(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を示す光学像に応じて所定の間隔で複数回の電荷蓄積および電荷読み出しを行って複数の画像を得る蓄積手段と、
前記複数の画像の各々において測光を行って複数の測光値を得る測光手段と、
前記複数の測光値に応じて、被写体からの光の光量変化特性を検出する検出手段と、  前記複数の画像を加算処理して加算画像を得る加算手段と、
前記加算画像において前記被写体を検出するための被写体認識処理を行う被写体認識手段と、を有し、
前記蓄積手段は、予測される前記被写体からの光の光量変化の周波数よりも短い周波数で前記複数回の電荷蓄積を実行することを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
所定の間隔は、前記被写体からの光の光量変化の周波数として予測される周波数の公倍数に応じて設定されることを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記検出手段で検出された前記光量変化特性に応じてシャッターを制御するシャッター制御手段を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記加算手段は、前記複数回に亘って前記画像を順次加算処理して複数の加算画像を得ており、
前記被写体認識手段は、前記複数の加算画像の中から選択された所定の加算画像において前記被写体認識処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記加算手段は、前記複数回に亘って前記画像を順次加算処理して複数の加算画像を得て、
前記測光手段は、前記複数の加算画像の各々において測光を行って複数の測光値をそれぞれ累積測光値として得て、
前記検出手段は、前記累積測光値に応じて前記光量変化特性を検出しており、
前記被写体認識手段は、前記検出手段で検出された前記光量変化特性に応じて前記複数の加算画像のうち一つを選択して、当該選択した加算画像において前記被写体認識処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項６】
前記検出手段は、前記被写体からの光の光量のピークタイミングを検出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の撮像装置。
【請求項７】
前記蓄積手段は、前記予測される被写体からの光の光量変化の１周期内において前記複数回の電荷蓄積を行うことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の撮像装置。
【請求項８】
前記複数回の電荷蓄積の各々は、１／１２０秒よりも短い蓄積時間であることを特徴とする請求項７に記載の撮像装置。
【請求項９】
前記複数の測光値は、前記複数の画像の各々における画面内の平均輝度であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の撮像装置。
【請求項１０】
被写体を示す光学像に応じて所定の間隔で複数回の電荷蓄積および電荷読み出しを行って複数の画像を得る蓄積ステップと、
前記複数の画像の各々において測光を行って複数の測光値を得る測光ステップと、
前記複数の測光値に応じて、被写体からの光の光量変化特性を検出する検出ステップと、
前記複数の画像を加算処理して加算画像を得る加算ステップと、
前記加算画像において前記被写体を検出するための被写体認識処理を行う被写体認識ステップと、を有し、
前記蓄積ステップでは、予測される前記被写体からの光の光量変化の周波数よりも短い周波数で前記複数回の電荷蓄積を実行することを特徴とする撮像装置の制御方法。
【請求項１１】
撮像装置で用いられる制御プログラムであって、
前記撮像装置が備えるコンピュータに、
被写体を示す光学像に応じて所定の間隔で複数回の電荷蓄積および電荷読み出しを行って複数の画像を得る蓄積ステップと、
前記複数の画像の各々において測光を行って複数の測光値を得る測光ステップと、
前記複数の測光値に応じて、被写体からの光の光量変化特性を検出する検出ステップと、
前記複数の画像を加算処理して加算画像を得る加算ステップと、
前記加算画像において前記被写体を検出するための被写体認識処理を行う被写体認識ステップと、を実行させ、
前記蓄積ステップでは、予測される前記被写体からの光の光量変化の周波数よりも短い周波数で前記複数回の電荷蓄積を実行することを特徴とする制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカメラなどの撮像装置、その制御方法、および制御プログラムに関し、特に、人工光源下において撮影を行う際にフリッカーを検出してその影響を軽減する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラなどの撮像装置においては、自動露出判定処理（ＡＥ）、オートホワイトバランス処理（ＡＷＢ）、および特定色抽出処理が行われるとともに、追跡処理および顔認識処理などの被写体認識処理が行われている。
【０００３】
さらに、撮像装置に備えられた撮像素子の高感度化に伴って、室内のように比較的暗い環境下においても高速シャッターによってブレのない画像を撮影することができる。室内で撮影を行う際、室内光源として普及している蛍光灯では、電源周波数によって周期的に照明光が揺らぐフリッカー現象が起きる。
【０００４】
このようなフリッカー光源下における高速シャッター撮影では、フリッカーの影響によってフレーム毎に画像の露出および色温度のバラツキが発生することがある。さらには、１フレームにおいて露出ムラおよび色ムラが発生することがある。
【０００５】
上述のようなフリッカーの影響を軽減するため、例えば、フリッカーを検出して当該検出結果に応じて露光制御を行うようにした撮像装置が知られている（特許文献１参照）。ここでは、フリッカーの検出結果に応じて明暗の変化が最も少ないフリッカーのピーク位置で露光を行ってフリッカーの影響を軽減するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−１９３９２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上述の特許文献に記載の撮像装置においては、フリッカーの検出手法については触れられていない。フリッカーの検出手法として、撮像素子における電荷蓄積の間隔を想定されるフリッカー周期と異ならせて連続蓄積を行って、電荷蓄積毎の測光値の推移に応じてフリッカー周期を検知する手法がある。
【０００８】
しかしながら、上記の手法によってフリッカー周期の検出を行う場合、連続して電荷蓄積を行わなければならず、例えば、撮影の際に被写体認識処理を行うとともにフリッカー周期検出以外の電荷蓄積処理を行うと処理負荷が増大して処理時間が掛ってしまう。このため、撮像装置において、連写を行う際などにおいて連写コマ速が低下してしまう。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、処理時間が増大することなく光量変化特性の検出処理および被写体認識処理を行って撮影を行うことのできる撮像装置、その制御方法、および制御プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するため、本発明による撮像装置は、被写体を示す光学像に応じて所定の間隔で複数回の電荷蓄積および電荷読み出しを行って複数の画像を得る蓄積手段と、前記複数の画像の各々において測光を行って複数の測光値を得る測光手段と、前記複数の測光値に応じて、被写体からの光の光量変化特性を検出する検出手段と、前記複数の画像を加算処理して加算画像を得る加算手段と、前記加算画像において前記被写体を検出するための被写体認識処理を行う被写体認識手段と、を有し、前記蓄積手段は、予測される前記被写体からの光の光量変化の周波数よりも短い周波数で前記複数回の電荷蓄積を実行することを特徴とする。
【００１１】
本発明による撮像装置の制御方法は、被写体を示す光学像に応じて所定の間隔で複数回の電荷蓄積および電荷読み出しを行って複数の画像を得る蓄積ステップと、前記複数の画像の各々において測光を行って複数の測光値を得る測光ステップと、前記複数の測光値に応じて、被写体からの光の光量変化特性を検出する検出ステップと、前記複数の画像を加算処理して加算画像を得る加算ステップと、前記加算画像において前記被写体を検出するための被写体認識処理を行う被写体認識ステップと、を有し、前記蓄積ステップでは、予測される前記被写体からの光の光量変化の周波数よりも短い周波数で前記複数回の電荷蓄積を実行することを特徴とする。
【００１２】
本発明による制御プログラムは、撮像装置で用いられる制御プログラムであって、前記撮像装置が備えるコンピュータに、被写体を示す光学像に応じて所定の間隔で複数回の電荷蓄積および電荷読み出しを行って複数の画像を得る蓄積ステップと、前記複数の画像の各々において測光を行って複数の測光値を得る測光ステップと、前記複数の測光値に応じて、被写体からの光の光量変化特性を検出する検出ステップと、前記複数の画像を加算処理して加算画像を得る加算ステップと、前記加算画像において前記被写体を検出するための被写体認識処理を行う被写体認識ステップと、を実行させ、前記蓄積ステップでは、予測される前記被写体からの光の光量変化の周波数よりも短い周波数で前記複数回の電荷蓄積を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、処理時間が増大することなく光量変化特性の検出および被写体認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施形態による撮像装置の一例についてその構成を示す図である。
【図２】図１に示すカメラで行われる撮影動作の一例を説明するためのフローチャートである。
【図３Ａ】図１に示すカメラで行われるフリッカー検出において被写体からの光の光量変化が存在する際の電荷蓄積制御および測光値の一例を示す図である。
【図３Ｂ】図１に示すカメラで行われるフリッカー検出において被写体からの光の光量変化が存在する際の電荷蓄積制御および測光値の他の例を示す図である。
【図４】図１に示すカメラで行われる被写体からの光の光量変化のピークタイミングの算出を説明するための図である。
【図５】図１に示すカメラで生成されるシャッター開始許可信号を説明するための図である。
【図６】本発明の第２の実施形態よるカメラで行われる撮影動作の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態によるカメラで生成される加算画像を保存するためのメモリ領域を説明するための図であり、（ａ）はメモリ領域の一例を示す図、（ｂ）はメモリ領域の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明の実施の形態による撮像装置の一例について、図面を参照して説明する。
【００１６】
［第１の実施形態］
図１は本発明の第１の実施形態による撮像装置の一例についてその構成を示す図である。
【００１７】
図示の撮像装置は、例えば、一眼レフデジタルカメラ（以下単にカメラと呼ぶ）であり、カメラ本体１００および撮影レンズユニット（以下単に撮影レンズと呼ぶ）２００を有している。カメラ本体１００にはカメラマイコン（以下ＣＰＵという）１０１が備えられており、ＣＰＵ１０１はカメラ全体の制御を司る。
【００１８】
メモリ１０２は、例えば、ＲＡＭおよびＲＯＭであり、ＣＰＵ１０１で動作するプログラムが格納され、さらに、ＣＰＵ１０１の作業領域としても用いられる。撮像素子１０３は、例えば、ＣＣＤ又はＣＭＯＳイメージセンサであり、赤外線カットフィルタおよびローパスフィルタなどを有している。そして、撮影の際には、撮像素子１０３には撮影レンズ２００を介して光学像（被写体像）が結像される。
【００１９】
撮像素子１０３の前段にはシャッター１０４が配置されている。シャッター１０４は非撮影時においては撮像素子１０３を遮光する。撮影時においては、シャッター１０４が開かれて光学像が撮像素子１０３に達する。
【００２０】
シャッター１０４の前側にはハーフミラー１０５が配置されている。ハーフミラー１０５は、非撮影時において撮影レンズ２００を介して入射する光の一部を反射してピント板１０６に結像させる。ピント板１０４の後側には表示素子１０７が配置されている。
【００２１】
この表示素子１０７はＰＮ液晶で構成され、例えば、表示素子１０７にはＡＦ測距枠が表示される。これによって、ユーザーが光学ファインダー（図示せず）を覗いた際にはいずれの位置でＡＦが行われているかをしているか確認することができる。
【００２２】
ペンタプリズム１０９はピント板１０６に結像した光学像を測光センサー（ＡＥ）１０８および光学ファインダーに導く。測光センサー１０８として、例えば、ＣＣＤ又はＣＯＭＳイメージセンサなどの撮像素子が用いられている。これによって、後述するように、測光のみではなく、顔検出および被写体追尾および電源周波数によって周期的に照明光が揺らぐフリッカー現象に起因する被写体からの光の光量変化特性の検出（以下、フリッカー検出とする）が行われる。
【００２３】
なお、以下の説明では、測光センサー１０８を用いてフリッカー検出する場合について説明するが、撮像素子１０３で得られた画像を用いてフリッカー検出するようにしてもよい。
【００２４】
シャッター１０４とハーフミラー１０５との間において、光軸上にはＡＦミラー１１１が配置されている。ＡＦミラー１１１は撮影レンズ２００から入射してハーフミラー１−５を通過した光学像を焦点検出回路１１０に導く。焦点検出回路１１０はＡＦセンサーが備えられており、ＡＦミラー１１１を介して入射した光学像に応じて測距を行う。
【００２５】
ＡＥＣＰＵ１１２は測光センサー１０８を駆動制御するとともに、測光センサー１０８から得られた画像について所定の画像処理および演算を行う。例えば、ＡＥＣＰＵ１１２は、測光センサー１０８から得られた画像について顔検出処理、被写体追尾処理、測光処理、およびフリッカー検出処理を行う。ＡＥＣＰＵ１１２にはメモリ１１３が接続され、このメモリ１１３は、例えば、ＲＡＭおよびＲＯＭを有している。
【００２６】
なお、図１に示す例では、測光センサー１０８用のＡＥＣＰＵ１１２を備えているが。ＡＥＣＰＵ１１２で行う処理をＣＰＵ１０１で行うようにしてもよい。
【００２７】
撮影レンズ２００にはレンズＣＰＵ（以下ＬＰＵと呼ぶ）２０１が備えられており、ＬＣＰＵ２０１は、後述するようにして、カメラと被写体との距離を示す距離情報などをＣＰＵ１０１に送る。
【００２８】
図２は、図１に示すカメラで行われる撮影動作の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図示のフローチャートに係る処理はＣＰＵ１０１の制御下で行われる。
【００２９】
カメラの電源が投入されると、ＡＥＣＰＵ１１２は、電荷蓄積回数（以下単に蓄積回数とも呼ぶ）を０回にセットするとともに、メモリ１１３に保持された画像などを初期化する（ステップＳ１０１）。
【００３０】
続いて、ＡＥＣＰＵ１１２は、蓄積回数ｎが所定の回数（例えば、１２回）よりも少ないか否かを判定する（ステップＳ１０２）。蓄積回数ｎが１２回よりも少ないと（ステップＳ１０２において、ＹＥＳ）、ＡＥＣＰＵ１１２は測光センサー１０８を制御して電荷蓄積および電荷読み出しを行う（ステップＳ１０３）。
【００３１】
なお、ここでは、後述するように、フリッカー検出のため、フレームレート６００ｆｐｓで、約１．６６７ｍｓの周期において電荷蓄積および読み出しを連続して１２回行う。フレームレート６００ｆｐｓは予測されるフリッカー光源の周波数（１００Ｈｚと１２０Ｈｚ）の公倍数周波数である。
【００３２】
続いて、ＡＥＣＰＵ１１２は、測光センサー１０８から読み出した画像データに応じて、電荷蓄積毎の測光値を求める（ステップＳ１０４）。以下の説明では、ｎ回目の電荷蓄積を「蓄積ｎ」、蓄積ｎの読み出しを「読み出しｎ」、読み出しｎの結果から得られる測光値を「ＡＥ（ｎ）」とする。なお、測光値ＡＥ（ｎ）は画像全体の輝度値の平均値とする。
【００３３】
ＡＥＣＰＵ１１２は、次のようにして加算画像を生成する（ステップＳ１０５）。例えば、ＡＥＣＰＵ１１２は測光センサー１０８から得た画像データとメモリ１１３に記憶した同一アドレスの画像データとを画素毎に加算して加算画像データを得る。そして、ＡＥＣＰＵ１１２は、加算処理の後、加算画像データを同一アドレスでメモリ１１３に書き込む。
【００３４】
なお、ステップＳ１０４およびＳ１０５の処理は、ステップＳ１０３の処理が行われたタイミングで行われる。
【００３５】
次に、ＡＥＣＰＵ１１２は、蓄積回数ｎに１を加算する（ステップＳ１０６）。そして、ＡＥＣＰＵ１１２はステップＳ１０２の処理に戻る。
【００３６】
蓄積回数ｎが１２となると（ステップＳ１０２において、ＮＯ）、つまり、ステップＳ１０２〜Ｓ１０６までの処理が１２回行われると、ＡＥＣＰＵ１１２は、ステップＳ１０４で求めた蓄積１２回分の測光値に応じてフリッカー検出を行う（ステップＳ１０７）。
【００３７】
図３Ａは、図１に示すカメラで行われるフリッカー検出において被写体からの光の周期的な光量変化が存在する際の電荷蓄積制御および測光値の一例を示す図である。また、図３Ｂは図１に示すカメラで行われるフリッカー検出において被写体からの光の周期的な光量変化が存在する際の電荷蓄積制御および測光値の他の例を示す図である。
【００３８】
図３Ａにおいては、商用電源周波数が５０Ｈｚである場合に被写体からの光の周期的な光量変化が存在する際の電荷蓄積制御および測光値が示されている。図示の例では、電荷蓄積が有限の時間で行われている関係上、測光値は蓄積期間の中央値で代表し、ＡＥ（ｎ）を取得した時間を「ｔ（ｎ）」とする。
【００３９】
ここでは、被写体からの光の光量変化周期は約１０ｍｓであって、１０÷１．６６７≒６である。よって、電荷蓄積のタイミングに拘わらず、６回周期で同一の測光値が得られることになる。つまり、ＡＥ（ｎ）＝ＡＥ（ｎ＋６）の関係となる。
【００４０】
図３Ｂにおいては、商用電源周波数が６０Ｈｚである場合に被写体からの光の周期的な光量変化が存在する際の電荷蓄積制御および測光値が示されている。商用電源周波数が６０Ｈｚである場合の被写体からの光の光量変化周期は約８．３３ｍｓであって、８．３３／１．６６７≒５となる。よって、ここでは、５回周期で同一の測光値が得られることになって、ＡＥ（ｎ）＝ＡＥ（ｎ＋５）の関係となる。
【００４１】
なお、被写体からの光の周期的な光量変化が存在しない撮影環境下においては、蓄積回数ｎに拘わらずＡＥ（ｎ）は略一定となる。
【００４２】
ここで、上述の商用電源周波数が５０Ｈｚの際のフリッカー評価値（以下単に評価値）をＦ５０、上述の商用電源周波数が６０Ｈｚの際の評価値をＦ６０とすると、評価値Ｆ５０および６０はそれぞれ次の式（１）および式（２）で表される。
【００４３】
【数１】
0006391319.tif 000002
【００４４】
所定のフリッカー検出閾値（以下単に閾値という）をＦ＿ｔｈとすると、Ｆ５０＜Ｆ＿ｔｈで、かつＦ６０＜Ｆ＿ｔｈの場合、フリッカー現象に起因する被写体からの光の光量変化が無（フリッカー無）となる。また、Ｆ５０＜Ｆ＿ｔｈで、かつＦ６０≧Ｆ＿ｔｈの場合、発光周期Ｔ＝１０ｍｓ（商用電源周波数５０Ｈｚ）のフリッカー現象に起因する被写体からの光の光量変化が有（つまり、フリッカー有）となる。すなわち、被写体からの光の光量変化周期は１００Ｈｚと算出される。
【００４５】
さらに、Ｆ５０≧Ｆ＿ｔｈで、かつＦ６０＜Ｆ＿ｔｈの場合、発光周期Ｔ＝８．３３ｍｓ（商用電源周波数６０Ｈｚ）のフリッカー有となる。すなわち、被写体からの光の光量変化周期は１２０Ｈｚと算出される。
【００４６】
ところで、パンニング又は被写体の動きなどによって、評価値Ｆ５０およびＦ６０の双方が閾値Ｆ＿ｔｈ以上となることもある。従って、評価値Ｆ５０およびＦ６０の双方が閾値Ｆ＿ｔｈ以上の場合には、評価値Ｆ５０およびＦ６０の大きさを比較する。そして、評価値Ｆ５０が評価値Ｆ６０以下の場合には、発光周期Ｔ＝１０ｍｓ（商用電源周波数５０Ｈｚ）のフリッカー有と判定する。
【００４７】
一方、評価値Ｆ５０が評価値Ｆ６０よりも大きい場合には、発光周期Ｔ＝８．３３ｍｓ（商用電源周波数６０Ｈｚ）のフリッカー有と判定する。つまり、Ｆ５０≧Ｆ＿ｔｈで、かつＦ６０≧Ｆ＿ｔｈの場合に、Ｆ５０≦Ｆ６０であると、発光周期Ｔ＝１０ｍｓ（商用電源周波数５０Ｈｚ）のフリッカー有とする。また、Ｆ５０＞Ｆ６０であると、発光周期Ｔ＝８．３３ｍｓ（商用電源周波数６０Ｈｚ）のフリッカー有とする。
【００４８】
なお、Ｆ５０≧Ｆ＿ｔｈで、かつＦ６０≧Ｆ＿ｔｈの場合には、フリッカー検出結果の信頼性が低いとし、フリッカー検出をやり直すようにしてもよい。
【００４９】
再び図２を参照して、ステップＳ１０７において、ＡＥＣＰＵ１１２は、フリッカー有と判定すると、被写体からの光の光量変化の位相（以下、フリッカー位相とする）を求める。フリッカー位相を求める際には、ＡＥＣＰＵ１１２は、例えば、連続１２回の電荷蓄積および読み出しによって得られた測光値を補間して、被写体からの光の光量が最も高くなるタイミング（ピークタイミング）を求める。
【００５０】
図４は、図１に示すカメラで行われる被写体からの光の光量変化のピークタイミングの算出を説明するための図である。
【００５１】
まず、測光値ＡＥ（１）〜ＡＥ（１２）のうちで最大の出力（測光値）を得た点をＰ２（ｔ（ｍ），ＡＥ（ｍ））とする。そして、当該点Ｐ２（ｔ（ｍ），ＡＥ（ｍ））の１つ前において測光値を得た点をＰ１（ｔ（ｍ−１），ＡＥ（ｍ−１））とする。また、点Ｐ２（ｔ（ｍ），ＡＥ（ｍ））の１つ後において測光値を得た点をＰ３（ｔ（ｍ＋１），ＡＥ（ｍ＋１））とする。
【００５２】
ここで、測光値ＡＥ（ｍ−１）および測光値ＡＥ（ｍ＋１）のうち小さい方を有する点（図４に示す例では点Ｐ１）と点Ｐ２とを通る直線をＬ１＝ａｔ＋ｂとして求める。さらに、測光値ＡＥ（ｍ−１）およびＡＥ（ｍ＋１）のうち大きい方を有する点（図４に示す例ではＰ３）を通り、傾きが”−ａ”の直線をＬ２とする。そして、直線Ｌ１およびＬ２の交点を求めると、被写体からの光の光量変化のピークタイミングｔ（ｐｅａｋ）を求めることができる。
【００５３】
なお、上述の例では、被写体からの光の光量変化のピークタイミングを求めるようにしたが、被写体からの光の光量が最も低くなるタイミング（ボトムタイミング）を求めるようにしてもよい。以上のように、フリッカー検出処理では、被写体からの光の光量変化特性を算出して、被写体からの光の光量変化周期と被写体からの光のが所定の条件を満たすタイミングを求める。
【００５４】
続いて、ＡＥＣＰＵ１１２は、ステップＳ１０７の処理で求めた被写体からの光の恒量変化周期（以下、フリッカー周期とする）およびフリッカー位相に基づいてシャッター開始許可信号を生成する（ステップＳ１０８）。ここでは、ＡＥＣＰＵ１１２は、フリッカー周期ＴとピークタイミングＴ（ｐｅａｋ）に応じて、ｔ＝Ｔ（ｐｅａｋ）＋ｎＴ＋α（ｎは自然数）のタイミング毎に変化するシャッター開始許可信号を生成する。
【００５５】
図５は、図１に示すカメラで生成されるシャッター開始許可信号を説明するための図である。
【００５６】
ところで、シャッター開始許可信号が出力された後、実際にシャッター１０４の走行が開始するまで時間Ｔ（ＳｈｕｔｔｅｒＳｔａｒｔ）を要する。従って、予め時間Ｔ（ＳｈｕｔｔｅｒＳｔａｒｔ）を計測しておき、メカシャッターがフリッカー光源の光量変化の最も少ない付近で走行するように、シャッター開始許可信号を出力するタイミングを調整することが望ましい。上記の定数αはそのための調整値である。
【００５７】
理想的には、被写体からの光の光量変化の少ないピークタイミングがシャッター先幕走行開始から後幕終了までの時間の中心にくるように調整値αを設定することが望ましい。
【００５８】
続いて、ＡＥＣＰＵ１１２は、ステップＳ１０５の処理で求めた電荷蓄積１２回の加算画像に応じて既知の被写体認識処理を行う（ステップＳ１０９）。この被写体認識処理においては、被写界の輝度を検知して露光量を決定する測光処理（ＡＥ）および被写界を照射する光源を判定する光源判定処理（ＡＷＢ）が行われる。
【００５９】
さらに、被写体認識処理においては、肌色などの特徴色を抽出する特徴色抽出処理、被写体をブロックマッチングなどの手法で追跡する追跡処理、および顔などの特徴領域を抽出する顔認識処理などが行われる。なお、被写体認識処理で行われる上記の処理については本発明とは直接関係がないので詳細説明を省略する。
【００６０】
ここで、被写体認識処理においては、フリッカー光源下でも安定した画像を得るため、ステップＳ１０５の処理で求めた電荷蓄積１２回の加算画像を用いる。フリッカー光源によって明暗が変化する際の周波数は商用電源周波数の２倍になる。
【００６１】
よって、商用電源周波数が５０Ｈｚでは被写体からの光の光量変化の周波数は１００Ｈｚとなり、その光量変化周期は１０ｍｓとなる。また、商用電源周波数が６０Ｈｚでは被写体からの光の光量変化の周波数は１２０Ｈｚとなり、その光量変化周期は８．３３ｍｓとなる。
【００６２】
測光センサー１０８における電荷蓄積時間を、光量変化周期８．３３ｍｓ〜１０ｍｓの整数倍に設定すると、ほぼ被写体からの光の光量変化周期の整数倍の周期で電荷蓄積を行うことになる。これよって、フリッカー光源下においても、安定して測光センサー出力を得ることができる。
【００６３】
一方、ステップＳ１０３の処理で得られる電荷蓄積時間１．６６７ｍｓに対応する画像を用いて被写体認識処理を行う場合には、フリッカー光源下において測光センサー出力がばらつく。測光センサー出力が変化すると、不可避的に測光値にばらつきが生じる。そして、光源判定処理、特徴色抽出処理、および顔認識処理は、明るさが変わると認識結果が不安定となることがある。さらには、追跡処理については被写体の輝度がコマ間でかわるとブロックマッチングの精度が悪化してしまう。
【００６４】
また、測光センサーにおける電荷蓄積時間を被写体からの光の光量変化周期の整数倍とすると、ステップＳ１０７の処理でフリッカー検出を行うことができない。加えて、ステップＳ１０１〜Ｓ１０９の処理とは別に被写体からの光の光量変化周期の整数倍の電荷蓄積を行うとなると、不可避的に処理時間が長くなってしまう。
【００６５】
前述のように、ステップＳ１０５の処理において電荷蓄積時間１．６６７ｍｓの周期で１２回の加算で得られた加算画像は、総蓄積時間が被写体からの光の光量変化周期の整数倍である約２０ｍｓのうち等間隔に１２回間欠蓄積を行って得られた画像である。この加算画像を用いることによって、フリッカー光源下においても安定して被写体認識処理を行うことができる。
【００６６】
また、電荷蓄積時間１．６６７ｍｓの画像を用いて被写体認識処理を行う場合に比べて、電荷蓄積時間１．６６７ｍｓの周期で１２回の加算で得られた加算画像を用いて被写体認識処理を行えば、低輝度限界を改善することができる。
【００６７】
再び図２を参照して、ＣＰＵ１０１はユーザーがレリーズスイッチを全押しして、スイッチＳＷ２がオンしたか否かを判定する（ステップＳ１１０）。つまり、ＣＰＵ１０１はユーザーからシャッター開始信号が入力されたか否かを判定する。スイッチＳＷ２がオフであると（ステップＳ１１０において、ＮＯ）、ＣＰＵ１０１はステップＳ１０１の処理に戻り、ＡＥＣＰＵ１１２は蓄積回数ｎを初期化する。
【００６８】
一方、スイッチＳＷ２がオンとなると（ステップＳ１１０において、ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は次のタイミングにおいてＡＥＣＰＵ１１２で生成されたシャッター開始許可信号に同期してシャッター１０４を駆動するとともに撮像素子１０３を駆動して露光を行う（ステップＳ１１１）。そして、ＣＰＵ１０１は撮影動作を終了する。
【００６９】
このように、本発明の第１の実施形態では、演算処理が複雑にならずに、被写体認識処理およびフリッカー検出処理を行うことができる。さらに、フリッカー検出処理で得られた被写体からの光の光量変化周期および光量のピークタイミングに応じて露光のタイミングを制御するようにしたので、安定して撮像を行うことができる。
【００７０】
［第２の実施形態］
続いて、本発明の第２の実施形態によるカメラの一例について説明する。なお、第２の実施形態によるカメラの構成は、図１に示すカメラと同様である。
【００７１】
上述の第１の実施形態では、被写体からの光の光量変化周期の整数倍である電荷蓄積時間（約２０ｍｓ）において、等間隔に１２回間欠蓄積を行って得られた加算画像を用いて被写体認識処理を行うようにした。
【００７２】
この場合、光量変化周期Ｔ＝１０ｍｓ（商用電源周波数５０Ｈｚ）のフリッカー光源下においては、電荷蓄積時間が光量変化周期の整数倍となるので、測光センサー出力のばらつきを抑制することができる。一方、発光周期Ｔ＝８．３３ｍｓ（商用電源周波数６０Ｈｚ）のフリッカー光源下においては、光量変化周期の差の分だけ、測光センサー出力にばらつきが発生する。
【００７３】
さらに、顔認識処理などで用いられるパターン認識においては、顔領域における測光センサー出力が所定の範囲にあることが必要である。第１の実施形態においては、常に１２回の間欠蓄積を行うので、結果的に測光センサー出力が大きくなって、測光センサー出力が所定の範囲に入らないことがある。
【００７４】
このため、第２の実施形態においては、光量変化周期Ｔ＝１０ｍｓおよび光量変化周期Ｔ＝８．３３ｍｓのいずれのフリッカー光源下においても、安定して被写体認識処理を行って、顔認識処理などパターン認識処理の精度を向上させる。
【００７５】
図６は、本発明の第２の実施形態よるカメラで行われる撮影動作の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図６に示すフローチャートにおいて、図２に示すフローチャートのステップと同一のステップについては同一の参照符号を付して説明を省略する。
【００７６】
ステップＳ１０４の処理において電荷蓄積毎の測光値を求めた後、ＡＥＣＰＵ１１２は、累積回数を変更して複数枚の加算画像を生成する。つまり、ＡＥＣＰＵ１１２は互いに異なる累積回数毎に加算画像を生成して、複数枚の加算画像を得る（ステップＳ２０５）。
【００７７】
図７は、本発明の第２の実施形態によるカメラで生成される加算画像を保存するためのメモリ領域を説明するための図である。そして、図７（ａ）はメモリ領域の一例を示す図であり、図７（ｂ）はメモリ領域の他の例を示す図である。
【００７８】
例えば、メモリ１１３には１２枚分の加算画像が保存可能なメモリ領域が確保される。ここでは、１枚目の画像を画像（０）とし、（Ｘ＋１）枚目の画像を画像（Ｘ）とする。なお、ｘ＝ｎであり、ｘは０〜１１のいずれかの整数である。
【００７９】
図７（ａ）に示す例では、まず、ＡＥＣＰＵ１１２は、第１回目の読み出し（つまり、蓄積回数＝１）で測光センサー１０８から読み出した画像データを画像（０）（第１の加算画像）としてメモリ（０）の領域に書き込む。
【００８０】
続いて、ＡＥＣＰＵ１１２は、第２回目の読み出しで測光センサー１０８から読み出した画像データを画像（１）とし、メモリ（０）から画像（０）を読出して画像（０）と画像（１）とを加算する。そして、ＡＥＣＰＵ１１２は第２の加算画像（画像（０）＋画像（１））をメモリ（１）の領域に書き込む。
【００８１】
さらに、ＡＥＣＰＵ１１２は、第３回目の読み出しで測光センサー１０８から読み出した画像データを画像（２）とし、メモリ（１）から第２の加算画像を読出して画像（２）と第２の加算画像とを加算する。そして、ＡＥＣＰＵ１１２は第３の加算画像（画像（０）＋画像（１）＋画像（２））をメモリ（２）の領域に書き込む。
【００８２】
同様にして、ＡＥＣＰＵ１１２は、第（Ｘ＋１）回目の読み出し（つまり、蓄積回数＝（Ｘ＋１））で測光センサー１０８から読み出した画像データを画像（Ｘ）として、メモリ（Ｘ−１）から第Ｘの加算画像を読出して画像（Ｘ）と第Ｘの加算画像とを加算する。そして、ＡＥＣＰＵ１１２は第（Ｘ＋１）の加算画像（画像（０）〜画像Ｘまでを加算した加算画像）をメモリ（Ｘ）の領域に書き込む。
【００８３】
上述のようにして、第（Ｘ＋１）の加算画像を得た後、ＡＥＣＰＵ１１２は累積回数毎の加算画像について輝度値を算出する。つまり、ＡＥＣＵＰ１１２は第（Ｘ＋１）の加算画像についてその測光値（例えば、輝度値）を求める（ステップＳ２０６）。なお、ここでは、加算画像全体の輝度の平均値を求める。また、ステップＳ１０４、Ｓ２０５、およびＳ２０６の処理は、ステップＳ１０３の処理が行われたタイミングで行われる。
【００８４】
ステップＳ２０６の処理の後、ＡＥＣＰＵ１１２はステップＳ１０６の処理に進む。なお、図７（ａ）に示すメモリ領域への加算画像の保存および輝度値の算出は、蓄積回数毎に行われることになる（画像は順次加算処理されることになる）。つまり、蓄積回数が（Ｘ＋１）回目であれば、ステップＳ１０３〜Ｓ１０４およびＳ２０５〜Ｓ２０６の処理によって、ＡＥＣＰＵ１１２は第（Ｘ＋１）の加算画像をメモリ（Ｘ）の領域に保存して、当該第（Ｘ＋１）の加算画像についてその輝度値（累積測光値）を求めて、ステップＳ１０６の処理に進むことになる。
【００８５】
一方、蓄積回数ｎが所定の回数（例えば、ｎ＝１２）となると（ステップＳ１０２において、ＮＯ）、ＡＥＣＰＵ１１２は、第１〜第１２の加算画像の各々で得られた輝度値（測光値）に応じて、前述したようにして、ステップＳ１０７においてフリッカー検出処理を行って、ステップＳ１０８でシャッター開始許可信号を生成する。
【００８６】
その後、ＡＥＣＰＵ１１２は第１〜第１２の加算画像（つまり、蓄積回数毎の加算画像）、蓄積回数毎の輝度値、および被写体からの光の光量変化周期に応じて被写体認識処理を行う（ステップＳ２０９）。
【００８７】
被写体認識処理において、前述のように、測光処理（ＡＥ）、光源判定処理（ＡＷＢ）、追跡処理、特定色抽出処理、および顔認識処理についてはフリッカー光源下においても測光センサー出力がばらつかないことが望ましい。
【００８８】
そこで、フリッカー検出処理において、光量変化周期Ｔ＝１０ｍｓ（商用電源周波数５０Ｈｚ）のフリッカー光源下であると判定した場合には、ＡＥＣＰＵ１１２は１２回（総蓄積時間２０．００ｍｓ）又は６回（総蓄積時間１０．００ｍｓ）の加算によって得られた加算画像を選択して被写体認識処理を行う。
【００８９】
一方、発光周期Ｔ＝８．３３ｍｓ（商用電源周波数６０Ｈｚ）のフリッカー光源下であると判定した場合、ＡＥＣＰＵ１１２は１０回（総蓄積時間１６．６７ｍｓ）又は５回（総蓄積時間８．３３ｍｓ）の加算によって得られた加算画像を選択して被写体認識処理を行う。
【００９０】
このようにすれば、測光センサーにおける電荷蓄積を、フリッカー検出処理の結果に応じて、被写体からの光の光量変化周期の整数倍の周期で行うことになるので、フリッカー光源下においても安定して測光センサー出力を得ることができる。
【００９１】
さらに、顔認識処理などパターン認識を行う際には、ＡＥＣＰＵ１１２はステップＳ２０６の処理で得た蓄積回数毎の輝度値において、輝度値が所定の範囲にある加算画像が得られた蓄積回数を検索する。そして、ＡＥＣＰＵ１１２は当該蓄積回数に対応するメモリ領域から加算画像を読み出して顔認識処理を行う。
【００９２】
なお、輝度値が所定の範囲にある加算画像が得られた蓄積回数が複数存在する場合には、ＡＥＣＰＵ１１２はそのうちの一つを用いて顔認識処理を行うようにしてもよく、複数の加算画像をそれぞれ用いて複数回の顔認識処理を行うようにしてもよい。
【００９３】
ステップＳ２０９の処理が行われた後、ＣＰＵ１０１はステップＳ１１０の処理を行うことになる。
【００９４】
図７（ａ）に示す例では、メモリ（０）〜メモリ（１１）の領域に順次加算画像を保存するようにしたが、図７（ｂ）に示すように、測光センサー１０８から読み出した画像を加算することなく順次メモリ（０）〜メモリ（１１）の領域に保存するようにしてもよい。
【００９５】
図７（ｂ）に示す例では、ＡＥＣＰＵ１１２は、第（Ｘ＋１）回目の読み出し（つまり、蓄積回数＝（Ｘ＋１））で測光センサー１０８から読み出した画像データを画像（Ｘ）として、当該画像（Ｘ）をメモリ（Ｘ）の領域に書き込む。
【００９６】
この場合には、ＡＥＣＰＵ１１２は、所定の回数（例えば、１２回）の電荷蓄積および読み出しが終了した後、メモリ（０）〜メモリ（１１）の領域からそれぞれ画像（０）〜画像（１２）の合計１２枚の画像を読み出して、蓄積毎測光値算出、累積回数毎の加算画像生成処理、および累積回数毎の加算画像の輝度値算出を行うようにすればよい。
【００９７】
このように、本発明の第２の実施形態では、前述の第１の実施形態による効果と同様の効果が得られるばかりでなく、フリッカー光源下においても安定して被写体認識処理を行って、顔認識処理などパターン認識処理の精度を向上させることができる。
【００９８】
なお、上述の第１および第２の実施形態では、測光センサーとして撮像素子を用いるようにしたが、他の測光センサーを用いて得られた測光結果に応じてフリッカー検出を行うようにしてもよい。
【００９９】
上述の説明から明らかなように、図１に示す例では、測光センサー１０８およびＡＥＣＰＵ１１２が蓄積手段と機能し、ＡＥＣＰＵ１１２が測光手段、フリッカー検出手段、加算手段、および被写体認識手段として機能する。また、ＣＰＵ１０１およびＡＥＣＰＵ１１２がシャッター制御手段として機能する。
【０１００】
以上、本発明について実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、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。
【０１０１】
例えば、上記の実施の形態の機能を制御方法として、この制御方法を撮像装置に実行させるようにすればよい。また、上述の実施の形態の機能を有するプログラムを制御プログラムとして、当該制御プログラムを撮像装置が備えるコンピュータに実行させるようにしてもよい。なお、制御プログラムは、例えば、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録される。
【０１０２】
上記の制御方法および制御プログラムの各々は、少なくとも蓄積ステップ、測光ステップ、フリッカー検出ステップ、加算ステップ、および被写体認識ステップを有している。
【０１０３】
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。つまり、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の記録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（またはＣＰＵやＭＰＵなど）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】
【０１０４】
１００  カメラ本体
１０１  カメラマイコン（ＣＰＵ）
１０３  撮像素子
１０５  ハーフミラー
１０７  表示素子
１０８  測光センサー（ＡＥ）
１１０  焦点検出回路（ＡＦ）
１１２  画像処理・演算用ＣＰＵ（ＡＥＣＰＵ）
２００  撮影レンズ
２０１  レンズマイコン（ＬＰＵ）
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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