(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の画像信号に基づいて被写体の動き量を検出する動き量検出部と、
上記被写体の種別を検出するための複数の種別情報を記憶する種別情報記憶部と、
上記種別情報記憶部に記憶された上記種別情報と上記被写体の画像信号とに基づいて、上記被写体の種別を検出する種別検出部と、
上記動き量検出部により検出した上記被写体の動き量と上記種別検出部により検出した上記被写体の種別とに基づいて、上記被写体が撮影画面内を移動する距離を予測する移動距離予測部と、
上記移動距離予測部により予測した上記被写体が撮影画面内を移動する距離に基づいて、測距領域の大きさを制御する測距領域制御部と
を備える撮像装置。
【請求項２】
上記測距領域制御部は、上記被写体が複数検出された場合には、上記複数の被写体の分布に基づいて上記測距領域の大きさを制御する請求項１記載の撮像装置。
【請求項３】
上記測距領域制御部は、上記動き量検出部により検出した上記被写体の動き量が所定量以下である場合には、上記測距領域を所定の大きさに固定する請求項１記載の撮像装置。
【請求項４】
上記移動距離予測部は、焦点距離に応じて上記被写体移動距離の予測量を補正する請求項１記載の撮像装置。
【請求項５】
上記移動距離予測部は、上記被写体が複数検出された場合には、上記被写体の大きさに応じて重みづけを行って、上記被写体移動距離の予測量を求める請求項１記載の撮像装置。
【請求項６】
上記被写体の画像を表示する表示部と、
上記表示部に表示された上記被写体の画像をユーザの操作に応じて選択する選択部と、
上記選択部により選択した位置を検出する選択位置検出部とをさらに備え、
上記動き量検出部は、上記選択位置検出部により検出した被写体の動き量を検出する請求項１記載の撮像装置。
【請求項７】
被写体の画像信号に基づいて被写体の動き量を検出する動き量検出部と、
上記被写体の画像信号に基づいて、上記被写体の種別を検出する種別検出部と、
上記動き量検出部により検出した上記被写体の動き量と上記種別検出部により検出した上記被写体の種別とに基づいて、検波領域を変化させる検波領域制御部と
を備える画像処理装置。
【請求項８】
被写体の画像信号に基づいて被写体の動き量を検出する動き量検出工程と、
上記被写体の画像信号に基づいて、上記被写体の種別を検出する種別検出工程と、
上記動き量検出工程で検出した被写体の動き量と上記種別検出工程で検出した被写体の種別とに基づいて、検波領域を変化させる検波領域制御工程と
を有する画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体の動き量に応じて測距領域の大きさを制御する撮像装置、画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、動きのある被写体への測距動作については、動体検出機能として提供されている。例えば動体検出機能としては、被写体の動きを検出して合焦動作（測距動作）を行うための領域（以下、測距領域という。）を切り替える手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平０７−２３２７２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、従来の動体検出機能では、測距領域を切り替えてその大きさを可変できるものの、撮影画面内を動く被写体に対する測距領域の追従動作が適正にされていなかった。
【０００５】
本発明は、上記従来の課題を解決するものであり、撮影画面内を動く被写体に対して測距領域の追従動作を適正に行う撮像装置、画像処理装置及び画像処理方法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】
すなわち、本発明に係る撮像装置は、被写体の画像信号に基づいて被写体の動き量を検出する動き量検出部と、上記被写体の種別を検出するための複数の種別情報を記憶する種別情報記憶部と、上記種別情報記憶部に記憶された上記種別情報と上記被写体の画像信号とに基づいて、上記被写体の種別を検出する種別検出部と、上記動き量検出部により検出した上記被写体の動き量と上記種別検出部により検出した上記被写体の種別とに基づいて、上記被写体が撮影画面内を移動する距離を予測する移動距離予測部と、上記移動距離予測部により予測した上記被写体が撮影画面内を移動する距離に基づいて、測距領域の大きさを制御する測距領域制御部とを備える。
【０００７】
また、本発明に係る画像処理装置は、被写体の画像信号に基づいて被写体の動き量を検出する動き量検出部と、上記被写体の画像信号に基づいて、上記被写体の種別を検出する種別検出部と、上記動き量検出部により検出した上記被写体の動き量と上記種別検出部により検出した上記被写体の種別とに基づいて、検波領域を変化させる検波領域制御部とを備える。
【０００８】
また、本発明に係る画像処理方法は、被写体の画像信号に基づいて被写体の動き量を検出する動き量検出工程と、上記被写体の画像信号に基づいて、上記被写体の種別を検出する種別検出工程と、上記動き量検出工程で検出した被写体の動き量と上記種別検出工程で検出した被写体の種別とに基づいて、検波領域を変化させる検波領域制御工程とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、動きのある被写体に対する測距領域を正確に限定できるため、被写体の測距を正確に行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、発明を実施するための最良の形態（以下、実施の形態とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．撮像装置の構成
２．カメラ信号処理部の構成
３．カメラ制御部の構成
４−１．本実施の形態に係る測距領域制御方法
４−２．測距枠の移動量及び測距枠の大きさの計算方法
４−３．具体的な測距領域制御方法
【００１１】
＜１．撮像装置の構成＞
まず、撮像装置１の構成例について、図１を参照して説明する。撮像装置１は、光学系１０と、露出駆動部１１と、撮像素子１２と、カメラ信号処理部１３と、バッファメモリ１４と、画像処理部１５と、カメラ制御部１６と、レンズドライバ１７と、モータ１８と、モータ１９と、ヒューマンインターフェイス制御部（以下、ＨＩ制御部）２０と、シャッタボタン２１と、選択位置検出部２２とから構成される。
【００１２】
光学系１０は、例えばレンズ等によって構成され、被写体像を入射する。露出駆動部１１では、光学系１０を介して入射した被写体像を適切な露出制御のなされた入射光として撮像素子１２に供給する。
【００１３】
撮像素子１２は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Devices）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）で構成され、露出駆動部１１から供給される被写体像に基づく光信号を電気信号に変換する処理、いわゆる光電変換処理を実行する。撮像素子１２は、光電変換によって生成された電気信号をカメラ信号処理部１３に供給する。
【００１４】
カメラ信号処理部１３には、撮像素子１２により光電変換された電気信号が供給される。カメラ信号処理部１３は、撮像素子１２から供給された電気信号に対して、所定の処理を実行して画像信号を生成する。カメラ信号処理部１３は、例えば、リニアマトリクス処理、ホワイトバランス処理、γ補正処理等を実行する。カメラ信号処理部１３は、生成した画像信号をバッファメモリ１４を介して画像処理部１５に供給する。また、カメラ信号処理部１３は、カメラ制御に必要な情報をカメラ制御部１６に供給する。
【００１５】
画像処理部１５は、バッファメモリ１４から供給された画像信号に対して、目的に応じた画像処理を実行する。画像処理部１５は、画像処理として、例えば、色調補正や輝度補正といった画像処理、ビデオ信号の生成、エンコード処理等を実行する。画像処理部１５は、所定の画像処理を施した画像信号をＨＩ制御部２０、図示しない記録部、ＥＶＦ（Electronic View Finder）に供給する。記録部は、例えば半導体メモリ、ハードディスク等の光磁気ディスク、光ディスクで構成することができる。
【００１６】
カメラ制御部１６は、カメラ信号処理部１３及びＨＩ制御部２０から供給された情報に基づいて、レンズドライバ１７を介してモータ１８、モータ１９を駆動させ、レンズの位置制御による焦点制御や焦点距離制御を実行する。具体的に、カメラ制御部１６は、後に詳述するカメラ信号処理部１３の検波回路１３２から供給される検波結果に基づいて、フォーカス制御パラメータ、焦点制御パラメータ等のカメラ制御パラメータを算出するための演算処理を行う。そして、カメラ制御部１６は、演算処理により決定した制御パラメータに基づいて焦点制御や焦点距離制御を実行する。また、カメラ制御部１６は、カメラ信号処理部１３及びＨＩ制御部２０から供給された情報に基づいて、露出駆動部１１により露出制御を実行する。
【００１７】
また、カメラ制御部１６は、後に詳述するように、被写体の動き量を検出し、被写体の動き量に基づいて被写体が移動する距離を予測し、予測した被写体が移動する距離に基づいて測距領域の大きさを制御する。すなわち、カメラ制御部１６は、被写体が移動する距離を包含するように測距領域の大きさを制御する。したがって、撮像装置１は、動きのある被写体に対する測距領域を正確に限定できるため、被写体の測距を正確に行うことが可能となる。
【００１８】
ＨＩ制御部２０には、例えば画像処理部１５からの画像信号と、カメラ制御部１６からの制御情報と、シャッタボタン２１からの記録開始及び停止情報と、選択位置検出部２２からの情報とが供給される。ＨＩ制御部２０は、選択位置検出部２２で選択された位置を検出する。また、ＨＩ制御部２０は、例えばシャッタボタン２１からの情報に基づいて画像処理部１５に対して制御情報を供給し、データ記録の制御を実行する。
【００１９】
シャッタボタン２１は、ユーザによって操作可能なスイッチであり、例えば２段階スイッチで構成される。シャッタボタン２１は、画像の記録開始、終了に関する情報をＨＩ制御部２０に供給する。
【００２０】
選択位置検出部２２は、画像処理部１５から供給される画像データを表示するＥＶＦ等の表示部（図示せず）に表示される被写体の画像を選択するための部位である。選択位置検出部２２は、例えばタッチパネルで構成され、表示部に重ねて構成される。選択位置検出部２２は、選択された座標情報をＨＩ制御部２０に供給する。
【００２１】
＜２．カメラ信号処理部の構成＞
続いて、カメラ信号処理部１３の詳細な構成例について説明する。図２に示すように、カメラ信号処理部１３は、Ｉ／Ｆ回路１３１、検波回路１３２、カメラ画像信号処理回路１３３、顔検出回路１３４、メモリＩ／Ｆ回路１３５、Ｉ／Ｆ回路１３６とから構成される。
【００２２】
Ｉ／Ｆ回路１３１には、図１に示す撮像素子１２により光電変換された電気信号が供給される。Ｉ／Ｆ回路１３１は、光電変換された電気信号をバス１３７に結合された検波回路１３２と、カメラ画像信号処理回路１３３とに供給する。
【００２３】
検波回路１３２には、Ｉ／Ｆ回路１３１から撮像素子１２により光電変換された電気信号が供給される。検波回路１３２は、Ｉ／Ｆ回路１３１から供給された電気信号に対して所定の検波処理を行い、検波結果をＩ／Ｆ回路１３６を介してカメラ制御部１６に供給する。
【００２４】
カメラ画像信号処理回路１３３には、Ｉ／Ｆ回路１３１から撮像素子１２により光電変換された電気信号が供給される。カメラ画像信号処理回路１３３は、Ｉ／Ｆ回路１３１から供給された電気信号に対して、所定の信号処理を施して画像信号を生成する。カメラ画像信号処理回路１３３は、例えばリニアマトリクス処理、ホワイトバランス処理、γ補正処理等のカメラ信号処理を実行する。カメラ画像信号処理回路１３３は、生成した画像信号を顔検出回路１３４とメモリＩ／Ｆ回路１３５とに供給する。
【００２５】
顔検出回路１３４には、カメラ画像信号処理回路１３３から画像信号が供給される。
顔検出回路１３４は、カメラ画像信号処理回路１３３から供給された画像信号に基づいて顔検出処理を実行し、顔検出処理の結果をＩ／Ｆ回路１３６を介してカメラ制御部１６に供給する。顔検出回路１３４では、例えば撮影画像の色彩判定処理等の既存技術により顔検出処理を実行する。
【００２６】
メモリＩ／Ｆ回路１３５では、カメラ画像信号処理回路１３３から供給された画像信号をバッファメモリ１４に供給する。Ｉ／Ｆ回路１３６は、バス１３８を介して検波回路１３２、カメラ画像信号処理回路１３３、及び顔検出回路１３４に結合されており、例えばカメラ制御部１６から出力された測距領域制御情報を検波回路１３２に供給する。
【００２７】
＜３．カメラ制御部の構成＞
続いて、カメラ制御部１６の構成例について図３を用いて説明する。すなわち、カメラ制御部１６は、動き量検出部１６１と、種別情報記憶部１６２と、種別検出部１６３と、移動距離予測部１６４と、測距領域制御部１６５とを備える。なお、図３に示すカメラ制御部１６の構成は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、カメラ制御部１６は、上述したハードウェアによる機能をソフトウェアで実現するようにしてもよい。
【００２８】
動き量検出部１６１は、被写体の画像信号に基づいて被写体の動き量を検出する。動き量検出部１６１は、例えば、カメラ信号処理部１３から供給された画像信号に基づいて画像の動きベクトル（移動量及び方向）を検出する。動き量検出部１６１は、検出した被写体の動き量に関する情報を移動距離予測部１６４に供給する。
【００２９】
動き量検出部１６１は、例えば、被写体の動き量が現在の被写体の検波領域の大きさの半分以上であるかどうかを判断する。動き量検出部１６１は、被写体の動き量が現在の被写体の検波領域の大きさの半分以上である場合には、検出した被写体の動き量に関する情報を移動距離予測部１６４に供給する。また、動き量検出部１６１は、被写体の動き量が現在の被写体の検波領域の半分より小さい場合には、処理速度を向上させるために、そのままの座標情報をカメラ信号処理部１３の検波回路１３２に供給する。なお、動き量検出部１６１は、選択位置検出部２２のタッチにより合焦動作を行うモードにあるとき、ＨＩ制御部２０から選択位置検出部２２により検出した座標情報に基づく被写体の動き量を検出するようにしてもよい。
【００３０】
種別情報記憶部１６２は、被写体の種別を検出するための複数の種別情報を記憶する。種別情報記憶部１６２には、種別情報として、例えば顔乃至身体、年齢、車両、動物等の動きのある被写体に関する情報が記憶されている。種別情報記憶部１６２は、これらの種別情報を種別検出部１６３に供給する。
【００３１】
種別検出部１６３は、種別情報記憶部１６２に記憶された種別情報とカメラ信号処理部１３から供給された被写体の画像信号とに基づいて被写体の種別を検出し、被写体の種別に関する検出結果を移動距離予測部１６４に供給する。
【００３２】
近年、顔検出機能によって測距領域を被写体に追従させる機能を備えるカメラが提案されている。しかしながら、一般的に、被写体の種別によって動き方が異なるため、被写体の測距精度を向上させるためには、被写体の種別に応じて動きの予測量を補正することが好ましい。そこで、種別検出部１６３では、例えば、カメラ信号処理部１３から供給された被写体の画像信号と種別情報記憶部１６２に記憶された種別情報とに基づいて、例えば、顔乃至身体、年齢、車両、動物等の被写体の種別を検出する。
【００３３】
被写体種別の検出の一例として、被写体が人間の大人であるか子供であるかを判定する場合について説明する。種別検出部１６３は、顔検出回路１３４から出力された顔画像における基準位置として両目の位置に基づいて正規化を行い、正規化した顔画像の特徴量として各部における輝度を抽出する。そして、種別検出部１６３は、顔画像の各部における輝度の値と、種別情報記憶部１６２に記憶された情報とに基づいて大人であるか子供であるかの判定処理を行う。なお、この例では、基準位置として両目の位置を用いることとしたが、顔に含まれる両目以外の他の器官を用いるようにしてもよい。例えば、顔に含まれる鼻の位置や、両目及び鼻のように複数の器官の位置を用いるようにしてもよい。
【００３４】
移動距離予測部１６４には、動き量検出部１６１により検出した被写体の動き量と種別検出部１６３により検出した被写体の種別情報とが供給される。移動距離予測部１６４は、これらの被写体の動き量と被写体の種別情報とに基づいて被写体が移動する距離を予測し、予測結果を測距領域制御部１６５に供給する。例えば、図４に示すように、選択位置検出部２２で検出した被写体の顔が選択され、選択後に逐次行われる検出結果に応じて合焦動作の対象となる範囲を示す枠３０を被写体の顔に追尾させる際の移動距離予測部１６４の動作について説明する。この場合、移動距離予測部１６４は、画面中で人の顔が移動するときに予測される速度の範囲内で、被写体の動き予測量を制限する。
【００３５】
また、移動距離予測部１６４は、種別検出部１６３による種別検出結果に応じて、撮影画面内における被写体の動き予測量を補正する。移動距離予測部１６４は、例えば種別検出部１６３により検出した被写体の顔が低年齢である場合や動物である場合には、激しい動きに応じた予測量に補正する。この場合、移動距離予測部１６４は、測距枠が被写体の動きの方向だけでなく、その反対方向に動くことも考慮して、測距枠を大きめに設定する。すなわち、移動距離予測部１６４は、被写体が現在の動き方向及びその反対方向に動くことを考慮して、測距枠を広範囲に設定する。また、移動距離予測部１６４は、検出した被写体が車両である場合には、速度が大きいものの一定方向の動きである確率が高いため、概ね一定方向に予測をするようにしてもよい。
【００３６】
このように撮像装置１では、被写体の種別に応じて被写体の動き量を補正することで、動きのある被写体への測距領域を正確に限定することができるため、測距をより正確に行うことが可能となる。
【００３７】
また、移動距離予測部１６４は、焦点距離に応じて被写体移動距離の予測量を補正するようにしてもよい。一般的に、焦点距離が長くなるとカメラがぶれやすく、手振れ等の影響を受けやすいため、画面内の被写体の動き量も大きくなる。そこで、移動距離予測部１６４は、焦点距離を考慮して、例えば焦点距離が長くなる場合、すなわち、ズームの場合には被写体の移動量を多めに予測する。また、移動距離予測部１６４は、焦点距離が短くなる場合、すなわち、ワイドの場合には画面内の被写体の動き量が比較的小さくなるため、焦点距離が長くなる場合と比べて被写体の移動量を少なめに予測する。このようにして、移動距離予測部１６４は、焦点距離に応じて被写体の移動量の予測量を補正することで、被写体の移動量の予測精度を向上させることができる。なお、上述した移動距離予測部１６４における処理については、次に説明する測距領域制御部１６５において行うようにしてもよい。
【００３８】
測距領域制御部１６５には、移動距離予測部１６４による予測結果が供給される。測距領域制御部１６５は、移動距離予測部１６４により予測した被写体が移動する距離に基づいて、合焦動作を行う領域を示す測距領域の位置及び大きさを制御する。すなわち、測距領域制御部１６５は、移動距離予測部１６４により予測した被写体が移動する距離を包含するように測距領域の位置及び大きさを制御する。
【００３９】
続いて、測距領域制御部１６５は、決定した測距領域の位置及び大きさ等の制御パラメータをカメラ信号処理部１３の検波回路１３２に供給する。
【００４０】
＜４−１．本実施の形態に係る測距領域制御方法＞
続いて、被写体として人間の顔を追尾する場合を例にして、本実施の形態に係る測距領域制御方法を、従来の測距領域制御方法と比較しながら説明する。
【００４１】
まず、図５を参照しながら、従来の測距領域制御方法について説明する。図５（Ａ）に示すように、被写体となる顔２８を検出し、顔２８を囲むように枠３０を設定する。この従来の測距領域制御方法においては、枠３０で囲まれた領域が、合焦動作の対象となる範囲（測距領域）となる。続いて、図５（Ｂ）に示すように、顔２８が移動すると、図５（Ｃ）に示すように再び顔２８を検出して枠３０を表示する。
【００４２】
このように従来の方法では、枠３０に囲まれた領域を測距領域としているため、図５（Ｂ）に示すように顔２８が移動し始めてから再び図５Ｃに示すように枠３０が表示されるまでの間、検波処理を行うことができない。つまり、従来の方法では、検波処理を行う際に時間を要するととともに、被写体が移動している間の焦点制御等を正確に行うことができない。
【００４３】
そこで、本実施の形態に係る測距領域制御方法では、被写体の動き量と被写体の種別（属性）とに基づいて被写体が移動する距離を予測し、予測結果に基づいて測距領域の位置及び大きさを制御する。続いて、本実施の形態に係る測距領域制御方法について、図６を参照しながら説明する。
【００４４】
例えば、図６（Ａ）に示すように、カメラ制御部１６は、被写体となる人間の顔２８を検出し、顔２８を囲むように検出枠３２を設定する。また、図６（Ａ）の状態において、カメラ制御部１６は、単位時間△Ｔ内における顔２８の動きベクトル３４を検出するとともに、動きベクトル３４と被写体の種別とに基づいて次回の単位時間△Ｔにおける測距領域となる測距枠３５を設定する。この測距枠３５の設定方法に関しては、後に詳述する。続いて、カメラ制御部１６は、図６（Ｂ）に示すように顔２８が移動すると、図６（Ｃ）に示すように、顔２８を再び検出して検出枠３２を設定する。また、図６（Ｃ）に示す状態においては、カメラ制御部１６は、検出した動きベクトル３４と被写体の種別とに基づいて次回の測距領域を示す測距枠３５を設定する。
【００４５】
このように、本実施の形態に係る測距領域制御方法では、図６（Ａ）に示すように、検出した動きベクトル３４と被写体の種別とに基づいて次回の単位時間△Ｔにおける測距枠３５を設定することにより、リアルタイムで検波処理を行うことが可能となる。また、本実施の形態に係る測距領域制御方法では、検出した被写体の種別に関する情報を次回の測距に利用することで、より正確に次の単位時間△Ｔ後に予測される測距領域を設定することができる。したがって、本実施の形態に係る測距領域制御方法によれば、従来の方法と比較して、より正確に合焦動作を行うことが可能となる。
【００４６】
続いて、撮像装置１による測距領域制御処理の一例について、図７に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００４７】
ステップＳ１０では、カメラ制御部１６は、測距領域を決定する処理を開始する。例えば被写体の動き量に応じて測距領域を変化させるモードに設定されているときにシャッタボタン２１が押下されると、カメラ制御部１６は、測距動作を開始する。
【００４８】
ステップＳ１１では、カメラ制御部１６は、座標情報を取得する。具体的に、カメラ制御部１６は、座標情報として、例えば、検波する予定の位置や大きさに関する情報を取得する。なお、カメラ制御部１６は、測距領域を決定する処理の開始直後は所定の初期化情報を取得し、次回からの処理ではその直前の座標情報、すなわち直前の測距領域の位置及び大きさに関する情報を取得する。
【００４９】
ステップＳ１２では、カメラ制御部１６は、被写体検出がされているか否かを判断する。カメラ制御部１６は、被写体が検出されていると判断した場合には、ステップＳ１３の処理に進み、被写体が検出されていないと判断した場合には、ステップＳ１６の処理に進む。
【００５０】
ステップＳ１３では、カメラ制御部１６は、被写体の動き量が所定量以上であるか否かを判断する。具体的には、カメラ制御部１６は、動き量検出部１６１により被写体の動き量の大きさが所定量以上であると判断した場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）には、ステップＳ１４の処理に進む。また、カメラ制御部１６は、動き量検出部１６１により被写体の動き量の大きさが所定量より小さいと判断した場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）には、ステップＳ１６の処理に進む。なお、カメラ制御部１６は、このステップＳ１３における処理を後述する図８に示すステップＳ２１の処理の後に行うようにしてもよい。
【００５１】
ステップＳ１４では、カメラ制御部１６は、被写体の動き量に基づいて測距中の被写体の移動量を予測する。例えば、移動距離予測部１６４は、動き量検出部１６１から供給された被写体の動き量に基づいて、被写体が撮影画面内を移動する距離を予測する。具体的には、後に詳述するように、カメラ制御部１６は、測距枠の移動量及び次回の測距枠の大きさを計算する。
【００５２】
ステップＳ１５では、カメラ制御部１６は、測距領域座標に予測した移動量を加算する。すなわち、測距領域制御部１６５は、移動距離予測部１６４により予測した被写体が撮影画面内を移動する距離に基づいて測距領域座標の位置と大きさを変更する。
【００５３】
ステップＳ１６では、カメラ制御部１６は、座標情報を検波回路１３２へ出力する。すなわち、カメラ制御部１６は、ステップＳ１５の処理で得られた測距領域座標を検波回路１３２へ出力する。
【００５４】
ステップＳ１７では、カメラ制御部１６は、被写体の測距領域を決定する処理を終了する。
【００５５】
このように、撮像装置１によれば、従来の動体検出機能により測距枠を追従させる場合と比較して、動きのある被写体に対する測距領域を正確に限定できるため、測距動作をより正確に行うことが可能となる。
【００５６】
続いて、図８に示すフローチャートを参照しながら図７に示すステップＳ１４の詳細な処理、すなわち、カメラ制御部１６による動き量予測処理の一例について説明する。
【００５７】
ステップＳ２０では、カメラ制御部１６は、被写体の動き量の予測処理を開始する。
【００５８】
ステップＳ２１では、カメラ制御部１６は、被写体の種別が検出されているか否かを判断する。カメラ制御部１６は、種別検出部１６３により被写体の種別が検出されている場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）には、ステップＳ２２の処理に進み、被写体の種別が検出されていない場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）には、ステップＳ２３の処理に進む。
【００５９】
ステップＳ２２では、カメラ制御部１６は、被写体の種別に応じて移動量の予測量を補正する。具体的には、後に詳述するように、例えば、被写体の種別に応じてパラメータを変更することにより、移動量の予測量を補正する。移動距離予測部１６４は、例えば被写体が子供である場合には、一般的に大人よりも動き量が多いと予想されるため、動きの予測量を正方向、すなわち現在の被写体の移動方向に補正する。このように、移動距離予測部１６４は、被写体種別に応じて動きの予測量を補正することで、動きの予測精度を向上させることができる。
【００６０】
ステップＳ２３では、カメラ制御部１６は、移動距離予測部１６４により焦点距離に応じて被写体の移動量の予測量を補正する。このようにして、カメラ制御部１６は、焦点距離に応じて被写体の移動量の予測量を補正することで、被写体の移動量の予測精度を向上させることができる。
【００６１】
なお、カメラ制御部１６は、図８に示す動き量予測処理において、被写体種別が検出された場合に種別に応じて移動量の予測量を補正するものとしたが、この例に限定されるものではない。例えば、カメラ制御部１６は、図７に示すステップＳ１２において、被写体の検出とともに被写体種別を検出するようにしてもよい。
【００６２】
＜４−２．測距枠の移動量及び測距枠の大きさの計算方法＞
続いて、図９のフローチャートを参照しながら、上述した図７のステップＳ１４で実行される測距枠の移動量及び測距枠の大きさの計算方法の一例について説明する。
【００６３】
ステップＳ４１では、カメラ制御部１６は、被写体の動きベクトルに基づいて次回の測距枠の中心座標を決定する。例えば、図１０に示すように水平方向の右向きをｘ軸の正方向、垂直方向の下向きをｙ軸の正方向、被写体の中心座標を（ｘ０，ｙ０）としたとき、カメラ制御部１６は、次のようにして測距枠の中心座標を決定する。すなわち、カメラ制御部１６は、単位時間△Ｔ内の動きベクトル３４ａと下記の（１）式及び（２）式とにしたがって、次の単位時間△Ｔ後に予測される測距枠３５ａの中心座標（ｘ１，ｙ１）を決定する。
ｘ１＝ｘ０＋ａＡｘ−ｓｇｎ（Ａｘ）ｃ              （１）
ｙ１＝ｙ０＋ｂＡｙ−ｓｇｎ（Ａｙ）ｄ              （２）
【００６４】
（１）式及び（２）式において、Ａｘはｘ方向の動きベクトル、Ａｙはｙ方向の動きベクトルを表している。また、ａ、ｂ、ｃ及びｄは、それぞれ定数であり、例えば被写体の種別に応じて変更可能である。また、ｓｇｎ（Ａｘ）及びｓｇｎ（Ａｙ）は、符号関数を示しており、Ａｘ及びＡｙに対しその符号に応じて１、−１、０のいずれかを返す関数である。例えば、Ａｘ＞０の場合には、ｓｇｎ（Ａｘ）＝１となり、Ａｘ＝０の場合には、ｓｇｎ（Ａｘ）＝０となり、Ａｘ＜１の場合には、ｓｇｎ（Ａｘ）−１となる。
【００６５】
ステップＳ４２では、カメラ制御部１６は、被写体の種別に基づいて測距枠の大きさを決定する。図１１に示すように、被写体の検出枠３２ｂのｘ軸方向（水平方向）の長さをα０、ｙ軸方向（垂直方向）の長さをβ０としたとき、カメラ制御部１６は、単位時間△Ｔ内の動きベクトル３４ｂと下記（３）式及び（４）式とにしたがって、次の△Ｔ後に予測される測距枠３５ｂのα１及びβ１を決定する。
α１＝α０＋ｅ｜Ａｘ｜    ｅ｜Ａｘ｜≧０            （３）
β１＝β０＋ｆ｜Ａｙ｜    ｆ｜Ａｙ｜≧０            （４）
【００６６】
（３）式及び（４）式において、Ａｘはｘ軸方向の動きベクトル、Ａｙはｙ軸方向の動きベクトルを表している。また、ｅ及びｆは、それぞれ定数であり、例えば被写体の種別に応じて変更可能である。
【００６７】
また、カメラ制御部１６は、上記（３）式及び（４）式の代わりに、下記（５）式及び（６）式を用いて、測距枠３５ｂのα１及びβ１を決定してもよい。
α１＝α０＋ｇ（｜Ａｘ｜＋１）            ｇ（｜Ａｘ｜＋１）≧１          （５）
β１＝β０＋ｈ（｜Ａｙ｜＋１）            ｈ（｜Ａｙ｜＋１）≧１          （６）
【００６８】
（５）式及び（６）式において、Ａｘはｘ軸方向の動きベクトル、Ａｙはｙ軸方向の動きベクトルを表している。また、ｇ及びｈは、それぞれ定数であり、例えば被写体の種別に応じて変更可能である。
【００６９】
ステップＳ４３では、カメラ制御部１６は、被写体の移動速度が一定の閾値以下であるかどうかを判断する。カメラ制御部１６は、例えば、単位時間△Ｔあたりの撮影画面内を移動する被写体の移動量に基づいて、被写体の移動速度が一定の閾値以下であるかどうかを判断する。カメラ制御部１６は、被写体の移動速度が一定の閾値以下であると判断した場合（Ｓ４３：Ｙｅｓ）には、ステップＳ４４の処理に進み、被写体の移動速度が一定の閾値より大きいと判断した場合（Ｓ４３：Ｎｏ）には、一連の処理を終了する。なお、このステップＳ４３の処理は、上述した図７のステップＳ１３の処理に相当する。
【００７０】
ステップＳ４４では、カメラ制御部１６は、測距枠の中心座標及び測距枠の大きさを補正する。
【００７１】
このように、本実施の形態に係る測距領域制御方法によれば、検出した動きベクトルと被写体の種別とに基づいて次回の測距領域を決定することにより、リアルタイムで検波処理を行うことが可能となる。また、本実施の形態に係る測距領域制御方法によれば、被写体の種別に関する情報を次回の測距に利用することで、より正確に次の単位時間△Ｔにおける測距領域を決定することができる。
【００７２】
また、本実施の形態に係る測距領域制御方法では、被写体の検出枠の端部を基準座標として、次回の測距領域を設定してもよい。続いて、図１２に示すフローチャートを参照しながら、検出枠の端部を基準座標とした場合の次回の測距領域を設定するための処理方法の一例について説明する。
【００７３】
ステップＳ５１では、カメラ制御部１６は、動きベクトルに基づいて開始点、つまり、次回の測距枠の位置及び／又は大きさを決定する際に基準となる検出枠の座標を決定する。例えば、カメラ制御部１６は、図１３に示すように検出枠３２ｃと動きベクトル３４ｃを検出した場合には、検出枠３２ｃの端部であって、被写体の移動方向とは反対方向の端部の座標（ｘ０，ｙ０）を基準座標として決定する。
【００７４】
ステップＳ５２では、カメラ制御部１６は、被写体の移動速度が一定の閾値以下であるかどうかを判断する。カメラ制御部１６は、被写体の移動速度が一定の閾値より大きいと判断した場合（Ｓ５２：Ｎｏ）には、ステップＳ５３の処理に進み、被写体の移動速度が一定の閾値以下であると判断した場合（Ｓ５２：Ｙｅｓ）には、ステップＳ５４の処理に進む。このステップＳ５２の処理は、上述した図９のステップＳ４３の処理に相当するものである。
【００７５】
ステップＳ５３では、カメラ制御部１６は、例えば、図１３に示すように水平方向の右向きをｘ軸の正方向、垂直方向の下向きをｙ軸の正方向としたとき、次のようにして測距枠の基準座標を決定する。すなわち、カメラ制御部１６は、単位時間△Ｔ内の動きベクトル３４ｃと上述した（１）式及び（２）式とにしたがって次の単位時間△Ｔ後に予測される測距枠３５ｃの開始点の座標（ｘ１，ｙ１）を設定する。
【００７６】
ステップＳ５４では、カメラ制御部１６は、動きベクトルのベクトル方向とは反対方向に測距枠の大きさを拡大させる。
【００７７】
続いて、図１４に示すフローチャートを参照しながら、検出枠の端部を基準座標として測距枠の大きさを設定する場合の処理方法の一例について説明する。
【００７８】
ステップＳ６１では、カメラ制御部１６は、動きベクトルに基づいて開始点、つまり、変更する際の基準となる座標を決定する。このステップＳ６１の処理は、上述した図１２のステップＳ５１の処理に相当するものである。
【００７９】
ステップＳ６２では、カメラ制御部１６は、被写体の種別と単位時間△Ｔ内の動きベクトルとに基づいて、次の単位時間△Ｔ後に予測される測距枠の大きさを計算する。例えば、カメラ制御部１６は、上述した図９のステップＳ４２における処理と同様に、上記（３）式及び（４）式若しくは（５）式及び（６）式にしたがって測距枠の大きさを計算する。
【００８０】
＜４−３．具体的な測距領域制御方法＞
以下、図１５〜図２０を参照しながら、被写体の種別毎に本実施の形態に係る測距領域制御方法を説明する。
【００８１】
まず、図１５を参照しながら、被写体として人間の顔を追尾する場合のカメラ制御部１６の処理動作の一例について説明する。例えば、カメラ制御部１６は、被写体が顔の場合には、上述した動物を追尾する場合と同様に、被写体となる顔を検出枠３６、その中心３８のように検出する。また、カメラ制御部１６は、単位時間△Ｔ内の動きベクトル４０が検出されたとき、次の△Ｔ後に予測される測距領域を示す測距枠４２の中心４４を、動きベクトル４０に合わせて移動させる。例えば、測距領域制御部１６５は、動きベクトル４０と上記（１）式及び（２）式とにしたがって次の△Ｔ後に予測される測距枠４２の中心座標を移動させる。
【００８２】
また、カメラ制御部１６は、中心４４を有する測距枠４２を、動きベクトル４０に合わせて検出枠３６よりも拡大させるため、被写体の動き量を加味した係数を検出枠３５の高さと幅にかける。例えば、測距領域制御部１６５は、上記（３）式及び（４）若しくは上記（５）式及び（６）式にしたがって測距枠４２の大きさを決定する際の定数を変化させる。また、測距領域制御部１６５は、例えば被写体の動き量が小さい場合には、被写体となる顔が反対方向に動くことを考慮して、上述した図１２のステップＳ５４の処理で説明したように移動方向と反対の方向にも測距枠４２を拡大させてもよい。
【００８３】
続いて、図１６を参照しながら、被写体として人間の身体を追尾する場合のカメラ制御部１６の処理動作の一例について説明する。なお、図１６において、図１５と同一の構成については同一の符号を付すものとし、詳細な説明を省略する。例えば、カメラ制御部１６では、被写体となる身体４６を検出枠４８及びその中心５０として検出する。そして、測距領域制御部１６５は、単位時間△Ｔ内の動きベクトル５２が検出されたとき、次の△Ｔ後に予測される測距枠５４の中心５６を動きベクトル５２に合わせて移動させる。また、測距領域制御部１６５は、中心５６を有する測距枠５４を、動きベクトル５２に合わせて検出枠４８よりも拡大させるため、身体４６の動き量を加味した係数を枠の高さと幅にかける。
【００８４】
ここで、被写体が身体の場合には、垂直より水平方向の動き量が比較的大きくなり、かつ、検出枠４８が垂直方向に長くなる。そこで、測距領域制御部１６５は、測距枠５４の高さ方向への係数、例えば、上記（３）式及び（４）若しくは上記（５）式及び（６）式における定数を微小とするか、又は、測距枠５４の高さ方向への係数をかけないようにしてもよい。また、測距領域制御部１６５は、被写体の動き量が小さいときには、例えば、被写体となる身体が移動方向とは反対方向に動くことを考慮して、移動方向とは反対方向にも測距枠を拡大させるようにしてもよい。
【００８５】
また、移動距離予測部１６４は、複数の被写体が検出された場合には、被写体の大きさに応じた重みづけを行うようにしてもよい。例えば、図１６に示すように、カメラ制御部１６において顔と身体を同時に検出する場合には、検出枠３６の△Ｔ内の動きベクトル４０及び検出枠４８の△Ｔ内の動きベクトル５２を加味して次の△Ｔ後の測距枠４２及び測距枠５４を決定する。
【００８６】
一例として、検出枠３６が図１７に示す通常時の固定された大きさのＡＦ枠５８よりも小さい場合の測距領域制御方法について説明する。移動距離予測部１６４は、例えば検出枠３６の高さ方向の長さβｆが、ＡＦ枠５８の高さ方向の長さβｃよりも小さい場合には、動きベクトル４０及び動きベクトル５２を単純に平均するのではなく、動きベクトル５２の方に重み付けするのが好ましい。このように、移動距離予測部１６４はが検出枠３６の高さ方向の長さβｆがＡＦ枠５８の高さ方向の長さβｃよりも小さい場合等には、検出枠３６の検出精度の信用度が検出枠４８よりも低いとみなすことで、測距時の計算コストを抑えることができる。また、測距領域制御部１６５は、移動距離予測部１６４により検出枠３６の高さ方向の長さβｆがＡＦ枠５８の高さ方向の長さβｃよりも小さい場合には、動きベクトル５２のみで測距枠４２及び測距枠５４の移動量及び方向を決定してもよい。
【００８７】
また、カメラ制御部１６は、顔のみ、身体のみ又は顔と身体との双方が存在する場合において、被写体が大人であるか子供であるかを検出できた場合は、この検出結果を△Ｔ後の測距枠の動きベクトルを決定する際に加味してもよい。例えば、測距領域制御部１６５は、被写体が子供の場合には、移動量が比較的大きく移動方向も変わりやすいため、被写体が大人の場合よりも△Ｔ後の測距枠を大きく取るようにしてもよい。また、測距領域制御部１６５は、被写体が子供の場合には、移動方向とは逆方向へ移動する可能性も高くなるため、△Ｔ後の測距枠４２又は測距枠５４を現在の移動方向とは逆方向へも拡大させてもよい。
【００８８】
また、被写体の検出が可能であったとしても、被写体が小さい場合、人の体や動物等のように被写体の大きさや形が限定しにくい形状である場合や、検出した被写体の数が多く、被写体を群として捉えた方が良い場合がある。このような場合に、測距領域制御部１６５は、例えば、選択位置検出部２２としてタッチパネルの画面中心を基準にして測距枠の大きさや位置を変化させることで、測距時の計算コストを抑えることができる。例えば、測距領域制御部１６５は、検出された人の数が多いとき、画面内の人の分布や動き量に合わせて測距枠の大きさや位置を変化させる。このように被写体が人である場合には、画面の水平方向への移動が多いと考えられるため、測距領域制御部１６５は、測距枠をその高さより幅の大きさを多めに拡大させるようにすることが好ましい。
【００８９】
具体的に、図１８を参照しながら、複数の顔が検出された場合について説明する。測距領域制御部１６５は、例えば複数の顔５９ａ〜５９ｄが検出され、それぞれの顔５９ａ〜５９ｄに枠６０ａ〜６０ｄが設定されているとき、これらの顔５９ａ〜５９ｄを包含するように測距枠６１を設定する。この場合において、測距領域制御部１６５は、顔５９ａ〜５９ｄを全て包含するように測距枠６１を設定してもよいが、例えば背景へのピント引かれ等の影響を軽減するために、必ずしも全ての顔５９ａ〜５９ｄを包含させなくてもよい。また、測距領域制御部１６５は、例えば顔５９ａ〜５９ｄが、それぞれ単位時間△Ｔあたりの動きベクトル６３ａ〜６３ｄを有するとき、動きベクトル６３ａ〜６３ｄを包含するように、次回△Ｔ後の測距枠６２を設定することができる。
【００９０】
続いて、図１９を参照しながら、動物を追尾する場合のカメラ制御部１６の処理動作について説明する。例えば、測距領域制御部１６５は、被写体となる動物を検出枠７０と、その検出枠７０の中心７１のように検出し、かつ、その単位時間△Ｔ内の動きベクトル７２があったとき、次の△Ｔ後に予測される検出枠の中心７４を動きベクトル７２に合わせて移動させる。そして、測距領域制御部１６５は、中心７４を有する次回の測距枠７３を動きベクトル７２に合わせて検出枠７０よりも拡大させるため、動物の動き量を加味した係数を検出枠７０の高さと幅にかける。なお、測距領域制御部１６５は、被写体の動き量が小さいときには、例えば、被写体となる動物が反対方向に動くことを考慮して、現在の移動方向とは反対方向にも測距枠７３を拡大させるようにしてもよい。
【００９１】
続いて、図２０を参照しながら、被写体として車両を追尾する場合のカメラ制御部１６の処理動作の一例について説明する。種別検出部１６３では、例えば、被写体となる車両７９を種別情報記憶部１６２に記憶された車両の前後左右等のテンプレートに基づいて検出する。そして、測距領域制御部１６５は、車両を検出枠８０及び検出枠８０の中心８１として検出し、かつ、単位時間△Ｔ内の車両７９の動きベクトル８２が検出されたとき、次の△Ｔ後に予測される測距枠８３の中心８４を動きベクトル８２に合わせて移動させる。また、測距領域制御部１６５は、動き量に基づいて次回の測距枠８３を検出枠８０よりも拡大させるため、動き量を加味した係数を測距枠８３の枠の高さと幅にかける。ここで、例えば、車両のように被写体の動きが速い場合には、時間ごとの動き量の差が小さく、かつ、急激に逆方向へ動く可能性もないと考えられる。そこで、測距領域制御部１６５は、車両７９の動き以上に測距枠８３を拡大させなくてもよい。
【００９２】
このように、撮像装置１は、被写体の種別を考慮して移動距離予測部１６４により予測した被写体が移動する距離を包含するように、測距領域制御部１６５により被写体の測距領域の位置及び大きさを制御する。したがって、撮像装置１では、動きのある被写体に対する測距領域を正確に限定することが可能となる。つまり、撮像装置１は、例えば被写体ではなく背景の高周波成分のレベルが高い、つまり背景のコントラストが強い場所等での撮影でも、フォーカスのボケや背景にピントが合ったりすることを防止することができるため、測距をより正確に行うことが可能となる。
【００９３】
続いて、図２１に示すフローチャートを参照しながら、選択位置検出部２２としてタッチパネルを用いた場合の被写体選択処理の一例について説明する。
【００９４】
ステップＳ７０では、ＨＩ制御部２０は、例えば撮像装置１が画面のタッチにより合焦動作を行うモードにあるとき、タッチパネル処理を開始する。
【００９５】
ステップＳ７１では、ＨＩ制御部２０は、座標情報を初期化する。すなわち、ＨＩ制御部２０は、内部の座標情報バッファを初期化する。
【００９６】
ステップＳ７２では、ＨＩ制御部２０は、タッチパネルでタッチ動作が行われているか否かを判断する。具体的には、ＨＩ制御部２０は、タッチ動作が行われている場合（ステップＳ７２：Ｙｅｓ）には、ステップＳ７３の処理に進み、タッチ動作が行われていない場合（ステップＳ７２：Ｎｏ）には、ステップＳ７５の処理に進む。
【００９７】
ステップＳ７３では、ＨＩ制御部２０は、タッチパネルでタッチされた位置の座標を取得する。
【００９８】
ステップＳ７４では、ＨＩ制御部２０は、タッチパネルでタッチされた位置を画面上に表示する。ＨＩ制御部２０は、例えば図４に示すように、タッチパネルでタッチされた位置に応じて合焦動作の対象となる範囲を示す枠３０を表示する。
【００９９】
ステップＳ７５では、ＨＩ制御部２０は、座標情報をカメラ制御部１６に出力する。具体的に、ＨＩ制御部２０は、ステップＳ７２において、タッチパネルでタッチがされていないと判断した場合には、タッチされた座標情報がないため初期化された情報のままカメラ制御部１６に出力する。なお、ＨＩ制御部２０は、カメラ制御部１６に出力する情報として、座標情報とは別にタッチされたか否かを示すフラグを設定しておき、カメラ制御部１６へ出力することにより、タッチの有無を伝達するようにしてもよい。
【０１００】
ステップＳ７６では、ＨＩ制御部２０は、タッチパネル処理を終了する。
【０１０１】
続いて、図２２に示すフローチャートを参照しながら、ＨＩ制御部２０から座標情報を取得したカメラ制御部１６による検波座標処理の一例について説明する。
【０１０２】
ステップＳ８０では、カメラ制御部１６は、検波座標の処理を開始する。具体的に、カメラ制御部１６は、撮像装置１が画面のタッチにより合焦動作を行うタッチ合焦処理モードにあるとき、合焦処理を開始する。
【０１０３】
ステップＳ８１では、カメラ制御部１６には、ＨＩ制御部２０から座標情報が入力される。すなわち、ＨＩ制御部２０から入力される座標情報は、図２１に示すステップＳ７５において、ＨＩ制御部２０がカメラ制御部１６に出力するものに相当する。
【０１０４】
ステップＳ８２では、カメラ制御部１６は、座標情報があるかどうかを判断する。具体的に、カメラ制御部１６は、座標情報がある場合（ステップＳ８２：Ｙｅｓ）には、タッチパネルでタッチが行われたものと判断して、ステップＳ８３の処理に進む。また、カメラ制御部１６は、座標情報がない場合（ステップＳ８２：Ｎｏ）には、タッチパネルでタッチが行われていないものと判断して、ステップＳ８４の処理に進む。なお、カメラ制御部１６は、タッチの有無の判断をするために、上述したタッチの有無を示すフラグを使用するようにしてもよい。
【０１０５】
ステップＳ８３では、カメラ制御部１６は、ＨＩ制御部２０から供給された座標情報に応じて、タッチされた座標を検波座標とする。
【０１０６】
ステップＳ８４では、カメラ制御部１６は、座標情報がないため、通常状態の検波座標とする。すなわち、カメラ制御部１６は、デフォルトされた枠位置を検波座標とする。
【０１０７】
ステップＳ８５では、カメラ制御部１６は、検波座標処理を終了する。
【０１０８】
このように、撮像装置１によれば、画面内に複数の被写体を自動的に検出した場合に、ユーザに選択された被写体の動き量を検出することで、ユーザの意図に反した優先順位づけがなされてしまうのを防止することができる。すなわち、撮像装置１は、ユーザの意図に応じた測距動作を実行することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】本実施形態に係る撮像装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る撮像装置のカメラ信号処理部の構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係る撮像装置のカメラ制御部の構成例を示すブロック図である。
【図４】本実施形態に係る撮像装置の表示画面の一例を示す図である。
【図５】従来の測距領域制御方法について説明するための図である。
【図６】本実施形態に係る測距領域制御方法の一例について説明するための図である。
【図７】本実施の形態に係る測距領域決定処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図８】本実施の形態に係る動き量予測処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図９】本実施の形態に係る測距枠の移動量及び測距枠の大きさの決定方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本実施の形態に係る測距枠の中心座標の決定方法の一例を説明するための図である。
【図１１】本実施の形態に係る測距枠の大きさの決定方法の一例を説明するための図である。
【図１２】本実施の形態に係る測距枠の移動量及び測距枠の大きさの決定方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１３】本実施の形態に係る測距枠の座標の決定方法の一例を説明するための図である。
【図１４】本実施の形態に係る測距枠の大きさの決定方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１５】人間の顔を追尾する場合のカメラ制御部の処理動作の一例を説明するための図である。
【図１６】人間の顔及び身体を追尾する場合のカメラ制御部の処理動作の一例を説明するための図である。
【図１７】固定ＡＦ枠を説明するための図である。
【図１８】複数の顔が検出された場合のカメラ制御部の処理動作の一例を説明するための図である。
【図１９】動物を追尾する場合のカメラ制御部の処理動作の一例を説明するための図である。
【図２０】車両を追尾する場合のカメラ制御部の処理動作の一例を説明するための図である。
【図２１】本実施の形態に係る撮像装置によるタッチパネル処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２２】本実施の形態に係る撮像装置による検波座標処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１０】
１  撮像装置、１０  光学系、１１  露出駆動部、１２  撮像素子、１３  カメラ信号処理部、１４  バッファメモリ、１５  画像処理部、１６  カメラ制御部、１７  レンズドライバ、１８  モータ、１９  モータ、２０  ＨＩ制御部、２１  シャッタボタン、２２  選択位置検出部、１３１  Ｉ／Ｆ回路、１３２  検波回路、１３３  カメラ画像信号処理回路、１３４  顔検出回路、１３５  メモリＩ／Ｆ回路、１３６  Ｉ／Ｆ回路、１６１  動き量検出部、１６２  種別情報検出部、１６３  種別検出部、１６４  移動距離予測部、１６５  測距領域制御部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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