JP3082309B2

JP3082309B2 - オートフォーカス撮像装置

Info

Publication number: JP3082309B2
Application number: JP03155366A
Authority: JP
Inventors: 和彦上田
Original assignee: Victor Company of Japan Ltd
Current assignee: Victor Company of Japan Ltd
Priority date: 1991-05-31
Filing date: 1991-05-31
Publication date: 2000-08-28
Anticipated expiration: 2015-08-28
Also published as: JPH04355573A; US5428691A

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【００４９】さてここで、ステップＳ３を図３を用いて
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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【００６４】次に、図４を用いてステップＳ５について
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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図１０】焦点電圧を説明するための図である。

【符号の説明】

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

(57)【特許請求の範囲】

【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。