステップS30からステップS38までの処理が
7回繰り返すことになる。
【0063】このようにして、ステップS3では、Ha
-3,Hb-3〜Ha+3,Hb+3で表される夫々7回分の第
1,第2の変換データHa,Hbを求めることができ
る。
-3,Hb-3〜Ha+3,Hb+3で表される夫々7回分の第
1,第2の変換データHa,Hbを求めることができ
る。
【0064】次に、図4を用いてステップS5について
詳述する。
詳述する。
【0065】ステップS5は前述したように第1,第2
の3次差分データDa,Dbに対応した第1,第2の加
重係数α,βを夫々決定するものである。そして、まず
ステップS50からステップS55までで第1の加重係
数αを決定し、その後、ステップS56で第2の加重係
数βを決定する。
の3次差分データDa,Dbに対応した第1,第2の加
重係数α,βを夫々決定するものである。そして、まず
ステップS50からステップS55までで第1の加重係
数αを決定し、その後、ステップS56で第2の加重係
数βを決定する。
【0066】ステップS50では、第1の3次差分デー
タDaが規格値εより小且つ第2の3次差分データDb
が規格値−εより大であるか否かを判別する。そして、
該当する場合はステップS53に進み後述する式26に
より第1の加重係数αを決定し、該当しない場合はステ
ップS51に進み更に判別を行う。
タDaが規格値εより小且つ第2の3次差分データDb
が規格値−εより大であるか否かを判別する。そして、
該当する場合はステップS53に進み後述する式26に
より第1の加重係数αを決定し、該当しない場合はステ
ップS51に進み更に判別を行う。
【0067】ステップS51では、第1の3次差分デー
タDaが規格値εより大且つ第2の3次差分データDb
が規格値−εより小であるか否かを判別する。そして、
該当する場合はステップS53に進み後述する式26に
より第1の加重係数αを決定し、該当しない場合はステ
ップS52に進み更に判別を行う。
タDaが規格値εより大且つ第2の3次差分データDb
が規格値−εより小であるか否かを判別する。そして、
該当する場合はステップS53に進み後述する式26に
より第1の加重係数αを決定し、該当しない場合はステ
ップS52に進み更に判別を行う。
【0068】ステップS52では、第1の3次差分デー
タDaの絶対値が第2の3次差分データDbの絶対値よ
り大であるか否かを判別する。そして、該当する場合は
ステップS54に進みここで第1の加重係数αを0とす
ると共にステップS56に進む。一方、該当しない場合
はステップS55に進みここで第1の加重係数αを1と
すると共にステップS56に進む。
タDaの絶対値が第2の3次差分データDbの絶対値よ
り大であるか否かを判別する。そして、該当する場合は
ステップS54に進みここで第1の加重係数αを0とす
ると共にステップS56に進む。一方、該当しない場合
はステップS55に進みここで第1の加重係数αを1と
すると共にステップS56に進む。
【0069】ステップS53では次に示す式26に従っ
て第1の加重係数αを決定し、その後、ステップS56
に進む。
て第1の加重係数αを決定し、その後、ステップS56
に進む。
【0070】
【数26】 ステップS56では次に示す式27に従って第2の加重
係数βを決定する。そして、ステップS56が終了する
とステップS5の処理は終了し、ステップS6に進む。
係数βを決定する。そして、ステップS56が終了する
とステップS5の処理は終了し、ステップS6に進む。
【0071】
【数27】 このようにして、第1,第2の加重係数α,βを夫々決
定することができる。(第2実施例)第1実施例におい
て、第1,第2の加重係数α,βは、ステップ3にて式
16,17により計算される第1,第2の3次差分デー
タDa,Dbより求めていた。 しかし、第1,第2の
3次差分データDa,Dbは式16,17中に4種類の
第1,第2の変換データHa,Hbを夫々含むため誤差
が累積されており、必ずしも精度の良いものではない。
定することができる。(第2実施例)第1実施例におい
て、第1,第2の加重係数α,βは、ステップ3にて式
16,17により計算される第1,第2の3次差分デー
タDa,Dbより求めていた。 しかし、第1,第2の
3次差分データDa,Dbは式16,17中に4種類の
第1,第2の変換データHa,Hbを夫々含むため誤差
が累積されており、必ずしも精度の良いものではない。
【0072】そこで、第2実施例においては、第1,第
2の加重係数α,βを決定する際、以下に述べるファジ
イ推論を用いることにより、第1,第2の変換データH
a,Hbが夫々誤差を含でいても精度良く第1,第2の
加重係数α,βを決定することとし、その結果、より正
確なオートフォーカス動作を実現できる。
2の加重係数α,βを決定する際、以下に述べるファジ
イ推論を用いることにより、第1,第2の変換データH
a,Hbが夫々誤差を含でいても精度良く第1,第2の
加重係数α,βを決定することとし、その結果、より正
確なオートフォーカス動作を実現できる。
【0073】尚、第2実施例が第1実施例と異なるの
は、第1実施例で第1,第2の加重係数α,βを求める
ステップS5のみであり、他の構成は同一であるのでそ
の説明は省略する。
は、第1実施例で第1,第2の加重係数α,βを求める
ステップS5のみであり、他の構成は同一であるのでそ
の説明は省略する。
【0074】図5を用いて第2実施例を説明するに、ス
テップS500からステップS503まではファジイ推
論を用いて第1の加重係数αを決定するものであり、ま
た、ステップS504は第1の加重係数αを用いて第2
の加重係数βを決定するものである。
テップS500からステップS503まではファジイ推
論を用いて第1の加重係数αを決定するものであり、ま
た、ステップS504は第1の加重係数αを用いて第2
の加重係数βを決定するものである。
【0075】ステップS500では後述するステップS
502で行う規則の適用に先立ち第1の3次差分データ
Daの属する属性の所属度を決定する。ここで、属性は
5種類用意されており、第1の3次差分データDaの属
性を夫々表すものである。5種類の属性中、NBaは中
心よりかなり小さいという属性、NSaは中心より小さ
いという属性、ZEaは中心付近であるという属性、P
Saは中心より大きいという属性、PBaは中心よりか
なり大きいという属性を夫々表している。また、所属度
は夫々の属性に属する度合いを示しており、NBa〜P
Baの所属度G1a〜G5aは、所属度を表す関数M
(属性、Da)を用いて以下の式で表せる。
502で行う規則の適用に先立ち第1の3次差分データ
Daの属する属性の所属度を決定する。ここで、属性は
5種類用意されており、第1の3次差分データDaの属
性を夫々表すものである。5種類の属性中、NBaは中
心よりかなり小さいという属性、NSaは中心より小さ
いという属性、ZEaは中心付近であるという属性、P
Saは中心より大きいという属性、PBaは中心よりか
なり大きいという属性を夫々表している。また、所属度
は夫々の属性に属する度合いを示しており、NBa〜P
Baの所属度G1a〜G5aは、所属度を表す関数M
(属性、Da)を用いて以下の式で表せる。
【0076】
【数28】
【0077】
【数29】
【0078】
【数30】
【0079】
【数31】
【0080】
【数32】 図6(A)を用いて第1の3次差分データDaの属性N
Ba,NSa,ZEa,PSa,PBaについて説明す
るに、横軸は第1の3次差分データDa、縦軸は夫々の
属性の所属度である。例えば、第1の3次差分データD
aがaaである場合、Daの属性は夫々次に示す式で表
せる。
Ba,NSa,ZEa,PSa,PBaについて説明す
るに、横軸は第1の3次差分データDa、縦軸は夫々の
属性の所属度である。例えば、第1の3次差分データD
aがaaである場合、Daの属性は夫々次に示す式で表
せる。
【0081】
【数33】
【0082】
【数34】
【0083】
【数35】 そして、上記した夫々の属性についての所属度G1a〜
G5aはマイクロコンピュータ中のROMを用いたルッ
クアップテーブル方式により行われる。ステップS50
0が終了するとステップS501に進む。
G5aはマイクロコンピュータ中のROMを用いたルッ
クアップテーブル方式により行われる。ステップS50
0が終了するとステップS501に進む。
【0084】ステップS501ではステップS500と
同様の方法で図6(B)に示す第2の3次差分データD
bの属する属性NBb〜PBbの所属度G1b〜G5b
を決定する。例えば、第2の3次差分データDbがbb
である場合、所属度G1b〜G5bは以下に示す式によ
り表される。ここで、属性NBb〜PBbの属性は上記
したNBa〜PBaの属性に夫々対応している。そし
て、ステップS501が終了するとステップS502に
進む。
同様の方法で図6(B)に示す第2の3次差分データD
bの属する属性NBb〜PBbの所属度G1b〜G5b
を決定する。例えば、第2の3次差分データDbがbb
である場合、所属度G1b〜G5bは以下に示す式によ
り表される。ここで、属性NBb〜PBbの属性は上記
したNBa〜PBaの属性に夫々対応している。そし
て、ステップS501が終了するとステップS502に
進む。
【0085】
【数36】
【0086】
【数37】
【0087】
【数38】
【0088】
【数39】
【0089】
【数40】 ステップS502では以下に示す規則(1)〜(11)
に従って図6(C)に示す第1の加重係数αの属性と適
合度を周知のファジイ推論における頭切り法にて決定す
る。
に従って図6(C)に示す第1の加重係数αの属性と適
合度を周知のファジイ推論における頭切り法にて決定す
る。
【0090】(1)前件部は第1の3次差分データDa
の属性NBa且つ第2の3次差分データDbの属性PB
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG1aとG5b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性NBa且つ第2の3次差分データDbの属性PB
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG1aとG5b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
【0091】(2)前件部は第1の3次差分データDa
の属性PBa且つ第2の3次差分データDbの属性NB
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG1aとG5b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性PBa且つ第2の3次差分データDbの属性NB
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG1aとG5b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
【0092】(3)前件部は第1の3次差分データDa
の属性NSa且つ第2の3次差分データDbの属性PS
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG2aとG4b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性NSa且つ第2の3次差分データDbの属性PS
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG2aとG4b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
【0093】(4)前件部は第1の3次差分データDa
の属性PSa且つ第2の3次差分データDbの属性NS
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG4aとG2b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性PSa且つ第2の3次差分データDbの属性NS
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG4aとG2b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
【0094】(5)前件部は第1の3次差分データDa
の属性ZEa且つ第2の3次差分データDbの属性ZE
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG3aとG3b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性ZEa且つ第2の3次差分データDbの属性ZE
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPMとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG3aとG3b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PMを適合度で頭切りしたものとなる。
【0095】(6)前件部は第1の3次差分データDa
の属性NBa且つ第2の3次差分データDbの属性PS
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPSとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG1aとG4b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PSを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性NBa且つ第2の3次差分データDbの属性PS
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPSとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG1aとG4b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PSを適合度で頭切りしたものとなる。
【0096】(7)前件部は第1の3次差分データDa
の属性PBa且つ第2の3次差分データDbの属性NS
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPSとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG5aとG2b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PSを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性PBa且つ第2の3次差分データDbの属性NS
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPSとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG5aとG2b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PSを適合度で頭切りしたものとなる。
【0097】(8)前件部は第1の3次差分データDa
の属性NSa且つ第2の3次差分データDbの属性PB
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPBとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG2aとG5b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PBを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性NSa且つ第2の3次差分データDbの属性PB
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPBとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG2aとG5b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PBを適合度で頭切りしたものとなる。
【0098】(9)前件部は第1の3次差分データDa
の属性PSa且つ第2の3次差分データDbの属性NB
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPBとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG4aとG1b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PBを適合度で頭切りしたものとなる。
の属性PSa且つ第2の3次差分データDbの属性NB
bであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPBとす
る。そして、入力と前件部との適合度はG4aとG1b
との小さい方を選択する。その結果、この規則の結論は
PBを適合度で頭切りしたものとなる。
【0099】(10)前件部は第1の3次差分データD
aの属性ZEa且つ第2の3次差分データDbの属性N
Bbであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPBと
する。そして、入力と前件部との適合度はG3aとG1
bとの小さい方を選択する。その結果、この規則の結論
はPBを適合度で頭切りしたものとなる。
aの属性ZEa且つ第2の3次差分データDbの属性N
Bbであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPBと
する。そして、入力と前件部との適合度はG3aとG1
bとの小さい方を選択する。その結果、この規則の結論
はPBを適合度で頭切りしたものとなる。
【0100】(11)前件部は第1の3次差分データD
aの属性ZEa且つ第2の3次差分データDbの属性P
Bbであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPBと
する。そして、入力と前件部との適合度はG3aとG5
bとの小さい方を選択する。その結果、この規則の結論
はPBを適合度で頭切りしたものとなる。
aの属性ZEa且つ第2の3次差分データDbの属性P
Bbであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPBと
する。そして、入力と前件部との適合度はG3aとG5
bとの小さい方を選択する。その結果、この規則の結論
はPBを適合度で頭切りしたものとなる。
【0101】(12)前件部は第1の3次差分データD
aの属性NBa且つ第2の3次差分データDbの属性Z
Ebであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPSと
する。そして、入力と前件部との適合度はG1aとG3
bとの小さい方を選択する。その結果、この規則の結論
はPSを適合度で頭切りしたものとなる。
aの属性NBa且つ第2の3次差分データDbの属性Z
Ebであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPSと
する。そして、入力と前件部との適合度はG1aとG3
bとの小さい方を選択する。その結果、この規則の結論
はPSを適合度で頭切りしたものとなる。
【0102】(13)前件部は第1の3次差分データD
aの属性PBa且つ第2の3次差分データDbの属性Z
Ebであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPSと
する。そして、入力と前件部との適合度はG5aとG3
bとの小さい方を選択する。その結果、この規則の結論
はPSを適合度で頭切りしたものとなる。
aの属性PBa且つ第2の3次差分データDbの属性Z
Ebであり、後件部は第1の加重係数αの属性をPSと
する。そして、入力と前件部との適合度はG5aとG3
bとの小さい方を選択する。その結果、この規則の結論
はPSを適合度で頭切りしたものとなる。
【0103】また、マイクロコンピュータで行われる上
記した処理は、ステップS500,S501で求めた第
1,第2の3次差分データDa,Dbに対応する夫々の
属性と所属度を夫々用いて、規則(1)〜(13)を順
次実行する。即ち、夫々の規則に従って予めROMに格
納されている第1の加重係数αの属性のいずれかを読み
出すと共に、規則による処理で得られた適合度を上限値
として読み出された第1の加重係数αの属性を制限した
後、規則(1)〜(13)に対応したRAMにその結果
を夫々格納することにより実行される。
記した処理は、ステップS500,S501で求めた第
1,第2の3次差分データDa,Dbに対応する夫々の
属性と所属度を夫々用いて、規則(1)〜(13)を順
次実行する。即ち、夫々の規則に従って予めROMに格
納されている第1の加重係数αの属性のいずれかを読み
出すと共に、規則による処理で得られた適合度を上限値
として読み出された第1の加重係数αの属性を制限した
後、規則(1)〜(13)に対応したRAMにその結果
を夫々格納することにより実行される。
【0104】ここで、上記したステップS500,S5
01で例として取り上げた第1,第2の3次差分データ
Da,Dbがaa,bbである場合上記規則(1)〜
(13)がいかに適用されるかについて説明する。
01で例として取り上げた第1,第2の3次差分データ
Da,Dbがaa,bbである場合上記規則(1)〜
(13)がいかに適用されるかについて説明する。
【0105】規則(1)において、第1の加重係数αの
属性PMが適合度0.4で頭切りされた結論を得る。こ
れを図7(B)に示す。また、規則(6)において、第
1の加重係数αの属性PSが適合度0.6で頭切りされ
た結論を得る。これを図7(A)に示す。また、規則
(8)において、第1の加重係数αの属性PBが適合度
0.2で頭切りされた結論を得る。これを図7(C)に
示す。尚、他の規則の適用した結果はいずれも第1の加
重係数αの適合度が0であり、後述するステップS50
3で論理和をとる際意味を持たないのでその説明を省略
する。そして、ステップS502の処理が終了するとス
テップS503に進む。
属性PMが適合度0.4で頭切りされた結論を得る。こ
れを図7(B)に示す。また、規則(6)において、第
1の加重係数αの属性PSが適合度0.6で頭切りされ
た結論を得る。これを図7(A)に示す。また、規則
(8)において、第1の加重係数αの属性PBが適合度
0.2で頭切りされた結論を得る。これを図7(C)に
示す。尚、他の規則の適用した結果はいずれも第1の加
重係数αの適合度が0であり、後述するステップS50
3で論理和をとる際意味を持たないのでその説明を省略
する。そして、ステップS502の処理が終了するとス
テップS503に進む。
【0106】ステップS503ではステップS502で
得た第1の加重係数αの属性に基づいていわゆる重心法
により第1の加重係数αを決定する。即ち、規則(1)
〜(13)により得られた結論の論理和をとり、その
後、その論理和で作られた図形の重心を求める。
得た第1の加重係数αの属性に基づいていわゆる重心法
により第1の加重係数αを決定する。即ち、規則(1)
〜(13)により得られた結論の論理和をとり、その
後、その論理和で作られた図形の重心を求める。
【0107】ここで、上記ステップS502で説明した
具体例に従いステップS503を説明するに、図7
(D)は、規則(6),(1),(8)の適用の結果得
られた同図(A),(B),(C)の論理和であり、こ
の重心を求めることにより第1の加重係数αを決定でき
る。
具体例に従いステップS503を説明するに、図7
(D)は、規則(6),(1),(8)の適用の結果得
られた同図(A),(B),(C)の論理和であり、こ
の重心を求めることにより第1の加重係数αを決定でき
る。
【0108】また、マイクロコンピュータで行われる上
記した処理は、まず、上記したRAMに格納された規則
(1)〜(13)の処理結果を順次読み出すと共にそれ
らを比較して得た大なる値を別のRAMに格納する。そ
して、この別のRAMに格納されているデータの総和の
1/2を演算して得た値から、別のRAMに格納されて
いるデータを0より順次減算していき減算結果が正から
負に変化した際又は0となった際が、求めるべき第1の
加重係数αの値となる。そして、ステップS503の処
理が終了するとステップS504に進む。
記した処理は、まず、上記したRAMに格納された規則
(1)〜(13)の処理結果を順次読み出すと共にそれ
らを比較して得た大なる値を別のRAMに格納する。そ
して、この別のRAMに格納されているデータの総和の
1/2を演算して得た値から、別のRAMに格納されて
いるデータを0より順次減算していき減算結果が正から
負に変化した際又は0となった際が、求めるべき第1の
加重係数αの値となる。そして、ステップS503の処
理が終了するとステップS504に進む。
【0109】ステップS504では、上述したステップ
S56と同様に第2の加重係数βを決定する。このよう
にして第1,第2の加重係数α,βが決定され、ステッ
プS500からステップS504が終了するとステップ
S6に進み上述した処理が施される。このようにして、
ファジイ推論を用いて第1,第2の加重係数α,βを決
定し、オートフォーカス動作を行うことができる。(第
3実施例)図8を用いて第3実施例を説明するに、上記
した第1,第2実施例と比較して異なっているのは、後
述する第3の3次微分回路20を設けたことであり、他
は同一であるのでその説明は省略する。
S56と同様に第2の加重係数βを決定する。このよう
にして第1,第2の加重係数α,βが決定され、ステッ
プS500からステップS504が終了するとステップ
S6に進み上述した処理が施される。このようにして、
ファジイ推論を用いて第1,第2の加重係数α,βを決
定し、オートフォーカス動作を行うことができる。(第
3実施例)図8を用いて第3実施例を説明するに、上記
した第1,第2実施例と比較して異なっているのは、後
述する第3の3次微分回路20を設けたことであり、他
は同一であるのでその説明は省略する。
【0110】さて、第1,第2の加重係数α,βを決定
するに際して、特性変換手段出力信号Q(X)をフィー
ドバックして第3の3次微分回路20の入力に供給し、
ここで特性変換手段出力信号Q(X)をレンズ移動量X
で3次微分して得た第3の3次微分回路出力信号20a
を第1,第2の加重係数演算回路14に供給する。そも
そも前述したように特性変換手段AAはエッジ抽出手段
出力信号E(X)の次数を2次に圧縮するためのもので
あるので、3次微分回路出力信号20aは零となるべき
ものである。そこで、この3次微分回路出力信号20a
が零になるように第1,第2の加重係数演算回路14で
第2実施例で述べたファジイ推論を用いて第1,第2の
加重係数α,βを決定する。そして、これらに基づいて
オートフォーカス動作を行うことができる。
するに際して、特性変換手段出力信号Q(X)をフィー
ドバックして第3の3次微分回路20の入力に供給し、
ここで特性変換手段出力信号Q(X)をレンズ移動量X
で3次微分して得た第3の3次微分回路出力信号20a
を第1,第2の加重係数演算回路14に供給する。そも
そも前述したように特性変換手段AAはエッジ抽出手段
出力信号E(X)の次数を2次に圧縮するためのもので
あるので、3次微分回路出力信号20aは零となるべき
ものである。そこで、この3次微分回路出力信号20a
が零になるように第1,第2の加重係数演算回路14で
第2実施例で述べたファジイ推論を用いて第1,第2の
加重係数α,βを決定する。そして、これらに基づいて
オートフォーカス動作を行うことができる。
【0111】尚、上述した実施例において、関数変換回
路は第1,第2の関数変換回路10,11を例に挙げて
説明したが、最終的に特性変換手段出力信号Q(X)の
次数が2次であればよいのであるからこれに限定される
ものではなく、1種類または3種類以上の関数変換回路
を用いても良いことは勿論である。
路は第1,第2の関数変換回路10,11を例に挙げて
説明したが、最終的に特性変換手段出力信号Q(X)の
次数が2次であればよいのであるからこれに限定される
ものではなく、1種類または3種類以上の関数変換回路
を用いても良いことは勿論である。
【0112】尚、上述した実施例において、ステップS
503で重心法により第1の加重係数αを決定する際面
積を用いて決定したが、これは第1の加重係数αの属性
が分布した面積を有するものであったからであり、より
簡易に第1の加重係数αを決定する場合は第1の加重係
数αの属性を代表値で表しその重心を求める周知の方法
を用いても良いことは勿論である。
503で重心法により第1の加重係数αを決定する際面
積を用いて決定したが、これは第1の加重係数αの属性
が分布した面積を有するものであったからであり、より
簡易に第1の加重係数αを決定する場合は第1の加重係
数αの属性を代表値で表しその重心を求める周知の方法
を用いても良いことは勿論である。
【0113】上述した実施例によれば、特性変換手段出
力信号Q(X)の次数を被写体の性質によらず2次に圧
縮することができるので、正確なオートフォーカス動作
を行う撮像装置を提供できる。
力信号Q(X)の次数を被写体の性質によらず2次に圧
縮することができるので、正確なオートフォーカス動作
を行う撮像装置を提供できる。
【0114】上述した実施例によれば、正確な演算を行
うためにステップS2でフィールド間のレンズの移動量
δを焦点深度情報に基づいて決定することとしたので、
正確なオートフォーカス動作を行う撮像装置を提供でき
る。
うためにステップS2でフィールド間のレンズの移動量
δを焦点深度情報に基づいて決定することとしたので、
正確なオートフォーカス動作を行う撮像装置を提供でき
る。
【0115】上述した実施例によれば、ファジイ推論を
用いたため、第1,第2の変換データHa,Hbが夫々
誤差を含でいても精度良く第1,第2の加重係数α,β
を決定でき、正確なオートフォーカス動作行う撮像装置
を提供できる。
用いたため、第1,第2の変換データHa,Hbが夫々
誤差を含でいても精度良く第1,第2の加重係数α,β
を決定でき、正確なオートフォーカス動作行う撮像装置
を提供できる。
【0116】
【発明の効果】本発明の構成によれば、エッジ抽出手段
出力信号をレンズ系の移動量で3次微分して得た値が略
零となるよう上記エッジ抽出手段出力信号の特性を変換
する特性変換手段より出力される特性変換手段出力信号
に基づきレンズの移動量を求めたので、特定の周波数成
分のみを含むような画像を撮像した場合においても正確
にオートフォーカス動作行うことができ、例えば特殊な
被写体を撮像した際やピントが大幅にずれている際にも
正確に合焦点を予測できるので迅速且つ自然なオートフ
ォーカス動作行う撮像装置を提供できるという効果があ
る。
出力信号をレンズ系の移動量で3次微分して得た値が略
零となるよう上記エッジ抽出手段出力信号の特性を変換
する特性変換手段より出力される特性変換手段出力信号
に基づきレンズの移動量を求めたので、特定の周波数成
分のみを含むような画像を撮像した場合においても正確
にオートフォーカス動作行うことができ、例えば特殊な
被写体を撮像した際やピントが大幅にずれている際にも
正確に合焦点を予測できるので迅速且つ自然なオートフ
ォーカス動作行う撮像装置を提供できるという効果があ
る。
【図1】本発明の一実施例にかかるオートフォーカス撮
像装置を説明するためのブロック図である。
像装置を説明するためのブロック図である。
【図2】マイクロコンピュータの処理を説明するための
図である。
図である。
【図3】マイクロコンピュータの処理中ステップS3を
説明するための図である。
説明するための図である。
【図4】マイクロコンピュータの処理中ステップS5を
説明するための図である。
説明するための図である。
【図5】ファジイ推論を用いて第1,第2の加重係数
α,βを決定することを説明するための図である。
α,βを決定することを説明するための図である。
【図6】属性を説明するための図である。
【図7】重心法を用いて第1の加重係数αを決定するこ
とを説明するための図である。
とを説明するための図である。
【図8】フィードバック型のオートフォーカス撮像装置
を説明するためのブロック図である。
を説明するためのブロック図である。
【図9】従来のオートフォーカス撮像装置の概略を説明
するためのブロック図である。
するためのブロック図である。
【図10】焦点電圧を説明するための図である。
1 結像手段 1a 映像信号 2 信号処理回路 3 エッジ抽出手段 5 演算回路 6 駆動回路(駆動手段) AA 特性変換手段 E(X) エッジ抽出手段出力信号 Q(X) 特性変換手段出力信号
Claims (1)
- 【請求項1】被写体からの撮像光をレンズ系を介して光
電変換素子の光電変換面に結像させる結像手段と、上記
結像手段から出力される映像信号を信号処理する信号処
理回路と、上記信号処理処理回路から出力される信号の
高域成分を抽出するエッジ抽出手段とを有するオートフ
ォーカス撮像装置において、上記エッジ抽出手段より出
力されるエッジ抽出手段出力信号を上記レンズ系の移動
量で3次微分して得た値が略零となるよう上記エッジ抽
出手段出力信号の特性を変換する特性変換手段と、上記
特性変換手段より出力される特性変換手段出力信号を上
記レンズ系の移動量で1次微分して得た1次微分信号と
2次微分して得た2次微分信号との比を演算して合焦点
までのレンズの移動量を求める演算回路と、上記演算回
路より出力される合焦点までのレンズの移動量に基づい
て上記レンズ系を駆動する駆動手段とを有することを特
徴とするオートフォーカス撮像装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP03155366A JP3082309B2 (ja) | 1991-05-31 | 1991-05-31 | オートフォーカス撮像装置 |
US07/891,259 US5428691A (en) | 1991-05-31 | 1992-06-01 | Imaging apparatus having automatic focusing function capable of precisely predicting focal point |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP03155366A JP3082309B2 (ja) | 1991-05-31 | 1991-05-31 | オートフォーカス撮像装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04355573A JPH04355573A (ja) | 1992-12-09 |
JP3082309B2 true JP3082309B2 (ja) | 2000-08-28 |
Family
ID=15604356
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP03155366A Expired - Lifetime JP3082309B2 (ja) | 1991-05-31 | 1991-05-31 | オートフォーカス撮像装置 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5428691A (ja) |
JP (1) | JP3082309B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100235343B1 (ko) * | 1994-12-29 | 1999-12-15 | 전주범 | 영역분할 기법을 이용한 동영상신호 부호화기의 움직임 벡터 측정장치 |
EP1111444B1 (fr) * | 1999-12-21 | 2005-10-05 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Appareil photographique comportant un dispositif de focalisation automatique |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4804831A (en) * | 1985-10-30 | 1989-02-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Focus detecting apparatus independent of object image contrast |
US4748509A (en) * | 1986-09-18 | 1988-05-31 | Victor Company Of Japan, Ltd. | Focusing control and indication of information relating to an object |
JP2535845B2 (ja) * | 1986-10-08 | 1996-09-18 | キヤノン株式会社 | 自動合焦装置 |
EP0473462B1 (en) * | 1990-08-31 | 1997-01-15 | Victor Company Of Japan, Ltd. | Imaging device with automatic focusing function |
-
1991
- 1991-05-31 JP JP03155366A patent/JP3082309B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1992
- 1992-06-01 US US07/891,259 patent/US5428691A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH04355573A (ja) | 1992-12-09 |
US5428691A (en) | 1995-06-27 |
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Legal Events
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