被写体像を光電変換して電荷の蓄積を行い蓄積した電荷に応じた信号を出力する第1の蓄積手段と、被写体像を光電変換して電荷の蓄積を行い蓄積した電荷に応じた信号を出力する、前記第1の蓄積手段とは異なる第2の蓄積手段と、前記第1の蓄積手段から出力される信号に基づいてデフォーカス量を演算するデフォーカス量演算手段と、前記第2の蓄積手段から出力される信号に基づいて測光値を演算する測光演算手段と、前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定する決定手段と、を有し、前記決定手段は、前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定する際に、前記第1の蓄積手段の蓄積時間に基づいて上限値を設けて、当該上限値を超えないように前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定することを特徴とする撮像装置。前記決定手段は、前記第2の蓄積手段による今回の蓄積を行う前に前記測光演算手段により演算された測光値に基づいて、前記上限値を超えないように今回の前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。前記決定手段は、前記第2の蓄積手段による今回の蓄積を行う前に行われた前記第1の蓄積手段による蓄積の蓄積時間に基づいて、前記上限値を決定することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。前記決定手段は、前記第1の蓄積手段の蓄積時間が短いほど前記上限値を小さくすることを特徴とする請求項1または2に記載の撮像装置。前記第1の蓄積手段による蓄積と前記第2の蓄積手段による蓄積とを同期させて行うことを特徴とする請求項1ない4のいずれか1項に記載の撮像装置。前記第2の蓄積手段から出力される信号に基づいて、所定の条件を満たす対象の追尾を行う追尾手段と、前記追尾手段の追尾結果と前記デフォーカス量演算手段により演算されたデフォーカス量とに基づいて焦点調節制御を行う焦点調節手段と、を有することを特徴とする請求項1ないし5のいずれか1項に記載の撮像装置。前記第2の蓄積手段から出力される信号に基づいて、所定の条件を満たす被写体を検出する被写体検出手段を有し、前記決定手段は、前記被写体検出手段により前記第2の蓄積手段から出力される信号に基づいて被写体検出を行う場合、当該被写体検出に用いる信号に対応する蓄積の蓄積時間を決定する際には、前記上限値を設けずに当該蓄積時間を決定することを特徴とする請求項1ないし6のいずれか1項に記載の撮像装置。被写体像を光電変換して電荷の蓄積を行い蓄積した電荷に応じた信号を出力する第1の蓄積手段と、被写体像を光電変換して電荷の蓄積を行い蓄積した電荷に応じた信号を出力する、前記第1の蓄積手段とは異なる第2の蓄積手段と、前記第1の蓄積手段から出力される信号に基づいてデフォーカス量を演算するデフォーカス量演算手段と、前記第2の蓄積手段から出力される信号に基づいて測光値を演算する測光演算手段と、前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定する決定手段と、を有する撮像装置の制御方法であって、前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定する際に、前記第1の蓄積手段の蓄積時間に基づいて上限値を設けて、当該上限値を超えないように前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定することを特徴とする撮像装置の制御方法。しかしながら、特許文献1のように、測光部から出力される測光データに基づいて被写体追尾を行う構成において、被写体の輝度に合わせて測光部の蓄積時間を適宜変更すると、測光部の蓄積時間がAF制御に影響する場合がある。例えば、被写体が低輝度で測光部の蓄積時間を長くする必要がある場合、蓄積時間が長くなるのに伴って被写体追尾の演算が終了するまでの時間が長くなり、被写体追尾の結果をAF制御に用いることができなくなってしまう。あるいは、被写体追尾の結果を用いてAF制御を行うことでAF制御の周期が延びてしまう。このように、被写体追尾の結果をAF制御に用いることができなかったりAF制御の周期が延びたりすることで、AF制御の精度が低下してしまうことが考えられる。そこで、本発明は、AF制御の精度の低下を抑制しつつ良好な測光を行うことができるようにすることを目的とする。上記の目的を達成するために、本発明に係わる撮像装置は、被写体像を光電変換して電荷の蓄積を行い蓄積した電荷に応じた信号を出力する第1の蓄積手段と、被写体像を光電変換して電荷の蓄積を行い蓄積した電荷に応じた信号を出力する、前記第1の蓄積手段とは異なる第2の蓄積手段と、前記第1の蓄積手段から出力される信号に基づいてデフォーカス量を演算するデフォーカス量演算手段と、前記第2の蓄積手段から出力される信号に基づいて測光値を演算する測光演算手段と、前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定する決定手段と、を有し、前記決定手段は、前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定する際に、前記第1の蓄積手段の蓄積時間に基づいて上限値を設けて、当該上限値を超えないように前記第2の蓄積手段の蓄積時間を決定することを特徴とする。本発明によれば、AF制御の精度の低下を抑制しつつ良好な測光を行うことができる。以下に、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。図1は、本発明の実施形態に係わる撮像装置であるカメラの構成を示す図である。本実施形態におけるカメラは、カメラ本体100とレンズ200とを有しているが、カメラ本体100とレンズ200とが一体化したカメラであっても構わない。カメラ本体100とレンズ200の内部構成について説明する。マイクロコンピュータCPU以下、カメラマイコン101は、カメラ本体100の各部を制御するCPUであり、メモリ102は、カメラマイコン101に接続されているRAMやROM等のメモリである。赤外カットフィルタやローパスフィルタ等を含むCCD、CMOS等の撮像素子103は、レンズ200によって撮影時に被写体の像が結像される。シャッター104は、非撮影時には撮像素子103を遮光し、撮影時には開いて撮像素子103へ光線を導く。ハーフミラー105は、非撮影時にレンズ200より入射する光の一部を反射しピント板106に結像させる。PN液晶等の表示素子107は、AF測距枠を表示するためのものであり、光学ファインダーを覗いたときにどの位置で焦点調節を行っているかをユーザーに示す。CCD、COMS等の撮像素子を用いた測光センサ以下、AEセンサとも呼ぶ108は、被写体像を光電変換して電荷の蓄積を行い蓄積した電荷に応じた信号を出力する。その出力信号を用いて測光だけでなく顔検出や被写体追尾を行うことが可能である。ペンタプリズム109は、ピント板106の被写体像をAEセンサ108及び光学ファインダーに導く。AEセンサ108はペンタプリズム109を介してピント板106に結像された被写体像を斜めの位置から見込んでいる。AFセンサ110は、被写体像を光電変換して電荷の蓄積を行い蓄積した電荷に応じた信号を出力するセンサであって、自動焦点調節AFに用いられ、レンズ200より入射し、ハーフミラー105を通過した光線がAFミラー111で反射されて導かれる。AEセンサ108の画像処理演算用のCPU以下AECPUと呼ぶ112は、AEセンサ108から出力される信号に基づいて、測光演算、追尾演算、顔検出演算等を行う。メモリ113は、AECPU112に接続されているRAMやROM等のメモリである。本実施形態では、AEセンサ専用のCPUとしてAECPU112を有する構成を説明するが、AECPU112で行う処理をカメラマイコン101で行う構成であっても構わない。その他、カメラ本体100は、不図示の操作部を有していて、操作部におけるレリーズスイッチをユーザーに操作されることで撮影準備動作や撮影動作を開始させる。また、操作部における撮影モード変更ダイヤルにより、撮影モードを変更することができる。レンズ内のCPU以下LCPUと呼ぶ201は、で、被写体との距離情報や焦点距離情報等を含むレンズ情報をカメラマイコン101に送る。また、LCPU201は、カメラマイコン101から測距演算の結果や測光演算の結果を受け取り、レンズや絞りを駆動させる。次に、図2を用いてAE処理及びAF処理に係わる各動作について説明する。以下の説明では説明を簡略化するため、センサそのものだけでなくそれぞれの処理系のCPU等も含めて、AEセンサ関連、AFセンサ関連として表現する。すなわち、AFセンサ関連には、AFセンサ110から出力される信号に基づいて測距演算等を行うカメラマイコン101が含まれる。また、AEセンサ関連には、AEセンサ108から出力される信号に基づいて、測光演算、追尾演算、顔検出演算等を行うAECPU112が含まれる。図2に示す各動作は、レリーズスイッチの半押し状態であるSW1が押されるかまたはカメラのレリーズスイッチの全押し状態であるSW2が押されている間連続撮影を行う連写モードのときに実行されるが、図2ではSW1が押された場合について説明する。SW1が押されると、AEセンサ108第2の蓄積手段とAFセンサ110第1の蓄積手段は、それぞれ蓄積A1、蓄積B1を開始する。AFセンサ110の蓄積時間は、AFセンサ110から出力される信号に基づいて後述する測距演算を行うことができるように、被写体の輝度やコントラストなどに基づいてカメラマイコン101により決定される。なお、カメラの電源がオンされてから最初の蓄積のように、被写体の輝度やコントラストなどに関する情報が得られていないときは、予め決められた所定の蓄積時間にすればよい。蓄積B1の開始時には、蓄積A1と蓄積B1とを同期させて行うために、カメラマイコン101からAECPU112に測光命令蓄積A1の開始命令を出すとよい。蓄積B1を行って蓄積された信号の読み出しを終えると、カメラマイコン101は、次に測距演算を開始する。測距演算は、AFセンサ110から出力される信号に基づいて、撮影画面内に設けられた複数のAF測距枠に位置する被写体のデフォーカス量をそれぞれ演算する。デフォーカス量演算の方法は公知の方法を適用すればよいので、詳細な説明は省略する。また、撮影画面内に設けられた複数のAF測距枠のうち、予め決められた条件に基づいて決定されたAF測距枠に位置する被写体を合焦状態とするために必要なレンズ駆動量などを演算する。一方、蓄積A1を行って蓄積された信号の読み出しを終えると、AECPU112は、次に追尾演算を開始する。追尾演算は、前回AEセンサ108で蓄積を行って得られた信号と今回AEセンサ108で蓄積を行って得られた信号とに基づいて、撮影画面内で所定の条件を満たす対象がどこに移動したかを演算する。追尾演算の方法については、AEセンサ108で蓄積を行って得られた信号に基づく被写体の輝度や色情報などを用いる公知の方法を適用すればよく、追尾演算の方法についての詳細な説明は省略する。追尾演算が終わると、AECPU112はカメラマイコン101に追尾結果を示す追尾情報を送り、カメラマイコン101は追尾情報に基づいて測距再演算を行う。測距再演算では、追尾対象を合焦状態とするために必要なレンズ情報などを演算する。測距再演算が終わると、カメラマイコン101は蓄積B1と読み出しと測距演算と測距再演算にかかった時間を記憶メモリ102に記憶する。この合計時間、すなわち、蓄積B1を開始してから測距再演算を終了するまでの経過時間を、以下ではAF時間Tfと呼ぶ。測距再演算が終わったら、カメラマイコン101はAF時間をAECPU112に送信する。また、カメラマイコン101は測距再演算の演算結果に基づいて、追尾対象が合焦状態となるようにLCPU201と通信してレンズ駆動を行う。すなわち、追尾結果と演算されたデフォーカス量とに基づいて焦点調節制御を行う。一方、AECPU112は、追尾演算が終了したら測光演算を行う。測光演算は、蓄積A1を行って得られた信号に基づいて、露出制御に用いる測光値を演算する。測光演算の方法については、撮影画面を複数の領域に分割してそれぞれの領域から測光値を取得し、取得したそれぞれの測光値を所定の条件に基づいて重み付けした加重平均演算を行って全体の測光値を演算する方法など、公知の方法を適用すればよい。このとき、露出制御に用いる絞り値、シャッター速度、撮影感度などの露出制御値を演算しても構わない。また、AECPU112はカメラマイコン101からAF時間を受信すると次回のAEセンサ108の蓄積時間を演算する。なお、AEセンサ108の蓄積もAFセンサ110の蓄積と同様に、カメラの電源がオンされてから最初の蓄積のように、AF時間や測光値が得られていないときは、予め決められた所定の蓄積時間にすればよい。CCDやCMOS等のリニア蓄積型の撮像素子をAEセンサに用いる場合、一定の蓄積時間で得られるダイナミックレンジが狭いため、正確な測光を行うために測光の際に被写体の輝度に合わせて蓄積時間を適宜変更することが望ましい。このようなAEセンサ108では、撮影画面の平均出力出力される信号のレベルの平均値が略一定になるように蓄積時間を設定すればよい。また、平均出力の狙い値を上下に十分なダイナミックレンジをもつように例えば、14bit出力のセンサならば1000count蓄積時間を設定すればよい。AEセンサ108の平均出力が狙い値となるような蓄積時間を、以下ではAE適正蓄積時間と呼ぶ。すなわち、AE適正蓄積時間は、AEセンサ108から読み出した信号に基づく測光値を用いて演算される。また、AEセンサ108の蓄積時間を制御することで、AEセンサ108の出力信号に基づいて顔検出演算を行うことも可能である。図3に顔領域の平均出力と顔検出率との関係の一例を示したグラフを示す。ここで顔領域の平均出力とは、撮影画面内の顔領域の平均出力のことであり、撮影画面の平均出力と略一致する。図3に示すように、顔領域の平均出力が低すぎたり高すぎたりすると、撮影画面内に被写体の顔が存在する場合でも、顔検出能力は低下する。そこで、前述のように撮影画面の平均出力の狙い値を設定し、AEセンサの蓄積時間をAE適正蓄積時間の近傍にすることで、精度よく顔検出演算を行うことができる。以上のように、被写体の輝度に合わせてAEセンサ108の蓄積時間を設定すれば正確な測光を行うことができるが、AF制御の精度が低下してしまう場合が考えられる。そこで、次回のAEセンサ108の蓄積時間を演算する際には、AEセンサ108の蓄積時間がAE適正蓄積時間となるように演算を行うが、前述したAF時間に基づいて蓄積時間の上限値AE最大蓄積時間を設定する。図4にAF時間とAE最大蓄積時間と顔検出低輝度限界の関係の一例を示す。図4のように、AF時間Tfを4つのグループに分け、グループ毎にAFの周期を遅らせることのないAE最大蓄積時間を設定する。すなわち、図4におけるAE最大蓄積時間は、その範囲内の蓄積時間でAEセンサ108の蓄積を行えば、AEセンサ108の蓄積に伴う遅延が生じない蓄積時間である。そのため、AF時間が短いほどAE最大蓄積時間は小さくなる。図4に示した表はメモリ113などに予め記憶しておけばよく、AEセンサ108の蓄積時間を演算する際には、AECPU112はカメラマイコン101から受信したAF時間Tfとこの表に従ってAE最大蓄積時間を決定すればよい。AE適正蓄積時間がAE最大蓄積時間を超えるAE最大蓄積時間より長い場合は、次回のAE蓄積時間はAE最大蓄積時間となり、AEセンサ108の平均出力は狙い値より低く出力されることになる。このため、例えば、AE適正蓄積時間が10msでAE最大蓄積時間5msの場合、平均出力は狙い値の半分になり低輝度側の測光ダイナミックレンジは1段狭くなり、高輝度側の測光ダイナミックレンジは1段広がる。しかしながら、輝度差がないような均一に近い被写体ならば平均出力が低下してもダイナミックレンジに収まるためほとんど測光値に影響はない。次回のAEセンサの蓄積時間を決定したら、その後、AECPU112は顔検出演算を行う。顔検出演算の方法については、周知の方法のいずれかの方法を適用すればよく、例えば、AEセンサ108から出力される信号を色相と彩度に変換し、この2次元ヒストグラムを作成、解析することで顔領域を判断する方法を用いればよい。あるいは、AEセンサ108から出力される信号に基づいて人物の顔の形状に相当する顔候補領域を抽出し、その領域内の特徴量から顔領域を決定する方法を用いればよい。また、本実施形態では、検出対象が被写体の顔である顔検出演算を行う場合を説明するが、顔だけでなく所定の条件を満たす被写体を検出する被写体検出演算を公知の方法により行っても構わない。顔検出演算の結果はカメラマイコン101に通信され、次回の追尾演算の際に用いることが可能である。例えば、顔検出演算により検知された顔領域を追尾対象にして追尾演算を行うことで、被写体が移動しても被写体の顔領域を連続的に合焦状態とすることができる。なお、顔検出演算を行わなくても構わない。以上の各動作を終えて次回の測光準備ができたら、AECPU112は測光準備ができたこと測光準備完了情報をカメラマイコン101に伝えておくとよい。以降は、レリーズスイッチの半押し状態が継続されている間は上記の一連の動作を繰り返す。なお、レリーズスイッチが全押し状態になったことで上記の一連の動作を開始したのであれば、レリーズスイッチの全押し状態が継続されて連写連続撮影を行っている間は上記の一連の動作を繰り返す。次に、撮影モードがAEセンサ108の出力信号に基づいて行った顔検出演算の結果を用いて焦点調節制御を行うモード以下、顔優先AFモードと呼ぶである場合の処理について説明する。上述のように、AF時間に従ってAE最大蓄積時間を決定し、AE適正蓄積時間がAE最大蓄積時間を超える場合、撮影画面の平均出力は狙い値よりも低くなり、低輝度側の測光ダイナミックレンジは狭くなる。そのため、顔領域の平均出力が撮影画面の平均出力よりも大幅に低いと、図3に示したように顔検出能力が大きく低下してしまう。そこで、撮影モードが顔優先AFモードの場合には、AE適正蓄積時間がAE最大蓄積時間を超える場合であっても、次回のAEセンサの蓄積時間をAE適正蓄積時間とするとよい。そうすることで、顔優先AFモードの場合には、AFの周期が遅くなり連写撮影時の駒速が低下することになるが、被写体が低輝度であっても顔検出を行うことができ、精度よくAF制御を行うことができる。顔検出を優先するか否かに応じて次回のAE蓄積時間を決定する処理について、図5を用いて説明する。まず、前述したように、ステップS101でAEセンサ108とAFセンサ110は蓄積を行い、蓄積された信号の読み出しを行う。次に、ステップS102で、AECPU112はカメラマイコン101から受信したAF時間に基づいて、図4のような表に従ってAE最大蓄積時間を決定する。その後、AECPU112は、ステップS101で読み出した信号に基づく測光値を用いて次回のAE適正蓄積時間を演算する。そして、S104でAECPU112はカメラの撮影モードが顔優先AFモードか否かを判定する。顔優先AFモードでない場合、ステップS105へ進み、ステップS102で決定したAE最大蓄積時間を設けてステップS107において次回のAE蓄積時間を決定する。顔優先AFモードの場合、ステップS106へ進み、ステップS102で決定したAE最大蓄積時間を設けずにステップS107において次回のAE蓄積時間を決定する。すなわち、顔検出に用いる信号に対応する蓄積のAE蓄積時間を決定する際には、AE最大蓄積時間を設けずにAE蓄積時間を決定する。ただし、このときAE蓄積時間に制限を設けないと低輝度のときに蓄積時間が長くなりすぎて、手ぶれ等により顔検出ができなくなってしまう可能性がある。そのため、顔優先AFモードでない場合にも、手ぶれ等の影響が大きくならないように決定されたAE最大蓄積時間を設けてもよい。ステップS107で次回のAE蓄積時間を決定したら、S101に戻り、以降一連の動作を繰り返す。図4に示したように、例えば、AE最大蓄積時間が5msに制限されているときは、被写体の輝度を示すBV値がBV5未満の状況では顔検出できないが、顔優先AFモードでは制限を設けないので、例えば40msで蓄積を行うことでBV2まで顔検出できる。次に、カメラの撮影モードが顔優先AFモードと顔優先AFモードではないAFモード以下、駒速優先AFモードと呼ぶのときの連写撮影時の駒速について説明する。図6は、顔優先AFモード及び駒速優先AFモードにおける、AE最大蓄積時間、AE適正蓄積時間、連写駒速の関係の一例を説明するための図である。図6に示すように、顔優先AFモードのときは低輝度でも顔検出ができるようにAE適正蓄積時間を優先するため、AE適正蓄積時間に応じて連写の駒速が制限される場合がある。すなわち、顔優先AFモードのときは、AE適正蓄積時間がAE最大蓄積時間以下の場合は、駒速は前述したAF時間に応じて制限され、AE適正蓄積時間がAE最大蓄積時間を超える場合は、駒速はAE適正蓄積時間に応じて制限される。一方、駒速優先AFモードのときは、AE最大蓄積時間によってAE蓄積時間を制限するので、駒速はAF時間にのみ依存する。すなわち、駒速優先AFモードのときはAE適正蓄積時間にかかわらずAEセンサ108の蓄積時間に伴う遅延は生じない。以上のように、カメラの撮影モードに応じてAEセンサ108の蓄積時間として設定可能な最大値を変更することで、ユーザーの意図を反映したAEセンサ108の蓄積時間制御を行うことができる。具体的には、AEセンサ108から出力される信号に基づいて顔検出することを優先する撮影モードの場合は、AEセンサ108の蓄積時間が適正蓄積時間となるように制御することで、顔検出の結果を用いた精度のよいAF制御を行うことができる。一方、連写撮影時の駒速を優先する撮影モードの場合は、AEセンサ108の蓄積時間に上限値を設け、AEセンサの蓄積時間が上限値を超えないように制御することで、AEセンサ108の蓄積に伴う遅延が生じないようにすることができる。以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、上記の実施形態では、AFセンサ110の蓄積を開始してから測距再演算を終了するまでの経過時間であるAF時間に基づいてAEセンサ108の蓄積時間の上限値を決定している。しかしながら、AFセンサ110の信号の読み出しに要する時間及び測距演算や測距再演算に要する時間を予め予測しておき、AFセンサ110の蓄積時間に基づいてAEセンサ108の蓄積時間の上限値を決定しても構わない。また、上記の実施形態では、前回のAF時間に基づいて今回のAEセンサ108の蓄積時間の上限値を決定している。しかしながら、被写体の輝度やコントラストなどに基づいて今回のAF時間あるいはAFセンサ110の蓄積時間を予測し、予測したAF時間あるいはAFセンサ110の蓄積時間に基づいて今回のAEセンサ108の蓄積時間の上限値を決定しても構わない。