(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段と、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定する測距対象エリア設定手段とを備え、
前記測距対象エリア設定手段は、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアのサイズを該検出された主要な被写体のサイズよりも小さく設定し、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアのサイズを該検出された主要な被写体のサイズに設定することを特徴とする自動合焦装置。
【請求項２】
前記測距対象エリア設定手段は、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアの縦横比を所定の値に設定し、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアの縦横比を該検出された主要な被写体の縦横比に設定することを特徴とする請求項１に記載の自動合焦装置。
【請求項３】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段と、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定する測距対象エリア設定手段とを備え、
前記測距対象エリア設定手段は、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方と、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方とを異ならせ、
前記第１の被写体検出手段は撮影対象の中から顔を検出する顔検出手段であることを特徴とする自動合焦装置。
【請求項４】
前記第２の被写体検出手段は、撮影対象の色相又は輝度に基づいて主要な被写体を検出することを特徴とする請求項３に記載の自動合焦装置。
【請求項５】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段と、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定する測距対象エリア設定手段とを備え、
前記測距対象エリア設定手段は、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方と、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方とを異ならせ、
前記第２の被写体検出手段は、撮影対象の色相又は輝度に基づいて主要な被写体を検出することを特徴とする自動合焦装置。
【請求項６】
前記測距対象エリア設定手段は、前記第１の被写体検出手段及び前記第２の被写体検出手段で主要な被写体を検出できなかった場合に、測距対象エリアのサイズを所定のサイズに設定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の自動合焦装置。
【請求項７】
前記測距対象エリア設定手段は、前記第１の被写体検出手段及び前記第２の被写体検出手段で主要な被写体を検出できなかった場合に、測距対象エリアの縦横比を所定の縦横比に設定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の自動合焦装置。
【請求項８】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段とを備えた自動合焦装置の制御方法であって、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定するときに、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアのサイズを該検出された主要な被写体のサイズよりも小さく設定し、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアのサイズを該検出された主要な被写体のサイズに設定することを特徴とする自動合焦装置の制御方法。
【請求項９】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段とを備えた自動合焦装置の制御方法であって、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定するときに、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方と、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方とを異ならせ、
前記第１の被写体検出手段は撮影対象の中から顔を検出する顔検出手段であることを特徴とする自動合焦装置の制御方法。
【請求項１０】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段とを備えた自動合焦装置の制御方法であって、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定するときに、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方と、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方とを異ならせ、
前記第２の被写体検出手段は、撮影対象の色相又は輝度に基づいて主要な被写体を検出することを特徴とする自動合焦装置の制御方法。
【請求項１１】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段とを備えた自動合焦装置を制御するためのプログラムであって、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定するときに、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアのサイズを該検出された主要な被写体のサイズよりも小さく設定し、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアのサイズを該検出された主要な被写体のサイズに設定することを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段とを備えた自動合焦装置を制御するためのプログラムであって、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定するときに、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方と、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方とを異ならせ、
前記第１の被写体検出手段は撮影対象の中から顔を検出する顔検出手段であることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、
予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、
焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段とを備えた自動合焦装置を制御するためのプログラムであって、
前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定するときに、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方と、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合の測距対象エリアの設定の仕方とを異ならせ、
前記第２の被写体検出手段は、撮影対象の色相又は輝度に基づいて主要な被写体を検出することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子スチルカメラやビデオカメラ等の撮像装置に用いて好適な自動合焦装置、その制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、撮影する画面の中から主要な被写体（以下、主被写体と呼ぶ）を検出する技術が知られている。例えば人物の目や口等の特徴から特定した顔や、色や輝度から特定の物体を主被写体として検出する。その際、主被写体の位置やサイズを検出結果として出力することが多い。このようにして検出された主被写体は、撮影レンズの焦点を合わせる対象として用いられる。
【０００３】
一方、電子スチルカメラやビデオカメラ等で用いられるオートフォーカス（以下、ＡＦと記す）では、ＣＣＤ等の撮像素子から得られる輝度信号の高域成分が最大になるレンズ位置を合焦位置とする方式が用いられている。その際、前述のようにして検出された主被写体を測距対象エリアとする方式が知られている。
【０００４】
特許文献１には、撮像素子の出力に基づいて被写体の輪郭を抽出し、抽出された領域内を優先的に測距することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−０９１８２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
主被写体の検出には各種の方式が考案されているが、その方式により検出精度にも違いがある。例えば精度の低い方式で主被写体が検出された場合は、実際の位置やサイズからずれる可能性が高くなる。一方、精度の高い方式で主被写体が検出された場合は、被写体のずれはあまりない。このように異なる検出方式であっても、検出精度を考慮せずに、検出結果の位置やサイズに基づいて同じように測距エリア（以下、ＡＦ枠と呼ぶ）を設定すると、検出精度の低い方式の場合は正しくＡＦ枠を設定することができず、誤測距の原因となる。
【０００７】
本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、複数の検出方式で主被写体を検出する場合に、主被写体の検出精度に合ったＡＦ枠を設定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の自動合焦装置は、予め記憶されたデータと比較する方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第１の被写体検出手段と、予め記憶されたデータと比較する方式ではない方式で撮影対象の中から主要な被写体を検出する第２の被写体検出手段と、焦点調節を行うフォーカスレンズの焦点を合わせるための焦点調節手段と、前記第１の被写体検出手段又は前記第２の被写体検出手段の検出結果に基づいて前記焦点調節手段の測距対象エリアを設定する測距対象エリア設定手段とを備え、前記測距対象エリア設定手段は、前記第１の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアのサイズを該検出された主要な被写体のサイズよりも小さく設定し、前記第２の被写体検出手段で主要な被写体が検出された場合は、測距対象エリアのサイズを該検出された主要な被写体のサイズに設定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数の検出方式で主被写体を検出する場合に、主被写体の検出精度に合ったＡＦ枠を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る電子カメラの構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る電子カメラの基本的な処理動作を示すフローチャートである。
【図３】図２における顔検出処理を示すフローチャートである。
【図４】図２における物体検出処理を示すフローチャートである。
【図５】画像のブロック分割の例を示す図である。
【図６】色相ヒストグラムの例を示す図である。
【図７】画像のグループ分けの例を示す図である。
【図８】図２における本撮影用ＡＦ処理を示すフローチャートである。
【図９】図８におけるＡＦ枠設定処理を示すフローチャートである。
【図１０】ＡＦ枠の設定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
図１は、本発明を適用した自動合焦装置を備えた実施形態に係る電子カメラの構成を示すブロック図である。１０１は焦点調節を行うためのフォーカスレンズであり、後述する撮像素子１０３上に焦点を合わせる。１０２はフォーカスレンズ駆動モータであり、フォーカスレンズ１０１を動かす。１０３は撮像素子であり、被写体からの反射光を電気信号に変換する。１０４はＡ／Ｄ変換器であり、撮像素子１０３から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する。１０５は画像処理プロセッサであり、Ａ／Ｄ変換器１０４から出力された画像データに所定の処理を施す。１０６はバッファメモリであり、画像処理プロセッサ１０５で処理された画像データを一時的に記憶する。
【００１２】
１０７はマイクロコントローラ（以下、ＣＰＵと呼ぶ）であり、撮影シーケンス等、システムを制御する。１０８はプログラムメモリであり、ＣＰＵ１０７で実行されるプログラムが記憶されている。１０９はワークメモリであり、ＣＰＵ１０７がプログラムメモリ１０８に記憶されているプログラムに従って処理を行う際に、必要な各種データを一時的に記憶する。
【００１３】
１１０は画像を表示する画像表示部である。１１１は撮影準備スイッチ（以下、ＳＷ１と呼ぶ）であり、自動露出制御（以下、ＡＥと記す）やＡＦ等の撮影準備を指示するためのスイッチである。１１２は撮影処理指示スイッチ（以下、ＳＷ２と呼ぶ）であり、ＳＷ１（１１１）の操作後、本露光及び記録動作等の撮影処理を指示するためのスイッチである。１１３は顔検出部であり、画像処理プロセッサ１０５で処理された画像データから人物の顔を検出する。
【００１４】
次に、図２のフローチャートを参照して、実施形態に係る電子カメラの処理動作について説明する。以下の説明において、記憶や判定等の処理は、特に説明しない限りはプログラムメモリ１０８に記憶されたプログラムに基づいてＣＰＵ１０７が実行するものとする。また、演算結果や各種処理データを記憶する場合、特に説明しない限りはワークメモリ１０９に記憶するものとする。
【００１５】
まずステップＳ２０１で、撮影準備を指示するＳＷ１（１１１）の状態を判定し、ＯＮならばＳ２０８へ、そうでなければＳ２０２へ進む。ステップＳ２０２では、第１の被写体検出処理として、後述する手順に従って、撮影対象の中から顔を検出する顔検出処理を行う。ステップＳ２０３では、第２の被写体検出処理として、後述する手順に従って、撮影対象の色相及び輝度に基づいて物体を検出する物体検出処理を行う。この物体検出処理では顔以外の物体を検出する。
【００１６】
ステップＳ２０４では、図示しない絞りやシャッタースピードを制御して画像表示部１１０に表示される画像の明るさが適正になるようＡＥ動作を行う。ステップＳ２０５では、画像表示部１１０に表示される被写体像のピントが合うようにＥＶＦ用ＡＦ動作を行う。ステップＳ２０６では、光源の色温度によらず画像表示部１１０に表示される画像が適切な色バランスになるようオートホワイトバランス（ＡＷＢ）動作を行う。ステップＳ２０７では、撮像素子１０３から読み出した画像信号に所定の処理を施して画像表示部１１０へ表示するＥＶＦ処理を行う。その後、ステップＳ２０１へ戻り、ＳＷ１（１１１）の状態を判定する。
【００１７】
一方、ステップＳ２０８では、後述する手順に従って本撮影用ＡＦ処理を行う。ステップＳ２０９では、本撮影される画像が適切な露出となるように本撮影用ＡＥ動作を行う。ステップＳ２１０では、撮影処理を指示するＳＷ２（１１２）の状態を判定し、ＯＮならばステップＳ２１１へ進み、そうでなければ再びＳＷ２（１１２）の状態を判定する。ステップＳ２１１では、撮像素子１０３への露光、読み出し、画像処理プロセッサ１０５による画像処理、図示しない記録媒体への記録等の撮影処理を行う。その後、ステップＳ２０１へ戻り、ＳＷ１（１１１）の状態を判定する。
【００１８】
図３は、図２のステップＳ２０２における顔検出処理を説明するフローチャートである。まずステップＳ３０１で、顔検出部１１３を用いて、撮像素子１０３から読み出された画像データと、顔検出部１１３に予め記憶された目のデータとを比較する。ステップＳ３０２では、ステップＳ３０１で比較した結果の一致度合が高く、撮像素子１０３から読み出された画像データから目の検出が可能かどうか判定し、可能であればステップＳ３０３へ、そうでなければステップＳ３０４へ進む。なお、目の検出は両目について行う。ステップＳ３０３では、検出された目の位置を記憶する。
【００１９】
ステップＳ３０４では、顔検出部１１３を用いて、撮像素子１０３から読み出された画像データと、顔検出部１１３に予め記憶された鼻のデータとを比較する。ステップＳ３０５では、ステップＳ３０４で比較した結果の一致度合が高く、撮像素子１０３から読み出された画像データから鼻の検出が可能かどうか判定し、可能であればステップＳ３０６へ、そうでなければステップＳ３０７へ進む。ステップＳ３０６では、検出された鼻の位置を記憶する。
【００２０】
ステップＳ３０７では、顔検出部１１３を用いて、撮像素子１０３から読み出された画像データと、顔検出部１１３に予め記憶された口のデータとを比較する。ステップＳ３０８では、ステップＳ３０７で比較した結果の一致度合が高く、撮像素子１０３から読み出された画像データから口の検出が可能かどうか判定し、可能であればステップＳ３０９へ、そうでなければステップＳ３１０へ進む。ステップＳ３０９では、検出された口の位置を記憶する。
【００２１】
ステップＳ３１０では、ステップＳ３０２、Ｓ３０５、Ｓ３０８での判定結果から、撮像素子１０３から読み出された画像データから目、鼻、口の全てが検出可能かどうか判定し、可能であればステップＳ３１１へ、そうでなければステップＳ３１６へ進む。
【００２２】
ステップＳ３１１では、ステップＳ３０３、Ｓ３０６、Ｓ３０９で記憶した目、鼻、口の位置に基づいて、撮像素子１０３から読み出された画像データに含まれる顔の位置を算出する。ステップＳ３１２では、ステップＳ３１１で算出した顔位置を記憶する。また、ステップＳ３１３では、ステップＳ３０３、Ｓ３０６、Ｓ３０９で記憶した目、鼻、口の位置に基づいて、撮像素子１０３から読み出された画像データに含まれる顔のサイズを算出する。ステップＳ３１４では、ステップＳ３１３において算出した顔サイズを記憶する。ステップＳ３１５では、顔検出ＯＫフラグをＴＲＵＥに設定する。一方、ステップＳ３１６では、顔検出ＯＫフラグをＦＡＬＳＥに設定する。この顔検出ＯＫフラグは、撮像素子１０３から読み出された画像データから顔の検出に成功したことを示すものである。
【００２３】
図４は、図２のステップＳ２０３における物体検出処理を説明するフローチャートである。まずステップＳ４０１で、撮像素子１０３から読み出された画像データをＭ×Ｎのブロックに分割する。図５はその分割例を示す図である。このように画像データの横をＭ、縦をＮのブロックに分割する。ステップＳ４０２では、ステップＳ４０１で分割した画像データのブロック毎に色相を調べ、色相ヒストグラムを作成する。このとき、分割されたブロック内での画素毎の色相の平均を取り、この平均をブロックの色相とする。次に、ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２で作成した色相ヒストグラムに従って、色相のグループ分けを行う。このグループ分けは、図６（ａ）に示すように、近しい色相を１つのグループになるよう行う。但し、画面上で遠い位置にある場合はグループとはしない。なお、図６（ｂ）に示すように、色相の度数が少ない場合はグループ分け不能とする。ステップＳ４０４では、ステップＳ４０３での色相のグループ分けが可能かどうか判定し、可能であればステップＳ４０８へ、そうでなければステップＳ４０５へ進む。
【００２４】
ステップＳ４０５では、ステップＳ４０１で分割した画像データのブロック毎に輝度を調べ、輝度ヒストグラムを作成する。このとき、分割されたブロック内での画素毎の輝度の平均を取り、この平均をブロックの輝度とする。ステップＳ４０６では、ステップＳ４０５で作成した輝度ヒストグラムに従って、輝度のグループ分けを行う。このグループ分けは、ステップＳ４０３で説明した色相のグループ分けと同様にして行う。ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６での輝度のグループ分けが可能かどうか判定し、可能であればステップＳ４０８へ、そうでなければステップＳ４１３へ進む。
【００２５】
ステップＳ４０８では、ステップＳ４０３又はＳ４０６でグループ分けしたものの中で最も大きく、言い換えればグループとしての度数が最も大きく、画面中央寄りにあるものを選択する。ステップＳ４０９では、ステップＳ４０８で選択したグループの画面上の位置を記憶する。また、ステップＳ４１０では、ステップＳ４０８で選択したグループのサイズを記憶する。また、ステップＳ４１１では、ステップＳ４０８で選択したグループの縦横比を記憶する。以下の説明では、選択されたグループの位置、サイズ、縦横比を物体の位置、サイズ、縦横比とする。ステップＳ４１２では、物体検出ＯＫフラグをＴＲＵＥに設定する。一方、ステップＳ４１３では、物体検出ＯＫフラグをＦＡＬＳＥに設定する。この物体検出ＯＫフラグは、撮像素子１０３から読み出された画像データから顔以外の物体の検出に成功したことを示すものである。
【００２６】
図７は、図４のフローチャートを参照して説明したように、被写体をグループ分けした結果を示す図である。図７において、画面上の電車のボディ１、ドア２及び６、窓３及び４及び５はそれぞれ別の色相であるとする。ドア２及び６は同じ色相であるとする。窓３及び４及び５は同じ色相であり、ドア２及び６とは別の色相であるとする。この場合、ボディ１が第１のグループ（グループ１とする）、ドア２及び６が第２、第３のグループ（グループ２、グループ３とする）、窓３及び４及び５が３つで１つのグループ（グループ４とする）になるものとする。この中でグループ１が最も大きく、位置も画面中心にあるので、図４のステップＳ４０８ではグループ１が選択される。さらに、ステップＳ４０９〜Ｓ４１１でグループ１の位置、サイズ、縦横比が記憶される。なお、輝度でグループ分けする場合も、同様にしてグループを選択した後、位置、サイズ、縦横比を記憶する。
【００２７】
図８は、図２のステップＳ２０８における本撮影用ＡＦ処理を説明するフローチャートである。以下の説明において、スキャンとはステップＳ８０３〜Ｓ８０６までの処理のことを言う。まずステップＳ８０１で、後述する手順に従って、測距対象エリアであるＡＦ枠の設定を行う。
【００２８】
ステップＳ８０２では、スキャン開始位置へフォーカスレンズ１０１を移動する。ここで、スキャン開始位置は合焦可能範囲の無限端とする。ステップＳ８０３では、撮像素子１０３に露光された後読み出されたアナログ映像信号をＡ／Ｄ変換器１０４を用いてデジタル信号に変換し、その出力から画像処理プロセッサ１０５により輝度信号の高周波成分を抽出し記憶する。ステップＳ８０４では、フォーカスレンズ１０１の現在位置を記憶する。フォーカスレンズ駆動モータ１０２にステッピングモータを使用する場合は、図示しない初期位置からの駆動パルス数をもってフォーカスレンズ１０１の位置とする。ステップＳ８０５では、ステップＳ８０４で記憶したフォーカスレンズ１０１の現在位置がスキャン終了位置と同じかどうかを判定し、同じならばステップＳ８０７へ、そうでなければステップＳ８０６へ進む。ここで、スキャン終了位置は合焦可能範囲の至近端とする。ステップＳ８０６では、フォーカスレンズ１０１をスキャン終了位置へ向かって所定量移動する。
【００２９】
ステップＳ８０７では、ステップＳ８０３で記憶した焦点評価値の中から最大のもの、つまり焦点評価値のピークを抽出する。ステップＳ８０８では、ステップＳ８０４で記憶したフォーカスレンズ１０１の位置の中から、ステップＳ８０７で抽出した焦点評価値のピークに対応するフォーカスレンズ１０１の位置、つまりピークのレンズ位置を抽出する。ステップＳ８０９では、ステップＳ８０８で抽出したピーク位置にフォーカスレンズ１０１を移動する。
【００３０】
図９は、図８のステップＳ８０１におけるＡＦ枠設定処理を説明するフローチャートである。まずステップＳ９０１で、図３のステップＳ３１５又はＳ３１６で設定した顔検出ＯＫフラグの状態を判定し、ＴＲＵＥであればステップＳ９０２へ進み、そうでなければステップＳ９０５へ進む。ステップＳ９０２では、画面上のＡＦ枠の位置を図３のステップＳ３１２で記憶した顔位置に設定する。ステップＳ９０３では、画面上のＡＦ枠のサイズを図３のステップＳ３１４で記憶した顔サイズ×Ｓに設定する。ここで、０＜Ｓ＜１の関係を満たすものとする。つまり、このときのＡＦ枠サイズは記憶された顔サイズよりも小さいものとなる。ステップＳ９０４では、画面上のＡＦ枠の縦横比を所定の縦横比Ａ１に設定する。この所定の縦横比Ａ１は、例えば１：１とする。
【００３１】
一方、ステップＳ９０５では、図４のステップＳ４１２又はＳ４１３で設定した物体検出ＯＫフラグの状態を判定し、ＴＲＵＥであればステップＳ９０６へ進み、そうでなければステップＳ９０９へ進む。ステップＳ９０６では、画面上のＡＦ枠の位置を図４のステップＳ４０９で記憶した物体位置に設定する。ステップＳ９０７では、画面上のＡＦ枠のサイズを図４のステップＳ４１０で記憶した物体サイズに設定する。ステップＳ９０８では、画面上のＡＦ枠の縦横比を図４のステップＳ４１１で記憶した物体の縦横比に設定する。
【００３２】
一方、ステップＳ９０９では、画面上のＡＦ枠の位置を所定位置に設定する。この所定位置は、例えば画面の中央とする。ステップＳ９１０では、画面上のＡＦ枠のサイズを所定のサイズに設定する。この所定のサイズは、例えば縦横がそれぞれ画面の縦横サイズの２０％であるものとする。ステップＳ９１１では、画面上のＡＦ枠の縦横比を所定の縦横比Ａ２に設定する。この所定の縦横比Ａ２は、例えば３：４とする。
【００３３】
図９での説明のようにすると、顔が検出された場合のＡＦ枠の設定（ステップＳ９０２〜Ｓ９０４）は図１０（ａ）、物体が検出された場合のＡＦ枠の設定（ステップＳ９０６〜Ｓ９０８）は図１０（ｂ）のようになる。図１０（ａ）は、顔が検出された場合のＡＦ枠の設定を説明する図である。図３を参照して説明したように、目、鼻、口の検出結果に基づいて、画像データに含まれる顔のサイズを算出する。図１０（ａ）の符号１が算出された顔サイズである。これに対して、ＡＦ枠のサイズは図９のステップＳ９０３で説明したように、算出された顔サイズよりも小さいサイズに設定する。図１０（ａ）の符号２が設定するＡＦ枠サイズである。この理由は、顔のサイズは目、鼻、口に基づいて算出しているため、検出された人物の顔のサイズを正確に表していない可能性がある。そのため、算出した顔サイズそのままの大きさにＡＦ枠を設定すると、実際の顔サイズよりも大きくなる可能性がある。その場合、ＡＦ枠が顔からはみ出すことになるが、はみ出した部分には背景が写るため、このはみだした部分のコントラストや輝度の如何によっては誤測距するおそれがある。これを防ぐために、顔からはみ出ないように、算出された顔サイズよりも小さいサイズにＡＦ枠を設定する。同様に、ＡＦ枠の縦横比も、検出された人物の顔の縦横比を正確に表していない可能性があるため、あらかじめ決められた所定の縦横比（図９の例では１：１）に設定する。
【００３４】
一方、図１０（ｂ）は、物体が検出された場合のＡＦ枠設定を説明する図である。この場合は、図４を参照して説明したように、色相又は輝度で画像をグループ分けしたものの中から最も大きなものを主要な被写体、即ち主被写体として選択する。このように色相や輝度でグループ分け、言い換えれば区別することによって、被写体と背景等を明確に切り分けることができれば、そのグループの境界は主被写体である物体の輪郭を表すものとなる。従って、このグループの境界を示すグループのサイズと縦横比をそのままＡＦ枠のサイズと縦横比に設定しても、顔のときのようにＡＦ枠がはみ出ることはない。そのため、背景のコントラストや輝度による誤測距のおそれが無くなる。図１０（ｂ）の符号３がこのようにして設定したＡＦである。逆に選択されたグループのサイズよりも小さいサイズにＡＦ枠を設定すると、ＡＦ枠内に高いコントラストのあるものが含まれる確率が減ってしまう。そのため、顔以外の物体の場合は、物体からはみ出ない範囲でできるだけ大きなＡＦ枠を設定する方が有利である。
【００３５】
以上のように、顔検出のように主被写体の検出精度が低い場合は、検出された主被写体のサイズよりもＡＦ枠を小さく設定するので、背景抜け等の誤測距を軽減するようなＡＦ枠設定が可能になる。また、顔以外の物体検出のように主被写体の検出精度が高い場合は、検出された主被写体サイズに合わせたサイズにＡＦ枠を設定するので、Ｓ／ＮやＡＦ枠内の高コントラスト部分の存在確率が高くなるため測距精度を上げることができる。従って、このように、顔と顔以外の物体の検出方式に異なる方式を用いる場合に、異なる精度の検出方法の種類に応じてＡＦ枠の設定の仕方を変えることによって誤測距を無くし、高い合焦精度を実現することができる。
【００３６】
以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。上述の実施形態の一部を適宜組み合わせてもよい。
【００３７】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００３８】
１０１：フォーカスレンズ、１０２：フォーカスレンズ駆動モータ、１０３：撮像素子、１０４：Ａ／Ｄ変換器、１０５：画像処理プロセッサ、１０６：バッファメモリ、１０７：マイクロコントローラ（ＣＰＵ）、１０８：プログラムメモリ、１０９：ワークメモリ、１１０：画像表示部、１１１：撮影準備指示スイッチ（ＳＷ１）、１１２：撮影処理指示スイッチ（ＳＷ２）、１１３：顔検出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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