JP6347703B2 - Imaging apparatus and control method - Google Patents
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Description
本発明は、撮像装置に関し、特に被写体の顔を検出する顔検出に関する。 The present invention relates to an imaging apparatus, and more particularly to face detection for detecting the face of a subject.
従来、撮影の前に測光センサで画像信号を取得し、その画像信号を処理することにより測光や顔検出を行う撮像装置が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, there has been known an imaging apparatus that performs photometry and face detection by acquiring an image signal with a photometric sensor before shooting and processing the image signal.
このような撮像装置では、測光センサで取得した画像信号に基づいて顔検出をして、その検出結果を用いて自動焦点制御(AF制御)を行うことができる(特許文献1)。 In such an imaging apparatus, face detection can be performed based on an image signal acquired by a photometric sensor, and automatic focus control (AF control) can be performed using the detection result (Patent Document 1).
しかしながら、上述の特許文献に開示された従来技術では、人物が存在していても測光センサで取得した画像信号に基づいて人物の顔が検出できなければ適正にAF制御を行うことができない。 However, with the conventional techniques disclosed in the above-mentioned patent documents, even if a person exists, AF control cannot be performed properly unless the face of the person can be detected based on the image signal acquired by the photometric sensor.
そこで、本発明は、精度よく顔検出を行うことができるようにすることを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to enable face detection with high accuracy.
上記目的を達成するために、本発明にかかる撮像手段と、前記撮像手段で撮像を行い得られた画像信号に対するゲインを設定する設定手段と、前記設定手段により設定されたゲインが適用された画像信号に基づいて被写体の顔検出を行う顔検出手段と、焦点検出手段と、を有し、前記設定手段は、前記焦点検出手段により得られた焦点検出情報に基づいて、前記撮像手段で撮像を行い得られた画像信号に対するゲインを設定することを特徴とする。 In order to achieve the above object, an imaging unit according to the present invention, a setting unit for setting a gain for an image signal obtained by imaging with the imaging unit, and an image to which the gain set by the setting unit is applied A face detection unit for detecting a face of the subject based on the signal; and a focus detection unit. The setting unit captures an image with the imaging unit based on the focus detection information obtained by the focus detection unit. A gain for the image signal obtained is set.
本発明によれば、精度よく顔検出を行うことができる。 According to the present invention, face detection can be performed with high accuracy.
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。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
図1は、本発明の実施形態に関わるカメラシステムの構成を示す図である。図1に示すカメラシステムは、カメラ100とカメラ100に着脱可能に装着されたレンズユニット200を有している。まず、カメラ100とレンズユニット200内の構成について説明する。
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a camera system according to an embodiment of the present invention. The camera system shown in FIG. 1 includes a
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100の各部を制御する制御部である。
A microcomputer CPU (hereinafter, camera microcomputer) 101 is a control unit that controls each unit of the
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。
The
撮像素子103は、赤外カットフィルタやローパスフィルタ等を含むCCDやCMOS等の撮像素子であり、レンズユニット200によって撮影時に被写体の像が結像される。
The
シャッター104は、非撮影時には閉じて撮像素子103を遮光し、撮影時には開いて撮像素子103へ光線を導く。
The
ハーフミラー105は、非撮影時にレンズユニット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。
The
表示素子107は、PN液晶等のAF枠を表示するための表示素子であり、光学ファインダーを覗いたときに撮像領域内のどの位置にピントを合わせているかをユーザーに示す。
The
図2に表示素子107に表示されるAF枠の配置の一例を示す。PN液晶では、カメラマイコン101からの指示で選択されたAF枠の液晶が拡散し、AF枠が表示される。また複数の測光領域が点線で示されている。
FIG. 2 shows an example of the arrangement of AF frames displayed on the
測光センサ108は、CCD、COMS等の撮像素子であって、測光だけでなく顔検出や被写体追尾に用いられる。
The
ペンタプリズム109は、ピント板106の被写体像を測光センサ108及び光学ファインダーに導く。
The
焦点検出回路110は、レンズユニット200より入射し、ハーフミラー105を通過した光線の一部をAFミラー111で焦点検出回路110内のAFセンサに導き焦点検出を行っている。焦点検出の結果である焦点検出情報は特に限定されず、位相差検出方式のAFで用いられる位相差情報やコントラスト方式のAFで用いられる評価値情報などAFの方式に対応する情報であればよい。
The
CPU(以下APUと呼ぶ)112は、測光センサ108の画像処理・演算用のCPUで、ここで測光センサ108で取得した画像信号に基づいて、顔検出処理、被写体追尾処理、測光処理のための各種演算を行う。また、測光センサ108で撮像を行い得られた画像信号に対するゲインを設定したり、設定したゲインを画像信号に適用したりする。
A CPU (hereinafter referred to as APU) 112 is a CPU for image processing / calculation of the
メモリ113は、APU112に接続されているRAMやROM等のメモリである。
The
なお、上記のカメラシステムでは、APU112のように測光センサ専用のCPUを用意したが、カメラマイコン101等で処理を行ってもよい。
In the above camera system, a CPU dedicated to the photometric sensor such as the APU 112 is prepared, but the processing may be performed by the
CPU(以下LPUと呼ぶ)201は、レンズユニット内のCPUで、レンズ情報や被写体との距離情報等をカメラマイコン101に送る。また、LPU201は、カメラマイコン101からの要求に応じてレンズユニット200内のレンズを駆動させる。
A CPU (hereinafter referred to as LPU) 201 is a CPU in the lens unit, and sends lens information, distance information to the subject, and the like to the
以上で図1に示すカメラシステムの構成図の説明を終わる。 This is the end of the description of the configuration diagram of the camera system shown in FIG.
次に、図3を使ってカメラ100の状態に応じた測光方法について説明をする。
Next, a photometric method according to the state of the
まず、カメラ100が測光をしていない状態から測光を開始する場合に最初に行う際の測光を初回測光とする。この初回測光は、例えば、カメラ100の起動時、レンズ交換後といった、被写体の明るさがわからない状態から短い時間で明るさの状態を測るための測光方法である。初回測光の1回目及び2回目は素早く測光を行うため、測光センサ108で受光できるすべての画素を使わない蓄積S、読出Sを行う。この2回の測光結果により測光の3回目は蓄積時の蓄積パラメータを算出し、測光センサ108で受光できるすべての画素を用いて蓄積A、および読出Aを行う。この蓄積A、読出Aで得られた画像信号は顔検出を行うために十分な画素を使うことを特徴とし、後に説明するSW1測光、見切り合焦測光、最終合焦測光といった顔検出で必要とする測光でも同様の方法が使われる。なお、測光演算処理のアルゴリズムについては説明を省略するが、図2に示すような測光領域を所定の数のブロック領域ごとに分け、ブロックごとに測光値を演算することで、全体の明るさを測定することができる演算である。また、この演算では明るさを測った上で、次に取得する画像信号の明るさが適切になるような蓄積パラメータ、例えば蓄積時間、ゲイン、読出モードなどの決定も行う。
First, when the photometry is started from the state where the
次に、初回測光が終わり、図1に不図示の撮影ボタンが押下されることで開始される測光をSW1測光とする。このSW1測光は、前述の蓄積A、読出Aにより得られる画像信号から測光演算により、各測光領域の測光値を演算する。さらに、SW1測光は、単に測光値を演算するという他に、今後の撮影に関わる様々情報を取得するために、蓄積A、読出Aとは異なる動作をする。本実施形態では、交流電流の周期に基づいて周期的に点滅を繰り返す蛍光灯など、いわゆるフリッカの点滅周期を判断するため、蓄積F、読出F、で得られた画像信号からフリッカ情報を取得するフリッカ検知演算を行うものとする。蓄積F、読出F、フリッカ検知演算については、本発明の特徴とは関係がないため詳細な説明を省略するが、例えば、蓄積Fの期間にフリッカの点滅周期よりも短い蓄積時間で取得した複数の画像信号の信号レベルを比較してフリッカ点滅周期などを測定する。 Next, the first metering is completed, and the metering that is started when a photographing button (not shown in FIG. 1) is pressed is referred to as SW1 metering. In this SW1 photometry, the photometric value of each photometric area is calculated by photometric calculation from the image signal obtained by the storage A and readout A described above. Further, the SW1 photometry operates differently from the storage A and the readout A in order to obtain various information related to future photographing, in addition to simply calculating a photometric value. In the present embodiment, flicker information is acquired from the image signal obtained by the accumulation F and readout F in order to determine the so-called flicker blinking cycle, such as a fluorescent lamp that periodically blinks based on the cycle of the alternating current. It is assumed that flicker detection calculation is performed. The accumulation F, readout F, and flicker detection calculation are not related to the features of the present invention and will not be described in detail. For example, during the accumulation F period, a plurality of pieces acquired with an accumulation time shorter than the flicker blinking period are used. The flicker blinking cycle and the like are measured by comparing the signal levels of the image signals.
次に、顔検出を行って検出された顔に対して優先的にピントを合わせるように焦点制御を行うモード(以下、顔検出AFモードとする)において、合焦直前に顔検出のために行う測光を見切り合焦測光とする。この見切り合焦測光は、カメラマイコン101があと一度のレンズ駆動で合焦すると判断した際に行う測光で、前述の蓄積A、読出Aによる画像信号に基づいて撮像領域内に人物の顔があるかどうかを判断する顔検出演算を行ったのち、測光演算を行う。なお、顔検出AFモードは、カメラマイコン101が、測光センサ108から取得した画像信号に基づいて自動的に設定しても、ユーザーが不図示の操作部を操作したことに応じて設定してもよい。
Next, in a mode in which focus control is performed so as to preferentially focus on a face detected by face detection (hereinafter referred to as face detection AF mode), this is performed for face detection immediately before focusing. Abandon the metering and set it as in-focus metering. This close-up focus metering is a photometry performed when the
次に、最終的に合焦した際に行われる測光を最終合焦測光とする。この最終合焦測光は前述の蓄積A、読出Aによる画像信号に基づいて測光演算を行うことにより、合焦後の最終的な被写体の明るさを測定する。 Next, photometry performed when the final focus is achieved is referred to as final focus photometry. In this final focus metering, the brightness of the final subject after focusing is measured by performing a photometry calculation based on the image signal obtained by the storage A and readout A described above.
以上で図3の本発明の実施例に関わる測光の種類の説明を終わる。 This is the end of the description of the types of photometry relating to the embodiment of the present invention shown in FIG.
次に、図4のフローチャートを使って、本発明の実施形態に関わる顔検出AFモードにおけるAPU112の処理について説明をする。
Next, processing of the
まず、ステップS401では、カメラマイコン101から初回測光要求があるか判断を行う。もしなければステップS401を繰り返し、ある場合にはステップS402の初回測光処理を行う。初回測光処理については、図3を使って説明した処理を行う。次にステップS403に進む。
First, in step S401, it is determined whether there is a first photometry request from the
ステップS403では、カメラマイコン101からSW1測光要求があるか判断を行う。もしなければステップS403を繰り返し、ある場合にはステップS404のSW1測光処理を行う。SW1測光処理については、図3を使って説明した処理を行う。次にステップS405に進む。
In step S403, it is determined whether there is a SW1 photometry request from the
ステップS405では、カメラマイコン101から見切り合焦要求があるか判断を行う。もしなければ、ステップS403に戻る。ある場合にはステップS406の見切り合焦測光処理を行う。見切り合焦測光処理については、図3を使って説明した処理を行う。次にステップS407に進む。
In step S405, it is determined whether or not there is a parting focus request from the
ステップS407では、カメラマイコン101から最終合焦測光要求があるか判断を行う。もしなれければステップS407を繰り返し、ある場合にはステップS408の最終合焦測光処理を行う。最終合焦測光処理については、図3を使って説明した処理を行い、本フローチャートを終了する。次に、図5のタイミングチャートを使って、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明をする。
In step S407, it is determined whether there is a final focus metering request from the
まず、初回測光を行うために、カメラマイコン101からAPU112に対し初回測光要求を出す。その際、カメラマイコン101はフォーカス情報1をAPU112に対して送る。フォーカス情報とは、カメラマイコン101が焦点検出した際に、どれだけAF枠に対応する被写体に対してピントが合っているかを(AF枠に対応する被写体に対するレンズのフォーカス位置の正しさ)点数で表現している情報のことである。フォーカス情報は、LPU201からカメラマイコン101に対して送られるレンズ情報及び焦点検出回路110で得た焦点検出情報に基づいてカメラマイコン101により演算される。このフォーカス情報についての詳細な内容、およびその演算方法については特に限定されないが、本実施形態では、数字が高いほどピントが合っている(合焦度が高い)ことを示し、0〜10点で表現するものとする。
First, in order to perform the first photometry, the
初回測光時のフォーカス情報1は、例えばカメラ100の起動時などレンズのフォーカス位置が不定の状態かつ、カメラマイコン101が焦点検出を開始した際の情報であり、高い点数であるケースは少ない。そこで、本実施形態では、すべてのAF枠のフォーカス情報が0点であるものとする。
APU112が初回測光をしている間に、カメラマイコン101は焦点検出1を行い、検出結果に応じてLPU201に対してレンズ駆動1を要求する。
While the
APU112が初回測光の際に撮像したものが測光画フォーカス情報1で示した測光センサ108で得られた画像信号に基づく画像(測光画)、およびフォーカス情報1を表している。図3で説明したように、初回測光時は1回目、2回目で被写体の明るさを短時間で測光し3回目で取得する画像信号の明るさが適切になるように、蓄積Aの蓄積パラメータを調節するが、3回目で取得する画像信号の明るさが適切にならないケースが存在する。そのような例として、本実施形態では人物が極端に逆光である例を示している。
An image captured by the
APU112が初回測光結果をカメラマイコン101に送信したあと、次にカメラマイコン101はSW1測光要求を行う。その際、カメラマイコン101は、フォーカス情報2をAPU112に対して送る。SW1測光時のフォーカス情報2は、初回測光時に焦点検出1とレンズ駆動1の結果から、フォーカス情報1よりも高い点数になる。本実施形態では、人物の顔付近のAF枠であるFocus5が5点、胴体付近のAF枠であるFocus4が6点であるものとする。図5では、カメラマイコン101がAPU112に対してSW1測光要求を出したのと同時にフォーカス情報2を送るように表現しているが、フォーカス情報2を送るタイミングは図5に示したタイミングに限定されない。例えば、レンズ駆動時間が短い場合は、焦点検出とレンズ駆動を細かく行ってもよいし、レンズ駆動が長い場合は、総駆動時間から、SW1測光要求を出すその時点での点数が何点になるのかをカメラマイコン101が演算してもよい。
After the
次に、カメラマイコン101からSW1測光要求を受けたAPU112は、蓄積A1を行う。図3でも説明したように、この蓄積A1で設定される蓄積パラメータは、初回測光で演算されたものを用いる。蓄積パラメータには、蓄積時間、ゲイン、蓄積方法などあるが、本実施形態では特にゲインについて、図6を使って、測光画とフォーカス情報を使ってのゲイン決定方法について説明をする。
Next, the
図6は測光画に対して、図1で説明した測光領域、AF枠を重ねた図である。また、その測光画を撮影した際のフォーカス情報を表している。図6の例ではフォーカス情報は、AF枠であるFocus5が5点、Focus4が6点であるため、Focus4、5付近にピントが合いはじめて、測光画ではFocus4、5付近に多少なりともピントの合った画像が撮影されていることがわかる。一方、それ以外のAF枠の点数は0点であるため、まったくピントが合っておらず、測光画にはFocus1、2、3にはピントの合ってない画像が撮影されていることがわかる。このピントが合っている(合焦度が所定値以上)AF枠付近の測光領域をEf領域とし、ピントが合っていない(合焦度が所定値未満)AF枠付近の測光領域をEa領域とする。また、Ef領域の測光結果をEfとし、Ea領域の測光結果をEaとする。ここで、Ef−Eaをすることにより、Ef領域とEa領域の明るさの差分を演算することができる。つまり、ピントのあっている付近の画像とピントの合っていない付近の画像の明るさの差分がわかる。このEf、Eaの演算方法については特に限定されない。例えば、Ef領域に含まれる各測光領域の測光値を平均した測光値をEf、Ea領域に含まれる各測光領域の測光値を平均した測光値をEaとする。その他、各測光領域の測光値の加重加算値、最大値、最頻値などを代表測光値としてEf、Eaとしてもよい。ここで、仮に明るい値を大きな数、暗い値を小さい数とした場合、Ef−Eaがマイナス時には、ピントが合っている領域が暗いと判断できるので、逆光であることが判断できる。そのため、次回の測光時にはピントが合っているFocus4、5付近が適切な明るさになるように蓄積パラメータとしてのゲインを上げる判断をする。
FIG. 6 is a diagram in which the photometric area and AF frame described in FIG. 1 are superimposed on the photometric image. In addition, it represents focus information when the photometry image is taken. In the example of FIG. 6, the focus information has 5 points for the AF frame Focus5 and 6 points for the Focus4, so the focus is starting to focus near the Focus4 and 5, and in the photometric image, the focus is slightly focused near the Focus4 and 5 You can see that the image was taken. On the other hand, since the number of points of the other AF frames is 0, it is clear that the image is not in focus at all, and an image that is not in focus in
しかし、図5の測光画フォーカス情報1から図6で説明した演算を行う際、フォーカス情報がすべて0点なので、Ef領域を判断することができない。したがって、次回の測光時にはピントが合っている部分を明るくするような、蓄積パラメータのゲインを決めることができない。
However, when the calculation described with reference to FIG. 6 is performed from the photometric
そのため、SW1測光要求が来た際に行う蓄積A1および読出で得られる測光画は、図5の測光画フォーカス情報2に示したような測光画、つまり被写体部分が暗いままの測光画となる。この測光画を得た際のフォーカス情報2からEf領域とEa領域を判断し、この測光画に対応する画像信号に基づいてEf−Eaの演算が行われる。これにより、次回測光する際の蓄積パラメータのゲインが決められる。以降は図3で説明した処理を行う。
Therefore, the photometry image obtained by the storage A1 and reading performed when the SW1 photometry request is received is a photometry image as shown in photometry
一方、カメラマイコン101は焦点検出2を行い、レンズ駆動2をすることで見切り合焦、つまりあと一度のレンズ駆動で最終合焦ができるか判断を行う。もしレンズ駆動2が長く、SW1測光が終了する時間を超えるようなら、カメラマイコン101は見切り合焦をタイムラグなくAPU112に要求できる。しかしながら、図5に示すようなレンズ駆動2が短い場合、SW1測光が終わるまで見切り合焦要求は待たされ黒太線で示すようタイムラグが生じる。
On the other hand, the
APU112でSW1測光が終わると、カメラマイコン101は見切り合焦測光要求を出す。その際、カメラマイコン101は、フォーカス情報3をAPU112に対して送る。見切り合焦測光時のフォーカス情報3は、SW1測光時に焦点検出2とレンズ駆動2の結果からフォーカス情報2よりも高い点数になる。
When the SW1 photometry is completed at the
カメラマイコン101から見切り合焦測光要求を受けたAPU112は、蓄積A2を行う。この蓄積A2で設定される蓄積パラメータは、前述のSW1測光のEf−Eaから決定したゲインとする。見切り合焦測光要求が来た際に行う蓄積A2及び読出で得られる測光画は、図5の測光画フォーカス情報3に示したような測光画、つまり被写体が明るくなった測光画が撮影される。図3で説明したように見切り合焦測光では測光センサ108で取得した画像信号に基づいて顔検出演算を行う。顔検出演算のアルゴリズム詳細はここでは詳細に述べないが、画像信号から顔を判断する際に、適正な露出で得られた画像信号を用いることは顔検出精度を高める。これは画像信号から目や鼻、口などの特徴点を判断するためで、特徴点が暗すぎるとその形状を判断することができないためである。
The
APU112は、顔検出演算の結果をカメラマイコン101に送り、以降は図3で説明した処理を行う。顔検出演算の結果を受けたカメラマイコン101は、見切り合焦時のフォーカス情報3と顔検出演算結果から、AF枠再選択演算を行い、再度レンズ駆動Exを行う。本例では、フォーカス情報3ではFocus4が9点と最も点数が高かったが、顔検出結果により、Focus5に対してフォーカスを合わせるようにレンズ駆動Exを行う。その際、カメラマイコン101は、APU112に対して最終合焦測光要求を出して、以降は図3で説明した処理を行う。
The
以上で図5の本発明の実施形態に関わる顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明を終わる。 This is the end of the description of the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode according to the embodiment of the present invention shown in FIG.
(第1の実施形態)
以上のように、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理を行うと、レンズ駆動2が短い場合にタイムラグが生じる。そこで、本実施形態では、レンズ駆動2が短い場合に生じるタイムラグを低減するように、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理を行う。
(First embodiment)
As described above, when each CPU process until the final focusing in the face detection AF mode is performed, a time lag occurs when the
図7は、本実施形態の顔検出AFモードにおけるAPU112の処理についてのフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart for the processing of the
まず、ステップS701では、カメラマイコン101から初回測光要求があるか判断を行う。もしなければステップS701を繰り返し、ある場合にはステップS702の初回測光処理を行う。初回測光処理については、図3を使って説明した処理を行う。次にステップS703に進む。
First, in step S701, it is determined whether there is a first photometry request from the
ステップS703では、本実施形態の特徴であるSW1測光乗り換え見切り合焦測光処理を行う。SW1測光乗り換え見切り合焦測光処理については、図8、図10を使って後に説明をする。次にステップS704に進む。 In step S703, SW1 photometry change-off part-time focusing photometry processing, which is a feature of the present embodiment, is performed. The SW1 photometry transfer part-off focusing photometry processing will be described later with reference to FIGS. Next, the process proceeds to step S704.
ステップS704では、カメラマイコン101から最終合焦測光要求があるか判断を行う。もしなれければステップS704を繰り返し、ある場合にはステップS705の最終合焦測光処理を行う。最終合焦測光処理については、図3を使って説明した処理を行い、本フローチャートを終了する。
In step S704, it is determined whether there is a final focus metering request from the
図8は、本実施形態におけるSW1測光乗り換え見切り合焦測光処理についてのフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart of the SW1 photometry transfer part-off focusing photometry processing in the present embodiment.
まず、ステップS801ではカメラマイコン101からSW1測光要求があるか判断を行う。もしなければステップS801を繰り返し、ある場合にはステップS802で蓄積A処理を行う。蓄積A処理については、図3を使って説明した処理を行う。次にステップS803に進む。
First, in step S801, it is determined whether there is a SW1 photometry request from the
次にステップS803では、カメラマイコン101から見切り合焦要求があるのか判断を行う。もしなければ、ステップS804に進み、ある場合にはステップS810に進む。
Next, in step S803, it is determined whether or not there is a parting focus request from the
ステップS804ではステップS802の蓄積Aが完了したかどうかの判定を行う。もし蓄積が完了したと判断すれば、ステップS805に進み、完了したと判断しなければ、ステップS803に戻る。次に、ステップS805〜ステップS809は、SW1測光に関わる一連の処理を行う。このSW1測光の一連の処理については、図3を使ってすでに説明しているので説明は省略する。 In step S804, it is determined whether or not the storage A in step S802 has been completed. If it is determined that the accumulation has been completed, the process proceeds to step S805. If it is not determined that the accumulation has been completed, the process returns to step S803. Next, steps S805 to S809 perform a series of processes related to SW1 photometry. This series of SW1 photometry processing has already been described with reference to FIG.
ステップS810ではステップS802の蓄積Aが完了したかどうかの判定を行う。もし蓄積が完了したと判断すれば、ステップS811に進み、完了したと判断しなければステップS810を繰り返す。 In step S810, it is determined whether or not the storage A in step S802 has been completed. If it is determined that the accumulation has been completed, the process proceeds to step S811, and if it is not determined that the accumulation has been completed, step S810 is repeated.
次に、ステップS811〜ステップS814は、見切り合焦測光に関わる一連の処理を行う。この見切り合焦測光の一連の処理については、図3を使ってすでに説明しているので説明は省略する。 Next, Steps S811 to S814 perform a series of processes related to parting focus photometry. Since this series of parting focus metering has already been described with reference to FIG. 3, the description thereof is omitted.
以上で、本実施形態におけるSW1測光乗り換え見切り合焦測光処理についての説明を終わる。 This is the end of the description of the SW1 photometry transfer part-off focusing photometry processing in the present embodiment.
次に、図9のタイミングチャートを使って、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明をする。 Next, the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode will be described using the timing chart of FIG.
初回測光からSW1測光要求までは前述した図5のタイミングチャートと同様に行う。次に、焦点検出2を行った後、カメラマイコン101は見切り合焦要求をAPU112に対して要求する。
The process from the first metering to the SW1 metering request is performed in the same manner as the timing chart of FIG. Next, after performing the
図5ではカメラマイコン101はSW1測光が終わるまで、見切り合焦要求を出さない、もしくは待たされるタイミングチャートであった。一方、図9ではAPU112は、SW1測光として蓄積A1を行っているが、カメラマイコン101からの見切り合焦要求を受けることで、以降の処理を見切り合焦測光としての処理に乗り換える。具体的に処理を説明すると、APU112がSW1測光として蓄積A、読出から得た測光画フォーカス情報1の測光画に対応する画像信号に基づいて顔検出演算を行う。前述のように、適正な露出で得られた画像信号を用いることは顔検出精度を高めるため、測光画フォーカス情報2の測光画では、顔検出が可能な場合には合焦時間を短くできるというメリットがある。
In FIG. 5, the
APU112は顔検出演算の結果をカメラマイコン101に送り、以降は図3、および図5で説明した処理を行う。
The
以上で、測光画フォーカス情報2の測光画で顔検出が可能な場合の、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明を終わる。
This is the end of the description of the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode when face detection is possible with the photometric image of the photometric
図10は、測光画フォーカス情報2の測光画で顔が検出できない場合の、SW1測光乗り換え見切り合焦測光処理についてのフローチャートである。
FIG. 10 is a flowchart of the SW1 photometry change-over close-out focus metering process when a face cannot be detected in the photometry image of the photometry
ステップS1001〜ステップS1012までの処理は、図8のステップS801〜ステップS812までの処理と同様の処理を行う。 The processing from step S1001 to step S1012 performs the same processing as the processing from step S801 to step S812 in FIG.
ステップS1013では、再顔検出処理を行う。詳細な処理のフローは図11を用いて説明するが、前述のように、測光画フォーカス情報2の測光画では、顔付近の明るさが低く顔検出精度が低い可能性があるため、顔が見つからない際に顔検出を再度行うための処理を行う。
In step S1013, a re-face detection process is performed. The detailed processing flow will be described with reference to FIG. 11. As described above, in the photometric image of the photometric
次にステップS1014、S1015に進む。ステップS1014、ステップS1015は、図8のステップS813、S814の処理と同様の処理を行い、本フローチャートを終了する。 Next, the process proceeds to steps S1014 and S1015. In steps S1014 and S1015, processing similar to the processing in steps S813 and S814 in FIG. 8 is performed, and this flowchart is ended.
図11は、図10における再顔検出処理についてのフローチャートである。 FIG. 11 is a flowchart of the reface detection process in FIG.
ステップS1101では、顔検出ができたかどうかの判断を行う。もし、顔が検出できたと判断すれば終了する。顔検出できていなければ、ステップS1102に進む。 In step S1101, it is determined whether face detection has been performed. If it is determined that a face has been detected, the process ends. If no face is detected, the process proceeds to step S1102.
ステップS1102では測光演算処理を行い、前述のEf、Eaから次回の蓄積パラメータのゲインを決定する。 In step S1102, photometric calculation processing is performed, and the gain of the next accumulation parameter is determined from Ef and Ea described above.
ステップS1103では、蓄積A処理を行う。この蓄積Aでは、S1102で決定した蓄積パラメータを用いて蓄積を行い、ステップS1104に進む。 In step S1103, accumulation A processing is performed. In this accumulation A, accumulation is performed using the accumulation parameter determined in S1102, and the process proceeds to step S1104.
ステップS1104では蓄積が完了したかどうかの判断を行い、完了していなければS1104を繰り返す。完了していると判断すれば、ステップS1105の読出処理を行う。 In step S1104, it is determined whether or not the accumulation is completed. If it is not completed, step S1104 is repeated. If it is determined that it has been completed, the reading process of step S1105 is performed.
ステップS1106では、顔検出演算処理を行い終了する。 In step S1106, face detection calculation processing is performed and the process ends.
なお、本フローチャートでは顔が検出できない場合、追加で一度の蓄積を行うように説明したが、複数回の蓄積を行ってもよい。また、その際、ステップS1102で決定した蓄積パラメータのゲインが、前回と同様である場合には、蓄積A処理で得られる画像は同じ測光画になるため、ゲインの値の変化で、繰り返す、繰り返さないという判断を行ってもよい。 In this flowchart, when a face cannot be detected, an additional accumulation is described. However, a plurality of accumulations may be performed. At this time, if the gain of the storage parameter determined in step S1102 is the same as the previous one, the image obtained by the storage A process is the same photometric image, and therefore, the repetition is repeated by changing the gain value. You may decide not to.
さらに、図1に不図示の操作部により、ユーザーが設定した撮影モード、例えば人物撮影モード、風景モードといった情報により、繰り返す回数を変更にしてもよい。 Furthermore, the number of repetitions may be changed by an operation unit (not shown in FIG. 1) according to information such as a shooting mode set by the user, for example, a person shooting mode or a landscape mode.
次に、図12のタイミングチャートを使って、測光画フォーカス情報2の測光画で顔検出が不可能な場合の、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明をする。
Next, the timing of processing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode when face detection is impossible in the photometric image of the photometric
初回測光から見切り合焦測光要求までは前述した図9のタイミングチャートと同様に行う。図9では測光画フォーカス情報2の測光画から顔検出を行い、その結果顔検出情報をカメラマイコン101に送っていた。図11では、顔検出の結果により、顔が見つからないと判断された場合、蓄積A2をもう一度行う。この蓄積A2で設定される蓄積パラメータは、前述のSW1測光のEf−Eaから決定したゲインで蓄積する。この蓄積A2および読出で得られる測光画は、図12の測光画フォーカス情報3に示したような被写体部分が明るくなった測光画となる。これにより、測光画フォーカス情報2の測光画では、検出できなかった顔が検出できる可能性が高くなり、カメラマイコン101に対して顔検出情報を送る。タイムラグが生じる可能性があるが、より精度高く顔検出ができるというメリットがある。
From the first time metering to the parting focus metering request is performed in the same manner as the timing chart of FIG. In FIG. 9, face detection is performed from the photometric image of the photometric
以降は図3および図5で説明した処理を行う。 Thereafter, the processing described in FIGS. 3 and 5 is performed.
以上で、測光画フォーカス情報2の測光画で顔検出が不可能な場合の、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明を終わる。
This is the end of the description of the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode when face detection is impossible in the photometric image of the photometric
以上のように、本実施形態では、レンズ駆動2が短い場合に生じるタイムラグを低減しつつ、精度よく顔検出を行うことができる。
As described above, in the present embodiment, face detection can be performed with high accuracy while reducing the time lag that occurs when the
(第2の実施形態)
以下に、本発明の第2の実施形態について説明をする。
(Second Embodiment)
The second embodiment of the present invention will be described below.
図13は、本実施形態における顔検出AFモードにおけるAPU112の処理についてのフローチャートである。
FIG. 13 is a flowchart for the processing of the
まず、ステップ1301では、カメラマイコン101から初回測光要求があるか判断を行う。もしなければステップS1301を繰り返し、ある場合にはステップS1302の初回測光処理を行う。初回測光処理については、図3を使って説明した処理を行う。次にステップS1303に進む。
First, in step 1301, it is determined whether or not there is a first photometry request from the
ステップS1303では、本実施形態の特徴であるSW1測光中断見切り合焦測光処理を行う。SW1測光中断見切り合焦測光処理については、図14、図16を使って後に説明をする。次にステップS1304に進む。 In step S1303, SW1 photometry interruption part-off focusing photometry processing, which is a feature of the present embodiment, is performed. The SW1 metering interruption part-of-focus focusing metering process will be described later with reference to FIGS. Next, the process proceeds to step S1304.
ステップS1304では、カメラマイコン101から最終合焦測光要求があるか判断を行う。もしなれければステップS1304を繰り返し、ある場合にはステップS1305の最終合焦測光処理を行う。最終合焦測光処理については、図3を使って説明した処理を行い、本フローチャートを終了する。
In step S1304, it is determined whether there is a final focus metering request from the
図14は、本実施形態におけるSW1測光中断見切り合焦測光処理についてのフローチャートである。 FIG. 14 is a flowchart of the SW1 photometry interruption part-off focusing photometry processing in the present embodiment.
ステップS1401〜ステップS1409までの処理は、図8のステップS801〜ステップS809までの処理と同様の処理を行う。 The processing from step S1401 to step S1409 is the same as the processing from step S801 to step S809 in FIG.
ステップS1410では、カメラマイコン101からのSW1測光要求によりステップS1402で開始した蓄積A処理を中断する処理を行う。中断処理について詳細は述べないが、測光センサ108の蓄積を中断し、蓄積を最初から再開ができるような状態にする処理を行う。
In step S1410, a process for interrupting the storage A process started in step S1402 in response to the SW1 photometry request from the
次に、ステップS1411では、見切り合焦測光要求に対応した蓄積A処理を最初から行い、以降、ステップS1412〜ステップS1416は図8のステップS810〜ステップS814と同様の処理を行い、本フローチャートを終了する。 Next, in step S1411, accumulation A processing corresponding to the parting focus metering request is performed from the beginning, and thereafter, steps S1412 to S1416 perform the same processing as steps S810 to S814 in FIG. To do.
次に、図15のタイミングチャートを使って、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明をする。 Next, the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode will be described using the timing chart of FIG.
初回測光からSW1測光要求までは前述した図9のタイミングチャートと同様に行う。 The process from the first metering to the SW1 metering request is performed in the same manner as the timing chart of FIG.
次に、焦点検出2を行った後、カメラマイコン101は見切り合焦要求をAPU112に対して要求する。
Next, after performing the
図9ではAPU112はSW1測光から見切り合焦要求に乗り換えを行うタイミングチャートであった。一方、図15ではAPU112はSW1測光として蓄積A1を行っているが、カメラマイコン101からの見切り合焦要求を受けることで、蓄積A1処理を中断した上で、もう一度、最初から見切り合焦測光の蓄積A2を行う。
In FIG. 9, the
この中断処理により、蓄積A2での蓄積パラメータのゲインが決定できないため、読出された測光画フォーカス情報3の測光画は、被写体部分が暗いままの測光画が撮影される。測光画フォーカス情報3の測光画では、顔検出が可能な場合には合焦時間を短くできるというメリットがある。
Due to this interruption processing, the gain of the storage parameter in the storage A2 cannot be determined, so that the photometric image of the read photometric
APU112は顔検出演算の結果をカメラマイコン101に送り、以降は図3、および図5で説明した処理を行う。
The
以上で、測光画フォーカス情報3の測光画で顔検出が可能な場合の、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明を終わる。
This is the end of the description of the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode when face detection is possible with the photometric image of the photometric
図16は、測光画フォーカス情報3の測光画で顔が検出できない場合の、SW1測光中断見切り合焦測光処理についてのフローチャートである。
FIG. 16 is a flowchart of the SW1 metering interruption part-of-focus focusing metering process when a face cannot be detected in the metering image of the metering
ステップS1601〜ステップS1614までの処理は、図14のステップS1401〜ステップS1414までの処理と同様の処理を行う。 The processing from step S1601 to step S1614 performs the same processing as the processing from step S1401 to step S1414 in FIG.
ステップS1615では、再顔検出処理を行う。詳細な処理のフローは図11を用いて説明したが、測光画フォーカス情報3の測光画では、顔付近の明るさが低く顔が見つからない際に顔検出を再度行うための処理を行う。
In step S1615, a re-face detection process is performed. Although the detailed processing flow has been described with reference to FIG. 11, in the photometric image of the photometric
次にステップS1616、ステップS1617に進む。ステップS1616、ステップS1617は、図14のステップS1415、ステップS1416の処理と同様の処理を行い終了する。 Next, the process proceeds to step S1616 and step S1617. Steps S1616 and S1617 are the same as the processes in steps S1415 and S1416 of FIG.
次に、図17のタイミングチャートを使って、測光画フォーカス情報3の測光画で顔が検出できない場合の、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各マイコンの処理のタイミングについて説明をする。
Next, the timing of processing of each microcomputer until the final focusing in the face detection AF mode when a face cannot be detected in the photometric image of the photometric
初回測光から見切り合焦測光要求までは前述した図15のタイミングチャートと同様に行う。図15は測光画フォーカス情報3の測光画から顔検出を行い、その結果の顔検出情報をカメラマイコン101に送っていた。図17では、顔検出の結果により、顔が見つからないと判断された場合、蓄積A3をもう一度行う。この蓄積A3で設定される蓄積パラメータは、前述のSW1測光のEf−Eaから決定したゲインで蓄積する。この蓄積A3および読出で得られる測光画は、図17の測光画2フォーカス情報3に示したような被写体部分が明るくなった測光画となる。これにより、測光画フォーカス情報3の測光画では、検出できなかった顔を検出できる可能性が高くなり、カメラマイコン101に対して顔検出情報を送る。合焦時間が長くなる可能性があるが、より精度高く顔検出ができるというメリットがある。以降は図3、および図5で説明した処理を行う。
From the first metering to the parting focus metering request is performed in the same manner as the timing chart of FIG. In FIG. 15, face detection is performed from the photometric image of the photometric
以上で、測光画フォーカス情報3の測光画で顔が検出できない場合の、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明を終わる。
This is the end of the description of the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode when a face cannot be detected in the photometric image of the photometric
以上のように、本実施形態では、レンズ駆動2が短い場合に生じるタイムラグを低減しつつ、顔検出の検出結果を用いて精度よく焦点制御を行うことができる。
As described above, in the present embodiment, it is possible to perform focus control with high accuracy using the detection result of face detection while reducing the time lag that occurs when the
(第3の実施形態)
以下に、本発明の第3の実施形態について説明をする。
(Third embodiment)
The third embodiment of the present invention will be described below.
図18は、本実施形態における顔検出AFモードにおけるAPU112の処理についてのフローチャートである。
FIG. 18 is a flowchart for the processing of the
まず、ステップS1801では、カメラマイコン101から初回測光要求があるか判断を行う。もしなければステップS1801を繰り返し、ある場合にはステップS1802の初回測光処理を行う。初回測光処理については、図3を使って説明した処理を行う。次にステップS1803に進む。
First, in step S1801, it is determined whether there is a first photometry request from the
ステップS1803では、本実施形態の特徴であるSW1測光区切り中断見切り合焦測光処理を行う。SW1測光区切り中断見切り合焦測光処理については、図19を使って後に説明をする。次にステップS1804に進む。 In step S1803, the SW1 metering break interruption part-off focusing photometry process, which is a feature of the present embodiment, is performed. The SW1 metering break interruption close-out focus metering process will be described later with reference to FIG. Next, the process proceeds to step S1804.
ステップS1804では、カメラマイコン101から最終合焦測光要求があるか判断を行う。もしなれければステップS1804を繰り返し、ある場合にはステップS1805の最終合焦測光処理を行う。最終合焦測光処理については、図3を使って説明した処理を行い、本フローチャートを終了する。
In step S1804, it is determined whether there is a final focus metering request from the
図19は、本実施形態におけるSW1測光区切り中断見切り合焦測光処理についてのフローチャートである。 FIG. 19 is a flowchart of the SW1 metering break interruption close-out focus metering process in the present embodiment.
ステップS1901〜ステップS1909までの処理は、図8のステップS801〜ステップS809までの処理と同様の処理を行う。 The processing from step S1901 to step S1909 is the same as the processing from step S801 to step S809 in FIG.
ステップS1910では、ステップS1902で開始した蓄積Aの処理が半分以上完了したかどうかの判断を行う。本実施形態ではカメラマイコン101が有するタイマーによって蓄積時間を計測することで、半分以上完了したのかどうか判断を行うものとする。
In step S1910, it is determined whether or not the accumulation A process started in step S1902 has been completed by more than half. In the present embodiment, it is determined whether or not half or more has been completed by measuring the accumulation time using a timer included in the
もし、半分以上完了したと判断すればステップS1911に進む。 If it is determined that more than half have been completed, the process advances to step S1911.
ステップS1911ではステップS1902で開始した蓄積Aの処理が完了したどうかの判断を行い、完了していなければステップS1911を繰り返す。完了したと判断すればステップS1912に進む。ステップS1912では読出処理を行い、ステップS1913に進む。ステップS1913では測光画に対応する画像信号に基づいて測光演算処理を行い、前述のEf、Eaから次回の蓄積パラメータのゲインを決定する。 In step S1911, it is determined whether or not the process of accumulation A started in step S1902 is completed. If not completed, step S1911 is repeated. If it is determined that the process has been completed, the process advances to step S1912. In step S1912, a reading process is performed, and the process proceeds to step S1913. In step S1913, photometric calculation processing is performed based on the image signal corresponding to the photometric image, and the gain of the next storage parameter is determined from Ef and Ea described above.
ステップS1914では、見切り合焦測光を行い終了する。 In step S1914, close-out focus metering is performed and the process ends.
一方、ステップS1910で蓄積処理が半分以上完了したと判断されない場合、ステップS1915に進む。ステップS1915では、第2の実施形態で前述したSW1測光中断見切り合焦測光処理を行い終了する。 On the other hand, if it is not determined in step S1910 that the accumulation process has been completed by more than half, the process proceeds to step S1915. In step S1915, the SW1 photometry interruption part-of-focus focusing photometry processing described in the second embodiment is performed and the process ends.
次に、図20のタイミングチャートを使って、顔検出AFモードにおける最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明をする。 Next, the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode will be described using the timing chart of FIG.
初回測光からSW1測光要求までは前述した図15のタイミングチャートと同様に行う。 The process from the first metering to the SW1 metering request is performed in the same manner as the timing chart of FIG.
次に、カメラマイコン101は焦点検出2を行った後、レンズ駆動2を行うが、レンズ駆動時間が長い場合、見切り合焦測光が可能と判断できるタイミングも延びるため、蓄積A1もその間進んでいる。この蓄積A1が半分以上進んだ状態から、見切り合焦測光要求を受けたAPU112は、蓄積A1を中断せずに、読出、測光演算を行って、Ef−Eaにより、次回測光する際の蓄積パラメータのゲインを決定する処理までを行う。
Next, the
蓄積パラメータのゲインを使って行うこの蓄積A2および読出で得られる測光画は、図20の測光画フォーカス情報3に示したような被写体部分が明るくなった測光画となる。これにより、測光画フォーカス情報2の測光画では、検出できなかった顔が検出できる可能性が高くなり、カメラマイコン101に対して顔検出情報を送る。図20の黒太線で示した見切り合焦測光要求から蓄積A2までタイムラグは長くなるが、より精度よく顔検出を行うことができるというメリットがある。
The photometric image obtained by the accumulation A2 and reading performed using the gain of the accumulation parameter is a photometric image in which the subject portion is bright as shown in the photometric
以降は図3および図5で説明した処理を行う。 Thereafter, the processing described in FIGS. 3 and 5 is performed.
以上のように、本実施形態では、精度よく顔検出を行うことができる。 As described above, in this embodiment, face detection can be performed with high accuracy.
(第4の実施形態)
以下に、本発明の第4の実施形態について説明をする。
(Fourth embodiment)
The fourth embodiment of the present invention will be described below.
第1〜3の実施形態では、AF枠再選択演算処理において、カメラマイコン101はAPU112からの顔検出情報とフォーカス情報からレンズ駆動Exを行い、顔検出情報に顔がある場合はできるだけ顔付近のAF枠を選択するようにしている。
In the first to third embodiments, in the AF frame reselection calculation process, the
しかしながら、顔付近のAF枠のフォーカス情報の点数が低い場合、つまり顔以外にピントを合わせようとしている場合、レンズ駆動Exの時間が長くなったり、ピントが正しく合わない状態で合焦判断をしてしまう可能性がある。 However, if the focus information of the AF frame near the face is low, that is, if you are trying to focus on something other than the face, the lens drive Ex time will be long or the focus will be judged in a state where the focus is not correct. There is a possibility that.
図21は第4の実施形態におけるAF枠再選択演算のカメラマイコン101の処理についてのフローチャートである。
FIG. 21 is a flowchart for the processing of the
ステップS2101ではAPU112から受けた顔検出情報から顔情報を解析しステップS2102に進む。ステップS2102では、顔が存在するかどうかの判断を行う。
In step S2101, face information is analyzed from the face detection information received from the
もし、顔が存在しないと判断した場合、ステップS2103に進む。ステップS2103ではフォーカス情報の中で最も点数が高いAF枠を選択する処理を行い、ステップS2104に進む。ステップS2104では、選択されたAF枠に対して、レンズ駆動Exを行って終了する。 If it is determined that no face exists, the process proceeds to step S2103. In step S2103, an AF frame having the highest score is selected from the focus information, and the process proceeds to step S2104. In step S2104, lens drive Ex is performed on the selected AF frame, and the process ends.
一方、ステップS2102で顔が存在すると判断された場合、ステップS2105に進む。ステップS2105では顔付近のフォーカス情報の点数を判断する処理を行うステップS2106に進む。ステップS2106では、顔付近のフォーカス情報の点数がある任意の閾値より低いと判断すれば、ステップS2103に進む。ある任意の閾値以上と判断すれば、ステップS2107に進む。 On the other hand, if it is determined in step S2102 that a face exists, the process proceeds to step S2105. In step S2105, the process proceeds to step S2106 for performing processing for determining the number of focus information points near the face. If it is determined in step S2106 that the focus information score near the face is lower than an arbitrary threshold value, the process advances to step S2103. If it is determined that the value is above a certain threshold value, the process proceeds to step S2107.
ステップS2107では、顔付近にあるAF枠を選択する処理を行いステップS2104に進み、選択されたAF枠に対して、レンズ駆動Exを行って終了する。 In step S2107, processing for selecting an AF frame near the face is performed, and the process proceeds to step S2104. Lens driving Ex is performed on the selected AF frame, and the process ends.
次に、図22のタイミングチャートを使って、本発明の第4の実施形態における顔検出AFモードの最終合焦までの各CPUの処理のタイミングについて説明をする。 Next, the processing timing of each CPU until the final focusing in the face detection AF mode in the fourth embodiment of the present invention will be described using the timing chart of FIG.
カメラマイコン101はレンズ駆動nにより、見切り合焦測光をAPU112に要求する。この際、Focus5付近の大きな被写体の点数が8点と最も高く、Focus3付近の顔は点数が1点と低い。APU112は見切り合焦測光により、測光画フォーカス情報nの測光画から顔検出演算を行うことで、顔検出情報として顔があったことをカメラマイコン101に送信する。
The
カメラマイコン101はAF枠再選択演算を行い、Focus3付近に顔があるが、その点数が低いため、Focus5に合焦するようにレンズ駆動Exを行い終了する。
The
以上のように、本実施形態では、顔検出の検出結果を用いることで精度よく焦点制御を行うことができない場合には顔検出の検出結果を用いないことで、精度よく焦点制御を行うことができる。 As described above, in the present embodiment, when the focus control cannot be performed accurately using the detection result of the face detection, the focus control can be performed accurately by not using the detection result of the face detection. it can.
なお、上記の実施形態では、ゲインをEf−Eaから決定しているが、Ef領域の明るさが顔検出可能なレベルとなるゲインであればよいため、少なくともEfに基づいて決定すればよい。例えば、Efと予め設定された所定値とを比較して、Efが所定値となるようなゲインとすればよい。 In the above-described embodiment, the gain is determined from Ef−Ea. However, any gain may be used as long as the brightness of the Ef region becomes a level at which face detection is possible, and therefore, it may be determined based on at least Ef. For example, Ef may be compared with a predetermined value to obtain a gain that makes Ef a predetermined value.
また、上記の実施形態で説明した処理は、それぞれの実施形態を組み合わせることも可能である。 In addition, the processes described in the above embodiments can be combined with each other.
また、上記の実施形態では、測光センサ108で得た画像信号に基づいて顔検出処理を行う構成を説明したが、撮像素子103で得た画像信号に基づいて顔検出処理を行う構成であってもよい。
In the above-described embodiment, the configuration in which the face detection process is performed based on the image signal obtained by the
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。 As mentioned above, although preferable embodiment of this invention was described, this invention is not limited to these embodiment, A various deformation | transformation and change are possible within the range of the summary.
100 カメラ
101 カメラマイコン
103 撮像素子
107 表示素子
108 測光センサ
110 焦点検出回路
112 APU
200 レンズユニット
201 LPU
DESCRIPTION OF
200
Claims (7)
前記撮像手段で撮像を行い得られた画像信号に対するゲインを設定する設定手段と、
前記設定手段により設定されたゲインが適用された画像信号に基づいて被写体の顔検出を行う顔検出手段と、
焦点検出手段と、を有し、
前記設定手段は、前記焦点検出手段により得られた焦点検出情報に基づいて、前記撮像手段で撮像を行い得られた画像信号に対するゲインを設定することを特徴とする撮像装置。 Imaging means;
Setting means for setting a gain for an image signal obtained by imaging with the imaging means;
Face detection means for detecting the face of the subject based on the image signal to which the gain set by the setting means is applied;
A focus detection means,
The imaging apparatus according to claim 1, wherein the setting means sets a gain for an image signal obtained by imaging by the imaging means based on focus detection information obtained by the focus detection means.
前記設定手段は、前記演算手段により演算された、前記焦点検出情報に基づく合焦度が所定値以上となる領域の代表測光値に基づいて、前記ゲインを設定することを特徴とする請求項2に記載の撮像装置。 Further comprising a computing means for computing a photometric value based on an image signal obtained by imaging with the imaging means;
The said setting means sets the said gain based on the representative photometric value of the area | region where the degree of focus based on the said focus detection information calculated by the said calculating means becomes more than predetermined value. The imaging device described in 1.
前記焦点制御手段は、前記顔検出手段によって前記第1の画像信号に基づいて被写体の顔が検出できた場合、当該顔検出の結果に基づいて焦点制御を行うことを特徴とする請求項4または5に記載の撮像装置。 A focus control unit that performs focus control based on a result of face detection by the face detection unit;
The focus control means, when the face of the subject can be detected based on the first image signal by the face detection means, performs focus control based on a result of the face detection. 5. The imaging device according to 5.
前記設定ステップで設定されたゲインが適用された画像信号に基づいて被写体の顔検出を行う顔検出ステップと、を有し、
前記設定ステップは、焦点検出手段により得られた焦点検出情報に基づいて、前記撮像手段で撮像を行い得られた画像信号に対するゲインを設定することを特徴とする撮像装置の制御方法。 A setting step for setting a gain for an image signal obtained by imaging with an imaging means;
A face detection step of performing face detection of the subject based on the image signal to which the gain set in the setting step is applied,
The method for controlling an imaging apparatus, wherein the setting step sets a gain for an image signal obtained by imaging with the imaging unit based on focus detection information obtained by the focus detection unit.
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