JP4661084B2 - ミスフォーカス判定方法およびこれに関するプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ミスフォーカス判定方法およびこれに関するプログラムに関し、詳しくは、画像のミスフォーカスを判定するミスフォーカス判定方法およびこれをコンピュータに実行させるプログラムに関する。

従来、この種のミスフォーカス判定方法としては、カメラにより撮影する際に、撮影対象物に焦点が合うように対象物のエッジを検出する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
Du-Ming Tsai,Hu-Jong Wang、「Segmenting Focused Objects in Complex Visual Images」、「Pattern Recognition Letters」、1998、19:929-940

しかしながら、こうしたミスフォーカス判定方法では、判定の精度が十分でない場合が生じる。例えば、画像にノイズが含まれる場合にノイズの影響を受けてしまったり、焦点が合っている領域のコントラストが低い場合に判定精度が低くなることがある。

本発明のミスフォーカス判定方法およびこれに関するプログラムは、より適正にミスフォーカスを判定することを目的の一つとする。また、本発明のミスフォーカス判定方法およびこれに関するプログラムは、ミスフォーカスの判定に掛かる処理負荷をより低減することを目的の一つとする。

本発明のミスフォーカス判定方法およびこれに関するプログラムは、上述の目的の少なくとも一部を達成するために以下の手段を採った。

本発明の第１のミスフォーカス判定方法は、
画像のミスフォーカスを判定するミスフォーカス判定方法であって、
（ａ１）画像を構成する各画素の輝度情報に基づいて該画像の各位置におけるエッジの程度を示すエッジ評価値を演算し、
（ｂ１）少なくとも一つの前記各位置を含むブロックに前記画像を分割すると共に該ブロックに含まれる該各位置のエッジ評価値に基づいて該ブロックがピントが合っているインフォーカスブロックであるか否かを判定し、
（ｃ１）該判定によりインフォーカスブロックであると判定されたブロックにより構成されるインフォーカス領域と前記画像全体との割合に基づいて該画像のミスフォーカスを判定する、
ことを要旨とする。

この本発明の第１のミスフォーカス判定方法では、各画素の輝度情報に基づいて画像の各位置におけるエッジ評価値を演算し、画像をブロックに分割すると共にこのブロック内の各位置のエッジ評価値に基づいてブロックがインフォーカスブロックであるか否かを判定し、インフォーカスブロックと判定されたブロックにより構成されるインフォーカス領域と画像全体との割合に基づいて画像のミスフォーカスを判定する。即ち、エッジの程度に応じてインフォーカス領域を判定すると共にこのインフォーカス領域の割合に基づいて画像のミスフォーカスを判定するから、より適正に画像のミスフォーカスを判定することができる。さらに、ブロック単位でインフォーカス領域の判定などを行なうから、画素単位で行なう場合などと比較して、処理負荷をより低減することができる。

本発明の第２のミスフォーカス判定方法は、
画像のミスフォーカスを判定するミスフォーカス判定方法であって、
（ａ２）画像を構成する各画素の輝度情報に基づいて該画像の各位置におけるエッジの程度を示すエッジ評価値を演算し、
（ｂ２）少なくとも一つの前記各位置を含むブロックに前記画像を分割すると共に該ブロックに含まれる該各位置のエッジ評価値に基づいて該ブロックがピントが外れているミスフォーカスブロックであるか否かを判定し、
（ｃ２）該判定によりミスフォーカスブロックであると判定されたブロックにより構成されるミスフォーカス領域と前記画像全体との割合に基づいて該画像のミスフォーカスを判定する、
ことを要旨とする。

この本発明の第２のミスフォーカス判定方法では、各画素の輝度情報に基づいて画像の各位置におけるエッジ評価値を演算し、画像をブロックに分割すると共にこのブロック内の各位置のエッジ評価値に基づいてブロックがミスフォーカスブロックであるか否かを判定し、ミスフォーカスブロックと判定されたブロックにより構成されるミスフォーカス領域と画像全体との割合に基づいて画像のミスフォーカスを判定する。即ち、エッジの程度に応じてミスフォーカス領域を判定すると共にこのミスフォーカス領域の割合に基づいて画像のミスフォーカスを判定するから、より適正に画像のミスフォーカスを判定することができる。さらに、ブロック単位でミスフォーカス領域の判定などを行なうから、画素単位で行なう場合などと比較して、処理負荷をより低減することができる。

本発明の第３のミスフォーカス判定方法は、
画像のミスフォーカスを判定するミスフォーカス判定方法であって、
（ａ３）画像を構成する各画素の輝度情報に基づいて該画像の各位置におけるエッジの程度を示すエッジ評価値を演算し、
（ｂ３）少なくとも一つの前記各位置を含むブロックに前記画像を分割すると共に該ブロックに含まれる該各位置のエッジ評価値に基づいて該ブロックがピントが合っているインフォーカスブロックであるか否かを判定すると共に該ブロックがピントが外れているミスフォーカスブロックであるか否かを判定し、
（ｃ３）該判定によりインフォーカスブロックであると判定されたブロックにより構成されるインフォーカス領域と該判定によりミスフォーカスブロックであると判定されたブロックにより構成されるミスフォーカス領域と前記画像全体との割合に基づいて該画像のミスフォーカスを判定する、
ことを要旨とする。

この本発明の第３のミスフォーカス判定方法では、各画素の輝度情報に基づいて画像の各位置におけるエッジ評価値を演算し、画像をブロックに分割すると共にこのブロック内の各位置のエッジ評価値に基づいてブロックがインフォーカスブロックであるか否かを判定すると共にミスフォーカスブロックであるか否かを判定し、インフォーカスブロックと判定されたブロックにより構成されるインフォーカス領域とミスフォーカスブロックと判定されたブロックにより構成されるミスフォーカス領域と画像全体との割合に基づいて画像のミスフォーカスを判定する。即ち、エッジの程度に応じてインフォーカス領域やミスフォーカス領域を判定すると共にこのインフォーカス領域やミスフォーカス領域の割合に基づいて画像のミスフォーカスを判定するから、より適正に画像のミスフォーカスを判定することができる。さらに、ブロック単位でインフォーカス領域やミスフォーカス領域の判定などを行なうから、画素単位で行なう場合などと比較して、処理負荷をより低減することができる。

こうした本発明のミスフォーカス判定方法において、前記ステップ（ｃ１）〜（ｃ３）は、前記インフォーカス領域の割合が小さいほど／前記ミスフォーカス領域の割合が大きいほど前記画像をミスフォーカスと判定しやすいステップであるものとすることもできる。こうすれば、インフォーカス領域の割合が小さい場合やミスフォーカス領域の割合が大きい場合に画像をミスフォーカスと判定しやすくすることができる。

また、本発明のミスフォーカス判定方法において、前記ステップ（ｃ１）〜（ｃ３）は、前記インフォーカス領域および／または前記ミスフォーカス領域の前記画像全体における位置に基づいて該画像のミスフォーカスを判定するステップであるものとすることもできる。こうすれば、インフォーカス領域やミスフォーカス領域の位置に応じて画像のミスフォーカスを判定することができる。

さらに、本発明のミスフォーカス判定方法において、前記エッジ評価値はエッジの程度が小さいほど大きくなる傾向の値であり、前記ステップ（ｂ１）〜（ｂ３）は前記ブロックに含まれる前記各位置のエッジ評価値が大きいほど該ブロックがインフォーカスブロックでない／ミスフォーカスブロックであると判定しやすいステップであるものとすることもできる。こうすれば、エッジ評価値が大きいほど、インフォーカスブロックでないと判定したりミスフォーカスブロックであると判定したりすることができる。

この態様の本発明のミスフォーカス判定方法において、前記ステップ（ｂ１）〜（ｂ３）は、前記ブロックに含まれる前記各位置のエッジ評価値に基づいて該ブロック単位のエッジ評価値を演算し、該ブロック単位のエッジ評価値が所定閾値以下のときには該ブロックがインフォーカスブロックである／ミスフォーカスブロックでないと判定し該ブロック単位のエッジ評価値が所定閾値より大きいときには該ブロックがインフォーカスブロックでない／ミスフォーカスブロックであると判定するステップであるものとすることもできる。こうすれば、ブロック単位のエッジ評価値と所定閾値との比較によりインフォーカスブロックやミスフォーカスブロックの判定を行なうことができる。

この態様の本発明のミスフォーカス判定方法において、前記ステップ（ａ１）〜（ａ３）は、前記画像の各位置における垂直方向および／または水平方向に近接する画素間の輝度差を示すエッジ勾配を演算し、該演算したエッジ勾配が大きいほど小さな値となるように前記エッジ評価値を演算するステップであるものとすることもできる。こうすれば、エッジ勾配に基づいてエッジ評価値を演算することができる。この場合、前記ステップ（ａ１）〜（ａ３）は、Ｓｏｂｅｌエッジ検出用フィルタを用いて前記エッジ勾配を演算するステップであるものとすることもできる。

この態様の本発明のミスフォーカス判定方法において、前記ステップ（ａ１）〜（ａ３）は、前記画像の各位置における垂直方向のエッジ勾配と水平方向のエッジ勾配とに基づいてエッジの方向を示すエッジ方向を演算し、該画像の各位置を中心として該演算したエッジ方向に近接する画素のうち輝度の極大値を有する画素と極小値を有する画素との距離を示すエッジ幅を演算し、該演算したエッジ幅が大きいほど大きな値となるように前記エッジ評価値を演算するステップであるものとすることもできる。こうすれば、エッジ幅に基づいてエッジ評価値を演算することができる。ここで「エッジの方向」とは、エッジを示す線に略直交する方向を意味する。

こうした本発明のミスフォーカス判定方法において、前記ステップ（ｂ１）〜（ｂ３）の後に、インフォーカスブロックおよび／またはミスフォーカスブロックが連続して配置される傾向で該ステップ（ｂ１）〜（ｂ３）による判定結果を修正するステップを備えるものとすることもできる。こうすれば、インフォーカスブロックやミスフォーカスブロックが連続するように判定結果を修正することができる。

本発明のプログラムは、上述したいずれかの態様の本発明のミスフォーカス判定方法をコンピュータに実行させることを要旨とする。

この本発明のプログラムでは、上述したいずれかの態様の本発明のミスフォーカス判定方法をコンピュータに実行させるから、本発明のミスフォーカス判定方法が奏する効果、例えば、より適正に画像のミスフォーカスを判定することができる効果や画素単位で行なう場合などと比較して処理負荷をより低減することができる効果などを奏することができる。

次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例を用いて説明する。

図１は、実施例のミスフォーカス判定方法の一例を示すフローチャートである。実施例のミスフォーカス判定方法では、まず、図示するように、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）の表色系で表現された画像（ＲＧＢ画像）を次式（１）〜（３）によりＹ（輝度），Ｉ（オレンジ−シアン），Ｑ（緑−マゼンダ）の三要素からなるＹＩＱ色空間に変換する（ステップＳ１００）。

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B ・・・（１）
I = 0.596R - 0.274G + 0.322B ・・・（２）
Q = 0.211R - 0.523G + 0.312B ・・・（３）

そして、ＹＩＱ色空間に変換した画像のＹチャンネルの値（輝度値）を用いて各画素位置（ｘ，ｙ）における水平方向のエッジ勾配ｄｘと垂直方向のエッジ勾配ｄｙとを演算すると共にこのエッジ勾配ｄｘ，ｄｙに基づいてエッジ勾配の大きさａ（ｘ，ｙ）を次式（４）により計算する（ステップＳ１１０，Ｓ１２０）。実施例では、エッジ勾配ｄｘ，ｄｙを演算する際には、図２に示すＳｏｂｅｌフィルタを用いて行なうものとした。具体的には、対象となる画素位置（ｘ，ｙ）を中心として上下左右の９つの画素の輝度値に対してＳｏｂｅｌフィルタの係数をそれぞれ乗算し、この乗算結果を合計することによりエッジ勾配ｄｘ，ｄｙを演算する。

続いて、エッジ勾配ｄｘ，ｄｙに基づいてエッジ方向θを求めると共にこのエッジ方向θに基づいて定まる方向（水平方向か垂直方向）のエッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）を演算する（ステップＳ１３０）。図３は、エッジ方向θを概念的に説明する説明図である。図示するように、エッジ方向θはエッジ勾配ｄｘ，ｄｙとの間で次式（５）の関係を満たすθとして求めることができ、エッジを示す線に対して略直交する方向となる。図４は、エッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）の一例を示す説明図である。図示するように、エッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）は、対象の画素位置（ｘ，ｙ）を基準として輝度値が極大値をとる最初の画素位置と輝度値が極小値をとる最初の画素位置との距離（画素数）である。エッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）を演算する際の方向は、実施例では、エッジ方向θが４５°未満のときには水平方向とし、エッジ方向θが４５°〜９０°のときには垂直方向とした。

tanθ = dy/dx ・・・（５）

そして、演算したエッジ勾配の大きさａ（ｘ，ｙ）やエッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）に基づいて各画素位置（ｘ，ｙ）におけるミスフォーカスの程度を示すミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）を次式（６）により演算する（ステップＳ１４０）。式（６）から分かるように、ミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）は、エッジ勾配の大きさａ（ｘ，ｙ）が大きいほど小さな値となり、エッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）が小さいほど小さな値となる。即ち、エッジ勾配が大きくてエッジ幅が短いような、はっきりとしたエッジが存在するほど、ミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）は小さな値となるのである。なお、エッジ勾配の大きさａ（ｘ，ｙ）が略値０の場合には、ミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）には評価不能を示す値（例えば、“＊”（アスタリスク）など）を設定するものとした。このようなケースとしては、画像のうち輝度の変化の少ない領域（例えば、空や海など）の画素位置におけるエッジ勾配の大きさａ（ｘ，ｙ）などを考えることができる。

M(x,y) = W(x,y)/a(x,y) ・・・（６）

こうして各画素位置（ｘ，ｙ）におけるミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）を演算すると、画像をｍ×ｎのブロックに分割し、分割したブロック内の各画素位置（ｘ，ｙ）におけるミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）の中から最大値を抽出することによりブロック単位のミスフォーカス評価値Ｙ（ｍ，ｎ）を生成する（ステップＳ１５０）。

続いて、ブロック単位のミスフォーカス評価値Ｙ（ｍ，ｎ）とブロック分類用の閾値とを比較することにより、各ブロックをピントが外れているミスフォーカスブロックとピントが合っているインフォーカスブロックとに分類してブロック分類Ｘ（ｍ，ｎ）を生成する（ステップＳ１６０）。具体的には、ミスフォーカス評価値Ｙ（ｍ，ｎ）がブロック分類用の閾値より大きいときにはミスフォーカスブロックに分類し、ブロック分類用の閾値以下のときにはインフォーカスブロックに分類する。図５は、こうして生成されたブロック分類Ｘ（ｍ，ｎ）をイメージとして表す説明図である。図示するように、各ブロックは、ミスフォーカスブロックとインフォーカスブロックのほか、ブロック内の全ての画素位置のミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）が評価不能を示す値であることを示す評価不能ブロックとに分類される。

そして、ブロック分類Ｘ（ｍ，ｎ）や前述したブロック単位のミスフォーカス評価値Ｙ（ｍ，ｎ）に基づいて、散在するインフォーカスブロックやミスフォーカスブロックを周辺のブロックに埋没させて分類が同じブロックを連続して配置するためのオブジェクト分割処理を実行する（ステップＳ１７０）。具体的には、ベイズの定理に基づく次式（７）〜（９）などを用いて、近接するブロックの分類を考慮して、各ブロックがミスフォーカスブロックである場合とインフォーカスブロックである場合の事後確率を演算し、この演算した事後確率が高い方の分類でブロック分類Ｘ（ｍ，ｎ）を更新する処理を繰り返し実行する。図６は、オブジェクト分割処理を実行する際のブロック分類Ｘ（ｍ，ｎ）の様子をイメージとして表す説明図である。このように、分類が同じブロックが連続して配置されるように、ブロック分類Ｘ（ｍ，ｎ）が更新される。なお、評価不能ブロックは、オブジェクト分類処理の最後に、周辺のブロックの分類に基づいてインフォーカスブロックかミスフォーカスブロックのどちらかに更新するものとした。

こうしてオブジェクト分割処理を実行すると、インフォーカスブロックの領域とミスフォーカスブロックの領域のブロック数や画像全体に対する位置などに基づいて画像がミスフォーカスであるか否かを判定する（ステップＳ１８０）。画像がミスフォーカスであるか否かの判定は各種の判断基準を適用して行なうことができる。実施例では、ミスフォーカスブロックの画像全体に対する割合（ミスフォーカスブロック数／画像全体のブロック数）が所定値（例えば、０．１）より大きく、かつ、画像の上下左右の四辺のうちインフォーカスブロックが接している辺の数が所定数（例えば、２）以下のときに、画像がミスフォーカスであると判定するものとした。なお、インフォーカスブロックの領域とミスフォーカスブロックの領域と画像全体との割合や位置に基づく判断基準であればその他の判断基準であっても構わないのは勿論であり、画像全体との割合のみに基づくものであっても構わない。

以上説明した実施例のミスフォーカス判定方法によれば、画像の輝度値を用いて各画素位置（ｘ，ｙ）におけるエッジ勾配の大きさａ（ｘ，ｙ）やエッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）を演算すると共にこれらを用いてミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）を演算し、画像をブロックに分割してブロック単位のミスフォーカス評価値Ｙ（ｍ，ｎ）を生成すると共にブロック分類用の閾値と比較してミスフォーカスブロックとインフォーカスブロックとに分類し、インフォーカスブロックの領域とミスフォーカスブロックの領域のブロック数や画像全体に対する位置などに基づいて画像がミスフォーカスであるか否かを判定することができる。したがって、より適正に画像のミスフォーカスを判定することができる。また、画像をｍ×ｎのブロックに分割すると共にこのブロック単位で処理を行なうから、画素単位で処理を行なう場合と比較して処理負荷をより低減することができる。さらに、散在するインフォーカスブロックやミスフォーカスブロックを周辺のブロックに埋没させて分類が同じブロックを連続して配置するオブジェクト分割処理を実行するから、より適正に画像のミスフォーカスを判定することができる。

ここで、実施例のミスフォーカス判定方法では、ミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）がエッジ評価値に相当する。

実施例のミスフォーカス判定方法では、ミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）は、エッジ勾配が大きくてエッジ幅が短いようなはっきりとしたエッジが存在するほど小さな値となるものとしたが、はっきりとしたエッジが存在するほど大きな値となるものとしてもよい。この場合、ブロックを分類する際には、ミスフォーカス評価値Ｙ（ｍ，ｎ）がブロック分類用の閾値より大きいときにはインフォーカスブロックに分類しブロック分類用の閾値以下のときにはミスフォーカスブロックに分類するものとすればよい。

実施例のミスフォーカス判定方法では、エッジ勾配の大きさａ（ｘ，ｙ）やエッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）に基づいてミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）を演算するものとしたが、エッジ勾配の大きさａ（ｘ，ｙ）のみに基づいて演算するものとしたり、エッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）のみに基づいて演算するものとしても構わない。さらに、ミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）がエッジの程度に基づく値となれば、その他の各種の演算方法を適用するものとしても差し支えない。

実施例のミスフォーカス判定方法では、ブロック内の各画素位置（ｘ，ｙ）におけるミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）の中から最大値を抽出することによりブロック単位のミスフォーカス評価値Ｙ（ｍ，ｎ）を生成するものとしたが、ブロック内のミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）に基づいていればよく、例えば、ブロック内のミスフォーカス評価値Ｍ（ｘ，ｙ）の合計値や平均値，メディアンなどをブロック単位のミスフォーカス評価値Ｙ（ｍ，ｎ）としてもよい。

実施例のミスフォーカス判定方法では、散在するインフォーカスブロックやミスフォーカスブロックを周辺のブロックに埋没させて分類が同じブロックを連続して配置するためのオブジェクト分割処理を実行するものとしたが、こうしたオブジェクト分割処理を実行しなくても構わない。この場合、ステップＳ１６０により生成したブロック分類Ｘ（ｍ，ｎ）に基づいて画像がミスフォーカスであるか否かを判定すればよい。

実施例のミスフォーカス判定方法では、インフォーカスブロックの領域とミスフォーカスブロックの領域のブロック数や画像全体に対する位置などに基づいて画像がミスフォーカスであるか否かを判定するものとしたが、インフォーカスブロックの領域のみに基づいて判定するものとしたりミスフォーカスブロックの領域のみに基づいて判定するものとしても構わない。

実施例では、画像のミスフォーカスを判定する方法として説明したが、画像のミスフォーカスを判定するプログラムの形態としてもよい。この場合、図１に例示したミスフォーカス判定方法における各ステップを各手順として適当なプログラミング言語を用いてプログラムすればよい。

以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。

ミスフォーカス判定方法の一例を示すフローチャート。 Ｓｏｂｅｌフィルタを示す説明図。 エッジ勾配ｄｘ，ｄｙとエッジ方向θとの関係を示す説明図。 エッジ幅ｗ（ｘ，ｙ）の一例を示す説明図。 ブロック分類Ｘ（ｍ，ｎ）をイメージとして表す説明図。 オブジェクト分割処理を実行する様子を表す説明図。

Claims (3)

1. 画像のミスフォーカスを判定するミスフォーカス判定方法であって、
   （ａ１）画像を構成する各画素の輝度情報に基づいて該画像の各位置におけるエッジの程度を示すエッジ評価値を演算し、
   （ｂ１）少なくとも一つの前記各位置を含むブロックに前記画像を分割すると共に該ブロックに含まれる該各位置のエッジ評価値に基づいて該ブロックがピントが合っているインフォーカスブロックであるか否かを判定し、
   （ｃ１）該判定によりインフォーカスブロックであると判定されたブロックにより構成されるインフォーカス領域と前記画像全体との割合と、前記インフォーカス領域の前記画像全体における位置とに基づいて該画像のミスフォーカスを判定し、
   前記ステップ（ａ１）は、前記画像の各位置における垂直方向および水平方向に近接する画素間の輝度差を示すエッジ勾配をＳｏｂｅｌエッジ検出用フィルタを用いて演算し、該演算した垂直方向のエッジ勾配と水平方向のエッジ勾配とに基づいてエッジの方向を示すエッジ方向を演算し、該画像の各位置を中心として該演算したエッジ方向に近接する画素のうち輝度の極大値を有する画素と極小値を有する画素との距離を示すエッジ幅を演算し、該演算したエッジ幅が大きいほど大きな値となるように前記エッジ評価値を演算するステップであり、
   前記ステップ（ｂ１）は、前記ブロックに含まれる前記各位置のエッジ評価値に基づいて該ブロック単位のエッジ評価値を演算し、該ブロック単位のエッジ評価値が所定閾値以下のときには該ブロックがインフォーカスブロックであると判定し該ブロック単位のエッジ評価値が所定閾値より大きいときには該ブロックがインフォーカスブロックでないと判定し該ブロック単位のエッジ評価値が評価不能を示す値であるときには評価不能ブロックであると判定するステップであり、
   前記ステップ（ｂ１）の後で前記ステップ（ｃ１）の前に、インフォーカスブロックが連続して配置される傾向で且つ評価不能ブロックを周辺ブロックの分類に基づいてインフォーカスブロックかインフォーカスブロックでないブロックかのどちらかに更新することにより該ステップ（ｂ１）による判定結果を修正するステップを備え、
   前記ステップ（ｃ１）は、前記インフォーカス領域の前記画像全体における位置に基づく前記画像のミスフォーカスの判断基準として、前記画像の上下左右の四辺のうちインフォーカスブロックが接している辺の数が所定数以下であることを用いるステップである
   ミスフォーカス判定方法。
2. 画像のミスフォーカスを判定するミスフォーカス判定方法であって、
   （ａ２）画像を構成する各画素の輝度情報に基づいて該画像の各位置におけるエッジの程度を示すエッジ評価値を演算し、
   （ｂ２）少なくとも一つの前記各位置を含むブロックに前記画像を分割すると共に該ブロックに含まれる該各位置のエッジ評価値に基づいて該ブロックがピントが合っているインフォーカスブロックであるか否かを判定すると共に該ブロックがピントが外れているミスフォーカスブロックであるか否かを判定し、
   （ｃ２）該判定によりインフォーカスブロックであると判定されたブロックにより構成されるインフォーカス領域と該判定によりミスフォーカスブロックであると判定されたブロックにより構成されるミスフォーカス領域と前記画像全体との割合と、前記インフォーカス領域および前記ミスフォーカス領域の前記画像全体における位置とに基づいて該画像のミスフォーカスを判定し、
   前記ステップ（ａ２）は、前記画像の各位置における垂直方向および水平方向に近接する画素間の輝度差を示すエッジ勾配をＳｏｂｅｌエッジ検出用フィルタを用いて演算し、該演算した垂直方向のエッジ勾配と水平方向のエッジ勾配とに基づいてエッジの方向を示すエッジ方向を演算し、該画像の各位置を中心として該演算したエッジ方向に近接する画素のうち輝度の極大値を有する画素と極小値を有する画素との距離を示すエッジ幅を演算し、該演算したエッジ幅が大きいほど大きな値となるように前記エッジ評価値を演算するステップであり、
   前記ステップ（ｂ２）は、前記ブロックに含まれる前記各位置のエッジ評価値に基づいて該ブロック単位のエッジ評価値を演算し、該ブロック単位のエッジ評価値が所定閾値以下のときには該ブロックがインフォーカスブロックであると判定し該ブロック単位のエッジ評価値が所定閾値より大きいときには該ブロックがミスフォーカスブロックであると判定し該ブロック単位のエッジ評価値が評価不能を示す値であるときには評価不能ブロックであると判定するステップであり、
   前記ステップ（ｂ２）の後で前記ステップ（ｃ２）の前に、インフォーカスブロックおよびミスフォーカスブロックが連続して配置される傾向で且つ評価不能ブロックを周辺ブロックの分類に基づいてインフォーカスブロックかミスフォーカスブロックかのどちらかに更新することにより該ステップ（ｂ２）による判定結果を修正するステップを備え、
   前記ステップ（ｃ２）は、前記インフォーカス領域および前記ミスフォーカス領域の前記画像全体における位置に基づく前記画像のミスフォーカスの判断基準として、前記画像の上下左右の四辺のうちインフォーカスブロックが接している辺の数が所定数以下であることを用いるステップである
   ミスフォーカス判定方法。
3. 請求項１または２記載のミスフォーカス判定方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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