(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、複数の電気信号データが順次配列されている第１電気信号データ列を出力する第１の光電変換手段と、
結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、複数の電気信号データが順次配列されている第２電気信号データ列を出力する第２の光電変換手段と、
前記第１電気信号データ列中の一つの第１電気信号データを注目第１電気信号データとして、前記注目第１電気信号データと前記第１電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データの近傍の少なくとも１つの第１近傍電気信号データとに対して第１演算と第２演算とをそれぞれ施して第１演算データと第２演算データをそれぞれ算出し、前記第１演算データを前記第２演算データで除して第３演算データを算出し、前記注目第１電気信号データを第１電気信号データ列中で順次ずらして、第３演算データ列を生成する第１演算手段と、
前記第２電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データに対応する第２電気信号データと前記第２電気信号データ列中の、前記第２電気信号データの近傍の少なくとも１つの第２近傍電気信号データとに対して前記第１演算と前記第２演算とをそれぞれ施して第４演算データと第５演算データとをそれぞれ算出し、前記第４演算データを前記第５演算データで除して第６演算データを算出し、前記注目第１電気信号データのずらしに対応して前記第２電気信号を順次ずらして、第６演算データ列を生成する第２演算手段と、
前記第３演算データ列と前記第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を、前記第１電気信号データ列と前記第２電気信号データ列との相関度として、演算する相関度演算手段と、を備え、
前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第１演算データが少なくとも前記注目第１電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第４演算データが少なくとも前記第２電気信号データを含むものとなる演算であり、
前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第２演算データが少なくとも前記第１近傍電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第５演算データが少なくとも前記第２近傍電気信号データを含むものとなる演算であることを特徴とする相関演算装置。
【請求項２】
請求項１に記載の相関演算装置において、
前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとを加算する演算、および前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとを加算する演算であることを特徴とする相関演算装置。
【請求項３】
請求項１に記載の相関演算装置において、
前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとの平均演算、および前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとの平均演算であることを特徴とする相関演算装置。
【請求項４】
請求項１に記載の相関演算装置において、
前記相関度演算手段は、前記第３演算データと前記第６演算データとに対して、前記第２演算データと前記第５演算データの内の小さい方の値に応じた重み付けを行い、前記重み付けされた第３演算データ列と前記重み付けされた第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を演算することを特徴とする相関演算装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の相関演算装置において、
前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データに対する減算、および前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データに対する減算であることを特徴とする相関演算装置。
【請求項６】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の相関演算装置において、
前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データに対する微分演算、および前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データに対する微分演算であることを特徴とする相関演算装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の相関演算装置において、
前記相関度演算手段は、前記第３演算データと前記第６演算データとの差の絶対値を積算することを特徴とする相関演算装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の相関演算装置において、
前記第１演算手段及び前記第２演算手段による前記第１演算及び前記第２演算を実行する前に、前記第１電気信号データ列および前記第２電気信号データ列に対して、それぞれの高周波成分を除去する演算を施す高周波成分除去演算手段を更に備えることを特徴とする相関演算装置。
【請求項９】
結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、複数の電気信号データが順次配列されている第１電気信号データ列を出力する第１の光電変換手段と、
結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、複数の電気信号データが順次配列されている第２電気信号データ列を出力する第２の光電変換手段と、
前記第１電気信号データ列中の一つの第１電気信号データを注目第１電気信号データとして、前記注目第１電気信号データと前記第１電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データの近傍の少なくとも１つの第１近傍電気信号データとに対して第１演算を施して第１演算データを算出するとともに、前記第２電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データに対応する第２電気信号データと前記第２電気信号データ列中の、前記第２電気信号データの近傍の少なくとも１つの第２近傍電気信号データとに対して前記第１演算を施して第２演算データを算出し、前記第１演算データを前記第２演算データで除して第３演算データを算出し、前記注目第１電気信号データ及び前記第２電気信号データをそれぞれ第１電気信号データ列中及び第２電気信号列中で順次ずらして、第３演算データ列を生成する第１演算手段と、
前記第１電気信号データ列中の前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対して第２演算を施して第４演算データを算出するとともに、前記第２電気信号データ列中の前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対して前記第２演算を施して第５演算データを算出し、前記第４演算データを前記第５演算データで除して第６演算データを算出し、前記注目第１電気信号データ及び前記第２電気信号データをそれぞれ第１電気信号データ列中及び第２電気信号列中で順次ずらして、第６演算データ列を生成する第２演算手段と、
前記第３演算データ列と前記第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を、前記第1電気信号データ列と前記第２電気信号データ列との相関度として、演算する相関度演算手段と、を備え、
前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第１演算データが少なくとも前記注目第１電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第２演算データが少なくとも前記第２電気信号データを含むものとなる演算であり、
前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第４演算データが少なくとも前記第１近傍電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第５演算データが少なくとも前記第２近傍電気信号データを含むものとなる演算であることを特徴とする相関演算装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の相関演算装置において、
前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データに対する減算、および前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データに対する減算であり、
前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データに対する加算、および前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データに対する加算であることを特徴とする相関演算装置。
【請求項１１】
請求項９に記載の相関演算装置において、
前記相関度演算手段は、前記第３演算データと前記第６演算データとに対して、前記第２演算データと前記第５演算データの内の小さい方の値に応じた重み付けを行い、前記重み付けされた第３演算データ列と前記重み付けされた第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を演算することを特徴とする相関演算装置。
【請求項１２】
請求項９〜１１のいずれか１項に記載の相関演算装置において、
前記第１演算には、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データに対する微分演算、および前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データに対する微分演算が含まれることを特徴とする相関演算装置。
【請求項１３】
請求項９〜１１のいずれか１項に記載の相関演算装置において、
前記相関度演算手段は、前記第３演算データと前記第６演算データとの差の絶対値を積算することを特徴とする相関演算装置。
【請求項１４】
請求項９〜１３のいずれか１項に記載の相関演算装置において、
前記第１演算手段及び前記第２演算手段による前記第1演算及び前記第２演算を実行す
る前に、前記第１電気信号データ列および前記第２電気信号データ列に対して、それぞれの高周波成分を除去する演算を施す高周波成分除去演算手段を更に備えることを特徴とする相関演算装置。
【請求項１５】
撮影光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束を受光し、複数の電気信号からそれぞれ構成される第１及び第２の電気信号データ列を出力する光電変換手段と、
前記第１電気信号データ列中の一つの第１電気信号データを注目第１電気信号データとして、前記注目第１電気信号データと前記第１電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データの近傍の少なくとも１つの第１近傍電気信号データとに対して第１演算と第２演算とをそれぞれ施して第１演算データと第２演算データをそれぞれ算出し、前記第１演算データを前記第２演算データで除して第３演算データを算出し、前記注目第１電気信号データを第１電気信号データ列中で順次ずらして、第３演算データ列を生成する第１演算手段と、
前記第２電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データに対応する第２電気信号データと前記第２電気信号データ列中の、前記第２電気信号データの近傍の少なくとも１つの第２近傍電気信号データとに対して前記第１演算と前記第２演算とをそれぞれ施して第４演算データと第５演算データとをそれぞれ算出し、前記第４演算データを前記第５演算データで除して第６演算データを算出し、前記注目第１電気信号データのずらしに対応して前記第２電気信号を順次ずらして、第６演算データ列を生成する第２演算手段と、
前記第３演算データ列と前記第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を、前記第１電気信号データ列と前記第２電気信号データ列との相関度として、演算する相関度演算手段と、
前記相関度演算手段によって演算された相関度に基づき、前記撮影光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段と、を備え、
前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第１演算データが少なくとも前記注目第１電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第４演算データが少なくとも前記第２電気信号データを含むものとなる演算であり、
前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第２演算データが少なくとも前記第１近傍電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第５演算データが少なくとも前記第２近傍電気信号データを含むものとなる演算であることを特徴とする焦点検出装置。
【請求項１６】
撮影光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束を受光し、複数の電気信号からそれぞれ構成される第１及び第２の電気信号データ列を出力する光電変換手段と、
前記第１電気信号データ列中の一つの第１電気信号データを注目第１電気信号データとして、前記注目第１電気信号データと前記第１電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データの近傍の少なくとも１つの第１近傍電気信号データとに対して第１演算を施して第１演算データを算出するとともに、前記第２電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データに対応する第２電気信号データと前記第２電気信号データ列中の、前記第２電気信号データの近傍の少なくとも１つの第２近傍電気信号データとに対して前記第１演算を施して第２演算データを算出し、前記第１演算データを前記第２演算データで除して第３演算データを算出し、前記注目第１電気信号データ及び前記第２電気信号データをそれぞれ第１電気信号データ列中及び第２電気信号列中で順次ずらして、第３演算データ列を生成する第１演算手段と、
前記第１電気信号データ列中の前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対して第２演算を施して第４演算データを算出するとともに、前記第２電気信号データ列中の前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対して前記第２演算を施して第５演算データを算出し、前記第４演算データを前記第５演算データで除して第６演算データを算出し、前記注目第１電気信号データ及び前記第２電気信号データをそれぞれ第１電気信号データ列中及び第２電気信号列中で順次ずらして、第６演算データ列を生成する第２演算手段と、
前記第３演算データ列と前記第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を、前記第1電気信号データ列と前記第２電気信号データ列との相関度として、演算する相関度演算手段と、
前記相関度演算手段によって演算された相関度に基づき、前記撮影光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段と、を備え、
前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第１演算データが少なくとも前記注目第１電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第２演算データが少なくとも前記第２電気信号データを含むものとなる演算であり、
前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第４演算データが少なくとも前記第１近傍電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第５演算データが少なくとも前記第２近傍電気信号データを含むものとなる演算であることを特徴とする焦点検出装置。
【請求項１７】
請求項１５または１６に記載の焦点検出装置において、
前記光電変換手段は、前記撮影光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束のうちの、一方の光束を受光する複数の第１光電変換部と、他方の光束を受光する複数の第２光電変換部とを含み、
前記第１光電変換部の各々は、マイクロレンズを介して前記一方の光束を受光し、
前記第１光電変換部の各々は、マイクロレンズを介して前記他方の光束を受光することを特徴とする焦点検出装置。
【請求項１８】
請求項１５または１６に記載の焦点検出装置において、
前記撮影光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束をそれぞれ再結像する一対の再結像光学系を更に備え、
前記一対の再結像光学系は、前記撮影光学系によって結像された光像をそれぞれ再結像し、
前記光電変換手段は、前記一対の再結像光学系の一方によって再結像された光像を受光する複数の第１光電変換部と、前記一対の再結像光学系の他方によって再結像された光像を受光する複数の第２光電変換部とを含むことを特徴とする焦点検出装置。
【請求項１９】
請求項１５〜１８のいずれか１項に記載の焦点検出装置を備えたことを特徴とする撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の信号データ列の相関関係を演算する相関演算方法と相関演算装置、およびそれらを用いた焦点検出装置および撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象物体の光像をそれぞれ一対の光電変換素子アレイ上に形成し、それらの光電変換素子アレイから出力される一対の電気信号データ列の相関を演算する装置が知られている。例えば、撮影光学系の射出瞳面の異なる領域を通過した一対の光束をイメージセンサーで受光し、イメージセンサー上に結像された一対の光像を一対の電気信号データ列に変換し、これらの信号データ列の相関を演算して撮影光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この出願の発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
【特許文献１】特開平０４−３３８９０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来の相関演算方法では、一対の信号データ列Ａ１、Ａ２、・・、ＡＮとＢ１、Ｂ２、・・、ＢＮ（Ｎはデータの個数）をずらし量ｋを変えながら比較し、単に両信号データ列の差の絶対値の総和Σ｜Ａn−Ｂn+k｜を求めて両信号データ列の相関量Ｃ(ｋ)としているので、例えば一対の光束のいずれか一方に撮影光学系による“ケラレ”が発生した場合には、イメージセンサーから出力される一対の信号データ列に相対的な歪みが発生し、両信号データ列の相関関係を正確に検出できなくなるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の発明による相関演算装置は、結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、複数の電気信号データが順次配列されている第１電気信号データ列を出力する第１の光電変換手段と、結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、複数の電気信号データが順次配列されている第２電気信号データ列を出力する第２の光電変換手段と、前記第１電気信号データ列中の一つの第１電気信号データを注目第１電気信号データとして、前記注目第１電気信号データと前記第１電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データの近傍の少なくとも１つの第１近傍電気信号データとに対して第１演算と第２演算とをそれぞれ施して第１演算データと第２演算データをそれぞれ算出し、前記第１演算データを前記第２演算データで除して第３演算データを算出し、前記注目第１電気信号データを第１電気信号データ列中で順次ずらして、第３演算データ列を生成する第１演算手段と、前記第２電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データに対応する第２電気信号データと前記第２電気信号データ列中の、前記第２電気信号データの近傍の少なくとも１つの第２近傍電気信号データとに対して前記第１演算と前記第２演算とをそれぞれ施して第４演算データと第５演算データとをそれぞれ算出し、前記第４演算データを前記第５演算データで除して第６演算データを算出し、前記注目第１電気信号データのずらしに対応して前記第２電気信号を順次ずらして、第６演算データ列を生成する第２演算手段と、前記第３演算データ列と前記第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を、前記第１電気信号データ列と前記第２電気信号データ列との相関度として、演算する相関度演算手段と、を備え、前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第１演算データが少なくとも前記注目第１電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第４演算データが少なくとも前記第２電気信号データを含むものとなる演算であり、前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第２演算データが少なくとも前記第１近傍電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第５演算データが少なくとも前記第２近傍電気信号データを含むものとなる演算であることを特徴とする。
請求項９の発明による相関演算装置は、結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、複数の電気信号データが順次配列されている第１電気信号データ列を出力する第１の光電変換手段と、結像光学系を通過した光束による像を光電変換して、複数の電気信号データが順次配列されている第２電気信号データ列を出力する第２の光電変換手段と、前記第１電気信号データ列中の一つの第１電気信号データを注目第１電気信号データとして、前記注目第１電気信号データと前記第１電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データの近傍の少なくとも１つの第１近傍電気信号データとに対して第１演算を施して第１演算データを算出するとともに、前記第２電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データに対応する第２電気信号データと前記第２電気信号データ列中の、前記第２電気信号データの近傍の少なくとも１つの第２近傍電気信号データとに対して前記第１演算を施して第２演算データを算出し、前記第１演算データを前記第２演算データで除して第３演算データを算出し、前記注目第１電気信号データ及び前記第２電気信号データをそれぞれ第１電気信号データ列中及び第２電気信号列中で順次ずらして、第３演算データ列を生成する第１演算手段と、前記第１電気信号データ列中の前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対して第２演算を施して第４演算データを算出するとともに、前記第２電気信号データ列中の前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対して前記第２演算を施して第５演算データを算出し、前記第４演算データを前記第５演算データで除して第６演算データを算出し、前記注目第１電気信号データ及び前記第２電気信号データをそれぞれ第１電気信号データ列中及び第２電気信号列中で順次ずらして、第６演算データ列を生成する第２演算手段と、前記第３演算データ列と前記第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を、前記第1電気信号データ列と前記第２電気信号データ列との相関度として、演算する相関度演算手段と、を備え、前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第１演算データが少なくとも前記注目第１電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第２演算データが少なくとも前記第２電気信号データを含むものとなる演算であり、前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第４演算データが少なくとも前記第１近傍電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第５演算データが少なくとも前記第２近傍電気信号データを含むものとなる演算であることを特徴とする。
請求項１５の発明による焦点検出装置は、撮影光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束を受光し、複数の電気信号からそれぞれ構成される第１及び第２の電気信号データ列を出力する光電変換手段と、前記第１電気信号データ列中の一つの第１電気信号データを注目第１電気信号データとして、前記注目第１電気信号データと前記第１電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データの近傍の少なくとも１つの第１近傍電気信号データとに対して第１演算と第２演算とをそれぞれ施して第１演算データと第２演算データをそれぞれ算出し、前記第１演算データを前記第２演算データで除して第３演算データを算出し、前記注目第１電気信号データを第１電気信号データ列中で順次ずらして、第３演算データ列を生成する第１演算手段と、前記第２電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データに対応する第２電気信号データと前記第２電気信号データ列中の、前記第２電気信号データの近傍の少なくとも１つの第２近傍電気信号データとに対して前記第１演算と前記第２演算とをそれぞれ施して第４演算データと第５演算データとをそれぞれ算出し、前記第４演算データを前記第５演算データで除して第６演算データを算出し、前記注目第１電気信号データのずらしに対応して前記第２電気信号を順次ずらして、第６演算データ列を生成する第２演算手段と、前記第３演算データ列と前記第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を、前記第１電気信号データ列と前記第２電気信号データ列との相関度として、演算する相関度演算手段と、前記相関度演算手段によって演算された相関度に基づき、前記撮影光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段と、を備え、前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第１演算データが少なくとも前記注目第１電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第４演算データが少なくとも前記第２電気信号データを含むものとなる演算であり、前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第２演算データが少なくとも前記第１近傍電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第５演算データが少なくとも前記第２近傍電気信号データを含むものとなる演算であることを特徴とする。
請求項１６の発明による焦点検出装置は、撮影光学系の一対の瞳領域を通過した一対の光束を受光し、複数の電気信号からそれぞれ構成される第１及び第２の電気信号データ列を出力する光電変換手段と、前記第１電気信号データ列中の一つの第１電気信号データを注目第１電気信号データとして、前記注目第１電気信号データと前記第１電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データの近傍の少なくとも１つの第１近傍電気信号データとに対して第１演算を施して第１演算データを算出するとともに、前記第２電気信号データ列中の、前記注目第１電気信号データに対応する第２電気信号データと前記第２電気信号データ列中の、前記第２電気信号データの近傍の少なくとも１つの第２近傍電気信号データとに対して前記第１演算を施して第２演算データを算出し、前記第１演算データを前記第２演算データで除して第３演算データを算出し、前記注目第１電気信号データ及び前記第２電気信号データをそれぞれ第１電気信号データ列中及び第２電気信号列中で順次ずらして、第３演算データ列を生成する第１演算手段と、前記第１電気信号データ列中の前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対して第２演算を施して第４演算データを算出するとともに、前記第２電気信号データ列中の前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対して前記第２演算を施して第５演算データを算出し、前記第４演算データを前記第５演算データで除して第６演算データを算出し、前記注目第１電気信号データ及び前記第２電気信号データをそれぞれ第１電気信号データ列中及び第２電気信号列中で順次ずらして、第６演算データ列を生成する第２演算手段と、前記第３演算データ列と前記第６演算データ列とを相対的にずらしながら前記第３演算データ列と前記第６演算データ列との相関度を、前記第1電気信号データ列と前記第２電気信号データ列との相関度として、演算する相関度演算手段と、前記相関度演算手段によって演算された相関度に基づき、前記撮影光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段と、を備え、前記第１演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第１演算データが少なくとも前記注目第１電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第１演算結果である前記第２演算データが少なくとも前記第２電気信号データを含むものとなる演算であり、前記第２演算は、前記注目第１電気信号データと前記第１近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第４演算データが少なくとも前記第１近傍電気信号データを含み、前記第２電気信号データと前記第２近傍電気信号データとに対する前記第２演算結果である前記第５演算データが少なくとも前記第２近傍電気信号データを含むものとなる演算であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、例えば一対の焦点検出用光束のいずれか一方に撮影光学系によるケラレが発生してイメージセンサーから出力される一対の信号データ列に相対的な歪みが発生しても、両信号データ列の相関関係を正確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本願発明を撮像装置としてのディジタルスチルカメラに適用した一実施の形態を説明する。図１は一実施の形態のディジタルスチルカメラの構成を示す図である。一実施の形態のディジタルスチルカメラ２０１は交換レンズ２０２とカメラボディ２０３とから構成され、交換レンズ２０２はカメラボディ２０３のマウント部２０４に装着される。
【０００８】
交換レンズ２０２はレンズ２０５〜２０７、絞り２０８、レンズ駆動制御装置２０９などを備えている。なお、レンズ２０６はズーミング用、レンズ２０７はフォーカシング用である。レンズ駆動制御装置２０９はＣＰＵとその周辺部品を備え、フォーカシング用レンズ２０７と絞り２０８の駆動制御、ズーミング用レンズ２０６、フォーカシング用レンズ２０７および絞り２０８の位置検出、カメラボディ２０３の制御装置との通信によるレンズ情報の送信とカメラ情報の受信などを行う。
【０００９】
一方、カメラボディ２０３は撮像素子２１１、カメラ駆動制御装置２１２、メモリカード２１３、ＬＣＤドライバー２１４、ＬＣＤ２１５、接眼レンズ２１６などを備えている。撮像素子２１１は交換レンズ２０２の予定結像面（予定焦点面）に配置され、交換レンズ２０２により結像された被写体像を撮像して画像信号を出力する。撮像素子２１１には撮像用画素（以下、単に撮像画素という）が二次元状に配置されており、その内の焦点検出位置に対応した部分には撮像画素に代えて焦点検出用画素（以下、単に焦点検出画素という）列が組み込まれている。
【００１０】
カメラ駆動制御装置２１２はＣＰＵとメモリなどの周辺部品を備え、撮像素子２１１の駆動制御、撮像画像の処理、交換レンズ２０２の焦点検出および焦点調節、絞り２０８の制御、ＬＣＤ２１５の表示制御、レンズ駆動制御装置２０９との通信、カメラ全体のシーケンス制御などを行う。なお、カメラ駆動制御装置２１２は、マウント部２０４に設けられた電気接点２１７を介してレンズ駆動制御装置２０９と通信を行う。
【００１１】
メモリカード２１３は撮像画像を記憶する画像ストレージである。ＬＣＤ２１５は液晶ビューファインダー（ＥＶＦ：電子ビューファインダー）の表示器として用いられ、撮影者は接眼レンズ２１６を介してＬＣＤ２１５に表示された撮像画像を視認することができる。
【００１２】
交換レンズ２０２を通過して撮像素子２１１上に結像された被写体像は撮像素子２１１により光電変換され、画像出力がカメラ駆動制御装置２１２へ送られる。カメラ駆動制御装置２１２は、焦点検出画素の出力に基づいて焦点検出位置におけるデフォーカス量を演算し、このデフォーカス量をレンズ駆動制御装置２０９へ送る。また、カメラ駆動制御装置２１２は、撮像画素の出力に基づいて生成した画像信号をＬＣＤドライバー２１４へ送り、ＬＣＤ２１５に表示するとともに、メモリカード２１３に記憶する。
【００１３】
レンズ駆動制御装置２０９は、ズーミングレンズ２０６、フォーカシングレンズ２０７および絞り２０８の位置を検出し、検出位置に基づいてレンズ情報を演算するか、あるいは予め用意されたルックアップテーブルから検出位置に応じたレンズ情報を選択し、カメラ駆動制御装置２１２へ送る。また、レンズ駆動制御装置２０９は、カメラ駆動制御装置２１２から受信したデフォーカス量に基づいてレンズ駆動量を演算し、レンズ駆動量に基づいてフォーカシング用レンズ２０７を駆動制御する。
【００１４】
図２は、交換レンズ２０２の予定結像面に設定した撮像画面Ｇ上の焦点検出領域を示す。撮像画面Ｇ上にＧ１〜Ｇ５の焦点検出領域を設定し、撮像素子２１１の焦点検出画素を撮像画面Ｇ上の各焦点検出領域Ｇ１〜Ｇ５の長手方向に直線状に配列する。つまり、撮像素子２１１上の焦点検出画素列は、撮影画面Ｇ上に結像された被写体像の内の焦点検出領域Ｇ１〜Ｇ５の像をサンプリングする。撮影者は撮影構図に応じて焦点検出領域Ｇ１〜Ｇ５の中から任意の焦点検出領域を手動で選択する。
【００１５】
図３は撮像素子２１１の詳細な構成を示す正面図である。なお、図３は撮像素子２１１上のひとつの焦点検出領域の周囲を拡大した部分拡大図である。撮像素子２１１は撮像画素３１０と焦点検出用の焦点検出画素３１１から構成される。
【００１６】
図４に示すように、撮像画素３１０はマイクロレンズ１０、光電変換部１１、不図示の色フィルターから構成される。また、図５に示すように、焦点検出画素３１１はマイクロレンズ１０、一対の光電変換部１２，１３から構成される。撮像画素３１０の光電変換部１１は、マイクロレンズ１０によって明るい交換レンズの射出瞳（たとえばＦ１．０）を通過する光束をすべて受光するような形状に設計される。一方、焦点検出画素３１１の一対の光電変換部１２、１３は、マイクロレンズ１０によって交換レンズの特定の射出瞳（たとえばＦ２．８）を通過する光束をすべて受光するような形状に設計される。
【００１７】
２次元状に配置された撮像画素３１０には赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のいずれかの色フィルターが備えられ、各色フィルターは図６に示す分光感度特性を有している。ＲＧＢの色フィルターを備えた撮像画素３１０は、図３に示すようにベイヤー配列される。
【００１８】
一方、焦点検出画素３１１には、光量をかせぐために色フィルターは設けられておらず、その分光感度特性は光電変換を行うフォトダイオードの分光感度と、赤外カットフィルター（不図示）の分光感度とを総合した図７に示す分光感度特性を有している。焦点検出画素３１１の分光感度は、図６に示す撮像画素３１０の内の緑画素Ｇ、赤画素Ｒ、青画素Ｂの分光感度を加算したような分光感度特性となり、その感度の光波長領域は緑画素Ｇ、赤画素Ｒ、青画素Ｂの感度の光波長領域を包含している。
【００１９】
焦点検出画素３１１は、図２に示す焦点検出領域Ｇ１〜Ｇ５の撮像画素３１０のＢフィルターとＧフィルターが配置されるべき行または列に、直線状に隙間なしに密に配置される。焦点検出画素３１１を撮像画素３１０のＢフィルターとＧフィルターが配置されるべき行または列に配置することによって、画素補間により焦点検出画素３１１の位置の画素信号を算出する場合に、多少誤差が生じても人間の眼には目立たなくすることができる。この理由は、人間の目は青より赤に敏感であることと、緑画素の密度が青画素と赤画素より高いので、緑画素の１画素の欠陥に対する画像劣化への寄与が小さいためである。
【００２０】
なお、上述した補色フィルターの撮像画素を二次元状に展開した撮像素子では、出力誤差が比較的目立たない青成分を含むシアンとマゼンダが配置されるべき画素位置に焦点検出画素３１１を配置する。
【００２１】
図８は撮像画素３１０の断面図である。撮像画素３１０において、撮像用の光電変換部１１の前方にマイクロレンズ１０が配置され、マイクロレンズ１０により光電変換部１１が前方に投影される。光電変換部１１は半導体回路基板２９上に形成され、不図示の色フィルタはマイクロレンズ１０と光電変換部１１の中間に配置される。
【００２２】
図９は焦点検出画素３１１の断面図である。焦点検出画素３１１において、焦点検出用の光電変換部１２，１３の前方にマイクロレンズ１０が配置され、マイクロレンズ１０により光電変換部１２，１３が前方に投影される。光電変換部１２，１３は半導体回路基板２９上に形成される。
【００２３】
次に、図１０により瞳分割方式による焦点検出方法を説明する。図１０において、交換レンズ２０２の光軸９１上に配置される焦点検出画素３１１のマイクロレンズ５０と、そのマイクロレンズ５０の後方に配置される一対の光電変換部５２，５３、および交換レンズ２０２の光軸９１外に配置される焦点検出画素３１１のマイクロレンズ６０と、そのマイクロレンズ６０の後方に配置される一対の光電変換部６２，６３を例にあげて説明する。交換レンズ２０２の予定結像面に配置したマイクロレンズ５０、６０の前方の距離ｄ４の位置に、交換レンズ２０２の射出瞳９０を設定する。ここで、距離ｄ４は、マイクロレンズ５０、６０の曲率、屈折率、マイクロレンズ５０、６０と光電変換部５２，５３、６２，６３との間の距離などに応じて決まる値であって、この明細書では測距瞳距離と呼ぶ。
【００２４】
マイクロレンズ５０、６０は交換レンズ２０２の予定結像面に配置されており、光軸９１上のマイクロレンズ５０によって一対の光電変換部５２，５３の形状がマイクロレンズ５０から投影距離ｄ４だけ離間した射出瞳９０上に投影され、その投影形状は測距瞳９２，９３を形成する。一方、光軸９１外のマイクロレンズ６０によって一対の光電変換部６２，６３の形状が投影距離ｄ４だけ離間した射出瞳９０上に投影され、その投影形状は測距瞳９２，９３を形成する。すなわち、投影距離ｄ４にある射出瞳９０上で各焦点検出画素の光電変換部の投影形状（測距瞳９２，９３）が一致するように、各画素の投影方向が決定される。
【００２５】
光電変換部５２は、測距瞳９２を通過しマイクロレンズ５０へ向う焦点検出光束７２によってマイクロレンズ５０上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。光電変換部５３は、測距瞳９３を通過しマイクロレンズ５０へ向う焦点検出光束７３によってマイクロレンズ５０上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。光電変換部６２は、測距瞳９２を通過しマイクロレンズ６０へ向う焦点検出光束８２によってマイクロレンズ６０上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。光電変換部６３は、測距瞳９３を通過しマイクロレンズ６０へ向う焦点検出光束８３によってマイクロレンズ６０上に形成される像の強度に対応した信号を出力する。なお、焦点検出画素３１１の配列方向は一対の瞳距離の分割方向と一致させる。
【００２６】
このような焦点検出画素を直線状に多数配列し、各画素の一対の光電変換部の出力を測距瞳９２と測距瞳９３に対応した出力グループにまとめることによって、一対の測距瞳９２と９３を各々通過する焦点検出光束が焦点検出画素列上に形成する一対の像の強度分布に関する情報を得ることができる。さらに、この情報に対して後述する像ズレ検出演算処理（相関処理、位相差検出処理）を施すことによって、いわゆる瞳分割方式で一対の像の像ズレ量を検出することができる。そして、この像ズレ量に所定の変換係数を乗ずることによって、予定結像面に対する現在の結像面（予定結像面上のマイクロレンズアレイの位置に対応した焦点検出位置における結像面）の偏差（デフォーカス量）を算出することができる。
【００２７】
なお、図１０では、光軸９１上にある第一焦点検出画素（マイクロレンズ５０と一対の光電変換部５２，５３）と隣接する第一焦点検出画素（マイクロレンズ６０と一対の光電変換部６２，６３）を模式的に例示したが、その他の焦点検出画素においても同様に、一対の光電変換部がそれぞれ一対の測距瞳から各マイクロレンズに到来する光束を受光する。
【００２８】
図１１は射出瞳面における投影関係を示す正面図である。焦点検出画素３１１から一対の光電変換部１２，１３をマイクロレンズ１０により射出瞳面９０に投影した測距瞳９２，９３の外接円は、結像面から見た場合に所定の開口Ｆ値（以下、測距瞳Ｆ値と呼ぶ。ここではＦ２．８）となる。撮像画素３１０の光電変換部１１をマイクロレンズ１０により射出瞳面９０に投影すると領域９４となり、領域９４は測距瞳９２，９３を包含した広い領域となっている。
【００２９】
図１１において、破線で示す交換レンズ２０２の絞り開口に対応した領域９５の中心と、測距瞳９２，９３の外接円の中心との位置関係は、交換レンズ２０２固有の射出瞳の位置と焦点検出画素の画面上の位置（光軸からの距離）に応じて変化し、必ずしも一致しない。交換レンズ２０２の射出瞳の大きさが測距瞳９２，９３の外接円の大きさよりも小さく、かつ中心が一致しない場合には、一対の測距瞳９２、９３を通過する光束がアンバランスに“ケラレ”ることになり、これらの光束により形成される一対の像の光量が一致せず、歪みが生じる。
【００３０】
図１２は、１つの焦点検出位置における像信号の強度分布（光量）を縦軸に、焦点検出位置内の位置偏差を横軸にとって示したものである。焦点検出位置内の位置偏差とは、例えば図３に示す撮像素子２１１上の１つの焦点検出位置に属する複数の焦点検出画素の位置に相当する。焦点検出光束にケラレが生じていない場合の一対の像信号４００，４０１は、図１２(ａ)に示すように、同一の像信号関数が単に横にシフトしたものとなっている。焦点検出光束にケラレが生ずると、測距瞳を通る焦点検出用光束の量が焦点検出位置および焦点検出位置内での位置偏差によって変化し、一対の像信号４０２，４０３は図１２（ｂ）のようになり、同一の信号を相対的にシフトしたものにはならない。
【００３１】
《撮像動作》
図１３は、一実施の形態のディジタルスチルカメラ（撮像装置）２１０の撮像動作を示すフローチャートである。カメラ駆動制御装置２１２は、ステップ１００でカメラの電源が投入されるとこの撮像動作を繰り返し実行する。ステップ１１０において撮像素子２１１から撮像画素３１０のデータを間引き読み出しし、電子ビューファインダーＬＣＤ２１５に表示させる。撮像画素３１０のデータを間引き読み出しする際には、焦点検出画素３１１がなるべく含まれないような設定で間引き読み出しをすることによって、表示品質を向上させることができる。逆に、焦点検出画素３１１を含むように間引き読み出しを行い、電子ビューファインダーＬＣＤ２１５上に焦点検出画素出力を補正せずに表示させることによって、焦点検出位置をユーザーに認識可能に表示することもできる。
【００３２】
ステップ１２０では焦点検出画素列からデータを読み出す。なお、図２に示す焦点検出エリアＧ１〜Ｇ５の中から予めエリア選択操作部材（不図示）により任意のエリアが選択されているので、選択された焦点検出エリアに対応する焦点検出画素列からデータを読み出す。続くステップ１３０において焦点検出画素列に対応した一対の像データに基づいて、後述する像ズレ検出演算処理すなわち相関演算処理を行い、像ズレ量を演算し、さらにデフォーカス量を算出する。ステップ１４０では合焦近傍か否か、つまり算出したデフォーカス量の絶対値が合焦判定基準値以内であるか否かを調べる。
【００３３】
合焦近傍でないと判定した場合はステップ１５０へ進み、算出したデフォーカス量をレンズ駆動制御装置２０９へ送信し、交換レンズ２０２のフォーカシング用レンズ２０７を合焦位置に駆動させ、ステップ１１０へ戻って上記動作を繰り返す。なお、焦点検出不能な場合もこのステップ１５０へ分岐し、レンズ駆動制御装置２０９へスキャン駆動命令を送信し、交換レンズ２０２のフォーカシング用レンズ２０７を無限位置と至近位置の間でスキャン駆動させ、ステップ１１０へ戻って上記動作を繰り返す。
【００３４】
一方、合焦近傍であると判定した場合はステップ１６０へ進み、レリーズボタン（不図示）の操作によりシャッターレリーズがなされたか否かを判定し、なされていない場合はステップ１１０へ戻って上記動作を繰り返す。シャッターレリーズがなされた場合はステップ１７０へ進み、レンズ駆動制御装置２０９へ絞り調整命令を送信し、交換レンズ２０２の絞り２０８をカメラ駆動制御装置２１２で露出演算により決定した制御Ｆ値、またはユーザーが手動で設定したＦ値に設定する。
【００３５】
絞り制御が終了した時点で、撮像素子２１１に撮像動作を行わせ、撮像素子２１１の撮像画素３１０およびすべての焦点検出画素３１１から画像データを読み出す。ステップ１８０において、焦点検出画素列の各画素位置における画素データを、焦点検出画素３１１のデータおよび周囲の撮像画素３１０のデータに基づいて補間する。ステップ１９０では撮像画素３１０のデータおよび補間された焦点検出画素位置のデータからなる画像データをメモリーカード２１３に保存し、ステップ１１０へ戻って上記動作を繰り返す。
【００３６】
《焦点検出動作》
図１４は、図１３に示す撮像動作の中のステップ１３０の焦点検出動作の詳細を示すフローチャートである。ステップ２００において焦点検出演算処理すなわち相関演算処理を開始し、ステップ２１０で焦点検出画素列から出力される一対の信号データ列（α１〜αＭ、β１〜βＭ：Ｍはデータの個数）に対して下記（１）式に示すような高周波カットフィルター処理を施し、第１信号データ列Ａ１〜ＡＮと第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮ（Ｎはデータ個数）を生成し、信号データ列から相関処理に悪影響を及ぼすノイズ成分や高周波成分を除去する。
Ａｎ＝αｎ＋２×αｎ＋１＋αｎ＋２，
Ｂｎ＝βｎ＋２×βｎ＋１＋βｎ＋２  ・・・（１）
（１）式において、ｎ＝１〜Ｎである。なお、演算時間の短縮を図る場合や、すでに大きくデフォーカスしていて高周波成分が少ないことがわかっている場合には、ステップ２１０の高周波カットフィルター処理を省略することができる。
【００３７】
ステップ２２０において、第１信号データ列Ａ１〜ＡＮの中の注目するデータ（以下、単に注目データという）Ａnとその近傍のデータの少なくとも１つに対し、第１演算を行って第１演算データを生成するとともに、第２演算を行って第２演算データを生成する。そして、第１演算データを第２演算データで除し、第１信号データ列Ａ１〜ＡＮに関連した第３演算データＥnを生成する。なお、第１演算と第２演算については後述する。さらに、第１信号データ列Ａ１〜ＡＮにおいて注目データＡnをずらしながら、第３演算データＥnを累積し、第３演算データ列Ｅ１〜ＥＬを生成する。この第３演算データ列Ｅ１〜ＥＬは、注目データＡnとその近傍のデータ範囲Ａn-r〜Ａn+s（ｒ、ｓは任意の整数；以下、この範囲を“微少範囲”と呼ぶ）においてゲインが規格化されたデータ列となっている。
【００３８】
次に、ステップ２３０において、第１信号データ列中の注目データＡnに対応する第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮの中のデータＢn+k（ｋは一対のデータ列のずらし量(詳細を後述)）とその近傍のデータの少なくとも１つに対し、第１演算を行って第４演算データを生成するとともに、第２演算を行って第５演算データを生成する。そして、第４演算データを第５演算データで除し、第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮに関連した第６演算データ列Ｆnを生成する。なお、第１演算と第２演算についてはステップ２２０の第１演算および第２演算と同様な演算であり、後述する。さらに、第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮにおいて注目データＢn+kをずらしながら、第６演算データＦnを累積し、第６演算データ列Ｆ１〜ＦＬを生成する。この第６演算データＦ１〜ＦＬは、注目データＢn+kとその近傍のデータ範囲Ｂn-r+k〜Ｂn+s+k（ｒ、ｓは任意の整数；以下、この範囲を“微少範囲”と呼ぶ）においてゲインが規格化されたデータ列となっている。
【００３９】
ステップ２４０では、第１信号データ列Ａ１〜ＡＮに関する第３演算データ列Ｅ１〜ＥＬと、第２データ列Ｂ１〜ＢＮに関する第６演算データ列Ｆ１〜ＦＬとを相対的にｋだけずらしながら次式により相関量Ｃ(ｋ)を演算する。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ｅn−Ｆn+k｜  ・・・（２）
（２）式において、Σ演算でｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＥn、Ｆn+kのデータが存在する範囲に限定される。また、一対のデータ列Ｅ１〜ＥＬ、Ｆ１〜ＦＬのずらし量ｋは整数であり、一対のデータ列の検出ピッチを単位とした相対的シフト量である。
【００４０】
ステップ２５０において、（２）式の演算結果は、例えば図１５(ａ)に示すように、一対のデータの相関が高いシフト量ｋ＝ｋj＝２において相関量Ｃ（ｋ）が最小（小さいほど相関度が高い）になる。下記（３）〜（６）式による３点内挿の手法を用いて連続的な相関量に対する最小値Ｃ（ｘ）を与えるシフト量ｘを求める。
ｘ＝ｋj＋Ｄ／ＳＬＯＰ  ・・・（３），
Ｃ(ｘ)＝Ｃ(ｋj)−｜Ｄ｜  ・・・（４），
Ｄ＝｛Ｃ(ｋj-１)−Ｃ(ｋj＋１)｝／２  ・・・（５），
ＳＬＯＰ＝ＭＡＸ｛Ｃ(ｋj＋１)−Ｃ(ｋj)，Ｃ(ｋj-１)−Ｃ(ｋj)｝  ・・・（６）
【００４１】
ステップ２６０では（３）式で求めたシフト量ｘにより、被写体像面の予定結像面に対するデフォーカス量ＤＥＦを下記（７）式で求めることができる。
ＤＥＦ＝ＫＸ・ＰＹ・ｘ  ・・・（７）
（７）式において、ＰＹは検出ピッチであり、ＫＸは一対の測距瞳の重心の開き角の大きさによって決まる変換係数である。算出したデフォーカス量ＤＥＦに信頼性があるかどうかは次のようにして判定する。図１５(ｂ)に示すように、一対のデータの相関度が低い場合は内挿された相関量の最小値Ｃ（ｘ）の値が大きくなる。したがって、Ｃ(ｘ)が所定値以上の場合は信頼性が低いと判定する。あるいは、Ｃ(ｘ)をデータのコントラストで規格化するために、コントラストに比例した値となるＳＬＯＰでＣ(ｘ)を除した値が所定値以上の場合は信頼性が低いと判定する。あるいはまた、コントラストに比例した値となるＳＬＯＰが所定値以下の場合は、被写体が低コントラストであり、算出したデフォーカス量ＤＥＦの信頼性は低いとする。
【００４２】
ステップ２７０で焦点検出演算処理すなわち相関演算処理を終了してリターンする。
【００４３】
《相関演算》
次に、図１４に示す相関演算処理の実施例を説明する。図１６は一実施の形態の相関演算の思想を説明するための図であり、実線で示す第１信号データ列Ａ１〜ＡＮと破線で示す第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮとに交換レンズ２０２のケラレなどに起因した歪みが生じ、両信号データ列の波形にゲイン差が生じた場合を示す。このようなゲイン差がある場合でも、各信号データ列の中の“微少範囲”の特性、すなわち隣接するデータの大きさの比は大きな影響を受けないので、２つの信号データ列Ａ１〜ＡＮとＢ１〜ＢＮの間の相関度（類似度）を高精度に検出することができる。さらに、“微少範囲”を所定の範囲でずらしながら相関度を累積することによって、偶発的に生じる相関度を排除してさらに高精度な相関検出を行うことができる。
【００４４】
この一実施の形態では、第１信号データ列Ａ１〜ＡＮの中の注目データＡnとその近傍のデータの少なくとも１つに対し、第１演算を行って第１演算データを生成するとともに、第２演算を行って第２演算データを生成する。そして、第１演算データを第２演算データで除し、第１信号データ列Ａ１〜ＡＮに関連した第３演算データ列Ｅ１〜ＥＬを生成する。
また、第１信号データ列中の注目データＡnの位置に対応する第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮの中のデータＢn+kとその近傍のデータの少なくとも１つに対し、第１演算を行って第４演算データを生成するとともに、第２演算を行って第５演算データを生成する。そして、第４演算データを第５演算データで除し、第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮに関連した第６演算データ列Ｆ１〜ＦＬを生成する。
そして、第３演算データ列Ｅ１〜ＥＬと第６演算データ列Ｆ１〜ＦＬに基づいて上記（２）式により第１信号データ列Ａ１〜ＡＮと第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮの相関を求める。以下、この相関演算処理例を説明する。
【００４５】
《相関演算処理例１》
相関量(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(Ａn／Ａn+1)−(Ｂn+k／Ｂn+1+k)｜  ・・・（８）
（８）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+1、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。図１７に相関演算処理例１のデータフローを示す。
【００４６】
この相関演算処理例１では、第１信号データ列Ａの中の注目データＡnを第１演算データとし、注目データＡnの近傍データＡn+1を第２演算データとする。そして、第１演算データＡnを第２演算データＡn+1で除し、第１信号データ列Ａ１〜ＡＮに関連した第３演算データ列(Ａn／Ａn+1)を生成する。また、第１信号データ列中の注目データＡnに対応する第２信号データ列Ｂの中のデータＢn+kを第４演算データとし、データＢn+kの近傍データＢn+1+kを第５演算データとする。そして、第４演算データＢn+kを第５演算データＢn+1+kで除し、第２信号データ列Ｂ１〜ＢＮに関連した第６演算データ列(Ｂn+k／Ｂn+1+k)を生成する。そして、第３演算データと第６演算データの差の絶対値の総和により第１信号データ列Ａと第２信号データ列Ｂの相関量Ｃ(ｋ)を演算する。この相関演算処理例１では、上述した第１演算および第２演算をともに（演算対象データ×１）の演算とし、実質的には演算を行わない。
【００４７】
ここで、図１８に示すような一対の像信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理例１を実施する場合について考察する。撮像素子２１１から出力される一対の像信号データ列(Ａ１、Ａ２、・・、ＡＮ)、(Ｂ１、Ｂ２、・・、ＢＮ)に相対的な歪みが発生し、図１８に示すように、両像信号データ列の波形(１＋sinω)のゲインと傾きに差が生じたとする。この二つの信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理例１を実行した結果を図１９に示す。図から明らかなように、二つの信号データ列Ａ、Ｂが歪んでいるにも関わらず、相関演算処理例１により周期的に高い相関（落ち込んだ位置）が得られることがわかる。
【００４８】
この相関演算処理例１によれば、上述した従来の相関演算方法、すなわち単に両信号データ列Ａ、Ｂの差の絶対値の総和Σ｜Ａn−Ｂn+k｜を求めて両信号データ列の相関量Ｃ(ｋ)とするのに比べ、二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生している場合でも、二つの信号データ列Ａ、Ｂの相関量を正確に求めることができる。また、この相関演算処理例１では、相関演算式（８）の分母部にデータどうしの乗除算を含まないので、分母部が０になることによる演算の発散の確率が低くなる。さらに、分子部にもデータどおしの乗除算を含まないので相関演算にかかる時間が短くなる。
【００４９】
《相関演算処理例２》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｛｜(Ａn／Ａn+1)−(Ｂn+k／Ｂn+1+k)｜×ＭＩＮ(Ａn+1，Ｂn+1+k)｝
・・・（９）
（９）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+1、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。また、ＭＩＮ( )は複数のデータの中からデータの最小値を選択する関数である。図２０に相関演算処理例１のデータフローを示す。
【００５０】
この相関演算処理例２の（９）式は、上述した相関演算処理例１の（８）式に対し、（８）式中の分母部の最小値によって重みつけする演算式である。この相関演算処理例２では、上述した第１演算および第２演算をともに（演算対象データ×１）の演算とし、実質的には演算を行わない。
【００５１】
二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生した図１８に示す信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理２を実行したした結果を図２１に示す。図から明らかなように、二つの信号データ列Ａ、Ｂが歪んでいるにも関わらず、相関演算処理例２により周期的に高い相関（落ち込んだ位置）が得られることがわかる。この相関演算処理例２によれば、上述した相関演算処理例１の効果に加え、分母部の値が小さい場合にデータに含まれるノイズ成分によって（８）式の値が変動し、相関の検出精度が低下するのを防止でき、耐ノイズ性を向上させることができる。
【００５２】
《相関演算処理例３》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａn／(Ａn＋Ａn+1)−Ｂn+k／(Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｜  ・・・（１０）
（１０）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+1、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。図２２に相関演算処理例３のデータフローを示す。
【００５３】
この相関演算処理例３の相関演算式（１０）は、（８）式の分母部を２つのデータの和、すなわち２つのデータの平均値の２倍に変更した演算式である。この相関演算処理例３では、上述した第１演算を（演算対象データ×１）の演算とし、実質的に演算を行わない。一方、上述した第２演算は、第１信号データ列Ａに対しては注目データＡnとその近傍データＡn+1とを加算する平均演算とし、第２信号データ列Ｂに対しては注目データＢn+k（第１信号データ列の注目データＡnに対応するデータ）とその近傍データＢn+1+kとを加算する平均演算とする。
【００５４】
二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生した図１８に示す信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理例３を実行したした結果を図２３に示す。図から明らかなように、二つの信号データ列Ａ、Ｂが歪んでいるにも関わらず、相関演算処理例３により周期的に高い相関（落ち込んだ位置）が得られることがわかる。この相関演算処理例３によれば、相関演算処理例１の上記効果に加え、分母部に含まれるノイズ成分が確率的に減少し、相関の検出精度が低下するのを防止でき、耐ノイズ性を向上させることができる。
【００５５】
《相関演算処理例４》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(Ａn−Ａn+1)／(Ａn＋Ａn+1)−(Ｂn+k−Ｂn+1+k)／(Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｜
・・・（１１）
（１１）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+1、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。図２４に相関演算処理例例４のデータフローを示す。
【００５６】
この相関演算処理例４の相関演算式（１１）は、相関演算処理例３の（１０）式の分子部を２つのデータの差すなわち１次微分に変更した演算式である。この相関演算処理例４の相関演算式（１１）において、上述した第１演算は、第１信号データ列Ａに対しては注目データＡnからその近傍データＡn+1を減算する１次微分演算とし、第２信号データ列Ｂに対しては注目データＢn+k（第１信号データ列の注目データＡnに対応するデータ）からその近傍データＢn+1+kを減算する１次微分演算とする。一方、上述した第２演算は、第１信号データ列Ａに対しては注目データＡnとその近傍データＡn+1とを加算する平均演算とし、第２信号データ列Ｂに対しては注目データＢn+kとその近傍データＢn+1+kとを加算する平均演算とする。
【００５７】
二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生した図１８に示す信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理例４を実行したした結果を図２５に示す。図から明らかなように、二つの信号データ列Ａ、Ｂが歪んでいるにも関わらず、相関演算処理例４により周期的に高い相関（落ち込んだ位置）が得られることがわかる。この相関演算処理４によれば、上述した相関演算処理例１および相関演算処理例３の効果に加え、分母部に含まれるノイズ成分が確率的に減少し、相関の検出精度が低下するのを防止でき、耐ノイズ性を向上させることができる。また、データ列に含まれるＤＣ成分を除去することができ、２つのデータ列Ａ、ＢにＤＣオフセットが含まれる場合でも高精度な相関検出が可能になり、耐ＤＣオフセット性能が向上する。
【００５８】
《相関演算処理例４の変形例》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(Ａn−Ａn+2)／(Ａn＋Ａn+2)−(Ｂn+k−Ｂn+2+k)／(Ｂn+k＋Ｂn+2+k)｜
・・・（１２）
（１２）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+2、Ｂn+k、Ｂn+2+kのデータが存在する範囲に限定される。この相関演算式（１２）は、上記相関演算式（１１）の演算対象データの間隔を広げた、つまり上述した“微少範囲”の拡大した演算式であり、耐ＤＣオフセット性能を変更することができる。
【００５９】
《相関演算処理例５》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(２×Ａn−Ａn-1−Ａn+1)／(Ａn-1＋Ａn＋Ａn+1)−(２×Ｂn+k−Ｂn-1+k−Ｂn+1+k)／(Ｂn-1+k＋Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｜  ・・・（１３）
（１３）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-1、Ａn、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。図２６に相関演算処理例５のデータフローを示す。
【００６０】
この相関演算処理例５の（１３）は、相関演算式（１０）の分子部を３つのデータの加減算すなわち２次微分演算に変更したものである。この相関演算処理例５の（１３）式において、上述した第１演算は、第１信号データ列Ａおよび第２信号データ列Ｂの注目データとその近傍データの“微少範囲”における２次微分演算であり、第２演算は、第１信号データ列Ａおよび第２信号データ列Ｂの注目データとその近傍データの“微少範囲”における平均演算である。
【００６１】
二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生した図１８に示す信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理５を実行したした結果を図２７に示す。図から明らかなように、二つの信号データ列Ａ、Ｂが歪んでいるにも関わらず、相関演算処理例５により周期的に高い相関（落ち込んだ位置）が得られることがわかる。この相関演算処理５によれば、上述した相関演算処理例１および相関演算処理例４の効果に加え、分母部に含まれるノイズ成分が確率的に減少し、相関の検出精度が低下するのを防止でき、耐ノイズ性を向上させることができる。また、データ列に含まれるＤＣ成分と１次傾き成分を除去することができ、２つのデータ列Ａ、ＢにＤＣオフセットや１次傾き成分の違いが含まれる場合でも高精度な相関検出が可能になり、耐ＤＣオフセット性能が向上する。
【００６２】
《相関演算処理例５の変形例》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(２×Ａn−Ａn-2−Ａn+2)／(Ａn-2＋Ａn＋Ａn+2)−(２×Ｂn+k−Ｂn-2+k−Ｂn+2+k)／(Ｂn-2+k＋Ｂn+k＋Ｂn+2+k)｜  ・・・（１４）
（１４）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-2、Ａn、Ａn+2、Ｂn-2+k、Ｂn+k、Ｂn+2+kのデータが存在する範囲に限定される。この相関演算式（１４）は、上記相関演算式（１３）の演算対象データの間隔を広げた、つまり上述した“微少範囲”の拡大した演算式であり、耐ＤＣオフセット性能を変更することができる。
【００６３】
《相関演算処理例６》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｛｜Ａn２／(Ａn-1×Ａn+1)−Ｂn+k２／(Ｂn-1+k×Ｂn+1+k)｜×ＭＩＮ(Ａn-1、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+1+k)｝  ・・・（１５）
（１５）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-1、Ａn、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。また、ＭＩＮ(  )は複数のデータ中からデータの最小値を選択する関数である。図２８に相関演算処理例６のデータフローを示す。
【００６４】
この相関演算処理例６の演算式（１５）は分母部の最小値によって重み付けを行う。この演算式（１５）において、上述した第１演算は、第１信号データ列Ａと第２信号データ列Ｂの注目データを二乗する演算であり、第２演算は、第１信号データ列Ａおよび第２信号データ列Ｂの注目データの近傍データどうしを乗算する演算である。
【００６５】
二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生した図１８に示す信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理例６を実行したした結果を図２９に示す。図から明らかなように、二つの信号データ列Ａ、Ｂが歪んでいるにも関わらず、相関演算処理例６により周期的に高い相関（落ち込んだ位置）が得られることがわかる。この相関演算処理例６によれば、上述した相関演算処理例１の効果に加え、分母部の最小値によって重み付けを行うことによって、分母部の値が小さい場合にデータに含まれるノイズ成分により相関演算結果が変動し、相関の検出精度が低下するのを防止することができ、耐ノイズ性能が向上する。
【００６６】
《相関演算処理例７》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａn２／｛(Ａn-1＋Ａn)×(Ａn＋Ａn+1)｝−Ｂn+k２／｛(Ｂn-1+k＋Ｂn+k)×(Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｝｜  ・・・（１６）
（１６）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-1、Ａn、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。図３０に相関演算処理例７のデータフローを示す。
【００６７】
この相関演算処理例７の演算式（１６）において、上述した第１演算は、第１信号データ列Ａと第２信号データ列Ｂの注目データを二乗する演算である。一方、第２演算は、第１信号データ列Ａと第２信号データ列Ｂの注目データとその近傍のデータを加算して得た２つの値を乗する演算である。
【００６８】
二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生した図１８に示す信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理例７を実行したした結果を図３１に示す。図から明らかなように、二つの信号データ列Ａ、Ｂが歪んでいるにも関わらず、相関演算処理例７により周期的に高い相関（落ち込んだ位置）が得られることがわかる。この相関演算処理例７によれば、上述した相関演算処理例１の効果に加え、分母部を、２つの信号データ列Ａ、Ｂの注目データ近傍の微少範囲における２つのデータを加算して得た２つの値を乗ずる形式としたことによって、分母部に含まれるノイズ成分が確率的に減少し、相関の検出精度が低下するのを防止でき、耐ノイズ性能が向上する。
【００６９】
《相関演算処理例８》
相関量Ｃ(ｋ)を次式により求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(Ａn-1−Ａn)×(Ａn−Ａn+1)／｛(Ａn-1＋Ａn)×(Ａn＋Ａn+1)｝−(Ｂn-1+k−Ｂn+k)×(Ｂn+k−Ｂn+1+k)／｛(Ｂn-1+k＋Ｂn+k)×(Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｝｜
・・・（１７）
（１７）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-1、Ａn、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。図３２は相関演算処理例８のデータフローを示す。
【００７０】
この相関演算処理例８の演算式（１７）は上記（１６）式の分子部（第１演算）を変更したものであり、その第１演算は、２つの信号データ列Ａ、Ｂの注目データとその近傍データの差、すなわち１次微分して得た２つの値を乗ずる演算であり、第２演算は、（１６）式と同様に、２つの信号データ列Ａ、Ｂの注目データとその近傍のデータを加算して得た２つの値を乗する演算である。
【００７１】
二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生した図１８に示す信号データ列Ａ、Ｂに対して相関演算処理例８を実行したした結果を図３３に示す。図から明らかなように、二つの信号データ列Ａ、Ｂが歪んでいるにも関わらず、相関演算処理例８により周期的に高い相関（落ち込んだ位置）が得られることがわかる。この相関演算処理例８によれば、上述した相関演算処理例１および相関演算処理例７の効果に加え、分子部を注目データとその近傍データの一次微分演算としたので、２つの信号データ列Ａ、Ｂに含まれるＤＣ成分を除去し、信号データ列Ａ、ＢにＤＣオフセットが含まれる場合でも高精度な相関検出が可能になる。
【００７２】
《相関演算処理例１〜８の変形例》
上述した相関演算処理例１〜８では、同一信号データ列に対して第１演算と第２演算を行う例、つまり同一信号データ列の微少範囲のデータどうしの比、例えばＡn／Ａn+1、Ｂn+k／Ｂn+1+kをデータ列の特性として相関演算に用いる例を示したが、異なる信号データ列の微少範囲のデータどうしの比、例えばＡn／Ｂn+k、Ａn+1／Ｂn+1+kをデータ列の特性として相関演算に用いても同様な効果が得られる。上述した相関演算処理例１〜８で用いた相関演算式（８）〜（１７）の代わりに下記（１８）〜（２７）式を用いる変形例を説明する。
【００７３】
《相関演算処理例１の変形例》
相関演算処理例１の相関演算式（８）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａn／Ｂn+k−Ａn+1／Ｂn+1+k｜  ・・・（１８）
（１８）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+1、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。
【００７４】
《相関演算処理例２の変形例》
相関演算処理例２の相関演算式（９）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｛｜Ａn／Ｂn+k−Ａn+1／Ｂn+1+k｜×ＭＩＮ(Ｂn+k、Ｂn+1+k)｝
・・・（１９）
（１９）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+1、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。また、ＭＩＮ(  )は複数のデータ中からデータの最小値を選択する関数である。
【００７５】
《相関演算処理例３の変形例》
相関演算処理例３の相関演算式（１０）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａn／Ｂn+k−(Ａn＋Ａn+1)／(Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｜  ・・・（２０）
（２０）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+1、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。
【００７６】
《相関演算処理例４の変形例》
相関演算処理例４の相関演算式（１１）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(Ａn−Ａn+1)／(Ｂn+k−Ｂn+1+k)−(Ａn＋Ａn+1)／(Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｜
・・・（２１）
（２１）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+1、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。
【００７７】
相関演算処理例４の変形例の相関演算式（１２）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(Ａn−Ａn+2)／(Ｂn+k−Ｂn+2+k)−(Ａn＋Ａn+2)／(Ｂn+k＋Ｂn+2+k)｜
・・・（２２）
（２２）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn、Ａn+2、Ｂn+k、Ｂn+2+kのデータが存在する範囲に限定される。
【００７８】
《相関演算処理例５の変形例》
相関演算処理例５の相関演算式（１３）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(２×Ａn−Ａn-1−Ａn+1)／(２×Ｂn+k−Ｂn-1+k−Ｂn+1+k)−(Ａn-1＋Ａn＋Ａn+1)／(Ｂn-1+k＋Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｜  ・・・（２３）
（２３）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-1、Ａn、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。
【００７９】
相関演算処理例５の相関演算式（１４）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(２×Ａn−Ａn-2−Ａn+2)／(２×Ｂn+k−Ｂn-2+k−Ｂn+2+k)−(Ａn-2＋Ａn＋Ａn+2)／(Ｂn-2+k＋Ｂn+k＋Ｂn+2+k)｜  ・・・（２４）
（２４）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-2、Ａn、Ａn+2、Ｂn-2+k、Ｂn+k、Ｂn+2+kのデータが存在する範囲に限定される。
【００８０】
《相関演算処理例６の変形例》
相関演算処理例６の相関演算式（１５）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｛｜Ａn２／Ｂn+k２−(Ａn-1×Ａn+1)／(Ｂn-1+k×Ｂn+1+k)｜×ＭＩＮ（Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+k））  ・・・（２５）
（２５）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-1、Ａn、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。また、ＭＩＮ(  )は複数のデータ中からデータの最小値を選択する関数である。
【００８１】
《相関演算処理例７の変形例》
相関演算処理例７の相関演算式（１６）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜Ａn２／Ｂn+k２−｛(Ａn-1＋Ａn)×(Ａn＋Ａn+1)｝／｛(Ｂn-1+k＋Ｂn+k)×(Ｂn+k＋Ｂn+1+k))｜  ・・・（２６）
（２６）式は、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-1、Ａn、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。
【００８２】
《相関演算処理例８の変形例》
相関演算処理例８の相関演算式（１７）に代えて次式により相関量Ｃ(ｋ)を求める。
Ｃ(ｋ)＝Σ｜(Ａn-1−Ａn)×(Ａn−Ａn+1)／(Ｂn-1+k−Ｂn+k)×(Ｂn+k−Ｂn+1+k)−｛(Ａn-1＋Ａn)×(Ａn＋Ａn+1)｝／｛(Ｂn-1+k＋Ｂn+k)×(Ｂn+k＋Ｂn+1+k)｝｜
・・・（２７）
（２７）式において、Σ演算はｎについて累積され、ｎのとる範囲はずらし量ｋに応じてＡn-1、Ａn、Ａn+1、Ｂn-1+k、Ｂn+k、Ｂn+1+kのデータが存在する範囲に限定される。
【００８３】
《一実施の形態の変形例》
図３に示す撮像素子２１１では焦点検出画素３１１を隙間なく配列する例を示したが、図３４に焦点検出画素３１１を撮像画素３１０の青画素の位置に１画素おきに一列に配列した撮像素子２１１Ａの例を示す。焦点検出画素３１１の配置間隔が大きくなることによって、焦点検出精度が多少低下するものの焦点検出画素３１１の密度が低くなるので、焦点検出画素３１１の位置の画像信号を補間処理により求めた画像品質が向上する。
【００８４】
図３に示す撮像素子２１１では、図５に示すように焦点検出画素３１１ごとに一対の光電変換部１２，１３を備えた例を示した。図３５に、ひとつの画素内にひとつの光電変換部を備えた焦点検出画素３１３，３１４を示す。焦点検出画素３１３は、図３５(ａ)に示すように、マイクロレンズ１０と光電変換部１６を備えている。また、焦点検出画素３１４は、図３５(ｂ)に示すように、マイクロレンズ１０と光電変換部１７とを備えている。光電変換部１６，１７はマイクロレンズ１０により交換レンズの射出瞳に投影され、図１０に示す測距瞳９２，９３を形成する。したがって、焦点検出画素３１３，３１４により焦点検出の用いる一対の像の出力を得ることができる。
【００８５】
図３６に、図３５(ａ)、(ｂ)に示す焦点検出画素３１３，３１４を交互に一列に配置した撮像素子２１１Ｂの例を示す。隣接する焦点検出画素３１３と焦点検出画素３１４が一対となり、図３に示す撮像素子２１１の焦点検出画素３１１に相当し、焦点検出に用いる一対の像の出力を得ることができる。
【００８６】
図３に示す撮像素子２１１では、図３７(ａ)に示すように、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色フィルターを備えた撮像画素３１０をベイヤー配列とした例を示したが、色フィルターの構成や配列は上述した一実施の形態に限定されない。例えば、図３７(ｂ)に示すように、Ｇ（緑）、黄（Ｙｅ）、マゼンダ（Ｍｇ）、シアン（Ｃｙ）を補色配列にしてもよい。この補色フィルターを用いる場合には、焦点検出画素３１１を、出力誤差が比較的目立たない青成分を含むシアンとマゼンタが配置されるべき画素位置に配置する。
【００８７】
図３に示す撮像素子２１１では焦点検出画素３１１に色フィルターを設けない例を示したが、撮像画素３１０と同色の色フィルターのうち、ひとつの色フィルター、例えば緑色フィルターを設けた場合でも、本発明を適用することができる。
【００８８】
図１３に示す撮像動作では、補間処理により焦点検出画素３１１の位置の画像信号を補正した画像データをメモリーカード２１３に格納する例を示したが、補正した画像データを電子ビューファインダー２１５や、ボディの背面に設けられた不図示の背面モニター画面に表示するようにしてもよい。
【００８９】
なお、上述した撮像素子２１１、２１１Ａ、２１１Ｂは、ＣＣＤイメージセンサー、ＣＭＯＳイメージセンサーとして形成することができる。
【００９０】
上述した一実施の形態ではマイクロレンズを用いた瞳分割方式による焦点検出を例に上げて説明したが、本願発明の相関演算方法は上述した方式の焦点検出に限定されず、再結像瞳分割方式の焦点検出にも適用することができ、上述したような効果を奏することができる。
【００９１】
図３８により、本願発明の実施の形態による相関演算方法を適用した再結像瞳分割方式の焦点検出について説明する。図において、１９１は交換レンズの光軸、１１０，１２０はコンデンサーレンズ、１１１、１２１は絞りマスク、１１２，１１３、１２２，１２３は絞り開口、１１４、１１５、１２４，１２５は再結像レンズ、１１６、１２６は焦点検出用のイメージセンサー（ＣＣＤ）である。また、１３２，１３３、１４２，１４３は焦点検出光束、１９０は交換レンズの予定結像面の前方ｄ５の距離に設定された射出瞳である。なお、距離ｄ５は、コンデンサーレンズ１１０，１２０の焦点距離とコンデンサーレンズ１１０，１２０と絞り開口１１２，１１３、１２２，１２３の間の距離などに応じて決まる距離であり、測距瞳距離という。１９２はコンデンサーレンズ１１０，１２０により投影された絞り開口１１２，１２２の領域（測距瞳）、１９３はコンデンサーレンズ１１０，１２０により投影された絞り開口１１３，１２３の領域（測距瞳）である。
【００９２】
コンデンサーレンズ１１０、絞りマスク１１１、絞り開口１１２，１１３、再結像レンズ１１４，１１５、イメージセンサ１１６が、一つの位置で焦点検出を行う再結像方式の瞳分割型位相差検出の焦点検出ユニットを構成する。図３８では、光軸１９１上にある焦点検出ユニットと光軸外にある焦点検出ユニットを模式的に例示する。複数の焦点検出ユニットを組み合わせることによって、図２に示す５箇所の焦点検出位置Ｇ１〜Ｇ５において再結像方式の瞳分割型位相差検出で焦点検出を行う焦点検出専用センサーを実現することができる。
【００９３】
コンデンサーレンズ１１０からなる焦点検出ユニットは、交換レンズの予定結像面近傍に配置されたコンデンサーレンズ１１０、その背後に配置されたイメージセンサー１１６、コンデンサーレンズ１１０とイメージセンサー１１６の間に配置され、予定結像面近傍に結像された１次像をイメージセンサー１１６上に再結像する一対の再結像レンズ１１４，１１５、一対の再結像レンズの近傍（図では前面）に配置された一対の絞り開口１１２，１１３を有する絞りマスク１１１から構成される。イメージセンサー１１６は複数の光電変換部が直線に沿って密に配置されたラインセンサーであって、光電変換部の配置方向は一対の測距瞳の分割方向（＝絞り開口の並び方向）と一致させる。
【００９４】
イメージセンサー１１６上に再結像された一対の像の強度分布に対応した情報がイメージセンサー１１６から出力され、この情報に対して後述する像ズレ検出演算処理（相関処理、位相差検出処理）を施すことによって、いわゆる瞳分割型位相差検出方式（再結像方式）で一対の像の像ズレ量が検出される。像ズレ量に所定の変換係数を乗ずることによって、予定結像面に対する現在の結像面の偏差（デフォーカス量）が算出される。
【００９５】
イメージセンサー１１６は再結像レンズ１１４，１１５により予定結像面上に投影されており、デフォーカス量（像ズレ量）の検出精度は、像ズレ量の検出ピッチ（再結像方式の場合は予定結像面上に投影された光電変換部の配列ピッチ）により決まる。
【００９６】
コンデンサーレンズ１１０は絞りマスク１１１の絞り開口１１２，１１３を射出瞳１９０上に領域１９２，１９３として投影している。これらの領域１９２，１９３を測距瞳と呼ぶ。すなわち、イメージセンサー１１６上に再結像される一対の像は射出瞳１９０上の一対の測距瞳１９２，１９３を通過する光束によって形成される。射出瞳１９０上の一対の測距瞳１９２，１９３を通過する光束１３２、１３３を焦点検出光束と呼ぶ。
【００９７】
また、本願発明は撮影光学系を通過する光束を瞳分割する方式の焦点検出に限定されず、外光三角測距方式による距離測定にも適用することができ、上述したような効果を奏することができる。図３９により、本願発明の実施の形態による相関演算方法を適用した外光三角測距方式の距離測定について説明する。レンズ３２０とその結像面に配置されたイメージセンサー３２６からなるユニットと、レンズ３３０とその結像面に配置されたイメージセンサー３３６からなるユニットとが基線長を隔てて配置される。これら一対のユニットが測距装置３４７を構成する。測距対象３５０の像がレンズ３２０と３３０によりイメージセンサ３２６と３３６上に形成される。
【００９８】
イメージセンサー３２６と３３６上に形成される像の位置関係は、測距装置３４７から測距対象３５０までの距離に応じて変化する。したがって、イメージセンサー３２６と３３６の信号データに対して本発明を適用した像ズレ検出を行うことによって、２像の相対的位置関係を検出し、この位置関係に基づいて測距対象３５０までの距離を測定することができる。外光三角測距方式においては、レンズ３２０と３３０に汚れや雨滴が付着することによって、一対の信号にレベル差が生じたり歪みが生じたりするので、本願発明の相関演算方法を適用することによって、それらの問題が発生してもイメージセンサー３２６と３３６から出力される一対の像信号信号データ列の相関関係を正確に検出できる。
【００９９】
なお、以上の説明において相関度演算は２つのデータの差の絶対値の和を用いているが、その他の相関演算方式であってもよい。例えば２つのデータの乗算の和によって相関量を算出し、相関量のピーク値を与えるずらし量から２つの信号データ列の相対的なずれ量を検出するようにしてもよい。また、２つのデータのＭＡＸ値の和によって相関量を算出し、相関量のボトム値を与えるずらし量から２つの信号データ列の相対的なずれ量を検出するようにしてもよい。さらに、２つのデータのＭＩＮ値の和によって相関量を算出し、相関量のピーク値を与えるずらし量から２つの信号データ列の相対的なずれ量を検出するようにしてもよい。
【０１００】
本願発明の一実施の形態による撮像装置は、交換レンズとカメラボディから構成されるデジタルスチルカメラやフィルムスチルカメラに限定されず、レンズ一体型のデジタルスチルカメラやフィルムスチルカメラ、あるいはビデオカメラにも適用することができる。また、本願発明は、携帯電話などに内蔵される小型カメラモジュールや監視カメラなどにも適用することができる。さらに、カメラ以外の焦点検出装置や測距装置、あるいはステレオ測距装置にも適用することができる。
【０１０１】
本願発明の実施の形態は、時間が異なるイメージセンサーの信号間の相関を検出して被写体像の動きやカメラのブレを検出する装置にも適用することができる。また、イメージセンサーの画像信号と特定の画像信号のパターンマッチングにも適用することができる。さらに、画像信号データの相関を検出するものに限定されず、音に関するデータの相関やその他一般に２つの信号の相関を検出するあらゆるものにも適用することができ、上述した効果を奏することができる。
【０１０２】
以上説明したように、一実施の形態では、例えば一対の焦点検出用光束のいずれか一方に撮影光学系によるケラレが発生してイメージセンサーから出力される一対の信号データ列に相対的な歪みが発生しても、両信号データ列の相関関係を正確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】一実施の形態のディジタルスチルカメラの構成を示す図
【図２】交換レンズの予定結像面に設定した撮像画面上の焦点検出領域を示す図
【図３】撮像素子の詳細な構成を示す正面図
【図４】撮像画素の構成図
【図５】焦点検出画素の構成図
【図６】撮像画素の各色フィルターの分光感度特性を示す図
【図７】焦点検出画素の分光感度特性を示す図
【図８】撮像画素の断面図
【図９】焦点検出画素の断面図
【図１０】瞳分割方式による焦点検出方法を説明する図
【図１１】射出瞳面における投影関係を示す正面図
【図１２】１つの焦点検出位置における像信号の強度分布（光量）を縦軸に、焦点検出位置内の位置偏差を横軸にとって示した図
【図１３】一実施の形態のディジタルスチルカメラ（撮像装置）の撮像動作を示すフローチャート
【図１４】焦点検出動作の詳細を示すフローチャート
【図１５】相関演算を説明する図
【図１６】一実施の形態の相関演算の思想を説明するための図
【図１７】相関演算処理例１のデータフローを示す図
【図１８】二つの信号データ列Ａ、Ｂに相対的な歪みが発生した場合を示す図
【図１９】相関演算処理例１を実行した結果を示す図
【図２０】相関演算処理例２のデータフローを示す図
【図２１】相関演算処理２を実行したした結果を示す図
【図２２】相関演算処理例３のデータフローを示す図
【図２３】相関演算処理３を実行したした結果を示す図
【図２４】相関演算処理４のデータフローを示す図
【図２５】相関演算処理４を実行したした結果を示す図
【図２６】相関演算処理５のデータフローを示す図
【図２７】相関演算処理５を実行したした結果を示す図
【図２８】相関演算処理６のデータフローを示す図
【図２９】相関演算処理６を実行したした結果を示す図
【図３０】相関演算処理例７のデータフローを示す図
【図３１】相関演算処理例７を実行したした結果を示す図
【図３２】相関演算処理例８のデータフローを示す図。
【図３３】相関演算処理例８を実行したした結果を示す図
【図３４】焦点検出画素を撮像画素の青画素の位置に１画素おきに一列に配列した撮像素子の例を示す図
【図３５】ひとつの画素内にひとつの光電変換部を備えた焦点検出画素を示す図
【図３６】図３５(ａ)、(ｂ)に示す焦点検出画素を交互に一列に配置した撮像素子の例を示す図
【図３７】ベイヤー配列と補色配列を示す図である。
【図３８】本願発明の一実施の形態の相関演算方法を適用した再結像瞳分割方式の焦点検出について説明する図
【図３９】本願発明の一実施の形態の相関演算方法を適用した外光三角測距方式の距離測定について説明する図
【符号の説明】
【０１０４】
２０２  交換レンズ
２０９  レンズ駆動制御装置
２１１  撮像素子
２１２  カメラ駆動制御装置
【図１】
0005157084.tif 000002
【図２】
0005157084.tif 000003
【図３】
0005157084.tif 000004
【図４】
0005157084.tif 000005
【図５】
0005157084.tif 000006
【図６】
0005157084.tif 000007
【図７】
0005157084.tif 000008
【図８】
0005157084.tif 000009
【図９】
0005157084.tif 000010
【図１０】
0005157084.tif 000011
【図１１】
0005157084.tif 000012
【図１２】
0005157084.tif 000013
【図１３】
0005157084.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
0005157084.tif 000016
【図１６】
0005157084.tif 000017
【図１７】
0005157084.tif 000018
【図１８】
0005157084.tif 000019
【図１９】
0005157084.tif 000020
【図２０】
0005157084.tif 000021
【図２１】
0005157084.tif 000022
【図２２】
0005157084.tif 000023
【図２３】
0005157084.tif 000024
【図２４】
0005157084.tif 000025
【図２５】
0005157084.tif 000026
【図２６】
0005157084.tif 000027
【図２７】
0005157084.tif 000028
【図２８】
0005157084.tif 000029
【図２９】
0005157084.tif 000030
【図３０】
0005157084.tif 000031
【図３１】
0005157084.tif 000032
【図３２】
0005157084.tif 000033
【図３３】
0005157084.tif 000034
【図３４】
0005157084.tif 000035
【図３５】
0005157084.tif 000036
【図３６】
0005157084.tif 000037
【図３７】
0005157084.tif 000038
【図３８】
0005157084.tif 000039
【図３９】
0005157084.tif 000040