(57)【要約】【課題】発光物と反射物とを精度よく識別することができる技術を提供する。【解決手段】ライト制御システムは、撮像画像中の光源が発光物であるか反射物であるかを識別する処理として、取得された撮像画像を構成する各画素を、各画素の明るさに応じて複数のグループに分類し、該各グループに対応付けた明るさと各グループの画素数との関係を表す度数分布（ヒストグラム）を生成する。そして、生成した度数分布において、２以上のグループにおける各明るさと該各グループの画素数とをそれぞれ選択し（Ｓ４２０）、選択したグループのうちのより明るいグループに対応する画素数が、他のグループに対応する画素数未満であれば撮像画像中に発光物が存在すると判断し（Ｓ４７０：ＹＥＳ、Ｓ４８０）、より明るいグループに対応する画素数が、他のグループに対応する画素数以上であれば撮像画像中に反射物が存在すると判断する（Ｓ４７０：ＮＯ）。【選択図】図７
2010096668.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発光物と反射物とを識別する光源識別装置であって、
撮像画像を取得する取得手段と、
前記撮像画像を構成する各画素を、該各画素の明るさに応じて複数のグループに分類し、該各グループに対応付けた明るさと各グループの画素数との関係を表す度数分布を生成する度数分布生成手段と、
前記度数分布において、２以上のグループにおける各明るさと該各グループの画素数とをそれぞれ選択する選択手段と、
前記選択手段が選択した各グループの明るさと画素数とに基づいて、前記度数分布において明るさが増加するにつれて画素数が減少する傾向があるか否かを判断し、前記傾向があれば前記撮像画像中に発光物が存在すると判断し、前記傾向がなければ前記撮像画像中に反射物が存在すると判断する識別判断手段と、
を備えたことを特徴とする光源識別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の光源識別装置において、
前記選択手段は、前記度数分布において、最も明るい画素が分類されたグループと最も多くの画素が分類されたグループとを選択し、
前記識別判断手段は、前記選択手段が選択した各グループにおいて、各グループにおける明るさの差に対する各グループの画素数の差を表す傾きが、所定の明るさ閾値未満であれば前記撮像画像中に発光物が存在すると判断し、前記傾きが前記明るさ閾値以上であれば前記撮像画像中に反射物が存在すると判断すること
を特徴とする光源識別装置。
【請求項３】
請求項１に記載の光源識別装置において、
前記選択手段は、前記度数分布において、第１閾値以上の明るさを有する画素が分類された１または複数のグループである第１グループと、前記第１閾値未満に設定された第２閾値以上の明るさを有する画素が分類された１または複数のグループである第２グループとを選択し、
前記識別判断手段は、前記第２グループの画素数と第１グループの画素数との比を表す面積比を、面積閾値と比較することによって、前記撮像画像中に発光物が存在するか、前記撮像画像中に反射物が存在するかを判断すること、
を備えたことを特徴とする光源識別装置。
【請求項４】
請求項３に記載の光源識別装置において、
前記選択手段は、前記度数分布において、最も明るい画素の明るさ、または最も明るい画素のグループの明るさ、である最明輝度に対して０より大きく１未満に設定された第１係数を乗じることによって得られる値を前記第１閾値に設定し、前記最明輝度に対して０より大きく前記第１係数よりも小さな値に設定された第２係数を乗じることによって得られる値を前記第２閾値に設定し、該設定した各閾値に応じて前記第１グループおよび前記第２グループを選択すること
を特徴とする光源識別装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れかに記載の光源識別装置において、
撮像画像中において光源を検出する光源検出手段を備え、
前記度数分布生成手段、前記選択手段、および前記識別判断手段は、前記光源検出手段によって検出された光源毎に各処理を実施すること
を特徴とする光源識別装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５の何れかの車両検出装置を構成する各手段としての機能をコンピュータにおいて実行するための光源識別プログラム。
【請求項７】
車両を検出する車両検出装置であって、
撮像画像中の光源が発光物であるか反射物であるかを識別する光源識別手段と、
前記光源が車両のものとしての特徴を有するか否かを判断する特徴判断手段と、
前記光源識別手段によって前記光源が発光物であると識別され、かつ前記特徴判断手段によって前記光源が車両のものとしての特徴を有すると判断された場合に、車両を検出したと判断する検出判断手段と、
を備え、
前記光源識別手段は、請求項１〜請求項５の何れかに記載の光源識別装置として構成されていること
を特徴とする車両検出装置。
【請求項８】
車両に搭載され、当該車両におけるヘッドライトの照射範囲を制御するライト制御装置であって、
撮像画像中から車両を検出する車両検出手段と、
前記車両検出手段によって車両が検出されると、車両が検出されないときよりも、前記ヘッドライトの照射範囲を下向きに変更する変更手段と、
を備え、
前記車両検出手段は、請求項７に記載の車両検出装置として構成されていること
を特徴とするライト制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、夜間に検出される光源を識別する光源識別装置、光源識別プログラム、車両検出装置、およびライト制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、夜間に光源が車両であることを検出する車両検出装置が知られている。このような車両検出装置としては、光源の明るさの絶対値や光源の波長を解析することによって車両のヘッドライト等の発光物と反射物とを識別するものがある（例えば、特許文献１，２参照）。
【特許文献１】特開２００５−０９２８５７号公報
【特許文献２】特表２００５−５３４９０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、光源の明るさの絶対値を利用する車両検出装置では、車両のヘッドライトの明るさと、標識等、光を反射する反射物の明るさとが一致することがあり、この場合に車両以外の光源を車両であると判定する誤検出を起こすという問題点があった。また、光源の波長によって車両であるか否かを識別する車両検出装置においても、車両のヘッドライトの反射光がヘッドライトと同じ波長であることがあり、この場合も同様に誤検出を起こすという問題点があった。
【０００４】
そこで、このような問題点を鑑み、発光物と反射物とを精度よく識別することができる技術を提供することを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
かかる目的を達成するために成された請求項１に記載の光源識別装置において、度数分布生成手段は、取得手段によって取得された撮像画像を構成する各画素を、各画素の明るさに応じて複数のグループに分類し、該各グループに対応付けた明るさと各グループの画素数との関係を表す度数分布を生成する。そして、選択手段は、生成した度数分布において、２以上のグループにおける各明るさと該各グループの画素数とをそれぞれ選択し、識別判断手段は、度数分布において明るさが増加するにつれて画素数が減少する傾向があるか否かを判定し、明るさが増加するにつれて画素数が減少する傾向があれば撮像画像中に発光物が存在すると判断し、明るさが増加するにつれて画素数が減少する傾向がなければ撮像画像中に反射物が存在すると判断する。
【０００６】
即ち、自身が発光する発光物と、自身は発光せずに他からの光を反射する反射物とでは、度数分布を生成した際に、異なる分布になる。例えば、明るさの値が低い順に各グループを並べ、これらの各グループに分類された画素数を対応付けたグラフを作成すると（例えば、図４および図５参照）、発光物の場合と反射物の場合とでは、明らかにその形状が異なる。
【０００７】
そこで、本発明では、この形状の違い（分布の違い）を検出するために、２以上のグループにおける各明るさと各グループの画素数とをそれぞれ選択し、度数分布において明るさが増加するにつれて画素数が減少する傾向があるか否かを判定するようにしている。
【０００８】
なお、本発明でいう「各画素の明るさ」としては、輝度や照度等が該当し、「各グループに対応付けた明るさ」とは、各グループに属する各画素の明るさの平均でもよいし、各グループに対応付けられた明るさの最大値、中間値、最小値等でもよい。
【０００９】
このような光源識別装置によれば、撮像画像中に含まれる発光物および反射物の特徴を度数分布に基づいて捉えることができるので、発光物と反射物とを精度よく識別することができる。
【００１０】
ところで、請求項１に記載の光源識別装置において、識別判断手段は、選択手段が選択したグループのうちのより明るいグループに対応する画素数が、選択手段が選択した他のグループに対応する画素数未満であれば撮像画像中に発光物が存在すると判断し、より明るいグループに対応する画素数が、他のグループに対応する画素数以上であれば撮像画像中に反射物が存在すると判断するようにしてもよいし、請求項２または請求項３に記載のようにしてもよい。
【００１１】
即ち、請求項２に記載のように、選択手段は、前記度数分布において、最も明るい画素が分類されたグループと最も多くの画素が分類されたグループとを選択し、識別判断手段は、前記選択手段が選択した各グループにおいて、各グループにおける明るさの差に対する各グループの画素数の差を表す傾きが、所定の明るさ閾値未満であれば撮像画像中に発光物が存在すると判断し、傾きが明るさ閾値以上であれば撮像画像中に反射物が存在すると判断するようにしてもよい。
【００１２】
また、請求項３に記載のように、選択手段は、度数分布において、第１閾値以上の明るさを有する画素が分類された１または複数のグループである第１グループと、第１閾値未満に設定された第２閾値以上の明るさを有する画素が分類された１または複数のグループである第２グループとを選択し、識別判断手段は、第２グループの画素数と第１グループの画素数との比を表す面積比を、面積閾値と比較することによって、撮像画像中に発光物が存在するか、撮像画像中に反射物が存在するかを判断するようにしてもよい。
【００１３】
より具体的には、第１グループ（より明るいグループ）に対応する面積を分母とし、第２グループ（より暗いグループ）に対応する面積を分子とする場合には、面積比が面積閾値未満であれば撮像画像中に発光物が存在すると判定し、面積比が面積閾値以上であれば撮像画像中に反射物が存在すると判定すればよい。また、分子と分母とを入れ替える場合には、面積閾値を逆数に設定し、面積比が面積閾値未満であれば撮像画像中に反射物が存在すると判定し、面積比が面積閾値以上であれば撮像画像中に発光物が存在すると判定すればよい。
【００１４】
なお、本発明でいう「明るさ閾値」または「面積閾値」は、発光物と反射物とを識別するための閾値であって実験的に求められるものであり、「明るさ閾値」は、例えば、０未満の数値に設定される。
【００１５】
このような光源識別装置によれば、請求項１に記載の発明をより確実かつ具体的に実現することができる。
さらに、請求項３に記載の光源識別装置においては、請求項４に記載のように、選択手段は、度数分布において、最も明るい画素の明るさ、または最も明るい画素のグループの明るさ、である最明画素に対して０より大きく１未満に設定された第１係数を乗じることによって得られる値を第１閾値に設定し、最明画素に対して０より大きく第１係数よりも小さな値に設定された第２係数を乗じることによって得られる値を第２閾値に設定し、設定した各閾値に応じて第１グループおよび第２グループを選択するようにしてもよい。
【００１６】
このような光源識別装置によれば、最明画素の明るさに応じて第１閾値および第２閾値を変更することができるので、全体の画素数に対する第１グループおよび第２グループに含まれる画素数の割合を一定にすることができる。よって、面積比の計算を適切に実施することができる。
【００１７】
また、請求項１〜請求項４の何れかに記載の光源識別装置においては、請求項５に記載のように、撮像画像中において光源を検出する光源検出手段を備え、度数分布生成手段、選択手段、および識別判断手段は、光源検出手段によって検出された光源毎に各処理を実施するようにしてもよい。
【００１８】
このような光源識別装置によれば、撮像画像中に光源が複数存在する場合であっても、光源毎に発光物であるか反射物であるかを判定することができる。なお、光源とは、所定の光源閾値以上の明るさを有する複数の画素から構成される領域を表す。
【００１９】
次に、請求項６に記載の光源識別プログラムにおいては、請求項１〜請求項５の何れかの車両検出装置を構成する各手段としての機能をコンピュータにおいて実行するためのプログラムであることを特徴としている。
【００２０】
このような光源識別プログラムによれば、少なくとも請求項１に記載の光源識別装置と同様の効果を享受することができる。
次に、上記目的を達成するために成された請求項７に記載の車両検出装置において、光源識別手段は、撮像画像中の光源が発光物であるか反射物であるかを識別し、特徴判断手段は、光源が車両のものとしての特徴を有するか否かを判断する。そして、検出判断手段は、光源識別手段によって光源が発光物であると識別され、かつ特徴判断手段によって光源が車両のものとしての特徴を有すると判断された場合に、車両を検出したと判断する。さらに、光源識別手段は、請求項１〜請求項５の何れかに記載の光源識別装置として構成されている。
【００２１】
このような光源識別装置によれば、撮像画像中の光源が発光物であるか反射物であるかを識別する処理と、光源が車両のものとしての特徴を有するか否かを判定する処理とを併用するので、車両の検出精度を向上させることができる。
【００２２】
なお、光源が車両のものとしての特徴を有するか否かを判定する処理については、周知の処理を採用することができる。具体的には、光源がペアで検出されていること、光源が検出されている位置が適切な位置であること、光源の波長が車両のヘッドライトに利用されているものであること、等のうちの何れかを満たしたものを車両としての特徴を有すると判断することができる。
【００２３】
さらに、上記目的を達成するために成された請求項８に記載のライト制御装置においては、撮像画像中から車両を検出する車両検出手段と、車両検出手段によって車両が検出されると、車両が検出されないときよりも、ヘッドライトの照射範囲を下向きに変更する変更手段と、を備え、車両検出手段は、請求項７に記載の車両検出装置として構成されていることを特徴としている。
【００２４】
このようなライト制御装置によれば、請求項７に記載の車両検出装置としての機能を有しているので、適切に車両を検出することができる。そして、車両が検出されるとヘッドライトの照射範囲を下向きに変更するので、他車両を眩惑することを防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［本実施形態の構成］
図１は本発明が適用されたライト制御システム１（ライト制御装置）の概略構成を示すブロック図である。ライト制御システム１は、例えば乗用車等の車両（以下、「自車両」という。）に搭載され、自車両におけるヘッドライトによる照射範囲を制御する機能を有するシステムである。
【００２６】
ライト制御システム１は、図１に示すように、自車両前方の道路上を撮像するカメラ５と、カメラ５による撮像画像中から他車両を検出する車両検出装置１０（光源識別装置）と、ハイビーム用ランプ６およびロービーム用ランプ７を作動制御（本実施形態では点灯制御）するヘッドライト制御装置２０とを備えている。なお、ハイビーム用ランプ６とは、自車両の前方約１００ｍ程度までの領域を照射範囲内とする走行用ランプ（ハイビーム）であり、ロービーム用ランプ７とは、自車両の前方約４０ｍ程度までの領域を照射範囲内とするすれ違い用ランプ（ロービーム）である。
【００２７】
車両検出装置１０は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３等を備えた周知のマイクロコンピュータを備えた構成とされている。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納された光源識別プログラム等のプログラムに基づいて、後述するライト制御処理等の各種処理を実施する。また、車両検出装置１０（ＣＰＵ１１）は、ヘッドライト制御装置２０に対して光軸の向きを変更させる指示（ハイビーム用ランプ６を点灯または消灯させる指示を含む）を送信する。
【００２８】
ヘッドライト制御装置２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３等を備えた周知のマイクロコンピュータを備えた構成とされている。ＣＰＵ２１は、車両検出装置１０からの指示を受けると、ＲＯＭ２２に格納されたプログラムに基づいて、ロービーム用ランプ７の光軸の向きを制御したり、ハイビーム用ランプ６の点灯・消灯を制御したりする。つまり、ヘッドライトによる照射範囲を変更する制御を実施する。
【００２９】
なお、本実施形態においては、ロービーム用ランプ７の光軸の向きを制御する処理および光軸の向きを制御するための機構については説明を省略し、ハイビーム用ランプ６およびロービーム用ランプ７の点灯・消灯を制御する処理のみについて以下に説明する。
【００３０】
ここで、図２は光源が発光物である場合の撮像画像（図２（ａ））、光源の拡大図（図２（ｂ））、および光源のヒストグラム（図２（ｃ））である。また、図３は光源が反射物である場合の撮像画像（図３（ａ））、光源の拡大図（図３（ｂ））、および光源のヒストグラム（図３（ｃ））である。
【００３１】
また、図４（ａ）は光源が発光物である場合において明るさの分布を模式的に示す説明図、図４（ｂ）は光源が発光物である場合の模式的なヒストグラム（明るさが閾値α未満の画素を除外したもの）である。また、図５（ａ）は光源が反射物である場合において明るさの分布を模式的に示す説明図、図５（ｂ）は光源が反射物である場合の模式的なヒストグラム（明るさが閾値α未満の画素を除外したもの）である。
【００３２】
なお、発光物とは、街路灯やヘッドライト等、光源自身が発光するものを表し、反射物とは、リフレクタや道路標識等、光源自身が発光することなく他からの光を反射するものを表す。また、ヒストグラムとは、撮像画像を構成する各画素を、各画素の明るさ（ここでは輝度）に応じて複数のグループ（光源が複数の明るさを有する画素の集合であることが明確になり、かつ大半のグループに複数の画素が振り分けられる程度のグループ数：２０〜５０グループ程度）に分類し、各グループに対応付けた明るさと各グループの画素数との関係を表す度数分布として構成される。
【００３３】
このヒストグラムにおいては、カメラ５による分光可能な明るさの範囲をグループ数で等間隔に分割することによって、グループ毎に振り分けられる画素の明るさの範囲が設定されている。そして、各グループにおいて設定された明るさの範囲のうちの中間の明るさが、各グループの明るさとして設定されている。
【００３４】
なお、各グループの明るさとしては、各グループに分類された各画素の明るさの平均値としてもよいし、各グループに分類される画素の明るさのうちの最大値、または最小値としてもよい。
【００３５】
図２（ａ）（図２（ｂ））および図３（ａ）（図３（ｂ））に示すように、光源が発光物である場合と、光源が反射物である場合とでは、撮像画像を目視するだけでは、大きな相違点を確認することはできない。しかし、図２（ｃ）および図３（ｃ）のヒストグラムによれば、明るさに対する画素数の分布に相違点を明確に確認することができる。
【００３６】
なお、ヒストグラム（図２（ｃ）、図３（ｃ））においては、光源の領域であると判断するための閾値αを設定しており、この閾値α未満の明るさに分類されたグループについては、画素数の分布を検討する際には無視する。
【００３７】
このようなヒストグラムが得られるのは、光源がヘッドライトのような点光源である発光物である場合には、図４（ａ）に示すように、撮像画像において中心により明るい輝点があり、その周囲に徐々に暗くなりながら広がる光源が検出され、光源が道路標識のような反射物である場合には、図５（ａ）に示すように、撮像画像において反射面全体が一定輝度、かつ概ね最も明るい領域であり、その周囲に徐々に暗くなりながら僅かに広がる光源が検出されるからである。ただし、この領域（徐々に暗くなりながら広がる領域）は、光源が反射物である場合には、発光物である場合のこの領域よりもかなり狭い。
【００３８】
このため、発光物の場合のヒストグラム（図２（ｃ）、図４（ｂ））では、グループに対応付けた明るさが明るくなるにつれて（グラフの右へ移動するにつれて）、各グループの画素数が減少している。つまり、右肩下がりになっている。
【００３９】
一方、反射物の場合のヒストグラム（図３（ｃ）、図５（ｂ））では、グループに対応付けた明るさが明るくなるにつれて各グループの画素数が増加し、最も明るい画素が属するグループ付近の画素数が最も多い。
【００４０】
［本実施形態の処理］
以下に示すライト制御処理では、上記のようなヒストグラムにおける相違点を検出し、この検出結果を利用して車両（ヘッドライト）による光源と車両以外の他の光源とを識別し、さらに、この識別結果に基づいてヘッドライトによる照射範囲を変更する処理を実施する。図６は、車両検出装置１０が実施するライト制御処理を示すフローチャートである。
【００４１】
なお、本実施形態のライト制御処理において、Ｓ１１０の処理は本発明でいう取得手段に相当し、Ｓ１２０，Ｓ１３０の処理は光源検出手段に相当し、Ｓ１６０の処理は度数分布生成手段に相当する。また、Ｓ１８０〜Ｓ２００の処理は光源識別手段に相当し、Ｓ２１０の処理は特徴判断手段に相当し、Ｓ２２０，Ｓ２３０の処理は検出判断手段に相当する。
【００４２】
さらに、Ｓ４２０，Ｓ５２０，Ｓ５３０の処理は選択手段に相当し、Ｓ２００，Ｓ４７０，Ｓ４８０，Ｓ５８０，Ｓ５９０の処理は識別判断手段に相当する。また、Ｓ１１０〜Ｓ２６０の処理は車両検出手段に相当し、Ｓ２７０〜Ｓ２９０の処理は変更手段に相当する。
【００４３】
ライト制御処理においては、図示しないイグニッションスイッチ等の車両の電源がＯＮ状態にされると開始される処理であって、その後、カメラ５による撮像周期毎（例えば１／３０秒毎）に起動される処理である。
【００４４】
なお、後述する傾きフラグ、面積フラグ、および車両検出フラグは、処理開始時にクリア（ＯＦＦ状態に）されるものとする。ライト制御処理の具体的な処理としては、図６に示すように、まず、カメラ５による撮像画像を取得する（Ｓ１１０）。
【００４５】
そして、撮像画像中において基準となる明るさで２値化し（Ｓ１２０）、基準となる明るさ以上の領域を光源として抽出し、各光源に対してラベリングする（Ｓ１３０）。ここで、「基準となる明るさ」とは、暗闇の領域とそれ以外の領域とを識別するための閾値を表す。また、光源の領域を抽出する際には、通常、光源の領域が収まるような長方形の領域（図２（ｂ）、図３（ｂ）参照）が切り出されることになる。
【００４６】
続いて、抽出した光源と前回以前の撮像周期（前のフレーム）において抽出された光源との対応付けを行う（Ｓ１４０）。この処理は、光源の明るさや面積等を追跡することができるようにする処理である。
【００４７】
そして、抽出した光源の１つを選択し（Ｓ１５０）、選択した光源におけるヒストグラム（図２（ｃ）、図３（ｃ）参照）を生成する（Ｓ１６０）。続いて、閾値α未満の明るさが対応付けられたグループ（閾値α未満の明るさのデータ）をクリアする（Ｓ１７０）。
【００４８】
ここで、Ｓ１７０の処理は、Ｓ１３０の処理にて光源の領域が収まるような長方形の領域を切り出した際に、光源ではない領域（暗闇の領域）も、この長方形の領域に含まれているため、この光源ではない領域を除外するために必要となる。続いて、傾き判定処理（Ｓ１８０）および面積判定処理（Ｓ１９０）を順に実施する。
【００４９】
傾き判定処理については、図７に示すフローチャートを用いて説明する。傾き判定処理においては、まず、初期設定として繰り返し回数を表す変数ｎを０にセットする（Ｓ４１０）。
【００５０】
そして、ヒストグラムにおいて、ｎの値に応じて予め定められた２つのグループを選択する（Ｓ４２０）。この処理においては、発光物と反射物とを識別するのに最適なグループのペアをｎの値に応じて選択する。例えば、ｎ＝０のときには第１のペアとして、発光物においては最も明るい画素が分類されたグループ（以下、「最明グループ」という。）と最も多くの画素が分類されたグループ（以下、「最頻グループ」という。）とを選択し、ｎ＝１のときには第２のペアとして、最明グループと最明グループの明るさに対して６０％の明るさであるグループ（以下、「６０％グループ」という。）とを選択し、ｎ＝２のときには第３のペアとして、最明グループの明るさに対して９０％の明るさであるグループ（以下、「９０％グループ」という。）と６０％グループとを選択する。
【００５１】
ここで、第１のペアとして最明グループと最頻グループとを選択するのは、光源が発光物である場合、図２（ｃ）、図４（ｂ）に示すように、最明グループの画素数が少なく、光源が反射物である場合、図３（ｃ）、図５（ｂ）に示すように、最明グループの画素数が最頻グループの画素数と一致する程度に多いため、この２グループを選択すれば、効果的にヒストグラムにおける分布の相違点を検出できると考えたからである。
【００５２】
また、第２のペアとして最明グループと６０％グループを、或いは第３のペアとして９０％グループと６０％グループとを選択したのは、ヒストグラムでは最明グループの明るさに対して５０％以上の明るさにおいて、分布の相違点が顕著であるためで、たまたま第１のペアでは分布の相違点が検出できなかった場合であっても、異なる条件で分布の相違点を検出するためである。
【００５３】
続いて、選択したグループにおける各明るさの差に対する各グループの画素数の差である傾きを算出し（Ｓ４３０）、ｎ＝２であるか否かを判定する（Ｓ４４０）。ｎ＝２でなければ（Ｓ４４０：ＮＯ）、ｎをインクリメントして（Ｓ４５０）、Ｓ４２０以下の処理を繰り返す。
【００５４】
また、ｎ＝２であれば（Ｓ４４０：ＹＥＳ）、Ｓ４３０の処理を３回実施して得られた各傾きの平均値を算出し（Ｓ４６０）、この傾きの平均値が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ４７０）。ここでいう閾値は、発光物と反射物とを識別するための閾値であるため、前述のヒストグラムに表示した各矢印（発光物である場合の矢印と反射物である場合の矢印と）が示す傾きの中間の傾きになるように設定されていればよい。なお、閾値の具体的な数値は、良好に発光物と反射物とを識別できる値を実験的に求めればよい。
【００５５】
傾きが閾値以上であれば（Ｓ４７０：ＹＥＳ）、光源が発光物であるものとして、傾きフラグＯＮ状態に設定し（Ｓ４８０）、傾き判定処理を終了する。また、傾きが閾値未満であれば（Ｓ４７０：ＮＯ）、光源が反射物であるものとして、直ちに傾き判定処理を終了する。
【００５６】
次に、面積判定処理については、図８に示すフローチャートを用いて説明する。面積判定処理においては、まず、初期設定として繰り返し回数を表す変数ｍを０にセットする（Ｓ５１０）。
【００５７】
そして、ヒストグラムにおいて、ｍの値に応じて予め定められた２つのグループを選択する（Ｓ５２０）。この処理においては、Ｓ４２０と同様の処理を行う。
続いて、選択したグループよりも明るいグループ（ヒストグラムでは選択したグループよりも右側にあるグループ）の全てをそれぞれ選択し、これらの累積画素数（つまり、選択したグループの明るさ以上の面積）をそれぞれ計算する（Ｓ５３０）。
【００５８】
続いて、ｍ＝２であるか否かを判定する（Ｓ５４０）。ｍ＝２でなければ（Ｓ５４０：ＮＯ）、ｍをインクリメントして（Ｓ５５０）、Ｓ５２０以下の処理を繰り返す。
また、ｍ＝２であれば（Ｓ５４０：ＹＥＳ）、Ｓ５３０の処理を３回実施して得られた各面積の平均値を算出し（Ｓ５６０）、Ｓ５３０の処理にて計算した各面積の比を算出する（Ｓ５７０）。
【００５９】
なお、ここでは選択したグループのうちのより明るいグループに対応する面積を分母とし、他のグループに対応する面積を分子とする。また、分子と分母とを入れ替える場合には、後述するＳ５８０にて利用する閾値を逆数にするとともに、この処理で否定判定された場合にＳ５９０の実施するようにする必要がある。
【００６０】
ここで、図９は光源が発光物である場合において選択した画素の分布を示す説明図、図１０は光源が反射物である場合において選択した画素の分布を示す説明図である。各図においては、最も明るい画素の明るさに対して９０％の明るさの領域（以下、「９０％領域」という。）を抽出したもの（ａ）、および最も明るい画素の明るさに対して６０％の明るさの領域（以下、「６０％領域」という。）を抽出したもの（ｂ）を示す。
【００６１】
図９および図１０に示すように、光源が発光物の場合では光源が反射物の場合と比較して、６０％領域の面積に対する９０％領域の面積の比が小さくなることが分かる。具体的には、光源が発光物の場合では面積比は３．９程度となり、光源が反射物の場合では面積比は１．７程度となった。
【００６２】
次に、面積比が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ５８０）。ここでいう閾値は、発光物と反射物とを識別するための閾値であるため、光源が発光物の場合の面積比と光源が反射物の場合の面積比の中間の値になるように設定されていればよい。なお、閾値の具体的な数値は、良好に発光物と反射物とを識別できる値を実験的に求めればよい。
【００６３】
面積比が閾値以上であれば（Ｓ５８０：ＹＥＳ）、光源が発光物であるものとして、面積フラグＯＮ状態にし（Ｓ５９０）、面積判定処理を終了する。また、面積比が閾値未満であれば（Ｓ５８０：ＮＯ）、光源が反射物であるものとして、直ちに面積判定処理を終了する。
【００６４】
面積判定処理が終了すると、図６に戻り、傾きフラグおよび面積フラグの両方がＯＮ状態に設定されているか否かを判定する（Ｓ２００）。両方がＯＮ状態にされていれば（Ｓ２００：ＹＥＳ）、この光源についての対向車両としての特徴を検出する（Ｓ２１０）。
【００６５】
ここで、対向車両としての特徴とは、具体的には、光源がペアで検出されていること、光源が検出されている位置が適切な位置であること、光源の波長が車両のヘッドライトに利用されているものであること、等のうちの何れかを満たしたものを車両としての特徴を有すると判断することができる。なお、対向車両としての特徴を検出する処理としては、周知の技術を利用すればよい。
【００６６】
続いて、光源が対向車両としての特徴を有しているか否かを判定する（Ｓ２２０）。対向車両としての特徴を有していれば（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、撮像画像中から車両が検出されたものとして、車両検出フラグをＯＮ状態に設定し（Ｓ２３０）、Ｓ２４０の処理に移行する。
【００６７】
また、Ｓ２００の処理にて傾きフラグまたは面積フラグがＯＦＦ状態にされている場合（Ｓ２００：ＮＯ）、またはＳ２２０の処理にて対向車両としての特徴を有していない場合（Ｓ２２０：ＮＯ）には、撮像画像中から車両が検出されなかったものとして、直ちにＳ２４０の処理に移行し、傾きフラグおよび面積フラグをＯＦＦ状態に設定する（Ｓ２４０）。
【００６８】
続いて、全ての光源を選択したか否かを判定する（Ｓ２５０）。何れかの光源が選択されていなければ（Ｓ２５０：ＮＯ）、次の光源を選択し（Ｓ２６０）、Ｓ１６０以下の処理を繰り返す。
【００６９】
また、全ての光源が選択されていれば（Ｓ２５０：ＹＥＳ）、車両検出フラグがＯＮ状態に設定されているか否かを判定する（Ｓ２７０）。車両検出フラグがＯＮ状態に設定されていれば（Ｓ２７０：ＹＥＳ）、ハイビームにする旨をヘッドライト制御装置２０に指示し（Ｓ２８０）、ライト制御処理を終了する。なお、ハイビームにする旨を受けたヘッドライト制御装置２０は、ハイビーム用ランプ６を点灯させる。この際、ロービーム用ランプ７を消灯させてもよいし、点灯させたままでもよい。
【００７０】
また、車両検出フラグがＯＦＦ状態に設定されていれば（Ｓ２７０：ＮＯ）、ロービームにする旨をヘッドライト制御装置２０に指示し（Ｓ２９０）、ライト制御処理を終了する。なお、ロービームにする旨を受けたヘッドライト制御装置２０は、ロービーム用ランプ７を点灯させ、ハイビーム用ランプ６を消灯させる。
【００７１】
［本実施形態の効果］
以上のように詳述したライト制御システム１において車両検出装置１０は、ライト制御処理にて、撮像画像中の光源が発光物であるか反射物であるかを識別し、光源が車両のものとしての特徴を有するか否かを判断する。そして、車両検出装置１０は、光源が発光物であると識別され、かつ光源が車両のものとしての特徴を有すると判断された場合に、車両を検出したと判断し、車両が検出していないときよりも、ヘッドライトの照射範囲を下向きに変更する。
【００７２】
特に、車両検出装置１０は、撮像画像中の光源が発光物であるか反射物であるかを識別する処理として、取得された撮像画像を構成する各画素を、各画素の明るさに応じて複数のグループに分類し、該各グループに対応付けた明るさと各グループの画素数との関係を表す度数分布（ヒストグラム）を生成する。そして、車両検出装置１０は、生成した度数分布において、２以上のグループにおける各明るさと該各グループの画素数とをそれぞれ選択する。
【００７３】
さらに、車両検出装置１０は、選択したグループのうちのより明るいグループに対応する画素数が、他のグループに対応する画素数未満であれば撮像画像中に発光物が存在すると判断し、より明るいグループに対応する画素数が、他のグループに対応する画素数以上であれば撮像画像中に反射物が存在すると判断する。
【００７４】
また、ライト制御システム１において車両検出装置１０は、傾き判定処理にて、度数分布において、最も明るい画素が分類されたグループと最も多くの画素が分類されたグループとを選択し、選択した各グループにおいて、各グループにおける明るさの差に対する各グループの画素数の差を表す傾きが、所定の明るさ閾値未満であれば撮像画像中に発光物が存在すると判断し、傾きが明るさ閾値以上であれば撮像画像中に反射物が存在すると判断する。
【００７５】
また、ライト制御システム１において車両検出装置１０は、面積判定処理にて、度数分布において、第１閾値以上の明るさを有する画素が分類された１または複数のグループである第１グループと、第１閾値未満に設定された第２閾値以上の明るさを有する画素が分類された１または複数のグループである第２グループとを選択し、第２グループの画素数と第１グループの画素数との比を表す面積比を、面積閾値と比較することによって、撮像画像中に発光物が存在するか、撮像画像中に反射物が存在するかを判断する。
【００７６】
このようなライト制御システム１によれば、撮像画像中に含まれる発光物および反射物の特徴を度数分布に基づいて捉えることができるので、発光物と反射物とを精度よく識別することができる。また、このようなライト制御システム１によれば、撮像画像中の光源が発光物であるか反射物であるかを識別する処理と、光源が車両のものとしての特徴を有するか否かを判定する処理とを併用するので、車両の検出精度を向上させることができる。
【００７７】
さらに、このようなライト制御システム１によれば、車両が検出されるとヘッドライトの照射範囲を下向きに変更するので、他車両を眩惑することを防止することができる。
また、ライト制御システム１において車両検出装置１０は、度数分布において、最も明るい画素の明るさ、または最も明るい画素のグループの明るさ、である最明画素に対して０より大きく１未満に設定された第１係数を乗じることによって得られる値を第１閾値に設定し、最明画素に対して０より大きく第１係数よりも小さな値に設定された第２係数を乗じることによって得られる値を第２閾値に設定し、設定した各閾値に応じて第１グループおよび第２グループを選択する。
【００７８】
このような車両検出装置１０によれば、最明画素の明るさに応じて第１閾値および第２閾値を変更することができるので、全体の画素数に対する第１グループおよび第２グループに含まれる画素数の割合を一定にすることができる。よって、面積比の計算を適切に実施することができる。
【００７９】
また、ライト制御システム１において車両検出装置１０は、検出された光源毎にＳ１６０〜Ｓ２６０の処理を実施する。
このような車両検出装置１０によれば、撮像画像中に光源が複数存在する場合であっても、光源毎に発光物であるか反射物であるかを判定することができる。
【００８０】
［その他の実施形態］
本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【００８１】
例えば、上記実施形態では、ライト制御処理において、Ｓ２００の処理にて、傾きフラグおよび面積フラグの両方がＯＮ状態に設定されているか否かを判定するようにしたが、何れか一方がＯＮ状態に設定されているか否かを判定するようにしてもよい。
【００８２】
また、上記実施形態では、傾き判定処理（Ｓ１８０）、および面積判定処理（Ｓ１９０）の処理の両方を実施したが、Ｓ１８０、Ｓ１９０の処理のうちの何れか一方のみを実施するようにしてもよい。
【００８３】
さらに、傾き判定処理および面積判定処理においては、傾きや面積を検出する処理を選択するグループを変更しながらｎ回またはｍ回繰り返したが、繰り返すことなく１回のみ実施するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明が適用されたライト制御システム１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】光源が発光物である場合の撮像画像（ａ）、光源の拡大図（ｂ）、および光源のヒストグラム（ｃ）である。
【図３】光源が反射物である場合の撮像画像（ａ）、光源の拡大図（ｂ）、および光源のヒストグラム（ｃ）である。
【図４】光源が発光物である場合において明るさの分布を模式的に示す説明図（ａ）、光源が発光物である場合の模式的なヒストグラム（閾値α未満を除外したもの）（ｂ）である。
【図５】光源が反射物である場合において明るさの分布を模式的に示す説明図（ａ）、光源が反射物である場合の模式的なヒストグラム（閾値α未満を除外したもの）（ｂ）である。
【図６】ライト制御処理を示すフローチャートである。
【図７】傾き判定処理を示すフローチャートである。
【図８】面積判定処理を示すフローチャートである。
【図９】光源が発光物である場合において選択した画素の分布を示す説明図である。
【図１０】光源が反射物である場合において選択した画素の分布を示す説明図である。
【符号の説明】
【００８５】
１…ライト制御システム、５…カメラ、６…ハイビーム用ランプ、７…ロービーム用ランプ、１０…車両検出装置、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、２０…ヘッドライト制御装置、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＯＭ、２３…ＲＡＭ。
【図１】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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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９】
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【図１０】
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