(57)【要約】 【課題】  ビデオカメラ等に用いて有効な自動アイリス調整機能付き撮像装置であって、全体に対称形に分布した画像に適切に調整を行なうと、低輝度側、高輝度側に分布が偏っている画像に対しては、アイリスを閉めすぎに制御したり、開けすぎに制御したりするという問題点を有していた。 【解決手段】  入力画像の分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を示す統計的特性データを算出する画像データ統計特性算出手段を備え、前記統計的特性データを用いて検出映像レベルを適応的に補正することで、輝度分布によらず適切なアイリス制御を行なうことができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を複数のブロックに分割し、各ブロックごとの画像データを検出するブロックデータ検出手段と、
前記ブロックデータ検出手段の検出結果より入力画像信号の統計的特性を算出する画像データ統計特性算出手段と、
前記算出された統計的特性データより映像レベルを検出する映像レベル検出手段と、
検出映像レベルとアイリス位置情報を用いてアイリスを制御するアイリス制御電圧算出手段と、を備え、
入力画像の統計的特性データにより適応的に検出された映像レベルを用いて、アイリスを制御することを特徴とする自動アイリス調整機能付き撮像装置。
【請求項２】
前記入力画像の統計的特性を算出する画像データ統計特性算出手段は、入力画像データの分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す歪度を算出し、さらに映像レベル検出手段は、画像データの平均値、最大値に指定された重み付け係数を加算平均して算出される映像レベルを、前記歪度が大きいほど、より低い検出映像レベルに補正し、またゼロの場合は補正なしで、また負の値が小さいほど、より大きい検出映像レベルに補正することを特徴とする請求項１記載の自動アイリス調整機能付き撮像装置。
【請求項３】
前記入力画像の統計的特性を算出する画像データ統計特性算出手段は、入力画像データの平均値および中央値とを算出し、平均値と中央値の差分を入力画像データの分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データとして出力し、さらに映像レベル検出手段は、画像データの平均値、最大値に指定された重み付け係数を加算平均して算出される映像レベルを、前記平均値と中央値の差分が大きいほど、より低い検出映像レベルに補正し、またゼロの場合は補正なしで、また負の値が小さいほど、より大きい検出映像レベルに補正することを特徴とする請求項１記載の自動アイリス調整機能付き撮像装置。
【請求項４】
前記入力画像の統計的特性を算出する画像データ統計特性算出手段は、入力画像データの平均値、最小値および最大値とを算出し、（最小値＋最大値）／２と平均値との差分を入力画像データの分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データとして出力し、さらに映像レベル検出手段は、画像データの平均値、最大値に指定された重み付け係数を加算平均して算出される映像レベルを、前記（最小値＋最大値）／２と平均値との差分が大きいほど、より低い検出映像レベルに補正し、またゼロの場合は補正なしで、また負の値が小さいほど、より大きい検出映像レベルに補正することを特徴とする請求項１記載の自動アイリス調整機能付き撮像装置。
【請求項５】
前記入力画像を複数のブロックに分割し、各ブロックごとの画像データを検出するブロックデータ検出手段は、ブロックデータ検出を行なう画像範囲を任意の画像範囲に設定することを特徴とする請求項１、２、３または４記載の自動アイリス調整機能付き撮像装置。
【請求項６】
前記アイリス制御電圧算出手段は、現在のアイリス制御動作状態すなわちアイリス制御動作変更状態もしくはアイリス制御動作安定状態を判定し、アイリス制御動作安定状態では、目標レベルと検出映像レベルが予め定められた誤差幅以上の差がなければアイリス制御電圧を変更しない調整を行い、またアイリス制御動作変更状態では、目標レベルと検出映像レベルの差がゼロになるようにアイリス制御電圧の調整を行なうことを特徴とする請求項１記載の自動アイリス調整機能付き撮像装置。
【請求項７】
前記アイリス制御電圧算出手段は、目標レベルを検出映像レベルで割った商の平方根の値を用いてアイリス制御電圧を算出することを特徴とする請求項１記載の自動アイリス調整機能付き撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビデオカメラ等に用いて有効な自動アイリス調整機能付き撮像装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の自動アイリス調整機能付き撮像装置としては、入力画像の輝度レベルの平均値を検出映像レベルとして用い、前記検出映像レベルが、目標レベルに等しくなるようにアイリス位置情報を考慮してアイリス制御電圧を調整する方法（特許文献１参照）や、入力画像の輝度レベルの平均値と最大値を検出し、ユーザー指定の重み付け係数を加算平均した値を検出映像レベルとして用い、前記検出映像レベルが目標レベルと等しくなるようにアイリス制御電圧を調整するなどの方法がよく用いられる。また、平均値と最大値の差の大小に従って重み付け係数を切替えて用いる方法（特許文献２参照）などが提案されている。
【特許文献１】特開昭６３−１２１０２８号公報
【特許文献２】特開昭６３−２５４８７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来の自動アイリス調整機能付き撮像装置では、例えば輝度レベルの平均値が同一でも平均値前後に大きく分散している画像に対しても、平均値前後に集中して分布している画像に対しても同じアイリス制御になっており、大きく分散している画像に対しては、アイリスが開き気味に制御されていた。
【０００４】
また、輝度レベルの平均値と最大値を用いる従来の自動アイリス調整機能付き撮像装置では、例えば、平均値と最大値は同一だが、低輝度側に分布が偏った画像と全体に対称形に分布した画像と高輝度側に分布が偏った画像に対しては、全く同一のアイリス制御になるため、全体に対称形に分布した画像に適切に重み付け係数を設定すると、低輝度側に分布が偏っている画像に対しては、アイリスを閉めすぎになり、高輝度側に分布が偏っている画像に対しては、アイリスを開けすぎになるという問題点を有していた。
【０００５】
本発明はかかる点に鑑み、入力画像の輝度分布によらず適切なアイリス制御を行なうことのできる撮像装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以上の課題を解決するために、本発明は、入力画像を複数のブロックに分割し、各ブロックごとの画像データを検出するブロックデータ検出手段と、前記ブロックデータ検出手段の検出結果より入力画像信号の統計的特性を算出する画像データ統計特性算出手段と、前記算出された統計的特性データより映像レベルを検出する映像レベル検出手段と、検出映像レベルとアイリス位置情報を用いてアイリスを制御するアイリス制御電圧算出手段とを備え、入力画像の分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を、統計的特性データの歪度、平均値、中央値、最大値、最小値などを用いて判断し、低輝度側に偏っている場合には対称形の場合より検出映像レベルが小さくなるように、また、高輝度側に偏っている場合には対称形の場合より検出映像レベルが大きくなるように適応的に補正をおこなった検出映像レベルを用いてアイリス制御を行なう。
【発明の効果】
【０００７】
以上説明したように、本実施例によれば、入力画像の輝度分布によらず適切なアイリス制御を行なうことができる。
【０００８】
また、本実施例によれば、補正の度合いを容易に調整することができる。
【０００９】
また、本実施例によれば、入力画像の分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データを算出する処理時間を極端に短縮することができる。
【００１０】
また、本実施例によれば、アイリス制御電圧の補正量を正確に算出できる。
【００１１】
また、本実施例によれば、一定の被写体を撮像している場合においては一定したアイリス状態が保たれ、また、被写体が移動したりカメラがパーンするなど大きく被写体が変化した場合には正確にアイリス状態を変更するといった全体に自然なアイリス制御を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１３】
（実施の形態１）
図１は本願における自動アイリス調整機能付き撮像装置の一実施例のブロック図である。図１において１はアイリス、２はＣＣＤなどの撮像素子、３は相関二重サンプリング処理、ホワイトバランス調整用のゲイン調整処理などを行なうアナログプロセス回路、４はアナログプロセス回路の出力信号をディジタル信号に変換するＡＤ変換器、５はガンマ処理、輪郭強調処理およびマトリクス変換などを行なうディジタルプロセス回路、６はディジタルプロセスの出力信号をアナログ信号に変換するＤＡ変換器、７は入力画像を複数のブロックに分割し、各ブロック毎の画像信号を検出するブロックデータ検出手段、８はブロックデータ検出手段の検出結果より入力画像信号の平均値および最大値を算出する画像データ算出手段、９はブロックデータ検出手段の検出結果より入力画像信号の統計的特性を算出する画像データ統計特性算出手段、１０は平均値および最大値に重み付け係数を加算平均した値を、画像データ統計特性算出手段で得られた入力画像の分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データにより補正した検出映像レベルを算出する映像レベル検出手段、１１はアイリス位置を検出するアイリス位置検出手段、１２は検出映像レベルが目標レベルに等しくなるようにアイリス位置情報を考慮してアイリス制御電圧を算出するアイリス制御電圧算出手段であり、ブロックデータ検出手段７はハードウエア回路により実現されており、画像データ算出手段８、画像データ統計特性算出手段９、映像レベル検出手段１０、アイリス位置検出手段１１、アイリス制御電圧算出手段１２は、マイクロコンピュータ１３内のプログラム処理により実現されている。
【００１４】
以上のように構成された自動アイリス調整機能付き撮像装置について、以下、その動作を述べる。
【００１５】
アイリス１を通過した被写体の信号はＣＣＤなどの撮像素子２で電気信号に変換され、アナログプロセス回路３において、相関二重サンプリング処理や、ホワイトバランス調整用のゲイン調整処理などの処理を行なった後、ＡＤ変換器４でディジタル信号に変換され、ディジタルプロセス回路５で、ガンマ処理、輪郭強調処理、マトリクス変換処理などを行ない、ＤＡ変換器６で再びアナログ信号に変換され出力される。
【００１６】
さらに、ＡＤ変換器４より各色信号がブロックデータ検出手段７に入力され、有効画面内を複数に分割した各ブロックごとの画像信号データが検出される。
【００１７】
マイクロコンピュータ１３内の画像データ算出手段８では、各ブロック毎の画像信号データの平均値と最大値を算出する。また、画像データ統計特性算出手段９では、各ブロック毎の画像信号データより統計的特性データとして歪度の値を（１）式より算出する。（１）式において、Ｘｉは画像信号データ、Ｘｍは、Ｘｉの平均値、ＮはＸｉの数である。
ＳＫ＝｛Σ（Ｘｉ−Ｘｍ）＾３／Ｎ｝／｛√（Σ（Ｘｉ−Ｘｍ）＾２／Ｎ）｝＾３・・・（１）
（１）式で算出される歪度の値は、分布の形の左右対称形からの偏りの方向と程度を表す統計的特性値であり、歪度と画像信号データのヒストグラムの分布形状の関係を図２に示す。すなわち、歪度とは、図２（ａ）に示すように小さい値の度数が多く、左側に偏っている分布形状の場合には正の値になり、逆に図２（ｃ）に示すように大きい値の度数が多く右側に偏っている分布形状の場合には負の値となり、図２（ｂ）に示すように左右対称形である場合には０になるものである。
【００１８】
さらに、映像レベル検出手段１０では、画像信号データの平均値、最大値およびユーザーが設定した重み付け係数より（２）式で示す加算平均値を算出する。（２）式において、Ｘｍ  は画像信号データの平均値、Ｘｍａｘは、画像信号データの最大値、重み付け係数Ｋは１以下の正の小数である。
Ｙ＝｛Ｘｍ・（１−Ｋ）＋Ｘｍａｘ・Ｋ｝・・・（２）
さらに映像レベル検出手段１０で、（２）式で算出された加算平均値を、画像データ統計特性算出手段からの歪度により補正して検出映像レベルとして出力する。すなわち、図２（ａ）に示すように小さい値の度数が多く、左側に偏っている場合、すなわち、歪度が正の値の場合は、（２）式で算出された検出映像レベルをより小さい値に補正し、また、図２（ｃ）に示すように大きい値の度数が多く、右側に偏っている分布形状の場合、すなわち、歪度が負の値の場合は、（２）式で算出された検出映像レベルをより大きい値に補正し、図２（ｂ）に示すように左右対称形である場合、すなわち、歪度がゼロの場合は（２）式で算出された検出映像レベルをそのまま出力する。
【００１９】
また、アイリス位置検出手段１１では、ブロックデータ検出手段７で検出される各ブロックごとの画像信号データに対応するアイリス位置を検出しアイリス制御電圧算出手段１２に出力する。
【００２０】
アイリス制御電圧算出手段１２においては、検出映像レベルと目標レベルが等しくなるように次に出力するアイリス制御電圧を算出するが、その場合に前回出力したアイリス制御電圧を基準に算出するのではなく、アイリス位置検出手段１１からのアイリス位置を基準に目標のアイリス位置を算出し、そのアイリス位置に制御するための制御電圧を算出するように制御を行なう。
【００２１】
前回出力したアイリス制御電圧ではなくアイリス位置を基準にする理由は、レンズの応答速度に依存することなく正しく制御するためである。レンズの応答速度は、自動アイリス制御の制御ループ時間に対して概して遅く、また、レンズ毎に大きく異なる場合が多い。レンズの応答速度が遅い場合は、前回出力したアイリス制御電圧に対応する位置までアイリスの動作が完了していないため、検出映像レベルと目標レベルの差は、前回出力したアイリス制御電圧に対応する差より大きい。従って前回出力したアイリス制御電圧を基準にすると、次に出力するアイリス制御電圧が過大となり、結果としてハンチング動作が発生することになる。また、レンズ毎にハンチング動作が発生したり、発生しなかったりする。上記動作不良を防止する為、同時にアイリス位置を検出し、次のアイリス制御電圧の算出に用いる。
【００２２】
図３を用いて、効果についてさらに詳しく説明する。
【００２３】
図３は、ブロックデータ検出手段７で検出された画像信号データの分布を示す３種類の模式図である。（ａ）は度数が小さい値に偏っている場合、（ｂ）は度数が左右対称の場合、（ｃ）は度数が大きい値に偏っている場合であるが、３種類とも平均値および最大値は等しいものである。また、度数が左右対称の（ｂ）の画像に対して、ユーザーが最も好む重み付け係数を０．５とすると、前記（２）式で算出される画像信号データの平均値と最大値の加算平均レベルは、それぞれ図３の矢印に示すレベルになり、平均値および最大値が等しい為（ａ）、（ｂ）、（ｃ）ともに同じレベルになる。
【００２４】
図３の（ａ）〜（ｃ）に示す分布を持つ被写体を撮影した場合、従来の自動アイリス調整機能付き撮像装置では、加算平均レベルを目標レベルに等しくなるように制御を行なうため、（ｂ）の度数が左右対称に分布している画像に比較して（ａ）の度数が小さい値に偏っている場合は、画像の多くの部分が目標レベルより小さいレベルに分布することになり、アイリス制御としては閉じ気味に制御されていることになる。また、逆に（ｃ）の度数が大きい値に偏っている場合は、目標レベル以上に分布する部分が（ｂ）に比較して多くなり、アイリス制御としては開き気味に制御されていることになる。しかしながら、本発明の自動アイリス調整機能付き撮像装置では、（ａ）〜（ｃ）の分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す歪度を、画像データ統計特性算出手段９で算出し、この歪度を用いてさらに加算平均レベルを適応的に補正することで、従来の問題点を改善する。すなわち、（ａ）の度数が小さい値に偏っている場合は加算平均値をより小さく補正し、（ｂ）の度数が左右対称の場合は補正を行なわず、（ｃ）の度数が大きい値に偏っている場合は加算平均値をより大きく補正して、検出映像レベルとして出力する。
【００２５】
アイリス制御電圧算出手段１２において前記補正された検出映像レベルを目標レベルに等しくなるように制御を行なうため、入力画像の輝度分布によらず適切なアイリス制御を行なうことができる。
【００２６】
また、入力画像の分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データを用いて加算平均値に補正を行なうため、補正の度合いを調整することが可能であり、各ユーザー毎の好みに容易に適応することができる。
【００２７】
なお上述の実施例においては、ブロックデータ検出手段７は、ハードウエア回路としたが、マイクロコンピュータなどのソフトウエアで実装してもよい。
【００２８】
なお上述の実施例においては、画像データ算出手段８、画像データ統計特性算出手段９、映像レベル検出手段１０、アイリス位置検出手段１１、アイリス制御電圧算出手段１２は、マイクロコンピュータなどのソフトウエアで実装したが、専用ハードウエア回路を用いてもよい。
【００２９】
なお上述の実施例においては、入力画像の分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データとして歪度を用いたが、本発明はこれに限らず、入力画像の分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を判断できる統計的特性データであればなんでもよい。すなわち、例えば、入力画像データの平均値および中央値とを算出し、平均値と中央値の差分を入力画像データの分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データとして用いてもよい。さらに、例えば、入力画像データの平均値、最小値および最大値とを算出し、（最小値＋最大値）／２と平均値との差分を入力画像データの分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データとして用いてもよい。
【００３０】
図４は図２（ａ）〜（ｃ）と同様の分布に対する平均値、中央値および（最小値＋最大値）／２の値を示す模式図である。中央値とはデータを大きさの順に並べた時にちょうど真ん中に位置する値で、データ数が奇数（２ｋ＋１；ｋは任意の正の整数）の場合は（ｋ＋１）番目に大きい（または小さい）値が中央値になる。また、データ数が偶数（２ｋ）の場合はｋ番目と（ｋ＋１）番目の値の平均値を中央値とする。図４に示すように（ａ）の度数が小さい値に偏っている場合では、値が大きい側の外れ値の存在のため中央値＜平均値になるため（平均値―中央値）の値は歪度と同様に正の値になり、（ｃ）の度数が大きい値に偏っている場合では、値が小さい側の外れ値の存在のため平均値＜中央値になるため、（平均値―中央値）の値は歪度と同様に負の値となる。従って、（平均値―中央値）を入力画像データの分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データとして用いることができる。
【００３１】
同様に、（最小値＋最大値）／２と平均値との差分も入力画像データの分布の形の左右対称形からの偏り方向と程度を表す統計的特性データとして用いることができる。
【００３２】
これらのパラメータを用いた場合の重要な効果は、歪度なる個々の値の平均値からの偏差の３乗した値など非常に演算が複雑で演算能力の小さなマイクロコンピュータではその演算に多大の処理時間などが必要になってしまうのに対して、上記（平均値―中央値）や｛（最小値＋最大値）／２−平均値｝を用いる場合には処理時間などを極端に短縮することができることである。
【００３３】
さらに、上述の実施例においては、ブロックデータ検出手段７で検出する画像データは、特に言及しなかったが、輝度信号でもＲＧＢ信号の一番大きな値であるＮＡＭ信号でも画像のレベルを表現するものならなんでもよい。
【００３４】
さらに、上述の実施例においては、ブロックデータ検出手段７への入力はＡＤ変換器４後のデータとしたが、ディジタルプロセス回路５の途中段階からとしてもよい。
【００３５】
さらに、上述の実施例においては、アイリス制御電圧算出手段１２で算出する方法については、アイリス位置を考慮にいれること以外特に言及しなかったが、簡易的に検出映像レベルと目標レベルの差分値より次回のアイリス制御電圧を算出してもよいし、目標レベルを検出映像レベルで割った商の平方根の値を用いてアイリス制御電圧を算出してもよい。
【００３６】
目標レベルを検出映像レベルで割った商の平方根の値を用いた場合の重要な効果は、もともとの光の強さやその時のアイリスの開き具合などで、差分値だけでは補正量が近似値になってしまうのに対して、目標レベルを検出映像レベルで割った商の平方根の値を用いた場合には正確に補正量を算出できることである。
【００３７】
さらに、上述の実施例においては、アイリス制御電圧算出手段１２で行なう制御動作については、特に言及せず、検出映像レベルと目標レベルを等しくするように制御を行なうとしたが、現在のアイリス制御動作状態すなわちアイリス制御動作変更状態もしくはアイリス制御動作安定状態を判定し、アイリス制御動作安定状態では、目標レベルと検出映像レベルが予め定められた誤差幅以上の差がなければアイリス制御電圧を変更しない調整を行い、またアイリス制御動作変更状態では、目標レベルと検出映像レベルの差がゼロになるようにアイリス制御電圧の調整を行なう方法でもよい。
【００３８】
アイリス制御動作状態の判定は、例えば、直前の複数回のアイリス制御電圧の変更履歴によって判定するなどの方法がある。すなわち、直前の複数回においてアイリス制御電圧を一度でも変更した場合は変更状態とし、直前の複数回においてアイリス制御電圧を一度も変更しなかった場合は安定状態と判定する。
【００３９】
この場合の重要な効果は、一定の被写体を撮像している場合においては一定したアイリス状態が保たれ、また、被写体が移動したりカメラがパーンするなど大きく被写体が変化した場合には正確にアイリス状態を変更するといった全体に自然なアイリス制御を実現できることである。すなわち、一定の被写体を撮像している場合においては、安定状態となっているため少々の被写体の変化ではアイリスは変更されず、一定したアイリスが保たれる。また、被写体が移動したりカメラがパーンするなど大きく被写体が変化した場合には目標レベルと検出映像レベルの誤差が予め設定されている変更幅を超える為、アイリス制御電圧を変更し変更状態に移行する。変更状態では目標レベルと検出映像レベルが等しくなるまでアイリス制御電圧を変更するため、最適な状態までアイリスを変更することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明にかかる自動アイリス調整機能付き撮像装置は、入力画像の輝度分布によらず適切なアイリス制御を行なうことができるという効果を有し、ビデオカメラ等に用いて有効な自動アイリス調整機能付き撮像装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施の形態１による自動アイリス調整機能付き撮像装置の構成を示すブロック図
【図２】分布の形の左右対称形からの偏りの方向と程度を表す歪度と分布形状の関係を説明する模式図
【図３】本発明の効果を説明する画像信号データの分布を示す模式図
【図４】分布の形の左右対称形からの偏りの方向と程度を表す他の統計的特性データと分布形状の関係を説明する模式図
【符号の説明】
【００４２】
１  アイリス
２  撮像素子
３  アナログプロセス回路
４  ＡＤ変換器
５  ディジタルプロセス回路
６  ＤＡ変換器
７  ブロックデータ検出手段
８  画像データ算出手段
９  画像データ統計特性算出手段
１０  映像レベル検出手段
１１  アイリス位置検出手段
１２  アイリス制御電圧算出手段
１３  マイクロコンピュータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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