JP4217501B2

JP4217501B2 - Automatic focus adjustment device

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Publication number: JP4217501B2
Application number: JP2003049371A
Authority: JP
Inventors: 滋若代; 紀子太田
Original assignee: Hoya Corp
Current assignee: Hoya Corp
Priority date: 2003-02-26
Filing date: 2003-02-26
Publication date: 2009-02-04
Anticipated expiration: 2023-02-26
Also published as: JP2004258360A

Description

【０００１】
【発明の技術分野】
本発明は、コントラスト焦点検出方式を用いた自動焦点調節装置に関する。
【０００２】
【従来技術およびその問題点】
近年では、内視鏡の挿入部先端の位置に応じてフォーカスレンズの位置が自動調節されるオートフォーカス（ＡＦ）機能を備えた電子内視鏡が種々提案されている。このような電子内視鏡に備えられる自動焦点調節装置では、焦点検出方式としてコントラスト法が一般に用いられている。具体的には、電子内視鏡の撮像素子から出力された画像データの高周波成分（画像データの輝度情報）を用いて所定の演算を行ない、撮像素子上に結像された内視鏡画像のコントラスト状態を示す評価値を算出して、この評価値が最大となる位置にフォーカスレンズを移動させている（特許文献参照）。
【０００３】
しかしながら、上記従来のコントラスト法では、内視鏡画像に影やハレーションが生じていると、画像データのばらつきが大きくなることから、得られる評価値の精度が悪くなってしまうことが判明した。この影やハレーションは、特に粘膜などを観察対象とした場合に起こりやすく、電子内視鏡の照明光を光量調節（絞り調節制御）するだけでは防ぐことが難しかった。
【０００４】
【特許文献】
特開２００１−１５４０８５号公報
【０００５】
【発明の目的】
本発明は、ハレーションや影の影響を受けることなく、高精度に焦点調節可能な自動焦点調節装置を得ることを目的とする。
【０００６】
【発明の概要】
本発明は、フォーカスレンズと；撮像手段の画素群から画像データ群を入力する画像取得手段と；画像データ群をグレースケール化して明度データ群を得るデータ変換手段と；前記明度データ群の分散値を算出するばらつき算出手段と；この算出された分散値が所定の閾値以上であるとき、入力した画像データ群から特定の輝度範囲に含まれる画像データのみを抽出してＡＦ評価値を算出し、前記分散値が所定の閾値未満であるとき、入力した画像データ群をすべて用いてＡＦ評価値を算出する評価値算出手段と；前記ＡＦ評価値が最大となる位置に前記フォーカスレンズを移動させるレンズ駆動手段と；を備えたことを特徴としている。明度データ群の分散値が小さければ、影やハレーション等が生じていないと考えられるので、入力した画像データ群を全て用いても正確なＡＦ評価値を算出することができる。
【０００７】
上記構成によれば、影やハレーションが生じていると考えられる低輝度側や高輝度側の画像データが除外され、特定の輝度範囲の画像データのみを用いてＡＦ評価値が算出されるので、観察対象に影やハレーションが生じている場合であっても正確なＡＦ評価値を得ることができ、このＡＦ評価値に基づく高精度な焦点調節動作を実現可能である。
【０００８】
低輝度側や高輝度側の画像データを除外し、特定の輝度範囲の画像データを抽出する際には、マスク画像を用いることができる。具体的には、明度データ郡の分散値が所定の閾値以上であるとき、明度データが特定の輝度範囲に含まれる画素に対してマスク画像を生成し、分散値が所定の閾値未満であるとき、入力した画像データ群のすべての画素に対してマスク画像を生成するマスク生成手段を備え、入力した画像データ群のうち、マスク画像が生成されている画素の画像データを用いてＡＦ評価値を算出する。例えば、マスク画像の生成に使用されている各画素の画像データと、該画素に対して垂直方向及び水平方向に隣り合う画素の画像データとの差分をそれぞれ算出して積算し、この積算値をＡＦ評価値とすることが好ましい。本発明は、画角に応じてピント位置が一義的に決定されるバリフォーカスタイプにも適用可能である。バリフォーカスタイプでは、画角に応じて観察範囲及び観察対象が変動してしまうため、１画素当たりの評価値（正規化された評価値）を算出することが好ましい。すなわち、マスク画像の生成に使用されている各画素の画像データと該画素に対して垂直方向及び水平方向に隣り合う画素の画像データとの差分をそれぞれ算出して積算した後、さらに、この積算値を上記マスク画像の生成に使用された総画素数で除算して平均値を算出し、この平均値をＡＦ評価値とすることが好ましい。
【０００９】
マスク生成手段は、明度データを特定の輝度範囲と該範囲外とで二値化し、この二値化データによりマスク画像を生成することが好ましい。ＡＦ評価値算出に用いる画像データは、マスク画像の有無によって抽出される。
【００１０】
ところで、画像データは、明度データが特定の輝度範囲内であっても、ハレーションや影の影響を受けている場合がある。このような場合、上記二値化処理だけでは、ハレーションや影の影響を受けた画像データを排除することが難しい。そこで、明度データ群に輪郭強調処理を施して輪郭強調明度データ群を得る輪郭強調手段をさらに備え、輪郭強調明度データ群を特定の輝度範囲と該範囲外とで二値化し、この二値化データによりマスク画像を生成することが好ましい。輪郭強調明度データ群では、ハレーションや影の影響を受けている画素部分がより高輝度または低輝度に強調されているので特定の輝度範囲から外れやすくなり、二値化処理により該ハレーションや影の影響を受けている画素の画像データを排除することができる。特にハレーションの影響を受けた画像データを正確に排除することができる。これにより、ハレーションや影の影響が少ない画像データを用いてＡＦ評価値を正確に算出することでき、得られたＡＦ評価値を用いて高精度な焦点調節動作が可能である。
【００１１】
また、明度データ群を平滑化して平滑化明度データ群を得る平滑化手段をさらに備えることも可能である。この平滑化手段によれば、明度データ群に含まれたノイズを除去することができ、より高精度に輪郭強調処理を実行可能である。
【００１２】
マスク画像を生成する際、より好ましくは二値化データに収縮処理を施す。
【００１４】
上記マスク画像を用いてＡＦ評価値算出に用いる画像データを抽出する場合には、マスク画像を生成した後に、画像データを入力してからＡＦ評価値を算出し、該評価値に基づいてフォーカスレンズを移動させるまでの動作を繰り返し実行して最大ＡＦ評価値を検出し、この最大ＡＦ評価値が得られるレンズ位置にフォーカスレンズを移動させる。
【００１５】
画像取得手段の入力する画像データ群は、ＲＧＢ画像データ群であっても補色画像データ群であってもよい。ただし、補色画像データ群である場合には、ＲＧＢ画像データに変換してＡＦ評価値を算出する。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の第１実施形態による自動焦点調節装置を備えた医療用内視鏡装置の主要構成を示すブロック図である。内視鏡装置１００は、患者の体腔内を撮像する電子内視鏡１０、電子内視鏡１０の撮像画像を加工するプロセッサ３０及びプロセッサ３０から出力された映像信号を表示するＴＶモニタ６０によって構成されている。
【００１７】
電子内視鏡１０は、患者の体腔内に挿入する柔軟な挿入部１１と、この電子内視鏡１０の操作者が把持する把持操作部１２と、把持操作部１２の側部に延設されたユニバーサルチューブ１３と、このユニバーサルチューブ１３の先端に設けたコネクタ部１４とを有し、コネクタ部１４を介してプロセッサ３０に着脱可能である。
【００１８】
挿入部１１の先端１１ａには、図２に示すように、対物レンズ１５、一対の照明レンズ１６、送気送水ノズル１７、処置具挿通チャンネル出口部１８ａが配置されている。対物レンズ１５の後方には、該対物レンズ１５の光軸方向に沿って可動可能なフォーカスレンズＬ及びＣＣＤ２０が配置されている。フォーカスレンズＬは、コネクタ部１４に設けたＡＦモータ１９からの駆動力を受けて移動する。本実施形態では、無限遠端から至近端までの可動領域に複数のステップ位置を設け、このステップ位置単位でフォーカスレンズＬを移動させる。対物レンズ１５及びフォーカスレンズＬによって結像された像は、ＣＣＤ（撮像素子）２０で撮像され、プロセッサ３０を介してＴＶモニタ６０上で観察することができる。照明レンズ１６には、ユニバーサルチューブ１３から把持操作部１２及び挿入部１１内を通るライトガイドＬＧ１を介して、プロセッサ３０に備えられたランプ光源３３からの照明光が与えられる。把持操作部１２には、ＡＦ動作を開始させるＡＦ開始スイッチＳＷＡＦを含む種々の操作スイッチが設けられていて、把持操作部１２と挿入部１１の間に位置する連結部には、処置具挿通チャンネル出口部１８ａに通じる処置具挿通口１８が設けられている。
【００１９】
プロセッサ３０には、ＣＣＤ２０及びＣＣＤプロセス回路２２に同期信号を出力し、この同期信号に基づいてＣＣＤ２０を走査させるＣＣＤ駆動回路２１が備えられている。ＣＣＤ２０は、いわゆる原色ＣＣＤであり、ＲＧＢ画像信号を出力する。ＣＣＤプロセス回路２２は、ＣＣＤ駆動回路２１から入力された同期信号に同期して、ＣＣＤ２０のＲＧＢ画像信号を読み込み、該読み込んだ信号を前処理（信号増幅処理やノイズ除去処理など）する回路である。このＣＣＤプロセス回路２２から出力された信号は、Ａ／Ｄ変換回路２３にてデジタル信号に変換され、画素単位のＲＧＢ画像データ群（ＲＧＢ画像データ配列）ｉ[x][y]（x、y；自然数）となる。このＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]は、γ補正回路２４にてγ特性が補正され、映像信号処理回路２５にてホワイトバランス等の各種画像処理が施された後、Ｄ／Ａ変換回路２６にてアナログ信号に変換されてＴＶモニタ６０へ出力される。またＡ／Ｄ変換回路２３から出力されたＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]は、マイコン２７にも入力される。
【００２０】
マイコン２７は、入力したＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]を用いて所定の演算を行ない、観察対象のコントラスト状態を示すＡＦ評価値を算出する。このＡＦ評価値はモータ制御回路３１へ出力される。モータ制御回路３１は、マイコン２７から入力したＡＦ評価値に基づき、電子内視鏡１０内に備えられたＡＦモータ１９の駆動量を算出し、この算出した駆動量分だけ、モータ駆動回路３２を介してＡＦモータ１９を駆動させてフォーカスレンズＬを移動させる。以上のＲＧＢ画像データ入力及びＡＦ評価値算出は、フォーカスレンズＬを移動させながらフォーカスレンズＬの各ステップ位置で実行される。そして、フォーカスレンズＬは最終的に、ＡＦ評価値が最大となるステップ位置（ピント位置）へ移動される。本実施形態では、モータ制御回路３１、モータ駆動回路３２及びＡＦモータ１９によってレンズ駆動手段が構成されている。またマイコン２７には、各種動作に必要な情報をメモリしておく外部メモリ２８が接続されている。
【００２１】
プロセッサ３０には、さらに、ランプ光源３３が備えられている。ランプ光源３３から射出された照明光は、不図示の絞りによって最適光量に調整された後、集光レンズ３４及びライトガイドＬＧ２を介して照明レンズ１６に供給される。
【００２２】
上記全体構成を有する内視鏡装置１００において、マイコン２７は、入力したＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]のうち、ＡＦ評価値算出に用いるＲＧＢ画像データを画素単位で選択している。別言すれば、影が生じていると考えられる低輝度側のＲＧＢ画像データ又は／及びハレーションが生じていると考えられる高輝度側のＲＧＢ画像データを除外し、特定の輝度範囲のＲＧＢ画像データのみを用いてＡＦ評価値を算出する。
【００２３】
具体的にマイコン２７は、先ず、入力したＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]をグレースケール化により明度データ群Ｉ[x][y]に変換する。次に、この明度データ群Ｉ[x][y]を、特定の輝度範囲（α≦Ｉ≦β）が“１”、特定の輝度範囲よりも低輝度側（Ｉ＜α）及び高輝度側（Ｉ＞β）が“０”となるように二値化してマスク画像Ｍ[x][y]を生成する。ここで、αは、低輝度側（影の部分）の閾値を表す最低輝度値以上（例えば、α≧０）の値であり、βは、高輝度側（ハレーションの部分）の閾値を表す最高輝度値以下（例えば、β≦２５５）の値である。そして、新たなＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]を入力し、マスク画像Ｍ[x][y]が生成されている画素（Ｍ[x][y]＝１である画素）のＲＧＢ画像データを用いてＡＦ評価値を算出する。このように特定の輝度範囲のＲＧＢ画像データのみを用いれば、ＲＧＢ画像データのばらつきが抑えられ、観察対象に影やハレーションが生じてしまっている場合にもＡＦ評価値を高精度に算出することが可能となる。
【００２４】
次に、図３〜図５を参照し、内視鏡装置１００のＡＦ動作をより詳細に説明する。図３は、内視鏡装置１００のＡＦ動作に関するフローチャートである。このＡＦ動作は、ＡＦ開始スイッチＳＷＡＦがオン操作されたときに開始され、マイコン２７により制御される。
【００２５】
ＡＦ動作に入ると先ず、Ａ／Ｄ変換回路２３からＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]を入力し（Ｓ１）、入力したＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]を明度データ群Ｉ[x][y]に変換する（Ｓ３）。ＲＧＢ画像データから明度データの変換には、例えばグレースケール処理を用いることができる。
【００２６】
次に、明度データ群Ｉ[x][y]を用いてマスク画像Ｍ[x][y]を生成する（Ｓ５）。マスク画像Ｍ[x][y]は、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]に画素単位で対応していて、その明度データが特定の輝度範囲（α≦Ｉ≦β）内である画素部分に生成されている。このマスク画像Ｍ[x][y]は、ＡＦ評価値を演算する際に、どのＲＧＢ画像データを使用するかを画素単位で識別するためのものであり、ＡＦ動作開始時に生成された後は外部メモリ２８内にメモリされる。
【００２７】
マスク画像Ｍ[x][y]を生成したら、最大ＡＦ評価値を示す変数Ｃmaxに０をセットし（Ｓ７）、モータ制御回路３１及びモータ駆動回路３２を介してＡＦモータ１９を駆動させ、フォーカスレンズＬを無限遠端に移動させる（Ｓ９）。
【００２８】
そして、フォーカスレンズＬが至近端に達するまでＳ１１〜Ｓ２１の処理を繰り返し、最大ＡＦ評価値を検出する。すなわち、先ず、Ｓ１１ではフォーカスレンズＬが至近端に達しているか否かをチェックする。フォーカスレンズＬの位置は、例えば、ＡＦモータ１９の駆動量を換算して検出するか、あるいはフォーカスレンズＬに位置検出手段（位置検出センサやコード板等）を設けて該位置検出手段からの出力信号に基づいて検出する。
【００２９】
フォーカスレンズＬが至近端に達していなければ（Ｓ１１；Ｎ）、Ａ／Ｄ変換回路２３から再度、新たなＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]を入力して（Ｓ１３）、ＡＦ評価値を算出する（Ｓ１５）。Ｓ１５のＡＦ評価値算出処理では、入力した全ＲＧＢ画像データの中から、Ｓ５でマスク画像が生成された画素のＲＧＢ画像データのみを抽出し、該抽出したＲＧＢ画像データからＡＦ評価値を算出する。この算出したＡＦ評価値と該ＡＦ評価値を得たレンズ位置は、マイコン２７内にメモリされる。
【００３０】
続いて、Ｓ１５で算出したＡＦ評価値が変数Ｃmaxよりも大きいか否かをチェックし（Ｓ１７）、変数Ｃmaxよりも大きい場合は（Ｓ１７；Ｙ）、該変数ＣmaxにＳ１５で算出したＡＦ評価値を上書メモリして（Ｓ１９）、フォーカスレンズＬを至近側へ１ステップ移動させ（Ｓ２１）、Ｓ１１へ戻る。一方、Ｓ１５で算出したＡＦ評価値が変数Ｃmaxよりも大きくなかった場合は（Ｓ１７；Ｎ）、変数Ｃmaxを変更せずに、フォーカスレンズＬを至近側へ１ステップ移動させ（Ｓ２１）、Ｓ１１へ戻る。
【００３１】
上記Ｓ１１〜Ｓ２１の処理は、フォーカスレンズＬが至近端に達するまで（至近端に達してそれ以上至近側に移動できなくなるまで）繰り返し実行される。つまり、フォーカスレンズＬの全ステップ位置（無限遠端及び至近端を含む）においてそれぞれＡＦ評価値が算出され、該ＡＦ評価値と変数Ｃmaxとが比較されて変数Ｃmaxはより大きい値に更新され、最終的に変数Ｃmaxにメモリされている値が最大ＡＦ評価値となる。そして、フォーカスレンズＬが至近端に達していた場合は（Ｓ１１；Ｙ）、モータ制御回路３１及びモータ駆動回路３２を介してＡＦモータ１９を駆動させ、変数ＣmaxにメモリされていたＡＦ評価値が得られるレンズ位置にフォーカスレンズＬを移動させる（Ｓ２３）。
【００３２】
図４を参照し、図３のＳ５で実行されるマスク画像生成処理について、より詳細に説明する。このマスク画像生成処理では、先ず、図３のＳ３で得られた明度データ群Ｉ[x][y]の分散値を算出する（Ｓ３１）。次に、算出した分散値が所定の閾値Ａよりも大きいか否かをチェックする（Ｓ３３）。この閾値Ａは、要求されるＡＦ評価値の算出精度に応じて適宜設定可能である。
【００３３】
そして、明度データ群Ｉ[x][y]の分散値が上記閾値Ａよりも大きかった場合は（Ｓ３３；Ｙ）、特定の輝度範囲（α≦Ｉ≦β）を指定する２つの異なる閾値α、βを用いて明度データ群Ｉ[x][y]を各画素毎に二値化する（Ｓ３５）。具体的にＳ３５の二値化処理では、特定の輝度範囲（α≦Ｉ≦β）に含まれる明度データを１にし、この特定の輝度範囲よりも低輝度側（Ｉ＜α）及び高輝度側（Ｉ＞β）の明度データを０にする。本実施形態では、検出可能な輝度範囲を０〜２５５階調に変換し、例えば、低輝度側の閾値αを５０、高輝度側の閾値βを２００に設定する。上記二値化処理を行なったら、該二値化処理で得た二値化データが１となる画素に対して収縮処理を施す（Ｓ３７）。このＳ３５及びＳ３７により、特定の輝度範囲内の画素部分にマスク画像が生成される。
【００３４】
一方、明度データ群Ｉ[x][y]の分散値が閾値Ａよりも大きくなかった場合は（Ｓ３３；Ｎ）、全明度データを１に設定する（Ｓ３９）。このＳ３９により、全ての画素部分にマスク画像が生成される。
【００３５】
Ｓ３７またはＳ３９によりマスク画像が生成されたら、このマスク画像生成処理を抜け、図３のＳ７に進む。
【００３６】
図５を参照し、図３のＳ１５で実行される評価値算出処理について、より詳細に説明する。この処理に入ると、先ず、ＡＦ評価値を格納する変数Ｃに０をセットし（Ｓ４１）、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の行（垂直方向位置）を指定する変数ｙ（１≦ｙ≦ＩＨ-２）に１をセットする（Ｓ４３）。次に、変数ｙが（ＩＨ-１）未満か否かをチェックする（Ｓ４５）。
【００３７】
変数ｙが（ＩＨ-１）未満であったときは（Ｓ４５；Ｙ）、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の列（水平方向位置）を指定する変数ｘ（１≦ｘ≦ＩＷ-２）に１をセットする（Ｓ４７）。続いて、変数ｘが（ＩＷ-１）未満であるか否かをチェックし（Ｓ４９）、変数ｘが（ＩＷ-１）未満であれば、変数ｘ及び変数ｙにより指定される画素のマスク画像Ｍ[x][y]が１であるか否かをチェックする（Ｓ４９；Ｙ、Ｓ５１）。上述したようにマスク画像Ｍ[x][y]には、同一画素の明度データＩ[x][y]が特定の輝度範囲内であったとき、あるいは明度データ群Ｉ[x][y]の分散値が閾値Ａ未満であったときに、１が設定されている。
【００３８】
マスク画像Ｍ[x][y]が１であれば（Ｓ５１；Ｙ）、Ｓ１３で入力したＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]において、変数ｘ及び変数ｙで指定される画素と隣り合う画素とのＲＧＢ画像データ差分|Δｘ|、|Δｙ|を変数Ｃに積算し、この積算値を変数Ｃに上書メモリしてＳ５５へ進む（Ｓ５３）。ここで、|Δｘ|は水平方向（ｘ座標方向）に隣り合う画素のＲＧＢ画像データ差分（|Δｘ|＝|Ｉ[x+1][y]−Ｉ[x-1][y]|）であり、|Δｙ|は垂直方向（ｙ座標方向）に隣り合う画素のＲＧＢ画像データ差分（|Δｙ|＝|Ｉ[x][y+1]−Ｉ[x][y-1]|）である。一方、マスク画像Ｍ[x][y]が１でなければ、Ｓ５３をスキップしてＳ５５へ進む（Ｓ５１；Ｎ）。このようにＳ５１ではマスク画像Ｍ[x][y]が１となる画素のＲＧＢ画像データが抽出され、抽出されたＲＧＢ画像データのみがＳ５３にて評価値算出に用いられる。別言すれば、マスク画像Ｍ[x][y]が１ではない画素のＲＧＢ画像データは除外され、Ｓ５３の評価値算出には用いられない。
【００３９】
Ｓ５５では、変数ｘに１加算して上書メモリし、Ｓ４９へ戻る。そしてＳ４９に戻ったら、変数ｘが（ＩＷ-１）になるまで該Ｓ４９からＳ５５までの処理を繰り返す。このＳ４９〜Ｓ５５を１回実行することにより、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の１行分（ｉ[1][y]〜ｉ[IW-2][y]）に対して評価値算出が行われる。
【００４０】
そして、変数ｘが（ＩＷ-１）未満でなくなったら（Ｓ４９；Ｎ）、すなわちＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の１行分の評価値算出が終了したら、変数ｙに１加算して上書メモリし、Ｓ４５へ戻る（Ｓ５７）。Ｓ４５へ戻ったら、変数ｙが（ＩＨ-１）になるまで、該Ｓ４５からＳ５７までの処理を繰り返し実行する。このＳ４５〜５７の繰り返しにより、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の全画素分（ｉ[1][1]〜ｉ[IW-2][IH-2]）に対して評価値算出が行われ、フォーカスレンズＬの現在位置におけるＡＦ評価値が変数Ｃにメモリされる。そして変数ｙが（ＩＨ-１）未満でなくなったら（Ｓ４５；Ｎ）、この処理から抜けて図３のＳ１７へ進む。
【００４１】
以上のように本実施形態では、入力したＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]のうち、影やハレーションが生じていると考えられる低輝度側や高輝度側のＲＧＢ画像データを除外し、特定の輝度範囲のＲＧＢ画像データのみを用いてＡＦ評価値を算出する。このように特定の輝度範囲のＲＧＢ画像データのみを用いれば、ＲＧＢ画像データのばらつきが抑えられ、観察対象に影やハレーションが生じてしまっている場合にもＡＦ評価値を高精度に算出することが可能となる。これにより、より高精度なＡＦ動作を実現可能である。
【００４２】
本実施形態では、ＲＧＢ画像データ差分からＡＦ評価値を算出しているが、ＲＧＢ画像データ差分の替わりに、グレースレール画像におけるデータ差分または単色画像（Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれか）におけるデータ差分を用いてもよい。
【００４３】
本実施形態では、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の明度データＩ[x][y]を二値化してマスク画像を生成し、このマスク画像に基づきＲＧＢ画像データを選別しているので、ＡＦ評価値算出に用いるＲＧＢ画像データの抽出処理が容易になる。生成したマスク画像は外部メモリ２８にて保持されるが、マイコン２７内のメモリに保持してもよい。また、マスク画像を用いずに、特定の輝度範囲のＲＧＢ画像データを個々に抽出してメモリしておく態様でもよいのは勿論である。
【００４４】
また本実施形態では、マスク画像を生成する際に、明度データ群Ｉ[x][y]の分散値が閾値Ａ以下であれば、観察対象に影やハレーションなどが生じていないと考えられるので、全画素に対してマスク画像を生成している。この態様によれば、明度データ群Ｉ[x][y]の二値化処理（Ｓ３５）や収縮処理（Ｓ３７）を行なわずに済み、処理を簡略化することができる。勿論、明度データ群Ｉ[x][y]の分散値に拘わらず、明度データ群Ｉ[x][y]を二値化及び収縮処理してマスク画像を生成してもよい。
【００４５】
次に、本発明の第２実施形態による自動焦点調節装置を備えた医療用内視鏡装置について説明する。第２実施形態は、マスク画像生成処理（図６）において、明度データ群Ｉ[x][y]を二値化する前に、平滑化処理及び輪郭強調処理を行なう点が第１実施形態とは異なる。この第２実施形態による内視鏡装置の構成及びＡＦ動作は、上述した第１実施形態（図１〜図５）と同一である。
【００４６】
図６は、第２実施形態によるマスク画像生成処理に関するフローチャートである。このマスク画像生成処理では、先ず、図３のＳ３で得られた明度データ群Ｉ[x][y]の分散値を算出する（Ｓ６１）。次に、算出した分散値が所定の閾値Ａよりも大きいか否かをチェックする（Ｓ６３）。この閾値Ａは、要求されるＡＦ評価値の算出精度に応じて適宜設定可能である。
【００４７】
そして、明度データ群Ｉ[x][y]の分散値が上記閾値Ａよりも大きかった場合は（Ｓ６３；Ｙ）、明度データ群Ｉ[x][y]に平滑化処理を実行する（Ｓ６５）。平滑化処理では、画素[x][y]と該画素[x][y]に対して水平方向、垂直方向及び斜方向で隣り合う画素の合計９画素分の明度データＩの平均値を算出し、該平均値を平滑化明度データＩ'[x][y]として得る。この平滑化により、明度データＩ[x][y]に含まれていたノイズ成分は除去される。平滑化明度データＩ'[x][y]は、式；Ｉ'[x][y]=（Ｉ[x-１][y-１]＋Ｉ[x][y-1]＋Ｉ[x+1][y-1]＋Ｉ[x-1][y]＋Ｉ[x][y]＋Ｉ[x+1][y]＋Ｉ[x-1][y+1]＋Ｉ[x][y+1]＋Ｉ[x+1][y+1]）／９により算出される。
【００４８】
続いて、平滑化明度データＩ'[x][y]に輪郭強調処理を実行する（Ｓ６７）。輪郭強調処理では、画素[x][y]と該画素[x][y]に対して水平方向、垂直方向及び斜方向で隣り合う画素との合計９画素分の明度データＩを用いて、輪郭強調明度データＩ''[x][y]を得る。輪郭強調データＩ''[x][y]は、式；Ｉ''[x][y]=９Ｉ[x][y]−（Ｉ[x-１][y-１]＋Ｉ[x][y-1]＋Ｉ[x+1][y-1]＋Ｉ[x-1][y]＋Ｉ[x+1][y]＋Ｉ[x-1][y+1]＋Ｉ[x][y+1]＋Ｉ[x+1][y+1]）により算出される。この輪郭強調によれば、画像内の輪郭が明瞭となり、ハレーションが生じている画素の輪郭強調明度データはより高輝度に、影が生じている画素の輪郭強調明度データはより低輝度となる。
【００４９】
続いて、特定の輝度範囲（α≦Ｉ≦β）を指定する２つの異なる閾値α、βを用いて輪郭強調明度データ群Ｉ''[x][y]を各画素毎に二値化し、マスク画像Ｍ[x][y]を得る（Ｓ６９）。具体的にＳ３５の二値化処理では、特定の輝度範囲（α≦Ｉ≦β）に含まれる輪郭強調明度データを１にし、この特定の輝度範囲よりも低輝度側（Ｉ＜α）及び高輝度側（Ｉ＞β）の輪郭強調明度データを０にする。本実施形態では、検出可能な輝度範囲を０〜２５５階調に変換し、例えば、低輝度側の閾値αを５０、高輝度側の閾値βを２００に設定する。このＳ６９により、特定の輝度範囲内の画素部分にマスク画像が生成される。
【００５０】
二値化処理を行なったら、該二値化処理で得たマスク画像Ｍ[x][y]に対して収縮処理を施す（Ｓ７１）。収縮処理では、先ず、画素[x][y]に対して水平方向、垂直方向及び斜方向に隣り合う画素（合計８画素分）のマスク画像Ｍ[x][y]をすべて掛け合わせ、その乗算値を変数numにメモリする。変数numには、画素[x][y]に隣り合う画素のマスク画像Ｍ[x][y]がすべて１であれば１がメモリされ、画素[x][y]に隣り合う画素のマスク画像Ｍ[x][y]が１つでも０であれば０がメモリされる。次に、変数numが０であるか否か及びＭ[x][y]＝１であるか否かをチェックする。そして、変数numが０であってＭ[x][y]＝１であった場合に、マスク画像Ｍ[x][y]に１１をメモリする。ここまでの処理を各画素に対して実行し、全画素分終了したら、マスク画像Ｍ[x][y]＝１１である画素に対してマスク画像Ｍ[x][y]＝０に置換する。
【００５１】
一方、明度データ群Ｉ[x][y]の分散値が閾値Ａよりも大きくなかった場合は（Ｓ６３；Ｎ）、全明度データを１に設定する（Ｓ７３）。このＳ７３によれば、全ての画素部分にマスク画像が生成される。Ｓ６９及びＳ７１またはＳ７３によりマスク画像が生成されたら、このマスク画像生成処理を抜けて図３のＳ７に進む。
【００５２】
以上の第２実施形態では、画像内の輪郭を明瞭にした輪郭強調明度データ群Ｉ''[x][y]を二値化してマスク画像Ｍ[x][y]を生成している。この輪郭強調明度データ群Ｉ''[x][y]は、ハレーションの影響を受けている画素でより高輝度に、影の影響を受けている画素でより低輝度に強調されるので、該ハレーションや影の影響を受けている画素の輪郭強調明度データＩ''が特定の輝度範囲から外れやすくなる。別言すれば、輪郭強調処理及び二値化処理により、影やハレーションが生じていると考えられる低輝度側や高輝度側の画像データだけでなく、明度データＩが特定の輝度範囲内にあっても影やハレーションの影響を受けている画素の画像データを除外することができる。これにより、ハレーションや影の影響が少ない画像データを用いてＡＦ評価値を正確に算出することができ、このＡＦ評価値に基づく高精度なＡＦ動作を実現可能である。
【００５３】
また第２実施形態では、輪郭強調処理の前に平滑化処理を実行している。この平滑化処理によれば、明度データ群Ｉからノイズを除去することができ、高精度な輪郭強調処理を実現可能である。この平滑化処理は省略し、明度データ群Ｉに対して直接輪郭強調処理を実行してもよい。
【００５４】
上記第１及び第２実施形態は、ズーミング機能を有さない内視鏡装置（図１〜図６）に本自動焦点調節装置を適用してあるが、本自動焦点調節装置は、画角に応じてピント位置を変化させる拡大内視鏡装置（バリフォーカスタイプ）にも適用可能である。バリフォーカスタイプでは、画角に応じて観察範囲（観察対象）が変化することから、１画素当たりのＡＦ評価値に基づいてＡＦ動作することが好ましい。
【００５５】
図７は、バリフォーカスタイプの自動焦点調節装置（本発明の第３実施形態）のＡＦ評価値算出処理に関するフローチャートである。この処理に入ると先ず、ＡＦ評価値を格納する変数Ｃに０をセットし、マスク画像Ｍ[x][y]＝１である画素数をカウントする変数pixnumに０をセットする（Ｓ８１）。次に、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の行（垂直方向位置）を指定する変数ｙ（１≦ｙ≦ＩＨ-２）に１をセットし（Ｓ８３）、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の列（水平方向位置）を指定する変数ｘ（１≦ｘ≦ＩＷ-２）に１をセットする（Ｓ８５）。
【００５６】
そして、変数ｘ及び変数ｙにより指定される画素のマスク画像Ｍ[x][y]が１であるか否かをチェックする（Ｓ８７）。マスク画像Ｍ[x][y]には、同一画素の明度データＩ[x][y]（又は輪郭強調明度データＩ''[x][y]）が特定の輝度範囲内であったとき、あるいは明度データ群Ｉ[x][y]の分散値が閾値Ａ未満であったときに、１が設定されている。マスク画像Ｍ[x][y]が１であれば（Ｓ８７；Ｙ）、画素[x][y]と該画素[x][y]に対して水平方向及び垂直方向に隣り合う画素とのＲＧＢ画像データ差分|Δｘ|、|Δｙ|を変数Ｃに積算し、この積算値を変数Ｃに上書メモリし（Ｓ８９）、変数pixnumに１加算する（Ｓ９１）。ここで、|Δｘ|は水平方向に隣り合う画素のＲＧＢ画像データ差分（|Δｘ|＝|Ｉ[x+1][y]−Ｉ[x-1][y]|）であり、|Δｙ|は垂直方向に隣り合う画素のＲＧＢ画像データ差分（|Δｙ|＝|Ｉ[x][y+1]−Ｉ[x][y-1]|）である。一方、マスク画像Ｍ[x][y]が１でなければ、Ｓ８９及びＳ９１をスキップする（Ｓ８７；Ｙ）。
【００５７】
続いて、変数ｘに１加算し（Ｓ９３）、変数ｘが（ＩＷ-１）未満か否かをチェックする（Ｓ９５）。変数ｘが（ＩＷ-１）未満であれば（Ｓ９５；Ｙ）、Ｓ８７へ戻り、Ｓ８７〜Ｓ９５の処理を繰り返し実行する。Ｓ８７〜Ｓ９５を１回実行することにより、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の１行分（ｉ[1][y]〜ｉ[IW-2][y]）に対して評価値算出が行われる。
【００５８】
そして、変数ｘが（ＩＷ-１）未満でなくなったら（Ｓ９５；Ｎ）、すなわちＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の１行分の評価値算出が終了したら、変数ｙに１加算して（Ｓ９７）、変数ｙが（ＩＨ−１）未満であるか否かをチェックする（Ｓ９９）。変数ｙが（ＩＨ−１）未満であれば、Ｓ８５へ戻り、Ｓ８５〜Ｓ９９の処理を繰り返し実行する（Ｓ９９；Ｙ）。Ｓ８５〜Ｓ９５の繰り返しにより、ＲＧＢ画像データ群ｉ[x][y]の全画素分（ｉ[1][1]〜ｉ[IW-2][IH-2]）に対して評価値算出が行われる。変数ｙが（ＩＨ−１）未満でなくなったら（Ｓ９９；Ｎ）、変数Ｃ（マスク画像Ｍ[x][y]＝１である画素のＲＧＢ画像データ差分|Δｘ|、|Δｙ|の積算値）を変数pixnum（マスク画像Ｍ[x][y]＝１である画素の総数）で除算して変数Ｃの平均値を算出し、該平均値を変数Ｃに上書きメモリしてＡＦ評価値を得る（Ｓ１０１）。
【００５９】
以上のようにバリフォーカスタイプでは、１画素当たりのＡＦ評価値が算出され、該１画素当たりのＡＦ評価値に基づいてＡＦ動作が実行される。よって、画角によって観察対象が変化しても、良好にＡＦ動作可能である。
【００６０】
上記各実施形態では、ＣＣＤ２０に原色ＣＣＤを用いているが、原色ＣＣＤに替えて、補色ＣＣＤを用いることも可能である。補色ＣＣＤを用いる場合には、該補色ＣＣＤから出力される補色画像データをＲＧＢ画像データに変換するＲＧＢ変換回路を備える必要がある。
【００６１】
また上記第１〜第３実施形態では、マイコン２７が画像取得手段、評価値算出手段、データ変換手段、マスク生成手段、ばらつき算出手段（及び平滑化手段、輪郭強調手段）として機能しているが、マイコン２７とは別に独立して上記各手段を設けることも可能である。
【００６２】
以上では、本発明の自動焦点調節装置を内視鏡装置に適用した実施形態について説明したが、本発明は内視鏡装置に限らず、カメラや望遠鏡など種々の光学機器にも適用可能である。
【００６３】
【発明の効果】
本発明の自動焦点調節装置によれば、特定の輝度範囲の画像データのみを用いてＡＦ評価値を算出するので、ハレーションや影が生じていてもその影響を受けることなく正確なＡＦ評価値が得られ、高精度に焦点調節可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による自動焦点調節装置を備えた内視鏡装置の主要構成を示すブロック図である。
【図２】図１の電子内視鏡の挿入部先端を示す平面図である。
【図３】図１に示す内視鏡用装置のＡＦ動作に関するフローチャートである。
【図４】図３のＳ５で実行されるマスク画像生成処理に関するフローチャートである。
【図５】図３のＳ１５で実行される評価値算出処理に関するフローチャートである。
【図６】第２実施形態によるマスク画像生成処理に関するフローチャートである。
【図７】第３実施形態による評価値算出処理に関するフローチャートである。
【符号の説明】
１０電子内視鏡
１１体内挿入部
１２把持操作部
１３ユニバーサルチューブ
１４コネクタ部
１５対物レンズ
１６照明レンズ
１７送気送水ノズル
１８処置具挿通口
１９ＡＦモータ
２０ＣＣＤ
２１ＣＣＤ駆動回路
２２ＣＣＤプロセス回路
２３Ａ／Ｄ変換回路
２４ γ補正回路
２５映像信号処理回路
２６Ｄ／Ａ変換回路
２７マイコン
２８外部メモリ
３０プロセッサ
３１モータ制御回路
３２モータ駆動回路
３３ランプ光源
３４集光レンズ
６０ＴＶモニタ
１００内視鏡装置
Ｌフォーカスレンズ
ＬＧ１ライトガイド（電子内視鏡側）
ＬＧ２ライトガイド（プロセッサ側）[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an automatic focus adjustment apparatus using a contrast focus detection method.
[0002]
[Prior art and its problems]
In recent years, various electronic endoscopes having an autofocus (AF) function in which the position of the focus lens is automatically adjusted according to the position of the distal end of the insertion portion of the endoscope have been proposed. In an automatic focus adjustment apparatus provided in such an electronic endoscope, a contrast method is generally used as a focus detection method. Specifically, a predetermined calculation is performed using a high-frequency component (luminance information of the image data) of the image data output from the image sensor of the electronic endoscope, and the endoscopic image formed on the image sensor is detected. An evaluation value indicating the contrast state is calculated, and the focus lens is moved to a position where the evaluation value is maximized (see Patent Document).
[0003]
However, it has been found that, in the conventional contrast method, if the endoscope image has a shadow or halation, the variation in the image data increases, and the accuracy of the obtained evaluation value deteriorates. Such shadows and halation are likely to occur particularly when the mucous membrane or the like is the object of observation, and it has been difficult to prevent it simply by adjusting the illumination light of the electronic endoscope (aperture adjustment control).
[0004]
[Patent Literature]
Japanese Patent Laid-Open No. 2001-154085
[0005]
OBJECT OF THE INVENTION
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an automatic focus adjustment device that can perform focus adjustment with high accuracy without being affected by halation or shadow.
[0006]
SUMMARY OF THE INVENTION
The present invention relates to a focus lens; image acquisition means for inputting an image data group from a pixel group of the imaging means;A data conversion means for obtaining a lightness data group by converting the image data group to gray scale; a dispersion calculating means for calculating a dispersion value of the lightness data group; and an input when the calculated dispersion value is equal to or greater than a predetermined threshold value. Only the image data included in a specific luminance range is extracted from the image data group to calculate an AF evaluation value. When the variance value is less than a predetermined threshold value, the AF evaluation value is calculated using all the input image data group. Evaluation value calculating means for calculating andLens driving means for moving the focus lens to a position where the AF evaluation value is maximized.If the variance value of the brightness data group is small, it is considered that no shadow or halation has occurred, so that an accurate AF evaluation value can be calculated even if all the input image data groups are used.
[0007]
According to the above configuration, the image data on the low luminance side and the high luminance side considered to have shadows and halation are excluded, and the AF evaluation value is calculated using only the image data in a specific luminance range. An accurate AF evaluation value can be obtained even when a shadow or halation occurs in the observation target, and a highly accurate focus adjustment operation based on this AF evaluation value can be realized.
[0008]
A mask image can be used when image data in a specific luminance range is extracted by excluding low-luminance side or high-luminance side image data.Specifically, when the variance value of the brightness data group is equal to or greater than a predetermined threshold value, a mask image is generated for pixels whose brightness data is included in a specific luminance range, and the variance value is less than the predetermined threshold value A mask generating means for generating a mask image for all the pixels of the input image data group, and using the image data of the pixel for which the mask image is generated in the input image data group, an AF evaluation value is obtained. calculate.For example, the difference between the image data of each pixel used for generating the mask image and the image data of the pixel adjacent to the pixel in the vertical direction and the horizontal direction is calculated and integrated, and the integrated value is calculated. An AF evaluation value is preferable. The present invention can also be applied to a varifocus type in which the focus position is uniquely determined according to the angle of view. In the varifocus type, it is preferable to calculate an evaluation value (normalized evaluation value) per pixel because the observation range and the observation target vary depending on the angle of view. That is, after calculating and integrating the difference between the image data of each pixel used for generating the mask image and the image data of the pixel adjacent to the pixel in the vertical and horizontal directions, this integration is further performed. It is preferable to calculate an average value by dividing the value by the total number of pixels used to generate the mask image, and use this average value as the AF evaluation value.
[0009]
Preferably, the mask generation means binarizes the brightness data between a specific luminance range and outside the range, and generates a mask image from the binarized data. Image data used for AF evaluation value calculation is extracted based on the presence or absence of a mask image.
[0010]
By the way, the image data may be affected by halation or shadow even if the brightness data is within a specific luminance range. In such a case, it is difficult to eliminate image data affected by halation or shadow only by the binarization process. Therefore, the image processing apparatus further includes a contour emphasizing unit that performs contour emphasis processing on the brightness data group to obtain the contour emphasis brightness data group, and binarizes the contour emphasis brightness data group between a specific luminance range and the outside of the range. It is preferable to generate a mask image from the data. In the contour-enhanced lightness data group, the pixel portion affected by halation or shadow is emphasized with higher or lower luminance, so that it easily falls out of a specific luminance range. The image data of the affected pixel can be excluded. In particular, image data affected by halation can be accurately excluded. As a result, the AF evaluation value can be accurately calculated using image data with little influence of halation and shadow, and a highly accurate focus adjustment operation can be performed using the obtained AF evaluation value.
[0011]
Further, it is possible to further comprise a smoothing means for smoothing the brightness data group to obtain a smoothed brightness data group. According to this smoothing means, noise included in the brightness data group can be removed, and the contour enhancement process can be executed with higher accuracy.
[0012]
When generating the mask image, more preferably, the binarized data is subjected to a contraction process.
[0014]
When extracting image data to be used for AF evaluation value calculation using the mask image, after generating the mask image, the AF evaluation value is calculated after inputting the image data, and the focus lens is based on the evaluation value. The maximum AF evaluation value is detected by repeatedly executing the operation until the focus lens is moved, and the focus lens is moved to a lens position where the maximum AF evaluation value is obtained.
[0015]
The image data group input by the image acquisition means may be an RGB image data group or a complementary color image data group. However, in the case of the complementary color image data group, the AF evaluation value is calculated by converting into RGB image data.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing a main configuration of a medical endoscope apparatus provided with an automatic focus adjustment apparatus according to a first embodiment of the present invention. The endoscope apparatus 100 includes an electronic endoscope 10 that images a patient's body cavity, a processor 30 that processes a captured image of the electronic endoscope 10, and a TV monitor 60 that displays a video signal output from the processor 30. Has been.
[0017]
The electronic endoscope 10 is extended to a flexible insertion portion 11 that is inserted into a body cavity of a patient, a grip operation portion 12 that is held by an operator of the electronic endoscope 10, and a side portion of the grip operation portion 12. The universal tube 13 and a connector portion 14 provided at the tip of the universal tube 13 are detachable from the processor 30 via the connector portion 14.
[0018]
As shown in FIG. 2, an objective lens 15, a pair of illumination lenses 16, an air / water supply nozzle 17, and a treatment instrument insertion channel outlet 18 a are disposed at the distal end 11 a of the insertion portion 11. A focus lens L and a CCD 20 that are movable along the optical axis direction of the objective lens 15 are disposed behind the objective lens 15. The focus lens L moves upon receiving a driving force from the AF motor 19 provided in the connector unit 14. In the present embodiment, a plurality of step positions are provided in the movable region from the infinity end to the close end, and the focus lens L is moved in units of this step position. An image formed by the objective lens 15 and the focus lens L is picked up by a CCD (image pickup device) 20 and can be observed on the TV monitor 60 via the processor 30. Illumination light from a lamp light source 33 provided in the processor 30 is given to the illumination lens 16 via the light guide LG1 passing from the universal tube 13 through the grip operation unit 12 and the insertion unit 11. The grip operation unit 12 is provided with various operation switches including an AF start switch SWAF for starting an AF operation, and a treatment instrument insertion channel is provided at a connecting portion positioned between the grip operation unit 12 and the insertion unit 11. A treatment instrument insertion port 18 leading to the outlet portion 18a is provided.
[0019]
The processor 30 includes a CCD drive circuit 21 that outputs a synchronization signal to the CCD 20 and the CCD process circuit 22 and scans the CCD 20 based on the synchronization signal. The CCD 20 is a so-called primary color CCD and outputs RGB image signals. The CCD process circuit 22 is a circuit that reads the RGB image signal of the CCD 20 in synchronization with the synchronization signal input from the CCD drive circuit 21 and preprocesses the read signal (signal amplification processing, noise removal processing, etc.). . The signal output from the CCD process circuit 22 is converted into a digital signal by the A / D conversion circuit 23, and the RGB image data group (RGB image data array) i [x] [y] (x, y) in pixel units. ; Natural number). The RGB image data group i [x] [y] has its γ characteristic corrected by the γ correction circuit 24 and subjected to various image processing such as white balance by the video signal processing circuit 25, and then D / A conversion. The signal is converted into an analog signal by the circuit 26 and output to the TV monitor 60. The RGB image data group i [x] [y] output from the A / D conversion circuit 23 is also input to the microcomputer 27.
[0020]
The microcomputer 27 performs a predetermined calculation using the input RGB image data group i [x] [y], and calculates an AF evaluation value indicating the contrast state of the observation target. The AF evaluation value is output to the motor control circuit 31. The motor control circuit 31 calculates the drive amount of the AF motor 19 provided in the electronic endoscope 10 based on the AF evaluation value input from the microcomputer 27, and the motor drive circuit 32 is calculated by the calculated drive amount. Then, the AF motor 19 is driven to move the focus lens L. The above RGB image data input and AF evaluation value calculation are executed at each step position of the focus lens L while moving the focus lens L. Then, the focus lens L is finally moved to the step position (focus position) where the AF evaluation value is maximized. In the present embodiment, the motor control circuit 31, the motor drive circuit 32, and the AF motor 19 constitute lens drive means. The microcomputer 27 is connected to an external memory 28 for storing information necessary for various operations.
[0021]
The processor 30 further includes a lamp light source 33. The illumination light emitted from the lamp light source 33 is adjusted to an optimum light amount by a diaphragm (not shown), and then supplied to the illumination lens 16 via the condenser lens 34 and the light guide LG2.
[0022]
In the endoscope apparatus 100 having the above-described overall configuration, the microcomputer 27 selects RGB image data used for AF evaluation value calculation from the input RGB image data group i [x] [y] in units of pixels. In other words, RGB image data of a specific luminance range is excluded by excluding the RGB image data on the low luminance side considered to be causing shadows and / or the RGB image data on the high luminance side considered to be causing halation. AF evaluation value is calculated using only
[0023]
Specifically, the microcomputer 27 first converts the input RGB image data group i [x] [y] into a brightness data group I [x] [y] by gray scale conversion. Next, for this brightness data group I [x] [y], the specific luminance range (α ≦ I ≦ β) is “1”, and the lower luminance side (I <α) and the higher luminance side than the specific luminance range. Binarization is performed so that (I> β) becomes “0” to generate a mask image M [x] [y]. Here, α is a value equal to or higher than the lowest luminance value (for example, α ≧ 0) representing the threshold value on the low luminance side (shadow portion), and β is the highest value representing the threshold value on the high luminance side (halation portion). The value is equal to or less than the luminance value (for example, β ≦ 255). Then, a new RGB image data group i [x] [y] is input, and the RGB of the pixel for which the mask image M [x] [y] is generated (pixel where M [x] [y] = 1) is generated. An AF evaluation value is calculated using the image data. In this way, if only RGB image data in a specific luminance range is used, variations in RGB image data can be suppressed, and AF evaluation values can be calculated with high accuracy even when shadows or halation occur in the observation target. Is possible.
[0024]
Next, the AF operation of the endoscope apparatus 100 will be described in more detail with reference to FIGS. FIG. 3 is a flowchart regarding the AF operation of the endoscope apparatus 100. This AF operation is started when the AF start switch SWAF is turned on and is controlled by the microcomputer 27.
[0025]
When the AF operation is started, first, the RGB image data group i [x] [y] is input from the A / D conversion circuit 23 (S1), and the input RGB image data group i [x] [y] is used as the brightness data group I. [x] [y] is converted (S3). For example, gray scale processing can be used to convert lightness data from RGB image data.
[0026]
Next, a mask image M [x] [y] is generated using the brightness data group I [x] [y] (S5). The mask image M [x] [y] corresponds to the RGB image data group i [x] [y] in units of pixels, and pixels whose brightness data is within a specific luminance range (α ≦ I ≦ β). Has been generated in the part. The mask image M [x] [y] is used to identify which RGB image data is used for each pixel when calculating the AF evaluation value. After the mask image M [x] [y] is generated at the start of the AF operation, It is stored in the external memory 28.
[0027]
When the mask image M [x] [y] is generated, the variable Cmax indicating the maximum AF evaluation value is set to 0 (S7), the AF motor 19 is driven via the motor control circuit 31 and the motor drive circuit 32, and the focus is set. The lens L is moved to the infinity end (S9).
[0028]
Then, the processes of S11 to S21 are repeated until the focus lens L reaches the closest end, and the maximum AF evaluation value is detected. That is, first, in S11, it is checked whether or not the focus lens L has reached the closest end. The position of the focus lens L is detected, for example, by converting the driving amount of the AF motor 19, or the focus lens L is provided with position detection means (position detection sensor, code plate, etc.) and output from the position detection means. Detect based on signal.
[0029]
If the focus lens L has not reached the close end (S11; N), a new RGB image data group i [x] [y] is input again from the A / D conversion circuit 23 (S13), and AF evaluation is performed. A value is calculated (S15). In the AF evaluation value calculation process of S15, only the RGB image data of the pixel for which the mask image was generated in S5 is extracted from all the input RGB image data, and the AF evaluation value is calculated from the extracted RGB image data. . The calculated AF evaluation value and the lens position from which the AF evaluation value is obtained are stored in the microcomputer 27.
[0030]
Subsequently, it is checked whether or not the AF evaluation value calculated in S15 is larger than the variable Cmax (S17). If it is larger than the variable Cmax (S17; Y), the AF evaluation value calculated in S15 is set to the variable Cmax. Is overwritten (S19), the focus lens L is moved one step toward the closest side (S21), and the process returns to S11. On the other hand, when the AF evaluation value calculated in S15 is not larger than the variable Cmax (S17; N), the focus lens L is moved one step toward the closest side without changing the variable Cmax (S21), and the process proceeds to S11. Return.
[0031]
The processes of S11 to S21 are repeatedly executed until the focus lens L reaches the close end (until it reaches the close end and can no longer move to the close side). That is, the AF evaluation values are calculated at all step positions (including the infinity end and the close end) of the focus lens L, and the AF evaluation value is compared with the variable Cmax to update the variable Cmax to a larger value. Finally, the value stored in the variable Cmax becomes the maximum AF evaluation value. If the focus lens L has reached the closest end (S11; Y), the AF motor 19 is driven via the motor control circuit 31 and the motor drive circuit 32, and the AF evaluation value stored in the variable Cmax is stored. The focus lens L is moved to the lens position where the lens is obtained (S23).
[0032]
With reference to FIG. 4, the mask image generation processing executed in S5 of FIG. 3 will be described in more detail. In this mask image generation process, first, a variance value of the brightness data group I [x] [y] obtained in S3 of FIG. 3 is calculated (S31). Next, it is checked whether or not the calculated variance value is larger than a predetermined threshold A (S33). This threshold A can be set as appropriate according to the required calculation accuracy of the AF evaluation value.
[0033]
When the variance value of the lightness data group I [x] [y] is larger than the threshold value A (S33; Y), two different threshold values α that specify a specific luminance range (α ≦ I ≦ β). , Β is used to binarize the lightness data group I [x] [y] for each pixel (S35). Specifically, in the binarization process of S35, the brightness data included in the specific luminance range (α ≦ I ≦ β) is set to 1, and the lower luminance side (I <α) and the higher luminance side than the specific luminance range. The brightness data of (I> β) is set to 0. In the present embodiment, the detectable luminance range is converted to 0 to 255 gradations, and for example, the threshold α on the low luminance side is set to 50 and the threshold β on the high luminance side is set to 200. When the binarization process is performed, a contraction process is performed on the pixels for which the binarized data obtained by the binarization process is 1 (S37). Through S35 and S37, a mask image is generated in a pixel portion within a specific luminance range.
[0034]
On the other hand, when the variance value of the brightness data group I [x] [y] is not larger than the threshold value A (S33; N), the entire brightness data is set to 1 (S39). By this S39, a mask image is generated for all the pixel portions.
[0035]
When a mask image is generated in S37 or S39, the mask image generation process is exited and the process proceeds to S7 in FIG.
[0036]
With reference to FIG. 5, the evaluation value calculation process executed in S15 of FIG. 3 will be described in more detail. In this process, first, 0 is set to the variable C for storing the AF evaluation value (S41), and the variable y (1) for designating the row (vertical direction position) of the RGB image data group i [x] [y]. 1 is set to ≦ y ≦ IH-2) (S43). Next, it is checked whether the variable y is less than (IH-1) (S45).
[0037]
When the variable y is less than (IH-1) (S45; Y), the variable x (1 ≦ x ≦ IW−) that designates the column (horizontal position) of the RGB image data group i [x] [y]. 1 is set in 2) (S47). Subsequently, it is checked whether or not the variable x is less than (IW-1) (S49). If the variable x is less than (IW-1), the mask image of the pixel specified by the variable x and the variable y is checked. It is checked whether M [x] [y] is 1 (S49; Y, S51). As described above, in the mask image M [x] [y], the lightness data I [x] [y] of the same pixel is within a specific luminance range, or the lightness data group I [x] [y] When the variance value is less than the threshold value A, 1 is set.
[0038]
If the mask image M [x] [y] is 1 (S51; Y), the RGB image data group i [x] [y] input in S13 is adjacent to the pixel specified by the variable x and the variable y. The RGB image data differences | Δx | and | Δy | with respect to the pixels are accumulated in the variable C, and the accumulated value is overwritten in the variable C, and the process proceeds to S55 (S53). Here, | Δx | is the RGB image data difference (| Δx | = | I [x + 1] [y] −I [x−1] [y] |) of pixels adjacent in the horizontal direction (x coordinate direction). And | Δy | is the RGB image data difference (| Δy | = | I [x] [y + 1] −I [x] [y−1] |) of pixels adjacent in the vertical direction (y-coordinate direction) It is. On the other hand, if the mask image M [x] [y] is not 1, the process skips S53 and proceeds to S55 (S51; N). As described above, in S51, RGB image data of a pixel whose mask image M [x] [y] is 1 is extracted, and only the extracted RGB image data is used for evaluation value calculation in S53. In other words, RGB image data of pixels whose mask image M [x] [y] is not 1 are excluded and are not used for evaluation value calculation in S53.
[0039]
In S55, 1 is added to the variable x, the overwrite memory is stored, and the process returns to S49. When the process returns to S49, the processes from S49 to S55 are repeated until the variable x becomes (IW-1). By executing S49 to S55 once, one row (i [1] [y] to i [IW-2] [y]) of the RGB image data group i [x] [y] is evaluated. Value calculation is performed.
[0040]
When the variable x is not less than (IW-1) (S49; N), that is, when the evaluation value calculation for one row of the RGB image data group i [x] [y] is completed, 1 is added to the variable y. Overwrite memory and return to S45 (S57). When returning to S45, the processes from S45 to S57 are repeatedly executed until the variable y becomes (IH-1). By repeating S45 to 57, evaluation values are calculated for all pixels (i [1] [1] to i [IW-2] [IH-2]) of the RGB image data group i [x] [y]. The AF evaluation value at the current position of the focus lens L is stored in the variable C. When the variable y is not less than (IH-1) (S45; N), the process is terminated and the process proceeds to S17 in FIG.
[0041]
As described above, in the present embodiment, the RGB image data on the low luminance side and the high luminance side considered to have shadows and halation in the input RGB image data group i [x] [y] are excluded, An AF evaluation value is calculated using only RGB image data in a specific luminance range. In this way, if only RGB image data in a specific luminance range is used, variations in RGB image data can be suppressed, and AF evaluation values can be calculated with high accuracy even when shadows or halation occur in the observation target. Is possible. As a result, a more accurate AF operation can be realized.
[0042]
In this embodiment, the AF evaluation value is calculated from the RGB image data difference, but instead of the RGB image data difference, the data difference in the grayscale image or the data difference in the single-color image (R, G, or B). May be used.
[0043]
In this embodiment, the brightness data I [x] [y] of the RGB image data group i [x] [y] is binarized to generate a mask image, and the RGB image data is selected based on the mask image. Therefore, the RGB image data used for AF evaluation value calculation can be easily extracted. The generated mask image is held in the external memory 28, but may be held in a memory in the microcomputer 27. Of course, it is possible to individually extract and store RGB image data in a specific luminance range without using a mask image.
[0044]
In this embodiment, when the mask image is generated, if the variance value of the brightness data group I [x] [y] is equal to or less than the threshold value A, it is considered that no shadow or halation occurs in the observation target. A mask image is generated for all pixels. According to this aspect, it is not necessary to perform the binarization process (S35) or the contraction process (S37) of the lightness data group I [x] [y], and the process can be simplified. Of course, the lightness data group I [x] [y] may be binarized and contracted to generate a mask image regardless of the variance value of the lightness data group I [x] [y].
[0045]
Next, a medical endoscope apparatus provided with an automatic focus adjustment apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described. The second embodiment is different from the first embodiment in that in the mask image generation processing (FIG. 6), smoothing processing and contour enhancement processing are performed before the lightness data group I [x] [y] is binarized. Is different. The configuration and AF operation of the endoscope apparatus according to the second embodiment are the same as those in the first embodiment (FIGS. 1 to 5) described above.
[0046]
FIG. 6 is a flowchart regarding mask image generation processing according to the second embodiment. In this mask image generation process, first, a variance value of the brightness data group I [x] [y] obtained in S3 of FIG. 3 is calculated (S61). Next, it is checked whether or not the calculated variance value is larger than a predetermined threshold A (S63). This threshold A can be set as appropriate according to the required calculation accuracy of the AF evaluation value.
[0047]
When the variance value of the lightness data group I [x] [y] is larger than the threshold A (S63; Y), the smoothing process is performed on the lightness data group I [x] [y] (S65). ). In the smoothing process, the average value of the brightness data I for a total of nine pixels of the pixel [x] [y] and the pixels adjacent to the pixel [x] [y] in the horizontal direction, the vertical direction, and the oblique direction is calculated. Then, the average value is obtained as smoothed lightness data I ′ [x] [y]. By this smoothing, the noise component included in the brightness data I [x] [y] is removed. The smoothed lightness data I ′ [x] [y] is expressed by the equation: I ′ [x] [y] = (I [x−1] [y−1] + I [x] [y−1] + I [x + 1] [y-1] + I [x-1] [y] + I [x] [y] + I [x + 1] [y] + I [x-1] [y + 1] + I [x] [y + 1] + I [x + 1] [y + 1]) / 9.
[0048]
Subsequently, contour enhancement processing is executed on the smoothed lightness data I ′ [x] [y] (S67). In the edge emphasis process, the brightness data I for a total of nine pixels including the pixels [x] [y] and the pixels adjacent to the pixels [x] [y] in the horizontal direction, the vertical direction, and the oblique direction are used. Edge-enhanced brightness data I ″ [x] [y] is obtained. The contour emphasis data I ″ [x] [y] is expressed by the equation: I ″ [x] [y] = 9I [x] [y] − (I [x−1] [y−1] + I [x] [y-1] + I [x + 1] [y-1] + I [x-1] [y] + I [x + 1] [y] + I [x-1] [y + 1] + I [x] [ y + 1] + I [x + 1] [y + 1]). According to this contour enhancement, the contour in the image becomes clear, and the contour enhancement lightness data of the pixel in which the halation has occurred has higher luminance, and the contour enhancement lightness data of the pixel in which the shadow has occurred has lower luminance.
[0049]
Subsequently, the edge-enhanced brightness data group I ″ [x] [y] is binarized for each pixel using two different threshold values α and β that specify a specific luminance range (α ≦ I ≦ β), A mask image M [x] [y] is obtained (S69). Specifically, in the binarization process of S35, the edge enhancement brightness data included in the specific luminance range (α ≦ I ≦ β) is set to 1, and the lower luminance side (I <α) and higher than the specific luminance range. The brightness enhancement data on the luminance side (I> β) is set to zero. In the present embodiment, the detectable luminance range is converted to 0 to 255 gradations, and for example, the threshold α on the low luminance side is set to 50 and the threshold β on the high luminance side is set to 200. By this S69, a mask image is generated in the pixel portion within the specific luminance range.
[0050]
When the binarization process is performed, the contraction process is performed on the mask image M [x] [y] obtained by the binarization process (S71). In the shrinking process, first, the pixel [x] [y] is multiplied by all mask images M [x] [y] of pixels adjacent to the horizontal direction, the vertical direction, and the diagonal direction (for a total of 8 pixels). Store the multiplication value in the variable num. The variable num stores 1 if the mask images M [x] [y] of pixels adjacent to the pixel [x] [y] are all 1, and masks the pixels adjacent to the pixel [x] [y]. If even one image M [x] [y] is 0, 0 is stored. Next, it is checked whether the variable num is 0 and whether M [x] [y] = 1. When the variable num is 0 and M [x] [y] = 1, 11 is stored in the mask image M [x] [y]. When the processing up to this point is executed for each pixel and is completed for all pixels, the mask image M [x] [y] = 0 is replaced with the mask image M [x] [y] = 0 for the pixels with the mask image M [x] [y] = 11. .
[0051]
On the other hand, when the variance value of the brightness data group I [x] [y] is not larger than the threshold value A (S63; N), the entire brightness data is set to 1 (S73). According to S73, mask images are generated for all pixel portions. When a mask image is generated in S69 and S71 or S73, the process exits this mask image generation process and proceeds to S7 in FIG.
[0052]
In the second embodiment described above, the mask image M [x] [y] is generated by binarizing the contour-enhanced lightness data group I ″ [x] [y] in which the contour in the image is clarified. This outline-enhanced lightness data group I ″ [x] [y] is emphasized with higher luminance at pixels affected by halation and lower luminance at pixels affected by shadows. The edge-enhanced brightness data I ″ of a pixel affected by halation or shadow is likely to be out of a specific luminance range. In other words, not only the image data on the low luminance side and the high luminance side considered to have shadows and halation caused by the contour enhancement processing and binarization processing, but also the lightness data I is within a specific luminance range. However, it is possible to exclude image data of pixels that are affected by shadows or halation. As a result, the AF evaluation value can be accurately calculated using image data with little influence of halation and shadow, and a highly accurate AF operation based on the AF evaluation value can be realized.
[0053]
In the second embodiment, the smoothing process is executed before the edge enhancement process. According to this smoothing process, noise can be removed from the brightness data group I, and a highly accurate contour enhancement process can be realized. This smoothing process may be omitted, and the edge enhancement process may be directly performed on the brightness data group I.
[0054]
In the first and second embodiments, the automatic focusing apparatus is applied to an endoscope apparatus (FIGS. 1 to 6) that does not have a zooming function. The present invention can also be applied to a magnifying endoscope device (vari focus type) that changes the focus position accordingly. In the varifocus type, since the observation range (observation target) changes according to the angle of view, it is preferable to perform the AF operation based on the AF evaluation value per pixel.
[0055]
FIG. 7 is a flowchart relating to the AF evaluation value calculation processing of the varifocus automatic focusing apparatus (third embodiment of the present invention). In this process, first, 0 is set to the variable C for storing the AF evaluation value, and 0 is set to the variable pixnum for counting the number of pixels where the mask image M [x] [y] = 1 (S81). Next, 1 is set to a variable y (1 ≦ y ≦ IH−2) that designates a row (vertical direction position) of the RGB image data group i [x] [y] (S83), and the RGB image data group i [ 1 is set to a variable x (1 ≦ x ≦ IW−2) that designates a column (horizontal position) of x] [y] (S85).
[0056]
Then, it is checked whether or not the mask image M [x] [y] of the pixel specified by the variable x and the variable y is 1 (S87). In the mask image M [x] [y], when the brightness data I [x] [y] of the same pixel (or edge-enhanced brightness data I ″ [x] [y]) is within a specific luminance range Alternatively, 1 is set when the variance value of the lightness data group I [x] [y] is less than the threshold value A. If the mask image M [x] [y] is 1 (S87; Y), the pixel [x] [y] and the pixels adjacent to the pixel [x] [y] in the horizontal and vertical directions The RGB image data differences | Δx | and | Δy | are accumulated in the variable C, the accumulated value is overwritten in the variable C (S89), and 1 is added to the variable pixnum (S91). Here, | Δx | is the RGB image data difference (| Δx | = | I [x + 1] [y] −I [x−1] [y] |) of pixels adjacent in the horizontal direction, and | Δy | Is the RGB image data difference (| Δy | = | I [x] [y + 1] −I [x] [y−1] |) of pixels adjacent in the vertical direction. On the other hand, if the mask image M [x] [y] is not 1, S89 and S91 are skipped (S87; Y).
[0057]
Subsequently, 1 is added to the variable x (S93), and it is checked whether the variable x is less than (IW-1) (S95). If the variable x is less than (IW-1) (S95; Y), the process returns to S87, and the processes of S87 to S95 are repeated. By executing S87 to S95 once, evaluation values for one row (i [1] [y] to i [IW-2] [y]) of the RGB image data group i [x] [y] Calculation is performed.
[0058]
When the variable x is not less than (IW-1) (S95; N), that is, when the evaluation value calculation for one row of the RGB image data group i [x] [y] is completed, 1 is added to the variable y. (S97), it is checked whether or not the variable y is less than (IH-1) (S99). If the variable y is less than (IH-1), the process returns to S85, and the processes of S85 to S99 are repeatedly executed (S99; Y). By repeating S85 to S95, evaluation values are calculated for all pixels (i [1] [1] to i [IW-2] [IH-2]) of the RGB image data group i [x] [y]. Done. When the variable y is not less than (IH-1) (S99; N), the integrated value of the RGB image data differences | Δx | and | Δy | of the pixel with the variable C (mask image M [x] [y] = 1) ) Is divided by the variable pixnum (the total number of pixels with mask image M [x] [y] = 1), the average value of variable C is calculated, and the average value is overwritten on variable C to store the AF evaluation value. Obtain (S101).
[0059]
As described above, in the varifocus type, the AF evaluation value per pixel is calculated, and the AF operation is executed based on the AF evaluation value per pixel. Therefore, even if the observation object changes depending on the angle of view, the AF operation can be performed satisfactorily.
[0060]
In each of the embodiments described above, a primary color CCD is used as the CCD 20, but a complementary color CCD can be used instead of the primary color CCD. When a complementary color CCD is used, it is necessary to provide an RGB conversion circuit for converting complementary color image data output from the complementary color CCD into RGB image data.
[0061]
In the first to third embodiments, the microcomputer 27 functions as an image acquisition unit, an evaluation value calculation unit, a data conversion unit, a mask generation unit, a variation calculation unit (and a smoothing unit, an outline enhancement unit). The above means can be provided independently of the microcomputer 27.
[0062]
In the above, the embodiment in which the automatic focus adjustment apparatus of the present invention is applied to an endoscope apparatus has been described. However, the present invention is not limited to an endoscope apparatus but can be applied to various optical devices such as a camera and a telescope. .
[0063]
【The invention's effect】
According to the automatic focus adjustment apparatus of the present invention, since the AF evaluation value is calculated using only image data in a specific luminance range, an accurate AF evaluation value can be obtained without being affected by halation or shadows. It is possible to adjust the focus with high accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a main configuration of an endoscope apparatus provided with an automatic focusing apparatus according to the present invention.
2 is a plan view showing a distal end of an insertion portion of the electronic endoscope shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 3 is a flowchart relating to an AF operation of the endoscope apparatus shown in FIG. 1;
FIG. 4 is a flowchart regarding mask image generation processing executed in S5 of FIG. 3;
FIG. 5 is a flowchart regarding evaluation value calculation processing executed in S15 of FIG. 3;
FIG. 6 is a flowchart relating to mask image generation processing according to the second embodiment;
FIG. 7 is a flowchart relating to an evaluation value calculation process according to a third embodiment.
[Explanation of symbols]
10 Electronic endoscope
11 Body insertion part
12 Grip operation part
13 Universal tube
14 Connector part
15 Objective lens
16 Lighting lens
17 Air / water nozzle
18 Treatment tool insertion port
19 AF motor
20 CCD
21 CCD drive circuit
22 CCD process circuit
23 A / D conversion circuit
24 γ correction circuit
25 Video signal processing circuit
26 D / A converter circuit
27 Microcomputer
28 External memory
30 processor
31 Motor control circuit
32 Motor drive circuit
33 Lamp light source
34 Condensing lens
60 TV monitor
100 Endoscope device
L Focus lens
LG1 Light guide (electronic endoscope side)
LG2 Light guide (processor side)

Claims

フォーカスレンズと；
撮像手段の画素群から画像データ群を入力する画像取得手段と；
前記画像データ群をグレースケール化して明度データ群を得るデータ変換手段と；
前記明度データ群の分散値を算出するばらつき算出手段と；
この算出された分散値が所定の閾値以上であるとき、入力した画像データ群から特定の輝度範囲に含まれる画像データのみを抽出してＡＦ評価値を算出し、前記分散値が所定の閾値未満であるとき、入力した画像データ群をすべて用いてＡＦ評価値を算出する評価値算出手段と；
前記ＡＦ評価値が最大となる位置に前記フォーカスレンズを移動させるレンズ駆動手段と；
を備えたことを特徴とする自動焦点調節装置。A focus lens;
Image acquisition means for inputting an image data group from a pixel group of the imaging means;
Data conversion means for obtaining a brightness data group by converting the image data group to gray scale;
Variation calculating means for calculating a variance value of the brightness data group;
When the calculated variance value is equal to or greater than a predetermined threshold value, only image data included in a specific luminance range is extracted from the input image data group to calculate an AF evaluation value, and the variance value is less than the predetermined threshold value An evaluation value calculating means for calculating an AF evaluation value using all the input image data groups;
Lens driving means for moving the focus lens to a position where the AF evaluation value is maximized;
An automatic focusing apparatus characterized by comprising:

請求項１記載の自動焦点調節装置において、前記分散値が所定の閾値以上であるとき、前記明度データが前記特定の輝度範囲に含まれる画素に対してマスク画像を生成し、前記分散値が所定の閾値未満であるとき、入力した画像データ群のすべての画素に対してマスク画像を生成するマスク生成手段を備え、
前記評価値算出手段は、入力した画像データ群のうち、前記マスク画像が生成されている画素の画像データを用いてＡＦ評価値を算出する自動焦点調節装置。 2. The automatic focus adjustment apparatus according to claim 1 , wherein when the variance value is equal to or greater than a predetermined threshold value, a mask image is generated for pixels whose brightness data is included in the specific luminance range, and the variance value is predetermined. A mask generation means for generating a mask image for all the pixels of the input image data group when
The evaluation value calculation unit is an automatic focus adjustment device that calculates an AF evaluation value using image data of a pixel in which the mask image is generated in the input image data group.

請求項２記載の自動焦点調節装置において、前記マスク画像の生成に使用されている各画素の画像データと、該画素に対して垂直方向及び水平方向に隣り合う画素の画像データとの差分をそれぞれ算出し、この差分を積算して前記ＡＦ評価値とする自動焦点調節装置。3. The automatic focusing apparatus according to claim 2, wherein difference between image data of each pixel used for generation of the mask image and image data of pixels adjacent to the pixel in the vertical direction and the horizontal direction is respectively determined. An automatic focus adjustment device that calculates and integrates the differences to obtain the AF evaluation value.

請求項２記載の自動焦点調節装置において、前記マスク画像の生成に使用されている各画素の画像データと該画素に対して垂直方向及び水平方向に隣り合う画素の画像データとの差分をそれぞれ算出して積算し、この積算値を前記マスク画像の生成に使用された総画素数で除算して平均値を算出し、この平均値を前記ＡＦ評価値とする自動焦点調節装置。3. The automatic focus adjustment apparatus according to claim 2, wherein differences between image data of each pixel used for generating the mask image and image data of pixels adjacent to the pixel in a vertical direction and a horizontal direction are respectively calculated. An automatic focus adjustment device that calculates the average value by dividing the integrated value by the total number of pixels used to generate the mask image, and uses the average value as the AF evaluation value.

請求項２ないし４のいずれか一項に記載の自動焦点調節装置において、前記マスク生成手段は、前記明度データ群を前記特定の輝度範囲と該範囲外とで二値化し、この二値化データによりマスク画像を生成する自動焦点調節装置。5. The automatic focus adjustment apparatus according to claim 2, wherein the mask generation unit binarizes the brightness data group between the specific luminance range and outside the range, and the binarized data. An automatic focusing device that generates a mask image by means of the above.

請求項２ないし４のいずれか一項に記載の自動焦点調節装置において、さらに、前記明度データ群に輪郭強調処理を施して輪郭強調明度データ群を得る輪郭強調手段を備え、
前記マスク生成手段は、この輪郭強調明度データ群を前記特定の輝度範囲と該範囲外とで二値化し、この二値化データによりマスク画像を生成する自動焦点調節装置。The automatic focus adjustment apparatus according to any one of claims 2 to 4, further comprising contour enhancement means for performing contour enhancement processing on the brightness data group to obtain a contour enhancement brightness data group,
The automatic focus adjustment device, wherein the mask generation means binarizes the edge-enhanced brightness data group between the specific luminance range and outside the specific luminance range, and generates a mask image based on the binarized data.

請求項２ないし４のいずれか一項に記載の自動焦点調節装置において、さらに、前記明度データ群を平滑化して平滑化明度データ群を得る平滑化手段と、この平滑化明度データ群に輪郭強調処理を施して輪郭強調明度データ群を得る輪郭強調手段とを備え、
前記マスク生成手段は、この輪郭強調明度データ群を前記特定の輝度範囲と該範囲外とで二値化し、この二値化データによりマスク画像を生成する自動焦点調節装置。5. The automatic focusing apparatus according to claim 2, further comprising: smoothing means for smoothing the lightness data group to obtain a smoothed lightness data group; and contour emphasis on the smoothed lightness data group. Contour emphasizing means for performing processing to obtain a contour emphasis lightness data group,
The automatic focus adjustment device, wherein the mask generation means binarizes the edge-enhanced brightness data group between the specific luminance range and outside the specific luminance range, and generates a mask image based on the binarized data.

請求項５ないし７のいずれか一項に記載の自動焦点調節装置において、前記マスク画像は、前記二値化データにさらに収縮処理を施して生成される自動焦点調節装置。8. The automatic focusing apparatus according to claim 5, wherein the mask image is generated by further performing a contraction process on the binarized data.

請求項２ないし８のいずれか一項に記載の自動焦点調節装置において、前記マスク画像を生成した後に、前記画像データを入力してから前記ＡＦ評価値を算出し、該評価値に基づいて前記フォーカスレンズを移動させるまでの動作を繰り返し実行して最大ＡＦ評価値を検出し、この最大ＡＦ評価値が得られるレンズ位置に前記フォーカスレンズを移動させる自動焦点調節装置。An automatic focusing device according to any one of claims 2 to 8, after generating the mask image, the image data to calculate the AF evaluation value from the input, and based on the evaluation value the An automatic focus adjustment apparatus that repeatedly executes an operation until the focus lens is moved, detects a maximum AF evaluation value, and moves the focus lens to a lens position where the maximum AF evaluation value is obtained.

請求項１ないし９のいずれか一項に記載の自動焦点調節装置において、前記画像取得手段の入力する画像データ群がＲＧＢ画像データ群である自動焦点調節装置。An automatic focusing device according to any one of claims 1 to 9, an automatic focusing device input image data group of said image obtaining means is RGB image data group.

請求項１ないし９のいずれか一項に記載の自動焦点調節装置において、前記画像取得手段の入力する画像データ群が補色画像データ群であって、該画像取得手段は、前記補色画像データ群をＲＧＢ画像データ群に変換する自動焦点調節装置。An automatic focusing device according to any one of claims 1 to 9, wherein the input image data group of the image acquisition means is a complementary color image data group, the image obtaining means, the complementary color image data group Automatic focus adjustment device that converts to RGB image data group.