(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学機器の撮影光学系から入射された撮影光束に対する遮蔽部分を有する視野マスクを介した光束を瞳分割し、分割後の光束を個々に再結像して、一対の光像を形成する焦点検出光学系と、
前記一対の光像の形成位置に配置されたイメージセンサと、前記イメージセンサから前記一対の光像に対する画像出力を取り込み、その画像出力に基づいて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、
前記イメージセンサのうち、前記視野マスクの遮蔽部分の陰が投影される領域から得られる出力に基づいて、前記画像出力のノイズ成分を検出するノイズ検出手段と
を備えたことを特徴とする焦点検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の焦点検出装置において、
前記ノイズ検出手段は、
前記イメージセンサのうち、前記一対の光像が形成された領域に挟まれた領域から得られる出力に基づいて、前記画像出力のノイズ成分を検出する
ことを特徴とする焦点検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の焦点検出装置において、
前記焦点検出手段は、
前記ノイズ検出手段が検出したノイズ成分に応じた回数だけ前記焦点調節状態を平均化して出力する
ことを特徴とする焦点検出装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の焦点検出装置において、
前記焦点検出手段は、
前記ノイズ検出手段が検出したノイズ成分に応じた回数だけ前記画像出力を平均化し、その平均出力値に基づいて前記焦点調節状態を求める
ことを特徴とする焦点検出装置。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載の焦点検出装置において、
前記焦点検出手段が検出する焦点調節状態に基づいて前記撮影光学系の焦点制御を行う焦点制御手段を備え、
前記焦点制御手段は、
前記撮影光学系が合焦したものと認定する合焦認定幅を、前記ノイズ検出手段が検出したノイズ成分に応じて決定する
ことを特徴とする焦点検出装置。
【請求項６】
請求項１または請求項２に記載の焦点検出装置において、
前記焦点検出手段が検出した焦点調節状態の信頼性判定を行う信頼性判定手段を備え、前記信頼性判定手段は、
前記信頼性判定の判定基準を、前記ノイズ検出手段が検出したノイズ成分に応じて決定する
ことを特徴とする焦点検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、位相差検出方式が適用された焦点検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、カメラ等の光学機器には、焦点調節の機能が設けられている。この調節のために光学機器に搭載された焦点検出装置には、被写体像を一対の二次像に再結像し、その二次像の像ずれに基づいてデフォーカス量を検出する位相差検出方式が適用されている。以下、この焦点検出装置について説明する。
【０００３】
図１２は、従来の焦点検出装置の構成図である。
焦点検出装置１１０には、複数の受光素子をライン状に配置したイメージセンサ１３（イメージセンサアレイ）と、撮影光学系１００（撮影レンズ等）からの撮影光束をそのイメージセンサ１３に導く焦点検出光学系１１と、イメージセンサ１３から出力される電気信号の振幅値をほぼ一定に保つＡＧＣ（オートゲインコントロール）等の振幅制御回路（不図示）と、振幅制御回路から出力される電気信号をデジタル信号（出力信号）に変換するＡ／Ｄ変換器６と、後述する演算処理を行うマイクロプロセッサ１２０とが備えられる。
【０００４】
焦点検出光学系１１内の光軸Ｌ１上には、撮影光学系１００側から順に、視野マスク２００、フィールドレンズ３００、一対の開口部４０１、４０２を有した絞りマスク４００、一対のレンズ５０１、５０２を有したセパレータレンズ５００が配置される。
このうち、視野マスク２００は、撮影光学系１００の撮像面（予定焦点面）Ｌ２近傍に配置され、被写体の空中像を小さな領域内（いわゆる焦点検出エリア）に規制する。
【０００５】
また、絞りマスク４００の一対の開口部４０１、４０２は、撮影光学系１００の瞳上の領域１０１、１０２に対応する位置に形成されている。
また、セパレータレンズ５００の一対のレンズ５０１、５０２は、それぞれ絞りマスク４００の開口部４０１、４０２近傍に配置され、被写体の２次像である一対の光像２０１、２０２をイメージセンサ１３上に結像する。
【０００６】
この一対の光像２０１、２０２は、撮影光学系１００の焦点が予定焦点面Ｌ２よりも前に存在する状態（前ピン状態）では互いに近づき、一方、撮影光学系１００の焦点が予定焦点面Ｌ２よりも後に存在する状態（後ピン状態）では互いに遠ざかる。
したがって、一対の光像２０１、２０２の位置関係は、予定焦点面Ｌ２と撮影光学系１００の焦点との間のデフォーカス量によって決まる。
【０００７】
図１３（ａ）に示すように、イメージセンサ１３では、この一対の光像２０１、２０２が形成される位置に、受光領域Ａ、Ｂが設定されている。
そして、焦点検出装置１１０のマイクロプロセッサ１２０は、これら領域Ａ、Ｂから得られる画像データに基づいて、撮影光学系１００のデフォーカス量を算出する。
【０００８】
図１４は、従来のマイクロプロセッサの動作フローチャートである。
先ず、マイクロプロセッサ１２０は、イメージセンサ１３の出力信号列（Ｄ［１］・・・Ｄ［Ｍ］）のうち、上記した領域Ａ、領域Ｂに対応する一対の画像データ（ａ［１］・・・ａ［ｎ］）および（ｂ［１］・・・［ｎ］）を取り込む（ステップＳ１０１）。
【０００９】
次いで実行されるステップ１０２では、先ず、数式１によって、領域Ａの画像データ（ａ［１］・・・ａ［ｎ］）と、領域Ｂの画像データ（ｂ［１］・・・ｂ［ｎ］）との間の相関量Ｃ［Ｌ］が求められる。
【数１】
0004324990.tif 000002
なお、値Ｌは、領域Ａにおける位置と、Ｂにおける位置とのずれ量（シフト量）である。
【００１０】
図１５は、このようにして求めた、シフト量Ｌに対する相関量Ｃ［Ｌ］の関係を示す図である。
マイクロプロセッサ１２０は、この相関量Ｃ［Ｌ］が極小となるシフト量Ｌｓを求める。
なお、イメージセンサ１３の受光素子の数が有限であることから、この相関量Ｃ［Ｌ］は離散的な値をとる。このため、相関量Ｃ［Ｌ］の極小値Ｃｅｘおよびこれを与えるシフト量Ｌｓは、例えば、特開昭６０−３７５１３号公報に記載されている補間演算によって算出される。
【００１１】
その後、マイクロプロセッサ１２０は、このシフト量Ｌｓから数式２によってデフォーカス量ＤＦを求め、ステップＳ１０２を終える。
【数２】
0004324990.tif 000003
なお、値Ｋｆは焦点検出光学系１１（図１２参照）の特性およびイメージセンサ１３の受光素子のピッチ幅によって決まる定数である。
【００１２】
ところで、図１５に示す相関量Ｃ［Ｌ］の変化率の大きさＥは、被写体のコントラストに依存する。この値Ｅが大きいほどコントラストが高い。
マイクロプロセッサ１２０は、デフォーカス量の信頼性の指標としてこの値Ｅおよび値（Ｃｅｘ／Ｅ）を用いて、算出したデフォーカス量ＤＦが真にデフォーカス量を示しているのか否かの信頼性判定を行う（数式３、ステップＳ１０３）。
【数３】
0004324990.tif 000004
なお、値Ｅ１、Ｇ１は信頼性判定の基準値（所定値）である。
そして、この値Ｅが所定値Ｅ１よりも大きく、かつ値（Ｃｅｘ／Ｅ）が所定値Ｇ１よりも小さい場合にはデフォーカス量ＤＦが信頼できると判定され、続くステップＳ１０４において、そのデフォーカス量ＤＦに基づいて撮影光学系１００の焦点調節が行われる。この際には、先ずデフォーカス量ＤＦの絶対値と合焦認定幅Ｗｄｔとが比較される（数式４）。
【数４】
0004324990.tif 000005
なお、値Ｗｄｔは正の所定値である。
そして、マイクロプロセッサ１２０は、デフォーカス量ＤＦが合焦認定幅Ｗｄｔよりも大きい場合には、撮影光学系１００が合焦状態に至っていないとみなして撮影光学系１００をそのデフォーカス量ＤＦに応じた距離だけ移動させる。この移動は、レンズアクチュエータやモータ等からなるレンズ駆動機構７を介して行われる。デフォーカス量ＤＦが合焦認定幅Ｗｄｔ以下である場合には、撮影光学系１００が合焦状態にあるとみなされ、この移動が行われない。
【００１３】
一方、ステップＳ１０３においてデフォーカス量ＤＦが信頼できないと判定された場合のステップＳ１０４では、そのデフォーカス量ＤＦを用いることなく別の動作をする。例えば、信頼性のあるデフォーカス量ＤＦが得られなかった旨を操作者に通知する、或いはレンズスキャン等の動作を行う。
その後、マイクロプロセッサ１２０は、図示されない操作釦の状態を参照して（ステップＳ１０５）、終了すべき場合には動作を終了し、そうでない場合には、ステップＳ１０１へ戻り以上説明した動作を繰り返す。
【００１４】
なお、以下では、上記したように、撮影光学系１００の焦点調節状態を評価し、その結果に基づいて行われる焦点調節に関する一連の動作をまとめて「焦点調節」という。
ところで、電気素子であるイメージセンサ１３の各出力信号Ｄ［１］・・・Ｄ［Ｍ］には、電気的なノイズが発生している。
【００１５】
図１３（ｂ）は、イメージセンサ１３の各出力信号Ｄ［ｉ］の値を示す。
図１３（ｂ）に示すように、同じ光像が形成されているはずの領域Ａと領域Ｂの画像パターンは、ノイズの影響で異なっている。
したがって、上述した焦点調節は、この領域Ａ、Ｂの画像データのノイズ成分の影響を受ける。このため、焦点調節の内容は、そのノイズ成分に応じて決定されることが望まれる。
【００１６】
しかしながら、被写体のパターンとノイズのパターンとの峻別は困難であるので、画像データからのノイズ成分の抽出は行われていない。
そこで従来は、実際のノイズ成分を得る代わりに、次のような対処をしていた。
即ち、ノイズの大きさ自体にはとりあえず変動がないと仮定し、振幅制御回路（不図示）が設定した信号増幅率やイメージセンサ１３の電荷蓄積時間等から求めた被写体の輝度のみに基づいて、出力信号のＳＮ比を断定する。そして、そのようなＳＮ比に応じて焦点調節の内容を決定する。
【００１７】
具体的には、各出力信号Ｄ［１］・・・Ｄ［Ｍ］やデフォーカス量ＤＦを平均化すればノイズの影響が抑えられるので、その平均化回数をこのＳＮ比に応じた値に設定する。また、撮影光学系１００の無駄な移動を省くために、ＳＮ比が小さい場合には合焦認定幅Ｗｄｔを広げる。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、ノイズの原因である外乱や電源等の状態は変化する。したがって、実際のノイズの変動に対処できない上記従来例は、様々な問題を抱えていた。
【００１９】
例えば、ノイズが極端に大きくても被写体が明るければＳＮ比が大きいと判断されてしまうので、ノイズが完全に除去されない。
反対に、ノイズが十分に小さくても被写体が暗ければＳＮ比が小さいと判断されてしまうので、不必要な演算が行われる。
また、ノイズが極端に大きくデフォーカス量の精度が悪い場合にも合焦認定幅が狭く設定される可能性があり、これは撮影光学系１００の移動が繰り返されることによる使用感の悪化を招く。
【００２０】
反対にノイズが十分に小さくデフォーカス量の精度がよい場合にも合焦認定幅が広く設定される可能性があり、これではその精度のよさが生かされない。
なお、画像データのノイズ成分を推測するために、上記した信頼性判定の指標の値（Ｃｅｘ／Ｅ）を利用することが考えられたが、値（Ｃｅｘ／Ｅ）は、ノイズのみならず被写体のコントラストにも依存しているため、十分な精度でそのノイズ成分を得ることはできなかった。
【００２１】
本発明は、このような従来の問題に鑑みてなされたものであり、外乱や電源等の状態に起因して画像出力に重畳するノイズ成分を正確に検出することのできる焦点検出装置を提供することを目的とする。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、光学機器の撮影光学系から入射された撮影光束に対する遮蔽部分を有する視野マスクを介した光束を瞳分割し、分割後の光束を個々に再結像して、一対の光像を形成する焦点検出光学系と、一対の光像の形成位置に配置されたイメージセンサと、イメージセンサから一対の光像に対する画像出力を取り込み、その画像出力に基づいて撮影光学系の焦点調節状態を検出する焦点検出手段と、イメージセンサのうち、前記視野マスクの遮蔽部分の陰が投影される領域から得られる出力に基づいて、画像出力のノイズ成分を検出するノイズ検出手段とを備える。
【００２３】
このように、イメージセンサのうち視野マスクの遮蔽部分の陰が投影される領域からの出力には、ノイズのパターンのみが表れる。したがって、その出力を利用することにより、外乱や電源等の状態に応じて変化する前記ノイズ成分を、正確に検出することができる。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の焦点検出装置において、ノイズ検出手段は、イメージセンサのうち、一対の光像が形成された領域に挟まれた領域から得られる出力に基づいて、画像出力のノイズ成分を検出することを特徴とする。このように、イメージセンサのうち、従来は使用されていなかった領域を有効に利用すれば、受光域を新たに設ける必要がない。したがって、ソフトウエアの変更をするだけで前記ノイズ成分の検出を実現できる。
【００２４】
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の焦点検出装置において、焦点検出手段は、ノイズ検出手段が検出したノイズ成分に応じた回数だけ焦点調節状態を平均化して出力することを特徴とする。このように、平均処理の回数を前記ノイズ成分に応じた適切な値に決定すれば、ノイズの影響を効率的に低減させることができる。
【００２５】
請求項４に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の焦点検出装置において、焦点検出手段は、ノイズ検出手段が検出したノイズ成分に応じた回数だけ画像出力を平均化し、その平均出力値に基づいて焦点調節状態を求めることを特徴とする。このように、平均処理の回数を前記ノイズ成分に応じた適切な値に決定すれば、ノイズの影響を効率的に低減させることができる。
【００２６】
請求項５に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の焦点検出装置において、焦点検出手段が検出する焦点調節状態に基づいて撮影光学系の焦点制御を行う焦点制御手段を備え、焦点制御手段は、撮影光学系が合焦したものと認定する合焦認定幅を、ノイズ検出手段が検出したノイズ成分に応じて決定することを特徴とする。この結果、デフォーカス量の精度に対応した比較を行うことができるので、焦点制御の効率化が図れる。
【００２７】
請求項６に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の焦点検出装置において、焦点検出手段が検出した焦点調節状態の信頼性判定を行う信頼性判定手段を備え、信頼性判定手段は、信頼性判定の判定基準を、ノイズ検出手段が検出したノイズ成分に応じて決定することを特徴とする。この結果、ノイズの変動を考慮した信頼性判定を行うことができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
図１、図２、図３、図４、図１２、図１４に基づいて本発明の第１実施形態について説明する。
【００２９】
（第１実施形態の構成）
図１は、第１実施形態における焦点検出装置の構成図である。図１において、図１２に示す従来例と同じものについては同じ符号を付して示し、ここではその説明を省略する。
図１に示すように、第１実施形態の焦点検出装置１には、従来のマイクロプロセッサ１２０に代えて、マイクロプロセッサ５１が備えられる。
【００３０】
このマイクロプロセッサ５１には、一対の光像２０１、２０２の画像データから撮影光学系１００のデフォーカス量を算出する焦点検出機能と、一対の光像２０１、２０２の像間のデータからノイズ量を算出するノイズ検出機能と、デフォーカス量とノイズ量に基づいて撮影光学系１００の焦点調節を行う焦点制御機能とが備えられている。
【００３１】
なお、焦点検出装置１と、請求項１、請求項２、請求項５に記載の焦点検出装置との対応関係については、焦点検出光学系１１は焦点検出光学系に対応し、イメージセンサ１３はイメージセンサに対応し、マイクロプロセッサ５１の焦点検出機能は焦点検出手段に対応し、マイクロプロセッサ５１のノイズ検出機能はノイズ検出手段に対応し、マイクロプロセッサ５１の焦点制御機能は焦点制御手段に対応する。
【００３２】
（第１実施形態の動作）
次に、第１実施形態の動作を説明するに当たって、イメージセンサ１３の受光領域について説明しておく。
図２（ａ）に示すように、イメージセンサ１３は、従来と同様Ｍ個の受光素子Ｄ１・・・ＤＭを一列に配置している。
【００３３】
第１実施形態では、このイメージセンサ１３において、合焦状態にあるときの光像２０１、２０２をそれぞれ同じ位置（例えば中心）に含む２領域を、それぞれ領域Ａ、Ｂとすると共に、これら領域Ａ、Ｂに挟まれた領域を領域Ｃとする。そして、イメージセンサ１３のＭ個の受光素子Ｄ１・・・ＤＭから得られる各出力信号については、それぞれＤ［１］・・・Ｄ［Ｍ］と表す。
【００３４】
また、領域Ａに含まれるｎ個の受光素子ａ１・・・ａｎから得られる各出力信号については、それぞれａ［１］・・・ａ［ｎ］と表す。
また、領域Ｂに含まれるｎ個の受光素子ｂ１・・・ｂｎから得られる各出力信号については、それぞれｂ［１］・・・ｂ［ｎ］と表す。
また、領域Ｃに含まれるｋ個の受光素子ｃ１・・・ｃｋから得られる各出力信号については、それぞれｃ［１］・・・ｃ［ｋ］と表す（なお、受光素子の位置を示す数「ｉ」は、図２において左から昇順となっているものとする）。
【００３５】
図３は、第１実施形態のマイクロプロセッサ５１のメインルーチンである。図３において、図１４に示す従来例と同じ手順には同じ符号を付して示し、その説明を省略する。また、この図３では、簡単のため、図１４のステップＳ１０３に対応する信頼性判定の動作については省略している。
【００３６】
マイクロプロセッサ５１は、図３に示すメインルーチンが開始されると、図示されない操作釦等からの指示に応じて、イメージセンサ１３の出力信号列（Ｄ［１］・・・Ｄ［Ｍ］）から、領域Ａ、Ｂの画像データ（ａ［１］・・・ａ［ｎ］）、（ｂ［１］・・・ｂ［ｎ］）を取り込む。そして、後述するノイズ量ＣＮＴの算出のために、マイクロプロセッサ５１は領域Ｃから得られるデータ（ｃ［１］・・・ｃ［ｋ］）を取り込む（以上、ステップＳ１１）。
【００３７】
その後、マイクロプロセッサ５１は、従来と同様に領域Ａ、Ｂの画像データを基にデフォーカス量ＤＦを算出し（ステップＳ１０２）、さらに次に説明する方法によりノイズ量ＣＮＴを算出する。
先ず、イメージセンサ１３の領域Ａと領域Ｂとの間には、視野マスク２００（図１参照）の遮蔽部分の陰が投影されている。したがって、領域Ｃには何ら被写体像が形成されない。
【００３８】
この結果、図２（ｂ）に示すように、領域Ａおよび領域Ｂからは被写体とノイズとが重ねられたパターンが得られるのに対し、領域Ｃからは、領域Ａ、Ｂの画像データのノイズ成分と同等のノイズのパターンのみが得られる。
そこで、マイクロプロセッサ５１は、領域Ｃのデータ（ｃ［１］・・・ｃ［ｋ］）から、例えば次の数式５によりコントラストＣＮＴを算出する（ステップＳ１３）。
【数５】
0004324990.tif 000006
以下では、領域Ａ、Ｂの画像データのノイズ成分を示す「ノイズ量」として、このコントラストＣＮＴを用いる。
因みに、数式５における値ｓは整数であり、１〜５程度の値である。値ｓが小さい程、高い周波数のノイズ成分を検出しやすくなる。
また、イメージセンサ１３の各受光素子間では感度が微妙に異なるため、数式５が与えるノイズ量ＣＮＴは、全くノイズが無い場合にも０にはならない事がある。
【００３９】
そこで、焦点検出装置１の出荷時には、ノイズが十分に少ない状態で得た各出力信号ｃ［１］・・・ｃ［ｋ］を数式５に代入することによりノイズ補正量を計測しておき、使用時におけるステップＳ１３では、数式５の他、この補正量に基づく補正演算を行って正確なノイズ量ＣＮＴを求めてもよい。
以上のようにしてノイズ量ＣＮＴを求めたマイクロプロセッサ５１は、焦点調節のサブルーチンＳ１４を実行する。
【００４０】
図４は、第１実施形態のマイクロプロセッサ５１による焦点調節のサブルーチンである。
先ず、マイクロプロセッサ５１は、このノイズ量ＣＮＴが所定値Ｓｈ１より小さいか否かを判別する（数式６、ステップＳ２１）。
【数６】
0004324990.tif 000007
なお、値Ｓｈ１は正の所定値である。
【００４１】
そして、ノイズ量ＣＮＴが所定値Ｓｈ１未満である場合には、取得したデフォーカス量ＤＦの精度が高いとみなし、後述するステップＳ２４で用いられる合焦認定幅Ｗｄｔを狭い方の値Ｗ１（Ｗ１：正の所定値）に設定する（ステップＳ２２）。
一方、ノイズ量ＣＮＴが所定値Ｓｈ１以上である場合には、取得したデフォーカス量ＤＦの精度が低いとみなし、後述するステップＳ２４で用いられる合焦認定幅ＷｄｔをＷ１よりも広い方の値Ｗ２（Ｗ２＞Ｗ１）に設定する（ステップＳ２３）。
【００４２】
すなわち、所定値Ｓｈ１を境として、ノイズ量ＣＮＴが小さい場合は狭い合焦認定幅が設定され、ノイズ量ＣＮＴが大きい場合には広い合焦認定幅が設定される。
その後、マイクロプロセッサ５１は、デフォーカス量ＤＦの絶対値がこのように設定された合焦認定幅Ｗｄｔよりも大きいか否か判別する（数式７、ステップＳ２４）。
【数７】
0004324990.tif 000008
なお、値Ｗｄｔは正の所定値である。
そして、デフォーカス量ＤＦの絶対値が合焦認定幅Ｗｄｔよりも大きい場合には、撮影光学系１００が合焦に至っていないとみなして、従来例と同様に撮影光学系１００をデフォーカス量ＤＦに応じた距離だけ移動させる（ステップＳ２５）。その後、図３に示すメインルーチンに戻る。
【００４３】
一方、デフォーカス量ＤＦの絶対値が合焦認定幅Ｗｄｔ以下である場合には、既に撮影光学系１００が合焦状態となっているとみなして即座にメインルーチンに戻る。
メインルーチンに戻ったマイクロプロセッサ５１は、図示されない操作釦の状態を参照し（図３ステップＳ１０５）、終了すべき場合には動作を終了し、そうでない場合はステップＳ１１へ戻り上述した動作を繰り返す。
【００４４】
以上説明したマイクロプロセッサ５１の動作によれば、画像データのノイズ成分が大きくデフォーカス量の精度が悪い場合には、合焦認定幅が広がる。この結果、撮影光学系１００の無駄な移動を省略できる。一方、画像データのノイズ成分が小さくデフォーカス量の精度がよい場合には、合焦認定幅が狭まる。この結果、撮影光学系１００の焦点が確実に合焦状態に近づく。
【００４５】
しかも、そのノイズ成分は、イメージセンサ１３の領域Ｃを利用して確実に計測される。
したがって、第１実施形態では、状況によって変動するノイズに柔軟に対応し、効率のよい焦点調節を行うことができる。
なお、上記第１実施形態では、合焦認定幅Ｗｄｔとして採り得る値は２通りしかないが、３つ以上の値を用意することにより、さらに柔軟な対応を行ってもよい。
【００４６】
＜第２実施形態＞
次に、図３、図５、図６、図１２に基づいて本発明の第２実施形態について説明する。
（第２実施形態の構成）
図５は、第２実施形態における焦点検出装置の構成図である。図５において、図１２に示す従来例と同じものについては同じ符号を付して示し、ここではその説明を省略する。
【００４７】
図５に示すように、第２実施形態の焦点検出装置２には、従来のマイクロプロセッサ１２０に代えて、マイクロプロセッサ５２が備えられる。
このマイクロプロセッサ５２には、一対の光像２０１、２０２の像間のデータからノイズ量を算出するノイズ検出機能と、デフォーカス量を算出し、さらにノイズ量に応じた回数だけそのデフォーカス量を平均化する焦点検出機能とが備えられている。
【００４８】
なお、焦点検出装置２と、請求項１、請求項２、請求項３に記載の焦点検出装置との対応関係については、焦点検出光学系１１は焦点検出光学系に対応し、イメージセンサ１３はイメージセンサに対応し、マイクロプロセッサ５２のノイズ検出機能はノイズ検出手段に対応し、マイクロプロセッサ５２の焦点検出機能は焦点検出手段に対応する。
【００４９】
（第２実施形態の動作）
第２実施形態のマイクロプロセッサ５２は、第１実施形態と同様に図３に示すメインルーチン（説明は省略する）を実行するが、ステップＳ１４において実行するのは、図６に示す焦点調節のサブルーチンである。
図６は、第２実施形態のマイクロプロセッサ５２による焦点調節のサブルーチンである。
【００５０】
先ず、マイクロプロセッサ５２は、このサブルーチンの実行が初回であるか否かを判別し（ステップＳ３１）、初回である場合に限り加算回数Ｌｐ、デフォーカス量の加算値ＳＤＦ、信頼性ポイントの加算値ＳＣＴをリセットする（ステップＳ３２）。
その後、マイクロプロセッサ５２は、加算回数Ｌｐに１を加え（数式８、ステップＳ３３）、デフォーカス量の加算値ＳＤＦにデフォーカス量ＤＦを加え、その値ＳＤＦを更新する（数式９、ステップＳ３４）。
【数８】
0004324990.tif 000009
【数９】
0004324990.tif 000010
また、マイクロプロセッサ５２は、ノイズ量ＣＮＴを数式１０に代入し、信頼性ポイントＣＰＴを算出する（ステップＳ３５）。
【数１０】
0004324990.tif 000011
なお、値Ｃｔ１は正の所定値である。したがって、信頼性ポイントＣＰＴは、ノイズ量ＣＮＴが大きい程小さくなる。
【００５１】
次いで、マイクロプロセッサ５２は、この信頼性ポイントＣＰＴを、信頼性ポイントの加算値ＳＣＴに加えることにより値ＳＣＴを更新する（数式１１、ステップＳ３６）。
【数１１】
0004324990.tif 000012
次いで、マイクロプロセッサ５２は、信頼性ポイントの加算値ＳＣＴが所定値Ｃｔ２よりも大きいか否かを判別する（数式１２、ステップＳ３７）。
【数１２】
0004324990.tif 000013
なお、値Ｃｔ２は正の所定値である。
そして、信頼性ポイントの加算値ＳＣＴが所定値Ｃｔ２以下である場合には、加算回数Ｌｐが不足しているとみなし、再びデフォーカス量ＤＦを算出すべく焦点調節のサブルーチンを終了して図３のメインルーチンへ戻る。
一方、信頼性ポイントの加算値ＳＣＴが所定値Ｃｔ２より大きい場合には、加算回数Ｌｐが十分であるとみなし、数式１３により平均デフォーカス量ＡＤＦを算出する（ステップＳ３８）。
【数１３】
0004324990.tif 000014
その後、マイクロプロセッサ５２は、このように求めた平均デフォーカス量ＡＤＦの絶対値が合焦認定幅Ｗｄｔよりも大きいか否か判別する（数式１４、ステップＳ３９）。
【数１４】
0004324990.tif 000015
なお、第２実施形態における合焦認定幅Ｗｄｔは、正の所定値である。
【００５２】
そして、平均デフォーカス量ＡＤＦの絶対値が合焦認定幅Ｗｄｔよりも大きい場合には、撮影光学系１００が合焦に至っていないとみなしてステップＳ４０へ進み、撮影光学系１００の移動が実行される（ステップＳ４０）。このときマイクロプロセッサ５２は、上記のように算出した平均デフォーカス量ＡＤＦに対応する距離だけ撮影光学系１００を移動させる。
【００５３】
一方、平均デフォーカス量ＡＤＦの絶対値が合焦認定幅Ｗｄｔ以下である場合には、既に撮影光学系１００が合焦状態となっているとみなされる。
上記のように合焦状態とみなした、または撮影光学系１００の移動を終了したマイクロプロセッサ５２は、加算回数Ｌｐ、デフォーカス量の加算値ＳＤＦ、信頼性ポイントの加算値ＳＣＴをリセットしてから（ステップＳ４１）、図３のメインルーチンに戻る。
【００５４】
以上説明したマイクロプロセッサ５２の動作によれば、画像データのノイズ成分が大きくデフォーカス量の精度が悪い場合は、信頼性ポイントが小さくなる。この結果、加算回数が多くなり、ノイズによるデフォーカス量のばらつきが確実に除去される。一方、画像データのノイズ量が小さくてデフォーカス量の精度がよい場合は、信頼性ポイントが大きくなる。この結果、加算回数が少なくなり、無駄な加算処理を省くことができる。
【００５５】
しかも、そのノイズ成分は、イメージセンサ１３の領域Ｃを利用して確実に計測される。
したがって、第２実施形態では、状況によって変動するノイズに柔軟に対応し、効率のよいノイズ除去処理を行うことができる。
【００５６】
なお、上記第２実施形態ではノイズ量ＣＮＴに応じて加算回数が幾らでも大きくなり得るが、加算回数Ｌｐに制限を設けることによって、ノイズ量ＣＮＴが極端に大きい場合には直ちに焦点調節の動作を中止することにしてもよい。
また、上記第２実施形態では、平均デフォーカス量ＡＤＦを得る際に複数のデフォーカス量を単純に平均しているが、その平均を、各回のノイズ量ＣＮＴに応じた重み付き平均としてもよい。
【００５７】
＜第３実施形態＞
次に、図３、図４、図７、図８、図９、図１２、図１４に基づいて本発明の第３実施形態について説明する。
（第３実施形態の構成）
図７は、第３実施形態における焦点検出装置の構成図である。図７において、図１２に示す従来例と同じものについては同じ符号を付して示し、ここではその説明を省略する。
【００５８】
図７に示すように、第３実施形態の焦点検出装置３には、従来のマイクロプロセッサ１２０に代えて、マイクロプロセッサ５３が備えられる。
このマイクロプロセッサ５３には、一対の光像２０１、２０２の像間のデータからノイズ残存量を算出するノイズ検出機能と、ノイズ残存量に応じた回数だけ出力信号を平均化し、平均出力信号に基づいてデフォーカス量を算出する焦点検出機能とが備えられている。
【００５９】
なお、焦点検出装置３と、請求項１、請求項２、請求項４に記載の焦点検出装置との対応関係については、焦点検出光学系１１は焦点検出光学系に対応し、イメージセンサ１３はイメージセンサに対応し、マイクロプロセッサ５３のノイズ検出機能はノイズ検出手段に対応し、マイクロプロセッサ５３の焦点検出機能は焦点検出手段に対応する。
【００６０】
（第３実施形態の動作）
図８は、第３実施形態のマイクロプロセッサ５３のメインルーチンである。図８において、図３および図４に示す第１実施形態や図１４に示す従来例と同じ手順には同じ符号を付して示し、その説明を省略する。また、この図８では、簡単のため、図１４のステップＳ１０３に対応する信頼性判定の動作については省略している。
【００６１】
マイクロプロセッサ５３は、図８に示すメインルーチンが開始されると、図示されない操作釦等からの指示に応じて、イメージセンサ１３の出力信号列（Ｄ［１］・・・Ｄ［Ｍ］）を取り込む（ステップＳ５０）。
次いで、マイクロプロセッサ５３は、出力信号の平均処理のサブルーチンＳ５１を実行する。
【００６２】
図９は、第３実施形態のマイクロプロセッサ５３による出力信号の平均処理のサブルーチンである。
先ず、マイクロプロセッサ５３は、このサブルーチンを実行するのが初回であるか否かを判別し（ステップＳ６１）、初回である場合に限り加算回数Ｌｐ、各出力信号の加算値ＳＤ［１］・・・ＳＤ［Ｍ］をリセットする（ステップＳ６２）。
【００６３】
その後、マイクロプロセッサ５３は、加算回数Ｌｐに１を加え（数式８、ステップＳ６３）、各出力信号Ｄ［１］・・・Ｄ［Ｍ］を、各出力信号の加算値ＳＤ［１］・・・ＳＤ［Ｍ］に加えることによりこれらの値ＳＤ［１］・・・ＳＤ［Ｍ］を更新する（数式１５、ステップＳ６４）。
【数１５】
0004324990.tif 000016
次いで、マイクロプロセッサ５３は、各出力信号の加算値ＳＤ［１］・・・ＳＤ［Ｍ］から、領域Ｃに対応する加算値Ｓｃ［１］・・・Ｓｃ［ｋ］を取り込む。そして、数式１６によって領域Ｃの各出力信号ｃ［１］・・・ｃ［ｋ］の平均値である平均出力信号Ａｃ［１］・・・Ａｃ［ｋ］を求める（ステップＳ６５）。
【数１６】
0004324990.tif 000017
ここで、イメージセンサ１３の出力信号に発生するノイズは一般にランダムノイズであるので、このように出力信号を複数回平均することによって、そのノイズによる影響を低減させることができる。
マイクロプロセッサ５３は、この平均処理の過程で画像データに残存しているノイズ成分の指標として、例えば数式１７によりコントラストＡＣＴを算出する。
【数１７】
0004324990.tif 000018
なお、数式１７の右辺は、領域Ｃの平均出力信号列（Ａｃ［１］・・・Ａｃ［ｋ］）のコントラストを表す。以下では、このコントラストを、領域Ａ、Ｂの画像データにおける「ノイズ残存量」として用いる。
因みに、数式１７における値ｓは整数であり、１〜５程度の値である。
その後、マイクロプロセッサ５３は、このノイズ残存量ＡＣＴが所定値Ａｃ１より小さいか否かを判別する（数式１８、ステップＳ６７）。
【数１８】
0004324990.tif 000019
なお、値Ａｃ１は正の所定値である。
そして、ノイズ残存量ＡＣＴが所定値Ａｃ１以上である場合には、加算回数Ｌｐが不足しているとみなされ、再び出力信号を取り込むべくサブルーチンを終了して図８のメインルーチンへ戻る。
一方、ノイズ残存量ＡＣＴが所定値Ａｃ１未満である場合には、加算回数Ｌｐが十分であるとみなされ、領域Ａ、Ｂの画像データとして、両領域に対応する平均出力信号列（Ａａ［１］・・・Ａａ［ｎ］）、（Ａｂ［１］・・・Ａｂ［ｎ］）が求められる（ステップＳ６８）。
【００６４】
即ち、各出力信号の加算値ＳＤ［１］・・・ＳＤ［Ｍ］から、領域Ａ、Ｂに対応する加算値Ｓａ［１］・・・Ｓａ［ｎ］、Ｓｂ［１］・・・Ｓｂ［ｎ］を取り込み、さらに数式１９により平均出力信号Ａａ［１］・・・Ａａ［ｎ］、Ａｂ［１］・・・Ａｂ［ｎ］を求める。
【数１９】
0004324990.tif 000020
このように平均処理を終了したマイクロプロセッサ５３は、加算回数Ｌｐ、各出力信号の加算値ＳＤ［１］・・・ＳＤ［Ｍ］をリセットして（ステップＳ６９）から、図８のメインルーチンに戻る。
【００６５】
このように加算回数が十分とみなされた場合には、加算回数Ｌｐはリセットされるが、その反対に不足しているとみなされた場合には、この加算回数Ｌｐはリセットされない。
したがって、図８のメインルーチンに戻ったマイクロプロセッサ５３は、この加算回数Ｌｐの値を参照することによって、前記した平均処理が終了したか否かを判別する（ステップＳ５２）。
【００６６】
そして、平均処理が終了している場合には、ステップＳ６８で求めた領域Ａ、Ｂの画像データ（Ａａ［１］・・・Ａａ［ｎ］）、（Ａｂ［１］・・・Ａｂ［ｎ］）に基づいて、デフォーカス量ＤＦを算出する（ステップＳ５３）。
即ち、数式１においてａ［ｉ］をＡａ［ｉ］に置き換え、またｂ［ｉ］をＡｂ［ｉ］に置き換えたもの、および数式２に基づいて、従来と同様にデフォーカス量ＤＦを算出する。
【００６７】
そして、算出したデフォーカス量ＤＦを基に、合焦状態にあるか否かの判別（ステップＳ２４）、撮影光学系１００の移動（ステップＳ２５）等を第１実施形態と同様にして行う。さらに、図示されない操作釦の状態を参照して（ステップＳ１０５）終了すべき場合には動作を終了し、そうでない場合はステップＳ５０へ戻り上述した動作を繰り返す。
【００６８】
以上説明したマイクロプロセッサ５３の動作によれば、画像データのノイズ成分が大きい場合には、出力信号の平均回数が増える。この結果、ノイズによる出力信号のばらつきが確実に除去される。一方、画像データのノイズ成分が小さい場合には、出力信号の平均回数が少なくなる。この結果、無駄な加算処理を省くことができる。
【００６９】
しかも、そのノイズ成分は、イメージセンサ１３の領域Ｃを利用して確実に計測される。
したがって、第３実施形態では、状況によって変動するノイズに柔軟に対応し、効率のよいノイズ除去処理を行うことができる。
なお、上記第３実施形態ではノイズ量ＣＮＴに応じて加算回数Ｌｐは幾らでも大きくなり得るが、加算回数Ｌｐに制限を設けることによって、ノイズ量ＣＮＴが極端に大きい場合には直ぐに焦点調節の動作を中止することとしてもよい。
【００７０】
＜第４実施形態＞
次に、図３、図１０、図１１、図１２、図１４に基づいて本発明の第４実施形態について説明する。
（第４実施形態の構成）
図１０は、第４実施形態における焦点検出装置の構成図である。図１０において、図１２に示す従来例と同じものについては同じ符号を付して示し、ここではその説明を省略する。
【００７１】
図１０に示すように、第４実施形態の焦点検出装置４には、従来のマイクロプロセッサ１２０に代えて、マイクロプロセッサ５４が備えられる。
このマイクロプロセッサ５４には、一対の光像２０１、２０２の画像データから撮影光学系１００のデフォーカス量を算出する焦点検出機能と、一対の光像２０１、２０２の像間のデータからノイズ量を算出するノイズ検出機能と、ノイズ量に基づいてデフォーカス量の信頼性を判定する信頼性判定機能とが備えられている。
【００７２】
なお、焦点検出装置４と、請求項１、請求項２、請求項６に記載の焦点検出装置との対応関係については、焦点検出光学系１１は焦点検出光学系に対応し、イメージセンサ１３はイメージセンサに対応し、マイクロプロセッサ５４の焦点検出機能は焦点検出手段に対応し、マイクロプロセッサ５４のノイズ検出機能はノイズ検出手段に対応し、マイクロプロセッサ５４の信頼性判定機能は信頼性判定手段に対応する。
【００７３】
（第４実施形態の動作）
第４実施形態のマイクロプロセッサ５４は、第１実施形態と同様に図３に示すメインルーチン（説明は省略する）を実行するが、ステップＳ１４において実行するのは、図１１に示す焦点調節のサブルーチンである。
図１１は、第４実施形態のマイクロプロセッサ５４による焦点調節のサブルーチンである。図１１において、図１４に示す従来例と同じ手順には同じ符号を付して示し、その説明を省略する。
【００７４】
マイクロプロセッサ５４は、図１１に示すサブルーチンが開始されると、先ず、ノイズ量ＣＮＴが所定値Ｓｈ３より小さいか否かを判別する（数式２０、ステップＳ７１）。
【数２０】
0004324990.tif 000021
なお、値Ｓｈ３は正の所定値である。
【００７５】
そして、ノイズ量ＣＮＴが所定値Ｓｈ３よりも小さい場合には、後に行われる信頼性判定の基準値Ｅ１を小さい方の値Ｅａ（Ｅａ：正の所定値）に設定し、かつ基準値Ｇ１を大きい方の値Ｇａ（Ｇａ：正の所定値）に設定する（ステップＳ７２）。
一方、ノイズ量ＣＮＴが所定値Ｓｈ３以上である場合には、後に行われる信頼性判定の基準値Ｅ１をＥａよりも大きい方の値Ｅｂ（Ｅｂ＞Ｅａ）に設定し、かつ基準値Ｇ１を小さい方の値Ｇｂ（Ｇｂ＜Ｇａ）に設定する（ステップＳ７３）。
【００７６】
すなわち、所定値Ｓｈ３を境に、ノイズ量ＣＮＴが大きい場合には信頼性判定の基準が厳しくなり、ノイズ量ＣＮＴが小さい場合は信頼性判定の基準が緩やかになる。
したがって、ステップＳ１０３の信頼性判定（数式３）においては、仮に、信頼性の指標とされる値Ｅが比較的高く、また値（Ｃｅｘ／Ｅ）が比較的０に近くても、画像データのノイズ成分が大きい場合には、デフォーカス量の演算結果が自動的に排除される。この結果、ステップＳ１０４においては、撮影光学系１００の無駄な移動を省略できる。
【００７７】
すなわち、第４実施形態では、ノイズの変動を考慮した信頼性判断を行うことができる。
なお、上記第４実施形態では、信頼性判定の基準値Ｅ１やＧ１が採り得る値は２通りしかないが、３つ以上の値を用意することによって、さらに柔軟な対応を行ってもよい。
【００７８】
また、上記第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態では、信頼性判定を省略したが、上述した「ノイズ量の評価」と、従来と同様の「信頼性判定の結果」との組合せ論理に基づいて、上記した合焦認定幅の変更や平均回数の変更を行うこととしてもよい。
また、上記第２実施形態、第３実施形態では、加算回数が決定されるのが、画像データに残存しているノイズ成分が十分に少なくなったことを確認した時点とされるがこれに限らず、最初にノイズ量を計測した時点において、そのノイズ量に応じて加算回数を決定することとしてもよい。
【００７９】
また、上記第１実施形態、第２実施形態、第４実施形態では、画像データのノイズ成分として数式５で算出されるノイズ量ＣＮＴを用いたが、これに限らない。例えば、領域Ｃのデータの中で最大値と最小値との差を算出し、この差を用いてもよい。
また、上記第３実施形態では、画像データに残存しているノイズ成分として数式１７で算出されるノイズ残存量ＡＣＴを用いたが、これに限らない。例えば、領域Ｃの平均出力信号列の中で最大値と最小値との差を算出し、この差を用いてもよい。
【００８０】
また、上記各実施形態では、ノイズを検出するための領域として、一対の光像が形成される２領域Ａ、Ｂに挟まれる領域Ｃを用いたが、被写体像が形成されない位置であれば如何なる領域としてもよい。
【００８１】
【発明の効果】
上記したように、本発明によれば、外乱や電源等の状態に起因して画像出力に重畳するノイズ成分を正確に検出することのできる焦点検出装置を提供することができる。
【００８２】
特に、請求項２に記載の発明では、従来は使用されていなかったイメージセンサの領域を有効に利用するので、受光域を新たに設ける必要がない。したがって、ソフトウエアの変更をするだけで前記ノイズ成分の検出を実現できる。
特に、請求項３に記載の発明では、平均処理の回数を前記ノイズ成分に応じた適切な値に決定するので、ノイズの影響を効率的に低減させることができる。
【００８３】
特に、請求項４に記載の発明では、平均処理の回数を前記ノイズ成分に応じた適切な値に決定するので、ノイズの影響を効率的に低減させることができる。
特に、請求項５に記載の発明では、合焦認定幅を前記ノイズ成分に応じて決定するので、効率のよい焦点制御を行うことができる。
特に、請求項６に記載の発明では、信頼性判定の判定基準を前記ノイズ成分に応じて変更するので、ノイズの変動を考慮した信頼性判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態における焦点検出装置の構成図である。
【図２】イメージセンサの領域Ａ、Ｂ、Ｃを説明する図である。
【図３】第１実施形態、第２実施形態、第４実施形態のマイクロプロセッサのメインルーチンである。
【図４】第１実施形態のマイクロプロセッサによる焦点調節のサブルーチンである。
【図５】第２実施形態における焦点検出装置の構成図である。
【図６】第２実施形態のマイクロプロセッサによる焦点調節のサブルーチンである。
【図７】第３実施形態における焦点検出装置の構成図である。
【図８】第３実施形態のマイクロプロセッサのメインルーチンである。
【図９】第３実施形態のマイクロプロセッサによる出力信号の平均処理のサブルーチンである。
【図１０】第４実施形態における焦点検出装置の構成図である。
【図１１】第４実施形態のマイクロプロセッサによる焦点調節のサブルーチンである。
【図１２】従来の焦点検出装置の構成図である。
【図１３】イメージセンサの領域Ａ、Ｂを説明する図である。
【図１４】従来のマイクロプロセッサの動作フローチャートである。
【図１５】シフト量Ｌに対する相関量Ｃ［Ｌ］の関係を示す図である。
【符号の説明】
１、２、３、４、１１０  焦点検出装置
５１、５２、５３、５４、１２０  マイクロプロセッサ
６  Ａ／Ｄ変換器
７  レンズ駆動機構
１３  イメージセンサ
１００  撮影光学系
２００  視野マスク
３００  フィールドレンズ
４００  絞りマスク
５００  セパレータレンズ
【図１】
0004324990.tif 000022
【図２】
0004324990.tif 000023
【図３】
0004324990.tif 000024
【図４】
0004324990.tif 000025
【図５】
0004324990.tif 000026
【図６】
0004324990.tif 000027
【図７】
0004324990.tif 000028
【図８】
0004324990.tif 000029
【図９】
0004324990.tif 000030
【図１０】
0004324990.tif 000031
【図１１】
0004324990.tif 000032
【図１２】
0004324990.tif 000033
【図１３】
0004324990.tif 000034
【図１４】
0004324990.tif 000035
【図１５】
0004324990.tif 000036