(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一対の被写体像を一対のセンサ上に結像させる受光レンズと、
前記受光レンズにより結像させられた前記一対の被写体像を光強度に応じて電気信号に変換する一対のセンサと、
前記一対のセンサの積分動作制御を行う積分制御手段と、
前記一対のセンサから出力される前記被写体像データを読み出す読み出し手段と、
前記読み出し手段により読み出された被写体像データに基づいて、被写体距離に応じたデータを演算する演算手段と、
前記被写体像データから所定の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理を行うフィルタ手段と
を具備し、
前記被写体像データが低コントラストである場合には、被写体像データの所定の領域のみにフィルタ処理を施し、被写体距離に応じたデータを演算することを特徴とする測距装置。
【請求項２】
前記被写体像データが低コントラストである場合には、被写体像データを複数の領域に分割し、分割された複数領域の中央領域にフィルタ処理を施し、被写体距離に応じたデータを演算することを特徴とする請求項１に記載の測距装置。
【請求項３】
前記被写体像データが低コントラストである場合には、被写体像データを複数の領域に分割し、分割された複数領域の中で、最もコントラストが高い領域にフィルタ処理を施し、被写体距離に応じたデータを演算することを特徴とする請求項１に記載の測距装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、測距装置に係わり、特に被写体像データから所定の周波数成分を抽出し、抽出した周波数成分のデータに基づいて測距演算を行うカメラ等に用いられる測距装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、一対のセンサから出力される被写体像の位相差に基づいて測距演算を行うパッシブ方式の測距装置において、被写体像データに含まれる有害な空間周波数成分の除去、または、有効な空間周波数成分の抽出を行い、測距精度を向上させる為に、特開昭６０−４９１４号公報に開示されているように、被写体像データから、所定センサ数分だけシフトしたセンサとのデータ差分である二次データを求め、この二次データより像ずれ量を算出し、測距を行う方法が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述した特開昭６０−４９１４号公報に開示されているような方法の場合、常に被写体像データから二次データを求めて被写体像の位相差を算出する為、測距精度が向上する反面、測距に時間がかかるという問題があった。
【０００４】
本発明の目的は、被写体が低コントラストの場合のみ二次データ求めて位相差検出を行い、この二次データを求める範囲を、被写体像データの一部の領域に限定することにより、高速で高精度な測距を行うことのできる測距装置を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明による測距装置は、一対の被写体像を一対のセンサ上に結像させる受光レンズと、前記受光レンズにより結像させられた前記一対の被写体像を光強度に応じて電気信号に変換する一対のセンサと、前記一対のセンサの積分動作制御を行う積分制御手段と、前記一対のセンサから出力される前記被写体像データを読み出す読み出し手段と、前記読み出し手段により読み出された被写体像データに基づいて、被写体距離に応じたデータを演算する演算手段と、前記被写体像データから所定の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理を行うフィルタ手段とを具備し、前記被写体像データが低コントラストである場合には、被写体像データの所定の領域のみにフィルタ処理を施し、被写体距離に応じたデータを演算することを特徴とする。
【０００６】
また、前記被写体像データが低コントラストである場合には、被写体像データを複数の領域に分割し、分割された複数領域の中央領域にフィルタ処理を施し、被写体距離に応じたデータを演算することを特徴とする。
【０００７】
また、前記被写体像データが低コントラストである場合には、被写体像データを複数の領域に分割し、分割された複数領域の中で、最もコントラストが高い領域にフィルタ処理を施し、被写体距離に応じたデータを演算することを特徴とする測距装置である。
【０００８】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態を以下に図面を用いて説明する。
【０００９】
図１は本発明の第１の実施形態の概要を説明したブロック図である。図１に示すように、１０１ａ、１０１ｂは、被写体像をラインセンサ１０２ａ、１０２ｂ上に結像させる為の受光レンズである。また、１０２ａ、１０２ｂは、受光レンズ１０１ａ、１０１ｂにより結像された被写体像をその光強度に応じて光電変換し、電気信号に変換するラインセンサである。そして、１０３は、ラインセンサ１０２ａ、１０２ｂの積分動作の制御を行う積分制御回路である。また、１０４は、前記ラインセンサ１０２ａ、１０２ｂより出力される、被写体像を光電変換したアナログ電気信号をＡ／Ｄ変換する読み出し手段である。そして、１０５は、各種制御信号の出力、被写体距離演算等の各種演算を行うＣＰＵである。また、１０６は、読み出し手段１０４により読み出された被写体像データから、低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ手段である。
【００１０】
図１に示すような構成の測距装置において、積分制御手段１０３により積分制御を行い取得した被写体の輝度分布を、読み出し手段１０４でＡ／Ｄ変換して読み出した被写体像データに基づいて、像データを取得した被写体が、図２に示すような通常被写体、図４に示すような低コントラスト被写体のいずれであるかを判定する。図２では、通常被写体の撮影シーン１１１は、本発明の測距装置が搭載されるカメラの撮影画面である。また、１１２は、撮影画面１１１内の測距範囲であり、１１３は、撮影画面１１１内の主要被写体である。被写体が低コントラスト被写体であるかどうかの判定は、例えば、図５に示すような、ラインセンサ１０２ａ、１０２ｂから出力される被写体像データの内の一方のデータ１１４ａの最大値ＭＡＸ、及び最小値ＭＩＮを検出し、その差（ＭＡＸ−ＭＩＮ）と所定の判定値を比較することにより行い、判定値よりもその差が小さい場合は、低コントラスト被写体であると判定する。なお、低コントラスト判定は上記の方法に限るものではなく、所定間隔でのデータの変化量の和を判定に用いる等の方法でもよい。なお、図５中の低コントラスト被写体の撮影シーンの主要被写体１１３の被写体像データ１１４ａは、ラインセンサ１０２ａから出力される被写体像データであり、１１４ｂは、ラインセンサ１０２ｂから出力される被写体像データである。また、ＭＡＸは、被写体像データ１１４ａの最大値。ＭＩＮは、被写体像データ１１４ａの最小値である。さらに、Ａ〜Cは、フィルタ処理の実行時に選択される被写体像データ１１４ａの分割エリアである。
【００１１】
被写体が通常被写体である場合を図３に示した。図３に示すように、通常被写体の撮影シーンの主要被写体１１３の被写体像データ１１４ａは、ラインセンサ１０２ａから出力される被写体像データである。また、１１４ｂは、ラインセンサ１０２ｂから出力される被写体像データであり、ラインセンサ１０２ａ、１０２ｂから出力される被写体像データ１１４ａ、１１４ｂは、十分なコントラストがあり、また、二つの被写体像の形状も揃っているので、この像データ１１４ａ、１１４ｂをそのまま用いて、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出する。被写体が低コントラスト被写体である場合は、図５に示すように、ラインセンサ１０２ａ、１０２ｂから出力される被写体像データ１１４ａ、１１４ｂは、十分なコントラストがないので、この像データ１１４ａ、１１４ｂをそのまま用いたのでは、正しい被写体距離を求めるのは非常に困難である。そこで、（１）式においてａ＝５程度に設定し、低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理を行う。測距視野１１２内全てが低コントラストである時は、同一被写体である場合がほとんどであるので、このフィルタ処理を行う際には、被写体像データ１１４ａをＡ、Ｂ、Cの三つのエリアに分割し、被写体像データ１１４ａの中央のＢエリアと、それに対応する被写体像データ１１４ｂの領域のデータにフィルタ処理を施して、図６に示すような抽出データ１１５ａ、１１５ｂを求め、このデータ１１５ａ、１１５ｂを用いて、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出する。
【００１２】
Ｆ（ｎ）＝Ｓ（ｎ）−Ｓ（ｎ＋ａ）・・・（１）
（Ｓ（ｎ）は、被写体像データのｎ番目のデータ）
なお、図６中の低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理後の被写体像データ１１５ａは、被写体像データ１１４ａの中央部のＢエリアのデータの低周波の空間周波数成分抽出後の被写体像データである。さらに、１１５ｂは、被写体像データ１１４ａの中央部のＢエリアに対応する、被写体像データ１１４ｂの領域のデータの低周波の空間周波数成分抽出後の被写体像データである。
【００１３】
また、低周波の空間周波数成分を抽出する為のフィルタ処理は（１）式に限るものではなく、加重平均演算等により行ってもよい。そして、（１）式ではＦ（ｎ）が負の値となることがあり、ＣＰＵ１０５の能力にもよるが、演算処理が面倒になる場合があるので、これを防ぐ為に、（２）、（３）式のようにＦ（ｎ）が負の値にならない処理を用いてもよい。
【００１４】
Ｆ（ｎ）＝｜Ｓ（ｎ）−Ｓ（ｎ＋ａ）｜・・・（２）
Ｆ（ｎ）＝Ｓ（ｎ）−Ｓ（ｎ＋ａ）＋ｂ・・・（３）
（ｂは、オフセット（正の値））
以上、第１の実施形態によれば、特殊な処理をしなくても精度良く測距できる通常の被写体の場合にはフィルタ処理を行わず、被写体像データをそのまま用いたのでは測距が困難な低コントラスト被写体の場合には、低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理を行い、かつ、フィルタ処理を行うのは被写体像データの一部に限定するので、測距時間の増大を招くことなく、高精度な測距を行うことができる。
【００１５】
次に、相関演算について説明する。
【００１６】
図１４（ａ）、（ｂ）に示すように、ラインセンサ５ａ、５ｂは複数の光電変換素子により構成され、それぞれセンサデータａ１,ａ２,…ａN、ｂ１,ｂ２,…ｂNを出力する。このセンサデータより所定範囲（以下ウインド）６ａ、６ｂのデータを抽出する。抽出の方法としては、ウインド６ａは固定し、ウインド６ｂを１センサ分ずつシフトさせていくのがもっとも単純な方法である。固定側とシフト側は逆でもよい。抽出される一対のウインドのデータを用いて（４）式により相関量Ｆ（ｎ）を求める。
【００１７】
なお、図１４中の５ａは、受光レンズにより結像された被写体像をその光強度に応じて光電変換し、電気信号に変換するライン５ｂセンサであり、６ａは、相関量の演算に用いるセンサデータの抽出範囲（ウインド）である。
【００１８】
【数１】
0003911418.tif 000002
【００１９】
ｎは、シフト量、ｗは、ウインド内データ数、ｉは、ウインド内データNo.、ｋは、演算エリア先頭センサデータNo.
そして、一対のウインド６ａ、６ｂのデータの一致度が最も高くなるのは、図１６に示すように、ウインド６ｂを１センサ分ずつシフトさせて求めたＦ（ｎ）が極小値（Ｆ（ｎ）＝ＦＭＩＮ）となる場合で、シフト量ｎ＝ｎＦＭＩＮが被写体像の相対的な位置ずれ量となる。ウインドの抽出の方法としては、図１５（ａ）、（ｂ）に示すように、ウインド６ａ、６ｂを交互にシフトさせていくような方法を用いてもよい。この場合の相関量Ｆ（nａ,nｂ）を求める式は（５）式のようになる。
【００２０】
なお、図１５中の５ａは、受光レンズにより結像された被写体像をその光強度に応じて光電変換し、電気信号に変換するライン５ｂセンサであり、６ａは、相関量の演算に用いるセンサデータの抽出範囲（ウインド）である。
【００２１】
【数２】
0003911418.tif 000003
【００２２】
（ｎａは、ウインド６ａのシフト量、ｎｂは、ウインド６ｂのシフト量）
相対的な位置ずれ量ｎＦＭＩＮは、Ｆ（ｎａ、ｎｂ）が最小となる時のｎａ、ｎｂの和（ｎａ＋ｎｂ）となる。
【００２３】
次に、補間演算について説明する。
【００２４】
相関演算で求まるラインセンサ５ａ、５ｂ上に結像された被写体像の相対的な位置ずれ量は、図１６に示すように、ラインセンサのセンサピッチに応じた離散的な値であり、このピッチ幅が測距の最小分解能となる。よって、相関演算で求まる像ずれ量のみで測距を行うと、その測距精度は粗いものになってしまう。そこで、測距精度を高める為に、離散的な相関量Ｆ（ｎ）を用いて以下のような補間演算を行う。一般的に補間演算は、図１７（ａ）、（ｂ）に示すように、相関量Ｆ（ｎ）の極小値であるＦＭＩＮとその前後のシフト量ｎＦＭＩＮ−１、ｎＦＭＩＮ＋１における相関量Ｆｍｎｓ、Ｆｐｌｓを用いて、ＦＭＩＮを与えるシフト量ｎＦＭＩＮと真の極小値ＦＭＩＮＲを与えるシフト量ｎＦＭＩＮＲとのずれ量Δｎを、ＦｍｎＳ、Ｆｐｌｓの大小関係に応じて（６）式または（7）式により求めるものである。
【００２５】
ＦｍｎＳ＞Ｆｐｌｓの時（図１７（ａ））
【数３】
0003911418.tif 000004
【００２６】
ＦｍｎＳ≦Ｆｐｌｓの時（図１７（ｂ））
【数４】
0003911418.tif 000005
【００２７】
以上で求めた補間量△ｎにより、真の像ずれ量ｎＦＭＩＮＲは、
ＦｍｎＳ＞Ｆｐｌｓの時（図１７（ａ））
ｎＦＭＩＮＲ＝ｎＦＭＩＮ＋Δｎ・・・（８）
ＦｍｎＳ≦Ｆｐｌｓの時（図１７（ｂ））
ｎＦＭＩＮＲ＝ｎＦＭＩＮ−Δｎ・・・（９）
となる。
【００２８】
次に、図９を用いて、第１の実施形態の測距シーケンスの手順を説明する。
【００２９】
図９に示すように、Ｓ１０１では、プリ積分等により得られる被写体輝度に応じて、一対のラインセンサ１０２ａ、１０２ｂの感度を設定する。Ｓ１０２は、Ｓ１０１で設定されたセンサ感度で積分を行う。Ｓ１０３は、一対のラインセンサ１０２ａ、１０２ｂから出力される被写体像データをＡ／Ｄ変換してＣＰＵ１０５内のメモリ領域に格納する。Ｓ１０４は、Ｓ１０３で読み出した被写体像データの最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを検出する。Ｓ１０５は、Ｓ１０４で検出した最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮとの差と、所定の低コントラスト判定値を比較し、低コントラスト判定を行う。ＭＡＸ-ＭＩＮが判定値よりも小さければＳ１０６に進み、大きければＳ１０7に進む。Ｓ１０６は、フィルタ手段１０６により、（１）式を用いて、図５に示す被写体像データ１１４ａの中央部のＢエリアのデータ、及びＢエリアに対応する被写体像データ１１４ｂの領域のデータから低周波の空間周波数成分１１５ａ、１１５ｂを抽出するフィルタ処理を行う。Ｓ１０7は、被写体像データ１１４ａ、１１４ｂ、または、フィルタ処理後の被写体像データ１１５ａ、１１５ｂを用いて、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出する。
【００３０】
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００３１】
まず、被写体が低コントラスト被写体であると判定された場合に、被写体像データの中央部のデータに対して低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理を行って測距演算を行うようにしていたが、フィルタ処理を行っても測距不能となる場合があるので、本発明の第２の実施形態では、上記のような場合にも測距可能とするために、被写体像データの中央部のデータに対してフィルタ処理を施しても測距不能である場合には、被写体像データの周辺部である図５のＡエリアやＣエリアのデータに対してフィルタ処理を施して、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出するようにしたものである。
【００３２】
また、被写体像データの周辺部のデータにフィルタ処理を施して測距を行う場合、必ずしも全ての周辺部のデータにフィルタ処理を行う必要はない。例えば、図５において、まず、Ａエリアのデータに対してフィルタ処理を行い、測距演算を行った結果、測距可能であれば、Ｃエリアのデータに対してはフィルタ処理を行わず、Ａエリアの測距結果を測距データとするようにしてもよい。
【００３３】
次に、図１０を用いて第２の実施形態の測距シーケンスの手順を説明する。
【００３４】
Ｓ２０１は、プリ積分等により得られる被写体輝度に応じて、一対のラインセンサ１０２ａ、１０２ｂの感度を設定する。Ｓ２０２は、Ｓ２０１で設定されたセンサ感度で積分を行う。Ｓ２０３二一対のラインセンサ１０２ａ、１０２ｂから出力される被写体像データをＡ／Ｄ変換してＣＰＵ１０５内のメモリ領域に格納する。Ｓ２０４は、Ｓ２０３で読み出した被写体像データの最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを検出する。Ｓ２０５は、Ｓ２０４で検出した最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮとの差と、所定の低コントラスト判定値を比較し、低コントラスト判定を行う。ＭＡＸ-ＭＩＮが判定値よりも小さければＳ２０６に進み、大きければＳ２１３に進む。Ｓ２０６は、フィルタ手段１０６により、（１）式を用いて、図５に示す被写体像データ１１４ａの中央部のＢエリアのデータ、及びＢエリアに対応する被写体像データ１１４ｂの領域のデータから低周波の空間周波数成分１１５ａ、１１５ｂを抽出するフィルタ処理を行う。Ｓ２０7は、Ｓ２０６のフィルタ処理後の被写体像データを用いて、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出する。Ｓ２０8は、Ｓ２０7の演算の結果、測距不能であるかどうかを判定する。測距不能であればＳ２０9に進み、測距可能であれば測距シーケンスを終了する。Ｓ２０9は、フィルタ手段１０６により、（１）式を用いて、図５に示す被写体像データ１１４ａの中央部のＡまたはＣエリアのデータ、及びＡまたはＣエリアに対応する被写体像データ１１４ｂの領域のデータから低周波の空間周波数成分１１５ａ、１１５ｂを抽出するフィルタ処理を行う。Ｓ２１０は、Ｓ２０9のフィルタ処理後の被写体像データを用いて、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出する。Ｓ２１１は、Ｓ２１０の演算の結果、測距不能であるかどうかを判定する。測距不能であればＳ２１２に進み、測距可能であれば測距シーケンスを終了する。Ｓ２１２は、無限や常焦点距離等の予め用意されている距離を被写体距離に設定する。Ｓ２１３は、被写体像データ１１４ａ、１１４ｂを用いて、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出する。
【００３５】
以上、本発明の第２の実施形態によれば、第１の実施形態に対し、より高精度な測距を行うことができる。
【００３６】
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【００３７】
まず、被写体が低コントラスト被写体であると判定された場合に、図７に示すように、ラインセンサ１０２ａ、１０２ｂから出力される被写体像データの内の一方のデータ１１６ａをＡ、Ｂ、Cの三つのエリアに分割し、各エリア毎に最大値ＭＡＸａ、ＭＡＸｂ、ＭＡＸc、最小値ＭＩＮａ、ＭＩＮｂ、ＭＩＮcを検出して、最大値と最小値の差を求め、その差が最大であるエリアと、それに対応する被写体像データ１１６ｂの領域のデータに対して低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理を行って、図８に示すような抽出データ１１7ａ、１１7ｂを求め、このデータ１１7ａ、１１7ｂを用いて、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出するようにしたものである。
【００３８】
なお、図７中の低コントラスト被写体の撮影シーンの主要被写体１１３の被写体像データ１１６ａは、ラインセンサ１０２ａから出力される被写体像データである。そして、１１６ｂは、ラインセンサ１０２ｂから出力される被写体像データ。ＭＡＸａ〜cは、被写体像データ１１６ａの分割エリアＡ〜C中の最大値。ＭＩＮａ〜cは、被写体像データ１１６ａの分割エリアＡ〜C中の最小値である。また、Ａ〜Cは、フィルタ処理の実行時に選択される被写体像データ１１６ａの分割エリアである。
【００３９】
また、図８中の低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理後の被写体像データ１１7ａは、被写体像データ１１６ａの周辺部のＡエリアのデータの低周波の空間周波数成分抽出後の被写体像データであり、１１7ｂは、被写体像データ１１６ａの中央部のＡエリアに対応する、被写体像データ１１６ｂの領域のデータの低周波の空間周波数成分抽出後の被写体像データである。
【００４０】
次に、図１１を用いて第３の実施形態の測距シーケンスの手順を説明する。
【００４１】
Ｓ３０１は、プリ積分等により得られる被写体輝度に応じて、一対のラインセンサ１０２ａ、１０２ｂの感度を設定する。Ｓ３０２は、Ｓ３０１で設定されたセンサ感度で積分を行う。Ｓ３０３は、一対のラインセンサ１０２ａ、１０２ｂから出力される被写体像データをＡ／Ｄ変換してＣＰＵ１０５内のメモリ領域に格納する。Ｓ３０４は、Ｓ３０３で読み出した被写体像データの最大値ＭＡＸ（ＭＡＸａ〜cの中の最大値）と最小値ＭＩＮ（ＭＩＮａ〜cの中の最小値）を検出する。Ｓ３０５は、Ｓ３０４で検出した最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮとの差と、所定の低コントラスト判定値を比較し、低コントラスト判定を行う。ＭＡＸ-ＭＩＮが判定値よりも小さければＳ３０６に進み、大きければＳ３０9に進む。Ｓ３０６は、Ｓ３０３で読み出した被写体像データを分割した図７に示すＡ、Ｂ、Cの各エリア毎に、エリア内の最大値ＭＡＸａ〜c、最小値ＭＩＮａ〜cを検出する。Ｓ３０7は、Ｓ３０６で検出した最大値ＭＡＸａ〜c、最小値ＭＩＮａ〜cを用いて、各エリア毎に最大値と最小値の差ＭＡＸａ-ＭＩＮａ、ＭＡＸｂ-ＭＩＮｂ、ＭＡＸc-ＭＩＮcを求め、その差が最大であるエリアを分割エリアＡ〜Cより選択する。Ｓ３０8は、フィルタ手段１０６により、（１）式を用いて、被写体像データ１１６ａ内のＳ３０7で選択したエリアのデータ、及び被写体像データ１１６ｂ内のそのエリアに対応する領域のデータから低周１波の空間周波数成分１１7ａ、１１7ｂを抽出するフィルタ処理を行う。Ｓ３０9は、被写体像データ１１６ａ、１１６ｂ、または、フィルタ処理後の被写体像データ１１7ａ、１１7ｂを用いて、相関演算、補間演算により二つの被写体像の位相差（像ずれ量）を求め、この位相差から被写体距離を算出する。
【００４２】
以上、本発明の第３の実施形態によれば、低コントラスト被写体の中でも、比較的コントラストのある領域を検出し、低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理を行い、測距をするので、さらに、低コントラスト時の測距精度が向上する。
【００４３】
また、本発明の第３の実施形態のでは、受光素子として一対のラインセンサを用いた構成の測距装置について説明を行ったが、図１２に示すようなエリアセンサを用いた構成の測距装置や、複数対のラインセンサを用いた構成の測距装置においても、図１３に示すように、被写体像データを複数領域に分割し、低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理を行う領域を選択することで、本発明は、本発明の第３の実施形態と同様な効果を得ることができる。
【００４４】
なお、図１２及び１３中の４０１ａは、被写体像をエリアセンサ４０２ａ、４０２ｂ上に結像させる為の受光レンズ。４０１ｂ４０２ａは、受光レンズ４０１ａ、４０１ｂにより結像された被写体像をその光強度に応じて光電変換し、電４０２ｂ気信号に変換するエリアセンサである。また、４０３は、エリアセンサ４０２ａ、４０２ｂの積分動作の制御を行う積分制御回路であり、４０４は、エリアセンサ４０２ａ、４０２ｂより出力される、被写体像を光電変換したアナログ電気信号をＡ／Ｄ変換する読み出し手段である。そして、４０５は、各種制御信号の出力、被写体距離演算等の各種演算を行うＣＰＵであり、４０６は、読み出し手段４０４により読み出された被写体像データから、所定の空間周波数成分を抽出するフィルタ手段である。また、４１１は、ＣＰＵ４０５のメモリ内の被写体像データ格納領域であり、Ａ〜Ｉは、被写体像データの各分割エリアである。
【００４５】
なお、本発明によれば以下のような構成も可能である。
【００４６】
付記１．フィルタ手段が行うフィルタ処理は、被写体像データから低周波の空間周波数成分を抽出することを特徴とする測距装置。
【００４７】
付記２．被写体像データの中央領域にフィルタ処理を施し、被写体距離に応じたデータを演算した結果、測距不能である場合には、被写体像データの周辺領域にフィルタ処理を施し、被写体距離に応じたデータを演算することを特徴とする付記１に記載の測距装置。
【００４８】
【発明の効果】
本発明を用いることにより、被写体が低コントラストの場合のみ、低周波の空間周波数成分を抽出したデータを用いて位相差検出を行い、この抽出データを求める範囲を、被写体像データの一部の領域に限定するので、高速で高精度な測距が可能な測距装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る第１〜３の実施形態に係る測距装置の構成図。
【図２】本発明の実施形態に係る通常被写体の撮影シーン、及び被写体像データを示す図。
【図３】本発明の実施形態に係るラインセンサから出力される被写体像データを示した図。
【図４】本発明の実施形態に係る低コントラスト被写体の撮影シーン、被写体像データ、及び低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理後の被写体像データを示す図。
【図５】本発明の実施形態に係るラインセンサから出力される被写体像データを示した図。
【図６】本発明の実施形態に係る低周波抽出後のデータを示した図。
【図７】本発明の実施形態に係る低周波の空間周波数成分を抽出するフィルタ処理後の被写体像データを示す図。
【図８】本発明の実施形態に係る低周波抽出後データを示す図。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る測距シーケンスの手順を示すフローチャート。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る測距シーケンスの手順を示すフローチャート。
【図１１】本発明の第３の実施形態に係る測距シーケンスの手順を示すフローチャート。
【図１２】本発明の実施形態に係る測距装置の構成の変形例の一例を示す図。
【図１３】本発明の実施形態に係るエリアセンサ使用時の被写体像データの分割を示す図。
【図１４】本発明の実施形態に係る相関演算のウインドシフト方法を説明する図。
【図１５】本発明の実施形態に係る相関演算のウインドシフト方法の別例を説明する図。
【図１６】本発明の実施形態に係る各シフト値毎の相関値を示す相関データグラフを示す図。
【図１７】本発明の実施形態に係る補間関係を説明する図。
【符号の説明】
５ａ．５ｂ…ラインセンサ、１０１ａ．１０１ｂ…受光レンズ、１０２ａ．１０２ｂ…ラインセンサ、１０３…積分制御手段、１０５…ＣＰＵ、１０６…フィルタ手段、１１２…測距視野、１１３…主要被写体、１１４ａ．１１４ｂ…被写体像データ、１１５ａ．１１５ｂ…空間周波数成分、１１7ａ．１１7ｂ…抽出データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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