(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより出力される２像信号の相対的位置差を検知して被写体までの距離を求める測距装置に於いて、
被写体を人物とみなしたときに上記光電変換素子センサアレイ上に該人物の像が占める領域を相関エリアとして設定する設定手段と、
上記相関エリアの両端に対応する上記光電変換素子センサアレイ上の一対のセンサの出力差を求める演算手段と、
上記相関エリアを光電変換素子センサアレイに対してシフトさせながら上記演算手段から出力差を求め、該出力差が最小となるシフト位置を求める検出手段と、
上記検出手段が検出したシフト位置を基準に上記相関エリア内のセンサ出力に基づき相関演算を行う相関演算手段と、
を具備することを特徴とする測距装置。
【請求項２】
視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより出力される２像信号の相対的位置差を検知して被写体までの距離を求める測距装置に於いて、
被写体を人物とみなしたときに上記光電変換素子センサアレイ上に該人物の像が占める領域を相関エリアとして設定する設定手段と、
上記相関エリアの両端に対応する上記光電変換素子センサアレイ上の一対のセンサの出力差を求める演算手段と、
上記相関エリアを光電変換素子センサアレイに対してシフトさせながら上記演算手段から出力差を求め、該出力差が所定レベルとなるシフト位置を求める検出手段と、
上記検出手段が検出したシフト位置を基準に上記相関エリア内のセンサ出力に基づき相関演算を行う相関演算手段と、
を具備することを特徴とする測距装置。
【請求項３】
上記相関エリアの大きさは、撮影頻度が高い距離に人物が存在するときの顔の大きさに相当するように設定されることを特徴とする請求項１乃至２の何れか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】
この発明は測距装置に関し、より詳細には被写体像を用いて測距を行う、いわゆるパッシブ型の測距装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、カメラに搭載される測距装置は、被写体像を用いて測距を行う、いわゆるパッシブ型のものが利用されている。このパッシブ型の測距方式は、異なる光路を通って来た、同じ対象物からの２つの像のずれを利用して、三角測距の原理によって上記対象物までの距離を求めるものである。
【０００３】
上記像の信号は、一般に光電変換用のセンサアレイを用いて形成するが、このセンサアレイは必ずしも対象物のみの像を受像するわけではなく、背景など、実際に測定するものとは異なる像までを信号に変換してしまう。
【０００４】
そこで、背景などの影響を受けないように、センサアレイを分割する技術（特開昭６２−１４８９１０号公報に記載）や、なるべく像信号の変化の少ない所をピント合わせに用いようとする技術（特開平２−１３５３１１号公報に記載）等がすでに知られている。また、特開昭６２−２５５９２５号公報には、複数のポイントの測距結果を利用して、撮影シーンが逆光であることを判定するカメラが記載されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した特開昭６２−１４８９１０号公報に記載の技術は、最もコントラストの高い所を優先するので、逆光などのシーンでは、被写体と背景の境目のコントラストの高い所を用いて測距離を行ってしまい、いわゆる遠近混在状態で、正確な測距離ができなくなってしまう可能性があった。
【０００６】
また、上記特開平２−１３５３１１号公報に記載の技術は、信号の変化の小さい所を優先するので、十分なコントラストが得られない。したがって、２つの像の比較ができなくなって、測距不能となる事が多いものであった。
【０００７】
更に、特開昭６２−２５５９２５号公報に記載のの技術では、逆光を判定するだけであり、上述した遠近混在時の対策までは考慮していないものであった。
【０００８】
したがってこの発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、単純な方法で、被写体像を背景から分離して検出し、順光、逆光の条件によらず、対象物を正確に測距可能な測距装置を提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
すなわちこの発明は、視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより出力される２像信号の相対的位置差を検知して被写体までの距離を求める測距装置に於いて、被写体を人物とみなしたときに上記光電変換素子センサアレイ上に該人物の像が占める領域を相関エリアとして設定する設定手段と、上記相関エリアの両端に対応する上記光電変換素子センサアレイ上の一対のセンサの出力差を求める演算手段と、上記相関エリアを光電変換素子センサアレイに対してシフトさせながら上記演算手段から出力差を求め、該出力差が最小となるシフト位置を求める検出手段と、上記検出手段が検出したシフト位置を基準に上記相関エリア内のセンサ出力に基づき相関演算を行う相関演算手段と、を具備することを特徴とする。
またこの発明は、視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより出力される２像信号の相対的位置差を検知して被写体までの距離を求める測距装置に於いて、被写体を人物とみなしたときに上記光電変換素子センサアレイ上に該人物の像が占める領域を相関エリアとして設定する設定手段と、上記相関エリアの両端に対応する上記光電変換素子センサアレイ上の一対のセンサの出力差を求める演算手段と、上記相関エリアを光電変換素子センサアレイに対してシフトさせながら上記演算手段から出力差を求め、該出力差が所定レベルとなるシフト位置を求める検出手段と、上記検出手段が検出したシフト位置を基準に上記相関エリア内のセンサ出力に基づき相関演算を行う相関演算手段と、を具備することを特徴とする。
【００１０】
この測距装置は、視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより出力される２像信号の相対的位置差を検知して被写体までの距離を求める。そして、被写体を人物とみなしたときに上記光電変換素子センサアレイ上に該人物の像が占める領域を相関エリアとして設定手段が設定し、上記相関エリアの両端に対応する上記光電変換素子センサアレイ上の一対のセンサの出力差を演算手段で求める。検出手段は、上記相関エリアを光電変換素子センサアレイに対してシフトさせながら上記演算手段から出力差を求め、該出力差が最小となるシフト位置を求める。そして、上記検出手段が検出したシフト位置を基準に、相関演算手段で上記相関エリア内のセンサ出力に基づいて相関演算を行う。
またこの測距装置は、視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより出力される２像信号の相対的位置差を検知して被写体までの距離を求める。そして、被写体を人物とみなしたときに上記光電変換素子センサアレイ上に該人物の像が占める領域を相関エリアとして設定手段が設定し、上記相関エリアの両端に対応する上記光電変換素子センサアレイ上の一対のセンサの出力差を演算手段で求める。検出手段は、上記相関エリアを光電変換素子センサアレイに対してシフトさせながら上記演算手段から出力差を求め、該出力差が所定レベルとなるシフト位置を求める。そして、上記検出手段が検出したシフト位置を基準に、上記相関エリア内のセンサ出力に基づき相関演算を行う相関演算手段と、を具備することを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
先ず、図１乃至図５を参照して、この発明の第１の実施の形態を説明する。
【００１３】
図１は、この発明の測距装置の基本的な構成を示したもので、三角測距方式の構成図である。
【００１４】
図１に於いて、１は測距対象物（被写体）である人物で、例えば距離Ｌだけ離れて配置された２つの受光レンズ２ａ及び２ｂによって、規定された２つの光路３ａ及び３ｂを通って来た対象物の像が光電変換センサアレイ４ａ及び４ｂで受像される。これら受像された像は、上記光電変換センサアレイ４ａ及び４ｂにより、像の明暗に依存した電気信号が出力される。この電気信号はアナログ信号であるので、ワンチップマイクロコンピュータ等から成るＣＰＵ６がデジタル演算処理を行いやすいように、Ａ／Ｄ変換部５ａ及び５ｂによって、デジタル値に変換される。
【００１５】
上記ＣＰＵ６は、その内部に対象物検出部７と相関演算部８とを有している。対象物検出部７では、Ａ／Ｄ変換部５ａ及び５ｂによって得られたデジタル信号から、対象物を背景から弁別する演算が行われる。そして、相関演算部８では、弁別されたデジタル信号に基いて、像のずれ量が演算検出される。
【００１６】
この測距装置をカメラに応用する場合は、図示されるように、露出を補助するストロボ９と、ピント合わせ部１０及び撮影レンズ１１とが、ＣＰＵ６に接続された構成となる。そして、上記ピント合わせ部１０で上記像ずれ量からピント合わせ位置が算出されて、撮影レンズ１１であるカメラのピント合わせレンズが図示されないモータ等で制御されて、露出制御が行われる。また、ストロボ９は、撮影状況に応じて発光して露出を補助する。
【００１７】
図１に示される三角測距方式は、２つの受光レンズ２ａ、２ｂの主点間距離Ｂを基線長と称し、上記受光レンズ２ａ、２ｂとセンサアレイ４ａ、４ｂ間の距離をｆとし、被写体までの距離をＬとした場合、この距離Ｌは、図１に示されるように、像のずれ量ｘと、上記固定のＢ、ｆを用いて、
【数１】
0003806489.tif 000002
【００１８】
として算出が可能である。
【００１９】
次に、図２を参照して、上記像のずれ量ｘの検出方法を説明する。
【００２０】
図２（ａ）は、図１のＡ／Ｄ変換部５ａから出力されるデジタル的な像信号の出力値を表した図である。横軸はセンサアレイの各センサの並びを表しており、縦軸は該センサアレイの出力、つまり像の明暗を表している。
【００２１】
図２（ｂ）は、図１のＡ／Ｄ変換部５ｂからの出力であり、先の像信号とは異なる視野、つまり受光レンズ２ｂを介して得られた像信号である。
【００２２】
したがって、近距離の像であれば図１に示されるｘが大きくなる方向に、また遠距離の像であれば図１のｘが小さくなる方向に、図２（ａ）と相似の像信号が形成されるセンサアレイ４ｂはこの像を検出する。そして、そのずれに応じて像信号を出力するセンサを変えるので、ＣＰＵ６は、センサアレイ４ｂの各センサの信号を、センサアレイ４ａの像信号と比較していくことにより、上記ずれ量を判断することができる。
【００２３】
つまり、図２（ｂ）のＳR のように、図２（ａ）の信号ＳL とピークがずれている状態では、各センサアレイの信号差の和は大きくなる。しかしながら、図２（ｃ）のようにＳR が（ａ）の信号ＳL とピークが揃った状態では、各センサアレイの信号差の和は小さくなる。すなわち、ＣＰＵ６は、信号を比較するセンサの番号を順次ずらしながらＳR をＳL とを比較していくことによって、像のずれ量を判別することができる。
【００２４】
こうした計算を相関演算と称しているので、このような機能を、図１では相関演算部８の相関演算機能として記している。
【００２５】
ところで、このような三角測距の原理を用いた測距装置でも、図３に示される順光のシーン、図４に示される逆光のシーンの何れのシーンに於いても、正確に人物の距離を求めようとすると難しい問題に直面する。
【００２６】
図３（ａ）に於いて、シーン１３に示される測距用センサアレイの検出可能エリア１４には、主要被写体である人物１の他、背景の測距対象外のもの、すなわち木１５が入っている。つまり、上記相関演算時に、人物の像の他、これらの背景の像まで取込んでセンサデータの比較を行うと、異なる距離の情報が混信し、誤差となってしまう。
【００２７】
したがって、例えば図３（ａ）に示されるようなシーン１３では、図３（ｂ）に示されるようにして得られたセンサデータのうち、ＥＲＩＡとして示された部分のみのデータが用いられて、背景の木１５の影響を受けないようにして相関演算を行えば、正しい測距ができる。
【００２８】
センサアレイは、明るい信号が入射するほど光電流が多くなり、これをコンデンサに蓄えれば所定のレベルまでの積分は速く終了する。この第１の実施の形態では、この時間をカウントすることによりＡ／Ｄ変換を行うものとする。そのため、図３（ａ）に示されるような順光のシーンでは、人物１の顔の部分の方が積分が速くなる。これに対し、図４（ａ）に示されるような逆光シーンでは、人物１の顔の部分や背景の建物１６の方の積分が他の背景の部分よりも遅くなる。
【００２９】
したがって、顔の部分のセンサデータは、各々、図３（ｂ）及び図４（ｂ）に示されるように、背景に対して、Ｕ字型（谷型）またはＵ字型の上下を逆さにした逆Ｕ字型（山型）となって検出される。この発明は、このような状況下で顔の幅でＵ字型、逆Ｕ字型となる領域を優先して測距を行うので、装置から人物までの距離を正確に測ることが可能となる。つまり、図２で説明した相関演算時に、この部分以外の信号は使用しないようにしている。
【００３０】
図４（ｂ）に示されるような状況では、ｎ1 番目のセンサから、ｎ1 ＋ＥＲＩＡ（顔の幅に相当）番目までのセンサの出力信号を用いると、背景の影響が重畳されるので、同じＥＲＩＡの幅の中で逆Ｕ字型となるセンサデータの領域を判別、検出し、その部分を選択して測距を行うようにする。すなわち、図４（ｂ）に於いてｎs から、ｎs ＋ＥＲＩＡの領域が用いられる。したがって、ｎ1 から測距を開始せずに、ｎs から測距を開始するように、相関エリアをシフトさせる機能が、対象物検出部７の有する対象物検出機能である。
【００３１】
ここで、この対象物検出を利用したカメラの具体的な動作を、図５（ａ）のフローチャートを参照して説明する。
【００３２】
先ず、ステップＳ１にて、相関演算を開始するセンサの最初のセンサを表す変数ｎが初期化される。最終的にこの変数で表された数のセンサから、人物１の顔の幅に相当するＥＲＩＡ個のセンサを用いて相関演算が行われる。この相関演算を、先に差の和という表現で用いたが、数式化すると下記（２）式のようになる。
【００３３】
【数２】
0003806489.tif 000003
【００３４】
ここで、Ｌ（ｎ）、Ｒ（ｎ）は、各センサアレイ４ａ、４ｂのｎ番目のセンサの出力データを表している。
【００３５】
また、このＥＲＩＡは、図５（ｂ）に示されるように、人物１の顔の幅をＫとして、装置までの距離をＬ、受光レンズ２の焦点距離をｆとしたときに
【数３】
0003806489.tif 000004
【００３６】
として求められる数である。尚、Ｐはセンサアレイの各センサのピッチである。また、ここでＬは、カメラでよく撮影される距離、例えば撮影レンズ１１の焦点距離の５０倍相当に設定すればよい。
【００３７】
図５（ａ）に戻って、ステップＳ２では、データ差の最小値を示す変数ΔＳmin が初期化される。ここでは、８ビットデータの最大値である１６進数ＦＦ（２５５）が入力される。次いで、ステップＳ３では、ｎ番目のセンサと、（ｎ＋ＥＲＩＡ−１）番目のセンサの差（両端センサの差）の絶対値ΔＳ（ｎ）が計算される。
【００３８】
そして、ステップＳ４に於いて、すでに検出されたΔＳmin より、更にこのΔＳ（ｎ）が小さい場合には、これを新たにΔＳmin として更進するか否かが判定される。ここで、ΔＳmin ＞ΔＳ（ｎ）でなければ後述するステップＳ７へ移行し、ΔＳmin ＞ΔＳ（ｎ）であればステップＳ５及びＳ６に移行する。ステップＳ５及びＳ６では、この時のΔＳ（ｎ）及びｎが、各々ΔＳmin 及びｎs として記憶される。
【００３９】
そして、ステップＳ７でｎがｎ2 になるまで、ステップＳ８にてｎがインクリンメントされ、上述したステップＳ３〜Ｓ７が繰返されてＥＲＩＡ両端のデータ差の最小値ΔＳmin が出力されるｎの検出が行われる。
【００４０】
こうしたアルゴリズムによって、図４（ｂ）に示されるようなデータでは、ｎ1 よりｎs の方が両端センサの差が小さいので、測距エリアのシフトが実行されるが、これによってＵ字型、逆Ｕ字型の両端の判定がなされる。
【００４１】
しかし、これだけではセンサデータがＵ字型か逆Ｕ字型の何れであるのかの検出はできない。したがって、ステップＳ９にて、ｎs からｎs ＋ＥＲＩＡ−１の中間センサｎm が算出される。次いで、ステップＳ１０に於いて、この中間のセンサの出力データＳ（ｎm ）が、先頭のｎs 番目のセンサデータＳ（ｎs ）と比較される。
【００４２】
ここで、中間のセンサの出力データＳ（ｎm ）の方が大きければ、図４（ａ）に示されるようなシーンであるものとして、逆光と判定され、ステップＳ１１の逆光モードが実行される。一方、上記ステップＳ１０にてｎs 番目のセンサデータＳ（ｎs ）の方が大きければ、順光シーンと判定されるので、ステップＳ１３に移行して順光モードが実行される。逆光時には、ステップＳ１２で日中シンクロ撮影のモードが選択されるので、逆光条件下でもストロボの補助により被写体の顔が黒くなってしまうことはない。
【００４３】
ステップＳ１４では、ｎs からＥＲＩＡ個分のセンサのデータが用いられて相関演算が行われ、測距が行われる。これによって、背景に依存しない正確な測距が可能となる。そして、続くステップＳ１５及びＳ１６では、それぞれピント合わせ及び露光が行われる。
【００４４】
このように、第１の実施の形態によれば、背景の条件、順光、逆光にかかわらず、正確なピントの写真撮影が可能となる。また、逆光判定時に露出方法を変える（日中シンクロとする）ので、きれいな露出の写真撮影を簡単に行うことができる。
【００４５】
次に、図６のフローチャートを参照して、この発明の第２の実施の形態を説明する。
【００４６】
この第２の実施の形態では、センサナンバｎ1 からｎ2 までの間で最小の両端センサ差を求めるのではなく、これが所定のレベルＳT より小さくなるセンサナンバーｎs を求めるものである。
【００４７】
すなわち、ステップＳ２１にて、相関演算を開始するセンサの最初のセンサを表す変数ｎが初期化され、次いでステップＳ２２にて、ｎ−１番目のセンサと、（ｎ＋ＥＲＩＡ）番目のセンサの差（両端センサの差）の絶対値ΔＳ（ｎ）が計算される。
【００４８】
そして、ステップＳ２３に於いて、上記絶対値ΔＳ（ｎ）と所定のレベルＳT が比較される。ここで、絶対値ΔＳ（ｎ）が所定のレベルＳT より大きい場合は、ステップＳ２４に移行してｎがインクリメントされた後、上記ステップＳ２２に戻る。一方、絶対値ΔＳ（ｎ）が所定のレベルＳT より小さければ、ステップＳ２５にてそのときのｎがｎs として記憶される。これによって、エリア両端部の差が小さい領域が選択される。
【００４９】
この後の処理は、図５（ａ）のステップＳ９以降と同じ処理であるので、説明は省略する。
【００５０】
次に、この発明の第３の実施の形態について説明する。
【００５１】
図７（ａ）は、第３の実施の形態の動作を説明するフローチャートである。この第３の実施の形態は、人物の顔の幅相当のＥＲＩＡには変化がなく、図７（ｂ）に示されるように、片側のセンサデータの変化率ΔＳ1 と、等しい変化率ΔＳ（ｎ）で変化してゆく部分を検出して顔のエッジ部を判定する方式である。
【００５２】
先ず、ステップＳ３１及びＳ３２にて、ｎ1 とｎ1 ＋１のセンサのデータが変化する割合ΔＳ1 が求められる。そして、ステップＳ３３にて、上記△Ｓ1 の大きさを判定する処理が行われる。その後、ステップＳ３４でｎがインクリメントされ、ステップＳ３５にて上記ステップＳ３２とはデータを比較する方向が逆にされた、Ｓ（ｎ）−Ｓ（ｎ＋１）が計算される。
【００５３】
次いで、ステップＳ３６に於いて、上記ステップＳ３５の計算結果が等しいか否かが判定される。ここで、計算結果が略等しいものとならなければ上記ステップＳ３４に戻る。一方、上記計算結果が略等しいと判定されれば、ｎ1 からこの時のｎの間のセンサデータで測距が行われる。
【００５４】
但し、図７（ｃ）に示されるようなセンサデータが得られた場合は、ｎ1 と上記ｎの間のデータ数が少なすぎるので正確な測距ができない。そのため、ステップＳ３７に於いて、ｎ−ｎ1 が所定のデータ数ｎ0 より小さいか否かが判定される。このステップＳ３７にて、ｎ−ｎ1 が所定のデータ数ｎ0 より小さいと判定された場合は、ステップＳ４０に移行して所定のデータ数が確保できるように処理された後、ステップＳ４１に移行する。
【００５５】
一方、上記ステップＳ３７に於いて、十分多くのデータが得られると判定された場合は、図７（ｂ）に示されるように、逆Ｕ字型のエッジ部分を捕らえることができ、正確な測距が可能となる。したがって、ステップＳ３８に移行して、得られたｎがｎ2 とされ、その後ステップＳ３９にてｎ1 〜ｎ2 間のデータで測距が行われる。
【００５６】
そして、ステップＳ４１でピント合わせが行われた後、ステップＳ４２で露光が行われる。これにより、Ｕ字型、逆Ｕ字型のセンサデータ域を適正に検出して、背景に影響されず、正確なピント合せのできるＡＦカメラを提供することができる。
【００５７】
尚、上述したステップＳ３３は、明瞭なエッジを正しく判定するために、△Ｓ1 の大きさを判定し、その結果ΔＳ1 が小さい場合にはセンサナンバを変更し、△Ｓ1 の大きさの大きい所を選択するような処理を行うものである。このステップＳ３３は、特に設けなくともよいが、実行した方が効果的である。
【００５８】
次に、この発明の第４の実施の形態を説明する。
【００５９】
図８（ａ）はこの第４の実施の形態の動作を説明するフローチャートであり、図８（ｂ）は同実施の形態に於けるセンサデータの出力を表した特性図である。図８（ａ）に置いて、ステップＳ５１〜Ｓ５３に於いて、各変数ｎ、Ｓmin 、Ｓmax の初期化が行われる。尚、上記ステップＳ５２では、最小値として８ビットデータの最大値の１６進数“ＦＦ”が設定される。
【００６０】
次いで、ステップＳ５４にて、センサデータＳ（ｎ）が最小値Ｓmin と比較される。ここで、Ｓ（ｎ）がＳmin よりも小さければ、ステップＳ５５及びＳ５６に移行して、最小値Ｓmin を出力するセンサナンバｎmin が記録されてセンサデータの最小値Ｓmin が求められる。
【００６１】
そして、ステップＳ５７では、センサデータＳ（ｎ）が最大値Ｓmax と比較される。ここで、Ｓ（ｎ）がＳmax よりも大きければ、ステップＳ５８及びＳ５９に移行して、最大値Ｓmax を出力するセンサナンバｎmax が記録されてセンサデータの最大値Ｓmax が求められる。
【００６２】
ステップＳ６０では、センサナンバがｎ2 にになったか否かが判定される。ここで、まだｎ2 に達していなければ、ステップＳ６１でｎがインクリメントされた後上記ステップＳ５４に戻り、ｎ＝ｎ2 になるまで上記ステップＳ５４〜Ｓ６１が繰返される。
【００６３】
すなわち、センサデータＳ（ｎ）が最小値及び最大値と、順次比較されて、ｎ1 からｎ2 までの間のセンサデータの最大値Ｓmax 、最小値Ｓmin が求められ、同時にそれを出力するセンサナンバｎmin 、ｎmax が記憶される。そして、ステップＳ６２にて、上記ｎmin 、ｎmax のうち、全センサナンバの中間値に近いものが選択されてｎp とされる。このｎp がステップＳ６３でセンサナンバｎに設定され、ステップＳ６４に於いてｎmax に等しくなるか否かが判定される。これにより、ｎp の両端に向けてデータが上昇するのか下降しているのかがわかる。
【００６４】
ここで、順次データが下降している場合は、ステップＳ６５に移行して、センサデータＳ（ｎ）が判定される。このステップＳ６５にて、Ｓ（ｎ）がＳ（ｎ＋１）及びＳ（ｎ−１）よりも大きければ、ステップＳ６６に移行してｎがインクリメントされる。そして、ステップＳ６７に於いて、ｎが人物の（６）の幅であるＥＲＩＡの半分であれば、ステップＳ７２に移行して人物モードの処理がなされる。また、上記ステップＳ６７でｎがＥＲＩＡ／２とならなければ、上記ステップＳ６５に戻る。
【００６５】
一方、上記ステップＳ６５に於いて、Ｓ（ｎ）がＳ（ｎ＋１）及びＳ（ｎ−１）よりも小さければ、ステップＳ６８に移行して、人物以外のモードであるとしてその処理がなされる。
【００６６】
また、上記ステップＳ６４に於いて、ｎp ＝ｎmax でなければ、ステップＳ６９に移行して順次データが上昇していることが判定される。ここで、Ｓ（ｎ＋１）＞Ｓ（ｎ）でＳ（ｎ−１）＞Ｓ（ｎ）であれば、ステップＳ７０でｎがインクリメントされた後、ステップＳ７１でｎ＝ＥＲＩＡ／２であるか否かが判定される。ここで、等しければステップＳ７２に移行して人物モードの処理が行われ、そうでなければ上記ステップＳ６９に戻る。更に、上記ステップＳ６９に於いて、Ｓ（ｎ）がＳ（ｎ＋１）及びＳ（ｎ−１）よりも大きければ、ステップＳ６８に移行して、人物以外のモードの処理がなされる。
【００６７】
すなわち、上述したステップＳ６４以降で、人物１の顔の幅に相当するＥＲＩＡの領域に於いて、センサデータが逆Ｕ字型になっているかＵ字型になっているかがＣＰＵ６により判定される。このとき、対象は人物であると判定され、この範囲（図８（ｂ）のＥＲＩＡで示される範囲）のセンサデータが用いられて、測距が行われるようにすればよい。その他の場合は人物ではないとして、ｎ1 〜ｎ2 の全域を用いて測距が行われるようにすればよい。
【００６８】
次に、この発明の第５の実施の形態を説明する。
【００６９】
図９（ａ）は、第５の実施の形態の動作を説明するフローチャートであり、図９（ｂ）は同実施の形態に於けるセンサデータの出力を表した特性図である。
【００７０】
この第５の実施の形態は、逆Ｕ字型、Ｕ字型検出の明瞭なエッジ部を確実にとらえて、主要被写体のセンサデータのみを、より正確に抽出するものである。
【００７１】
ステップＳ８１〜Ｓ８３は、図８（ａ）のステップＳ５１〜Ｓ５３と同様、各変数の初期化のステップであり、ここでΔＳ1 、ΔＳ2 として表したのは、隣接するデータ間のデータ差の最大値を示すもので、ΔＳ1 はマイナス側、ΔＳ2 はプラス側の変化の最大値を記憶していく。
【００７２】
したがって、ステップＳ８４〜Ｓ９７のループでは、ｎ1 からｎ2 までのセンサデータ中、図８（ａ）と同様に、極大値（Ｓmax ）、極小値（Ｓmin ）の他、隣接変化量の最大値も検出される。
【００７３】
そして、ステップＳ９８及びＳ９９に於いて、上記変化量の最大値が、所定の値（ここでは仮に−５０、５０とする）より小さい変化であるか否かが判定される。ここで、所定の値より小さい変化でない場合は、背景と人物の顔との分離は十分できないとして、ステップＳ１０２に移行して人物以外のモードの処理がなされる。
【００７４】
このような人物以外のシーンでは、仮に測距している対象が人物であるとしても、背景との輝度差が小さいため、エリアを制限しなくとも正しい測距が可能なので、測距エリアを狭くすることなくｎ1 からｎ2 までのデータが使用されての測距が行われる。
【００７５】
一方、上記ステップＳ９８及びＳ９９にて、上記変化量の最大値が所定の値より小さい変化であった場合は、ステップＳ１００及びＳ１０１に於いて、変化率が正から負になる場合、及び負から正になる場合の検出の判定がなされる。ここで、両方の検出がなされると、逆Ｕ字型、Ｕ字型が検出されたとして、ステップＳ１０３に移行する。そして、このステップＳ１０３にて、人物対応の測距、すなわち、ｎS1とのｎS2の間のセンサデータのみが使用された測距が行われる。
【００７６】
また、上記ステップＳ１００及びＳ１０１にて上記検出がなされない場合は、ステップＳ１０２に移行して人物以外の測距がなされる。
【００７７】
遠近混在が起こらないようなシーンでは、測距に使用されるセンサデータの数は、多い方が情報が増加して精度が向上する。したがって、このような方法で遠近混在時のみエリアを狭くする方法なら、可能なかぎり高精度のピント合せが可能となる。
【００７８】
また、以上のような考え方を発展させると、以下に述べるような第６の実施の形態が可能となる。
【００７９】
図１０（ａ）に示されるように、被写体１が遠いシーン１３では遠近混在によってピンボケとなりやすい。しかしながら、図１０（ｂ）に示されるように、カメラに近い人物ならば、測距用センサアレイの見つめる領域（ｎ1 〜ｎ2 ）の全てに人物の顔が収まってしまい、遠近混在のピンボケは起こらない。
【００８０】
以下、図１０（ｃ）のフローチャートを参照して、この発明の第６の実施の形態の動作を説明する。
【００８１】
先ず、ステップＳ１１１にて、ｎ1 〜ｎ2 の領域で測距が行われ、その結果Ｌo に従って、ステップＳ１１２で、図５（ｂ）に示された人物１の顔の幅相当のセンサ数ＥＲＩＡが計算される。次いで、ステップＳ１１３及びＳ１１４にて、図８（ｂ）、図９（ｂ）に示されたようなセンサデータの逆Ｕ字型、またはＵ字型の検出が行われる。
【００８２】
そして、ステップＳ１１５に於いて、上記結果によるエッジ間の幅が、先に求められたＥＲＩＡに相当するか否かが判定される。ここで、上記エッジ間の幅が上記ＥＲＩＡに相当する場合は、撮影シーンに於いて人物の顔を測距しているものと判定されて、ステップＳ１１６で顔の判定処理がなされる。この場合、遠近混在が起こる可能性が高いとして、ステップＳ１１７にて、上記ステップＳ１１５で判定されたＥＲＩＡ内（Ｕ字型、逆Ｕ字型内）のセンサデータが用いられて再度測距が行われる。
【００８３】
一方、顔測距と判定されなかった場合は、上記ステップＳ１１５からステップＳ１１８に移行して、なるべく多くのデータで測距を行い精度を向上させるために、上記ステップＳ１１１で求められた、ｎ1 〜ｎ2 のセンサデータが用いられて相関演算が行われて求められた距離Ｌo がピント合わせ距離とされる。
【００８４】
この後、ステップＳ１１９にて、距離Ｌp にピントが合わせられる。
【００８５】
以上説明したように、この第６の実施の形態では、先ず広い領域で測距され、その結果に基いて顔幅相当のセンサ数ＥＲＩＡが求められ、このＥＲＩＡに基いて撮影時の対象物が人物であるか否かが判断されるようにしたので、より確度の高い人物判定が可能となる。
【００８６】
この時のみ、測距領域を狭くするので、できるだけ高精度にしながら遠近混在するシーンに於いても、正確なピント合わせを可能にすることができる。
【００８７】
また、センサデータピークの形状よって、逆光、順光が判定され、露出方法を変える等の応用も、図５に準ずれば簡単にできる。
【００８８】
これによって、撮影者が煩わしい操作を必要とせず自動的に測距方法、露出制御方法を切換えて、きれいな写真撮影が可能なオートフォーカス（ＡＦ）カメラを提供することができる。
【００８９】
尚、この発明の上記実施態様によれば、以下の如き構成を得ることができる。
すなわち、
（１）  視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより得られる２像信号の相対的位置差を検知して被写体までの距離を求める測距装置に於いて、上記センサアレイの出力信号に基いて、主要披写体に関する信号を出力する部分と上記主要被写体を除く背景に関する信号を出力する部分とに判別して分ける信号判別手段と、
上記主要被写体に関する信号を出力する部分の信号によって、上記相対的位置差を演算する演算手段と
を具備することを特徴とする測距装置。
【００９０】
（２）  上記（１）に記載の測距装置に於いて、
上記主要被写体に関する信号と上記主要被写体を除く背景に関する信号とに従って、上記主要披写体の撮影状態が順光か逆光かを判定する判定手段を具備することを特徴とする測距装置。
【００９１】
（３）  上記（１）に記載の測距装置に於いて、
上記信号判別手段は、主要被写体である人物の顔幅と略等しいとして計算された所定のセンサアレイ領域に基いて判別を行うことを特徴とする測距装置。
【００９２】
（４）  上記（１）に記載の測距装置に於いて、
上記信号判別手段は、上記主要被写体と上記主要被写体を除く背景との輝度差によってセンサアレイの出力波形が“山型”若しくは“谷型”に変化する部分を検出して判別することを特徴とする測距装置。
【００９３】
（５）  視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより出力される２像信号の相対的位置差を検知して被写体までの距離を求めるカメラの測距装置に於いて、
上記センサアレイの出力信号に基いて、上記センサアレイの全領域中のうち主要被写体が占めるセンサアレイの主要領域を決定する対象物決定手段と、
上記対象物決定手段による上記センサアレイの主要領域の出力信号に基いて、上記相対的位置差を演算する演算手段と
を具備することを特徴とするカメラの測距装置。
【００９４】
（６）  上記（５）に記載のカメラの測距装置に於いて、
上記主要被写体に関する上記センサアレイの主要領域の出力信号に基いて、上記主要被写体の撮影状態が逆光か否かを判定する逆光判定手段を更に具備し、
上記逆光判定手段により逆光と判定された場合には、撮影の際に被写体を人工照明する閃光発光装置を作動させることを特徴とするカメラの測距装置。
【００９５】
（７）  上記（５）に記載のカメラの測距装置に於いて、
上記主要被写体である人物の所定部寸法相当が結像される領域としてのセンサアレイ幅の情報を有しており、
上記対象物決定手段は、上記センサアレイの全領域中に於いて、このセンサアレイ幅の両端のセンサの出力信号差が最小となる位置を検出することによりセンサアレイの主要領域を決定することを特徴とするカメラの測距装置。
【００９６】
（８）  上記（６）に記載のカメラの測距装置に於いて、
上記逆光判定手段は、上記センサアレイの主要領域の出力信号波形により判定することを特徴とするカメラの測距装置。
【００９７】
（９）  上記（５）に記載のカメラの測距装置に於いて、
上記主要被写体である人物の所定部寸法相当が結像される領域としてのセンサアレイ幅の情報を有しており、
上記対象物決定手段は、上記センサアレイの全領域中に於いて、このセンサアレイ幅の両端のセンサの出力信号差が所定値より小さくなる位置を検出することによりセンサアレイの主要領域を決定することを特徴とするカメラの測距装置。（１０）  視差を有する２つの光路を介して入射する被写体像をそれぞれ光電変換素子センサアレイ上に結像させ、該光電変換素子センサアレイより出力される２像信号の相対的位置差を検知して披写体までの距離を求めるカメラの測距装置に於いて、
被写体である人物の所定部寸法相当が結像される領域としてのセンサアレイ幅の値を出力する人物センサ幅情報出力手段と、
上記センサアレイの出力信号に基いて、上記センサアレイの全領域中のうち主要被写体が占めるセンサアレイの主要領域を決定する対象物決定手段と、
上記人物センサ幅情報出力手段によるセンサアレイ幅と上記対象物決定手段によるセンサアレイの主要領域とを比較することによって、上記主要被写体が人物であるか否かを判断する人物判断手段と、
上記人物判断手段の結果、上記主要被写体が人物である場合には、上記対象物決定手段による上記センサアレイの主要領域の出力信号に基いて上記相対的位置差を演算する演算手段と
を具備することを特徴とするカメラの測距装置。
【００９８】
（１１）  上記（１１）に記載のカメラの測距装置に於いて、
上記人物判断手段の結果、上記主要被写体が人物でない場合には、上記センサアレイの全領域の出力信号に基いて上記相対的位置差を演算することを特徴とするカメラの測距装置。
【００９９】
（１２）  上記（１０）に記載のカメラの測距装置に於いて、
上記人物センサ幅情報出力手段により出力される上記センサアレイ幅の値は、上記センサアレイの全領域の出力信号に基いて求められる被写体距離に応じて算出されることを特徴とするカメラの測距装置。
【０１００】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、単純な方法で、被写体像を背景から分離して検出し、順光、逆光の条件によらず、対象物を正確に測距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】この発明の測距装置の基本的な構成を示したもので、三角測距方式の構成図である。
【図２】像のずれ量ｘの検出方法を説明するもので、Ａ／Ｄ変換部の出力値を表した特性図である。
【図３】順光に於ける測距を説明するもので、（ａ）は順光のシーンを表した図、（ｂ）は同図（ａ）のシーンに於けるセンサデータの出力特性図である。
【図４】逆光に於ける測距を説明するもので、（ａ）は逆光のシーンを表した図、（ｂ）は同図（ａ）のシーンに於けるセンサデータの出力特性図である。
【図５】（ａ）はこの発明の第１の実施の形態の動作を説明するフローチャート、（ｂ）は人物１の顔の幅に相当するＥＲＩＡ個のセンサを説明する図である。
【図６】この発明の第２の実施の形態の動作を説明するフローチャートである。
【図７】（ａ）はこの発明の第３の実施の形態の動作を説明するフローチャート、（ｂ）は片側のセンサデータの変化率ΔＳ1 と等しい変化率ΔＳ（ｎ）の変化を説明するセンサデータの特性図、（ｃ）はｎ1 とｎの間のデータ数が少ない場合の例を表したセンサデータの特性図である。
【図８】（ａ）はこの発明の第４の実施の形態の動作を説明するフローチャート、（ｂ）は第４の実施の形態に於けるセンサデータの出力を表した特性図である。
【図９】（ａ）はこの発明の第５の実施の形態の動作を説明するフローチャート、（ｂ）は第５の実施の形態に於けるセンサデータの出力を表した特性図である。
【図１０】（ａ）は被写体が遠いシーンの例を表した図、（ｂ）は被写体が近いシーンの例を表した図、（ｃ）はこの発明の第６の実施の形態の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  測距対象物（被写体、人物）、
２ａ、２ｂ  受光レンズ、
３ａ、３ｂ  光路、
４ａ、４ｂ  光電変換センサアレイ、
５ａ、５ｂ  Ａ／Ｄ変換部、
６  ＣＰＵ、
７  対象物検出部、
８  相関演算部、
９  ストロボ、
１０  ピント合わせ部、
１１  撮影レンズ、
１３  シーン、
１４  検出可能エリア。
【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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