JP6336337B2 - 撮像装置及びその制御方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、撮像装置及びその制御方法に関する。

人間が知覚できる光は、一般に約４００ｎｍから約６８０ｎｍの範囲（以下可視光域）内の光である。従来、デジタルカメラやデジタルビデオカメラのような撮像装置では、上記範囲内の光のみを取り込むため、撮像用イメージセンサの前に４００ｎｍ以下の紫外光域の除去フィルタや、６８０ｎｍ以上の赤外光域の除去フィルタ等を配置している。

ところが一方で、撮像装置で光源の種類によるピントずれを抑制するために、赤外光を検知することが望まれている。例えば、特許文献１では、可視光域と赤外光域を検知する波長成分検出センサを配置し、２つの出力差に応じて焦点検出センサにより検知されたデフォーカス量を補正している。

特開２００６−９８７７１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されたセンサを一眼レフカメラの測光センサとして用いようとすると、以下のような問題が生じる。

特許文献１に開示された技術では、赤外光域に感度を持たせたセンサを用いている。そのため、このセンサで撮影用センサの露光量決定演算を行うと、センサ間の赤外光域の感度差によって測光結果にずれが生じる。

本発明は上述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、赤外光域及び可視光域に感度を有する複数の画素を有する測光センサを用いた処理を良好に行うことができる撮像装置を提供することである。

本発明に係わる撮像装置は、赤外光域及び可視光域に感度を有する複数の画素を有する測光センサと、前記測光センサを複数の画素群に分け、該複数の画素群ごとに赤外光域の画像情報と可視光域の画像情報を取得する取得手段と、前記複数の画素群ごとの画像情報から前記赤外光域の画像情報に基づく赤外光成分を減算した可視光成分を生成する減算手段と、前記取得手段により取得された、前記赤外光域の画像情報と可視光域の画像情報を用いて第１の処理を行う第１の処理手段と、前記減算手段により生成された前記可視光成分を用いて、第２の処理を行う第２の処理手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、赤外光域及び可視光域に感度を有する複数の画素を有する測光センサを用いた処理を良好に行うことができる撮像装置を提供することが可能となる。

本発明の一実施形態に係わる撮像装置の構成を示すブロック図。 一実施形態の撮像装置における撮影処理を説明するフローチャート。 一実施形態の撮像装置における撮影処理を説明するフローチャート。 一実施形態の撮像装置における画素配列を説明するための図。 一実施形態の撮像装置における光学特性を説明するための図。 一実施形態の撮像装置における光学特性を説明するための図。 光源の光学特性を説明するための図。 特定色を抽出するときに、基準となる色差平面を簡略化して示した図。 被写体の光学特性を説明するための図。 特定色を抽出するときに、基準となる色差平面を簡略化して示した図。 特定色を抽出するときに、基準となる色差平面を簡略化して示した図。 デフォーカス量補正を説明するための図。

以下、本発明の一実施形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態に係わる撮像装置（カメラシステム）の構成を示す図である。図１において、１００はカメラ本体を、２００はレンズを、３００は照明装置（ストロボ）を示している。

まず、カメラ本体１００とレンズ２００の構成について説明する。１０１はカメラ１００の各部を制御するマイクロコンピュータであるＣＰＵ（以下、カメラマイコン）である。１０２は赤外カットフィルタやローパスフィルタ等を含むＣＣＤ、ＣＭＯＳセンサ等の撮影用の撮像素子であり、その撮像面上にレンズ２００によって被写体の像が結像される。１０３はシャッターで、非撮影時には撮像素子１０２を遮光し、撮影時には開いて撮像素子１０２へ光線を導く。

１０４はハーフミラーで非撮影時にレンズ２００から入射する光の一部を反射しピント板１０５に結像させる。１０６は測光センサで、ＣＣＤ、ＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を使用することにより光源判定処理、特定色検知処理や測光処理を行う。本実施形態では、測光センサ１０６としてＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青），ＩＲ（赤外光）画素からなるベイヤー配列のＣＭＯＳセンサを用いた場合について図４、図５を用いて後述する。

また、測光センサ１０６は、上記のように可視光域と赤外光域に感度を有し、ピント板１０５で拡散されてペンタプリズム１０７を通過した光のうち、光軸外の光線の一部が入射する位置に配置されている。１０７はペンタプリズムで、ピント板１０５に結像された被写体像を測光センサ１０６及びアイピース１１３に導く。１０８はＣＰＵ１０１に接続されているＲＡＭやＲＯＭ等のメモリである。

１０９は焦点検出回路である。レンズ２００から入射しハーフミラー１０４を通過した光線の一部がサブミラー１１０で反射され、焦点検出回路１０９内の焦点検出センサに導かれて焦点検出が行われる。１１１は測光センサ１０６の画像処理・演算用のＣＰＵ（以下ＩＣＰＵと呼ぶ）である。１１２はＩＣＰＵ１１１に接続されているＲＡＭやＲＯＭ等のメモリである。１１３はユーザーが被写界を確認するためのアイピースである。なお、本実施形態では、測光センサ１０６専用のＣＰＵ１１１を用意しているが、カメラマイコン１０１を用いて測光センサ１０６の制御を行ってもよい。２０１はレンズ内のＣＰＵ（以下ＬＰＵと呼ぶ）で、被写体との距離情報等をカメラマイコン１０１に送る。

次に、ストロボ３００の構成について説明する。３０１はストロボ３００の各部の動作を制御するマイクロコンピュータＳＣＰＵ（以下、ストロボマイコンと呼ぶ）である。３０２は光量制御装置で、電池電圧を昇圧して光源３０５を点灯させるための昇圧回路や、発光の開始及び停止を制御する電流制御回路等が含まれる。３０３はフレネルレンズなどのパネル等を備え、ストロボ３００の照射角を変更するズーム光学系である。３０４は反射傘であり、光源の発光光束を集光し被写体に照射する。３０５はキセノン管や白色ＬＥＤなどの光源である。

次に、図２〜図３に示すフローチャートを参照して、カメラ本体１００の動作について説明する。なお、ここでは、カメラ１００の電源がオンされ、撮影スタンバイの状態にあるものとする。

ステップＳ１０１でＣＰＵ１０１は、シャッタスイッチの第１ストローク（以下ＳＷ１と呼ぶ）がオンされたか否かを判別し、オンならステップＳ１０２に処理を進める。ステップＳ１０２でＩＣＰＵ１１１は測光センサ１０６を駆動させる。なお、測光センサ１０６の駆動の詳細は図３を参照して後述する。

ステップＳ１０３で、ＣＰＵ１０１、もしくはＩＣＰＵ１１１は、既知の位相差方式のＡＦ（オートフォーカス）処理を行う。ＡＦ評価値を算出し、ＬＰＵ２０１を介してレンズ２００のフォーカスレンズを駆動させ、ＡＦ評価値が最大となるフォーカスレンズ位置にフォーカスレンズを移動させる。

ステップＳ１０４でＣＰＵ１０１は、シャッタスイッチの第２ストローク（以下ＳＷ２と呼ぶ）がオンされたか否かを判別する。シャッタスイッチＳＷ２がオフなら、ＣＰＵ１０１はステップＳ１０５でシャッタスイッチＳＷ１の状態を確認し、オンのままならステップＳ１０２に、オフになった場合はステップＳ１０１に、それぞれ処理を戻す。

ステップＳ１０４でシャッタスイッチＳＷ２がオンであれば、ＣＰＵ１０１はステップＳ１０６で、ステップＳ１０２の測光センサ処理で得られた露出制御値に基づいて本撮像処理を実行する。

図３は、図２のステップＳ１０２における測光センサ処理の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ２０１でＩＣＰＵ１１１は、測光センサの蓄積時間（Ｔｖ）を決定し、測光用蓄積処理を行う。ステップＳ２０２でＩＣＰＵ１１１は、撮像画像を複数のエリア（画素群）に分割し、エリア毎にＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲの平均値（画像情報）を算出する（取得する）。なお、エリアの大きさは任意の大きさであり、平均値を算出せずに次のステップＳ２０３へ推移してもよい。

ステップＳ２０３でＩＣＰＵ１１１は、ステップＳ２０２で算出したエリア毎のＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲの平均値に対して、既知のデフォーカス量補正処理を行う。デフォーカス量補正処理は、可視光域と赤外光域の出力差Ｐに応じて、オートフォーカスのピントずれを抑制する処理である。上記の出力差Ｐは、例えば以下の式によって算出される。

Ｐ＝（ａ１×Ｒ＋ｂ１×Ｇ＋ｃ１×Ｂ＋ｄ１×ＩＲ）／（ａ２×Ｒ＋ｂ２×Ｇ＋ｃ２×Ｂ＋ｄ２×ＩＲ) …（式１）
ここで、ａ１＝１、ｂ１＝４、ｃ１＝１、ｄ１＝−１０、ａ２＝１、ｂ２＝１、ｃ２＝１、ｄ２＝１である。なお、デフォーカス量補正処理の詳細は図４から図７を参照して後述する。

ステップＳ２０４でＩＣＰＵ１１１は、ステップＳ２０２で算出したエリア毎のＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲの平均値に対して、以下の式により赤外光減算処理（赤外光成分の減算処理）を行う。

Ｒ’＝Ｒ−ｋｒ×ＩＲ …（式２）
Ｇ’＝Ｇ−ｋｇ×ＩＲ …（式３）
Ｂ’＝Ｂ−ｋｂ×ＩＲ …（式４）
ここで、ｋｒ＝１．０，ｋｇ＝０．３，ｋｂ＝０．０とする。

上記演算では、Ｒ，Ｇ，Ｂの平均値からＩＲの平均値にゲインをかけたものを減算することで、色毎に赤外光減算処理を施したＲ’，Ｇ’，Ｂ’（可視光成分）を算出（生成）している。

ステップＳ２０５でＩＣＰＵ１１１は、既知の光源判定処理を行う。光源判定処理結果をオートホワイトバランス処理等の画像処理に利用する。ステップＳ２０６でＩＣＰＵ１１１は、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’を用いて既知の特徴領域検出処理を行う。特徴領域検出処理とは、撮像画面内で人物の顔領域や特定色領域などの所定の条件を満たす特徴領域を検出する処理である。この特徴領域検出処理の結果もＡＦ処理や測光処理などに用いられ、特徴領域に対して好適なＡＦ処理や測光処理を行うことができる。

ステップＳ２０７でＩＣＰＵ１１１は、ステップＳ２０２で算出したエリア毎のＲ，Ｇ，Ｂ、もしくはＳ２０４で算出したエリア毎のＲ’，Ｇ’，Ｂ’の積分値を任意の割合で加算した測光出力値Ｙを算出する。Ｙは例えば以下の式によって求められる。ここで、Ｒ，Ｇ，Ｂの積分値をそれぞれＲ＿ｉｎｔ，Ｇ＿ｉｎｔ，Ｂ＿ｉｎｔとして、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’の積分値をそれぞれＲ’＿ｉｎｔ，Ｇ’＿ｉｎｔ，Ｂ’＿ｉｎｔとする。

Ｙ＝Ｒａ×Ｒ＿ｉｎｔ＋Ｇａ×Ｇ＿ｉｎｔ＋Ｂａ×Ｂ＿ｉｎｔ …（式５）
Ｙ＝Ｒａ×Ｒ’＿ｉｎｔ＋Ｇａ×Ｇ’＿ｉｎｔ＋Ｂａ×Ｂ’＿ｉｎｔ …（式６）
Ｒ画素、Ｇ画素、Ｂ画素の混合比Ｒａ，Ｇａ，Ｂａに適当な値を入れることでエリア毎の輝度値Ｙが求められる。例えばＲａ＝０．２９９、Ｇａ＝０．５８７、Ｂａ＝０．１１４とする。なお、測光演算処理の詳細は図４から図７を参照して後述する。

エリア毎の測光出力値Ｙと後述する露出制御値用重み付け係数ｋとの加重平均値Ｙｗを以下の式より算出する。

Ｙｗ＝ΣＹｉｊ×ｋｉｊ …（式７）
Ｙｉｊ、ｋｉｊは、それぞれエリア毎の測光出力値Ｙと露出制御値用重み付け係数ｋを示している。ｉは横方向、ｊは縦方向のエリアの番号で、エリアの分割数に応じて合計する数が変わる。

そしてＩＣＰＵ１１１は、加重平均値Ｙｗ、蓄積時間などから得られる被写体輝度に基づいて、本撮影時の露出制御値（シャッタ速度、絞り値、感度など）を算出する。なお、露出制御値（露光量）の決定方法は本実施形態とは直接関係がなく、また任意の方法を採用しうるためその詳細説明は省略する。

また、露出制御用重み付け係数ｋは、カメラ１００の撮像モード、測光モードや撮影シーンなどに応じて各測光エリアの測光出力値の重み付けを変えるための係数である。例えば、測光モードが中央重点測光モードであれば、画像の中央付近の測光エリアに対する重み付け係数を画像の周辺付近に対する重み付け係数よりも大きくする。また、特徴領域検出機能を有する場合、特徴領域検出機能を用いる撮像モードでは特徴領域に対応する測光エリアに対する重み付け係数を他の測光エリアに対する重み付け係数よりも大きくする。

また、被写界の状況に応じてどのような撮影シーンかを自動判別するシーン判別機能を有する場合、判別されたシーンに最適な重み付け係数をそれぞれの測光エリアに対して設定する。露出制御用重み付け係数ｋは本実施形態とは直接関係がないため、これ以上の詳細説明は省略する。

次に、図４の測光センサ１０６の画素配列を示した図、図５のカラーフィルタの光学特性を示した図、図６の撮影用の撮像素子１０２の分光特性を示した図、図７の光源の分光特性を示した図を用いてデフォーカス量補正、光源判定、特徴色検出、測光演算処理について説明する。

本実施形態では、図４のようにＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青），ＩＲ（赤外光）の画素がＭ×Ｎ個（縦Ｍ画素、横Ｎ画素）ベイヤー状に並んだＣＭＯＳセンサを使用した例について説明する。

図５（ａ）は測光センサ１０６のＲ，Ｇ，Ｂ，ＩＲ画素の分光特性を示している。図５（ｂ）は図５（ａ）の出力に対して、赤外光減算処理を施したＲ’，Ｇ’，Ｂ’の分光特性を示す。図６は撮影用の撮像素子１０２の分光特性を示している。なお、赤外カットフィルタは６８０ｎｍの例である。図５（ｂ）、図６から、２つのセンサの分光特性の赤外光域の差を抑制できていることが確認できる。

しかし、赤外光減算処理（式２）〜（式４）の演算では、乗算、差分演算による演算誤差が発生することがある。一般的に、演算量削減や回路規模削減のため、整数型を用いて演算を行う。ｋｒ、ｋｇ、ｋｂの少数第１位を表すためには、ｋｒ、ｋｇ、ｋｂを１０倍した値を乗算した後、１０で除算することで表現される。ステップＳ２０２で算出した色毎の平均値がＲ＝１００、Ｇ＝２００、Ｂ＝５０、ＩＲ＝４０のとき、ステップＳ２０４での赤外光減算処理結果は（式２）〜（式４）よりＲ’＝６０、Ｇ’＝１８８、Ｂ’＝４６となる。ステップＳ２０２で算出した色毎の平均値が上記値の１０％のＲ＝１０、Ｇ＝２０、Ｂ＝５、ＩＲ＝４のとき、ステップＳ２０４での赤外光減算処理結果は（式２）〜（式４）よりＲ’＝６、Ｇ’＝１９、Ｂ’＝５となる。

上記のように、色毎の平均値Ｒ，Ｇ，Ｂの比率が同じであっても、演算後のＲ’，Ｇ’，Ｂ’の比率が変わることがある。上記比率の変化はＲ，Ｇ，Ｂが小さい場合に発生し、演算誤差の原因となる。以上より、赤外光減算処理が必要ない処理では、色毎の平均値Ｒ，Ｇ，Ｂを用いることが望ましい。

ステップＳ２０３のデフォーカス量補正処理では、可視光域と赤外光域の比率を検知できればよい。そのため、色毎の平均値Ｒ，Ｇ，Ｂを用いて（式１）より出力差Ｐを算出する。ステップＳ２０５の光源判定処理とステップＳ２０６の特徴領域検出処理では、図７（ａ）のように赤外光域の光が少ないＬＥＤなどの人工光源下と、図７（ｂ）のような赤外光域を多く含む太陽光下（晴天時）での色相ずれを抑制するため、ステップＳ２０４で赤外光減算処理を行ったＲ’，Ｇ’，Ｂ’を用いて処理を行う。

ステップＳ２０７の測光演算処理では、測光センサ１０６と撮影用の撮像素子１０２の分光感度差を抑制するため、ステップＳ２０４で赤外光減算処理を行ったＲ’，Ｇ’，Ｂ’を用いて（式６）より測光出力値Ｙを算出する。

しかし、ステップＳ２０２で算出した色毎の平均値Ｒ，Ｇ，Ｂの値が小さいときには、上述した演算誤差が発生する。そのため、色毎の平均値Ｒ，Ｇ，Ｂを用いて（式５）より測光出力値Ｙを算出してもよい。このとき、測光センサ１０６と撮影用の撮像素子１０２の分光感度差だけ測光演算結果にずれが生じるが、上述した演算誤差は抑制できる。

また、ステップＳ２０２で算出した色毎の平均値Ｒ，Ｇ，Ｂの出力に応じて、測光出力値Ｙを算出する式を切り替えてもよい。例えば、色毎の平均値Ｒ，Ｇ，Ｂがある閾値よりも大きい場合には（式６）、小さい場合には（式５）を演算に用いる。

次に、図８から図１１を用いて赤外光減算処理を用いた特定色検知処理について説明する。

特定色の抽出では、まず撮影環境における光源判定処理を行い、オートホワイトバランス制御を行う。これは、画面内の画像から得られる輝度情報や色情報により光源の色温度を推定し、白い被写体を撮影した時に、各Ｒ，Ｇ，Ｂの画素出力が同一のレベルになるように、Ｒ，Ｇ，Ｂのゲインを調整する既知の技術である。

図８は測光センサ１０６のＲ，Ｇ，Ｂ画素出力（分光特性：図４（ａ））にゲイン調整を行ったものを、縦軸Ｒ／Ｇ、横軸Ｂ／Ｇの色差平面上に簡略化してグラフとして示したものである。

ホワイトバランス制御した画像データより、エリア毎に色成分毎の平均値をＢ／Ｇ値とＲ／Ｇ値の色差信号とする。色差信号の二次元平面上（色空間）において、特定色がプロットされる範囲が決まっているため、色空間であらかじめサンプリングした特定色の情報から特定色枠を定め、エリア毎に色空間上で特定色枠内に入るか否かを判定する。

例えば、特定色として肌色を抽出する場合に、肌色は図８に示す色空間において左上（第２象限）の範囲に存在することがわかっているため、左上の範囲に肌検出枠４００を設定し、肌色の抽出を行う。

図９（ａ）は肌色の分光特性、図９（ｂ）は赤外線反射材を含む黒色繊維の分光特性を示している。図１０は図７（ａ）のＬＥＤ光源下と図７（ｂ）の太陽光下（晴天時）の場合に、肌色座標４１０と赤外線反射材を含む黒色繊維座標４２０が図８の色差平面でどこにプロットされるかを示している。

図１０（ａ）のＬＥＤ光源下（分光特性：図７（ａ））では赤外光域の光が少ないため、肌色４１０は肌検出枠４００内にプロットされる。赤外線反射材を含む黒色繊維４２０は無彩色である色差平面中央にプロットされる。

しかし、図１０（ｂ）の太陽光下（晴天時）（分光特性：図７（ｂ））では、ＬＥＤ光源下（分光特性：図７（ａ））に対して赤外光域の光が大きいため、図１０（ａ）に対して相対的にＲ／Ｇが大きくなり、Ｂ／Ｇが小さくなる。つまり、肌色４１０が肌検出枠４００外にプロットされることがある。また、赤外線反射材を含む黒色繊維４２０が肌検出枠４００内にプロットされ、肌色と誤検知することがある。また、他の赤外線を多く反射する物質も、光源によって色差平面でプロットされる位置がずれるため、色の誤検知が発生することがある。

図１１は、上述した赤外光減算処理を行ったＲ’，Ｇ’，Ｂ’ （分光特性：図５（ｂ））にゲイン調整を行った後の色差平面において、図７（ａ）のＬＥＤ光源と図７（ｂ）の太陽光下（晴天時）の場合に肌色４１０と赤外線反射材を含む黒色繊維４２０が色空間のどこにプロットされるかを示している。

図１１（ａ）のＬＥＤ光源下（分光特性：図７（ａ））、図１１（ｂ）の太陽光下（晴天時）（分光特性：図７（ｂ））共に、肌色４１０は肌検出枠４００内にプロットされる。赤外線反射材を含む黒色繊維４２０は無彩色である色空間の中央にプロットされる。赤外光減算処理により色毎に赤外光域を減算することで、光源の赤外光の有無にかかわらず、色差平面におけるプロット位置のずれを抑制できる。

次に、図１２を用いてデフォーカス量補正処理について説明する。焦点検出回路１０９では、公知の位相差による焦点検出方法によりデフォーカス量ｄｅｆの演算を行う。ここでは、レンズ２００を透過した光束をビームスプリッタで２系統に分割して、分割した各光束の光軸を互いにずらし、２つの結像レンズで焦点検出センサに結像させ、形成された２つの画像間の位相差に基づいてデフォーカス量ｄｅｆを計算する。そして、そのデフォーカス量に応じてレンズ２００を駆動し合焦させる。

図１２（ａ）は焦点検出回路１０９の分光特性を示している。低輝度下で合焦動作ができない場合に、カメラ側の発光ダイオードから近赤外（７００ｎｍ程度）の光を被写体に照射するので、図６の撮影用の撮像素子１０２の分光特性よりも１００ｎｍ程度長波長領域まで感度を有するようにしている。図１２（ｂ）は光の波長に対するレンズ２００の色収差による相対的なピント位置の変位を示す図である。

被写体を照明する光源が赤外光域成分の少ないＬＥＤ（分光特性：図７（ａ））の場合は、可視光域の５００ｎｍ付近が光源の分光分布の中心であるので、レンズの焦点距離が短くなる方向である。一方、被写体を照明する光源が赤外光域成分を多く有する太陽光下（分光特性：図７（ｂ））の場合は、レンズの焦点距離が伸びる方向である。そのため、同じ位置に被写体があったとしても、結果として撮像面側でピントがずれてしまうと言う問題が生じる。

測光センサ１０６（分光特性：図５（ａ））では、複数の分光感度を検知することができる。このセンサの出力を（式１）に代入すると、被写体を照明する光源が短波長成分を多く含む程、出力差Ｐは正の値となる。また、被写体を照明する光源が長波長成分を多く含む程、出力差Ｐは負の値となる。

出力差Ｐを用いて、デフォーカス量補正値（補正量）を算出する。つまりデフォーカス量をｄｅｆ、ピント補正係数をｋとすると、 最終デフォーカス量を（式８）より算出する。

最終デフォーカス量＝ｋ×Ｐ＋ｄｅｆ …（式８）
この演算により、ピント方向の変位を補正することが可能となる。

なお、デフォーカス量補正値は、出力差Ｐの値に応じたテーブルデータを作り、このデータを参照して求めてもよい。また、（式１）を算出する場合、赤外光減算処理を行ったＲ’，Ｇ’，Ｂ’とＩＲを用いて演算することも可能であるが、上述したように演算誤差により精度が落ちる。そのため、Ｒ，Ｇ，Ｂ，ＩＲを用いて演算することが望ましい。また、本実施形態では、デフォーカス量補正処理を行ってピント方向の変位を補正しているが、レンズ駆動量など他のピント合わせに係わる制御値（焦点制御値）を補正対象とした焦点制御値補正処理を行ってもよい。

これらの処理によりデフォーカス量補正、光源判定、特徴色検知、測光演算処理などを良好に行うことができる。なお、測光演算処理や顔領域検出処理は、夜景撮影シーンなどのＲ，Ｇ，Ｂの信号量が小さい場合に赤外光減算処理を行うと、Ｒ，Ｇ，Ｂの信号量が小さくなりすぎて測光演算処理や顔領域検出処理が精度よく行えないことがある。そのため、赤外光減算処理を行わずに測光演算処理や顔領域検出処理を行う構成でもよい。

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。

（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

１００：カメラ本体、１０１：カメラマイコン、１０２：撮像素子、１０６：測光センサ、１０９：焦点検出回路、２００：レンズ、３００：照明装置（ストロボ）

Claims (14)

1. 赤外光域及び可視光域に感度を有する複数の画素を有する測光センサと、
   前記測光センサを複数の画素群に分け、該複数の画素群ごとに赤外光域の画像情報と可視光域の画像情報を取得する取得手段と、
   前記複数の画素群ごとの画像情報から前記赤外光域の画像情報に基づく赤外光成分を減算した可視光成分を生成する減算手段と、
   前記取得手段により取得された、前記赤外光域の画像情報と可視光域の画像情報を用いて第１の処理を行う第１の処理手段と、
   前記減算手段により生成された前記可視光成分を用いて、第２の処理を行う第２の処理手段と、
   を備えることを特徴とする撮像装置。
2. 前記取得手段は、前記複数の画素群の画像情報の平均値を算出することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記減算手段は、前記複数の画素群ごとの画像情報から、前記赤外光域の画像情報に所定のゲインをかけた値を差し引くことにより前記可視光成分を生成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。
4. 前記第１の処理手段は、焦点制御値補正処理を行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の撮像装置。
5. 前記第２の処理手段は、光源判定処理、特定色検知処理のうち、少なくとも一つの処理を行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の撮像装置。
6. 前記焦点制御値補正処理は、レンズを透過した光束を２系統に分割し、分割された各光束により形成される２つの画像間の位相差に基づいて検出したデフォーカス量に対する補正量を算出することを特徴とする請求項４に記載の撮像装置。
7. 赤外光域及び可視光域に感度を有する複数の画素を有する測光センサを備える撮像装置を制御する方法であって、
   前記測光センサを複数の画素群に分け、該複数の画素群ごとに赤外光域の画像情報と可視光域の画像情報を取得する取得工程と、
   前記複数の画素群ごとの画像情報から前記赤外光域の画像情報に基づく赤外光成分を減算した可視光成分を生成する減算工程と、
   前記取得工程により取得された、前記赤外光域の画像情報と可視光域の画像情報を用いて第１の処理を行う第１の処理工程と、
   前記減算工程により生成された前記可視光成分を用いて、第２の処理を行う第２の処理工程と、
   を有することを特徴とする撮像装置の制御方法。
8. 前記取得工程では、前記複数の画素群の画像情報の平均値を算出することを特徴とする請求項７に記載の撮像装置の制御方法。
9. 前記減算工程では、前記複数の画素群ごとの画像情報から、前記赤外光域の画像情報に所定のゲインをかけた値を差し引くことにより前記可視光成分を生成することを特徴とする請求項７または８に記載の撮像装置の制御方法。
10. 前記第１の処理工程では、焦点制御値補正処理を行うことを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の撮像装置の制御方法。
11. 前記第２の処理工程では、光源判定処理、特定色検知処理のうち、少なくとも一つの処理を行うことを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の撮像装置の制御方法。
12. 前記焦点制御値補正処理は、レンズを透過した光束を２系統に分割し、分割された各光束により形成される２つの画像間の位相差に基づいて検出したデフォーカス量に対する補正量を算出することを特徴とする請求項１０に記載の撮像装置の制御方法。
13. 請求項７乃至１２のいずれか１項に記載の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
14. 請求項７乃至１２のいずれか１項に記載の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

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