(57)【要約】【課題】不透明な付着物を検出することができる付着物検出装置および付着物検出方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る付着物検出装置は、算出部と、抽出部とを備える。算出部は、撮像装置によって撮像された撮像画像に含まれる各画素の色相値を算出する。抽出部は、算出部によって算出された色相値の分布である色相分布に基づき、撮像装置のレンズに付着した付着物の撮像領域を示す付着物領域を抽出する。【選択図】図１Ｂ
2018142828.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置によって撮像された撮像画像に含まれる各画素の色相値を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記色相値の分布である色相分布に基づき、前記撮像装置のレンズに付着した付着物の撮像領域を示す付着物領域を抽出する抽出部と
を備えることを特徴とする付着物検出装置。
【請求項２】
前記抽出部は、
前記算出部によって算出された前記色相値が前記付着物に特有の特定色である領域を前記付着物領域として抽出すること
を特徴とする請求項１に記載の付着物検出装置。
【請求項３】
前記抽出部は、
前記撮像画像を複数の領域に分割し、分割した前記領域における前記特定色の割合が所定の条件を満たした場合に、当該領域を前記付着物領域として抽出すること
を特徴とする請求項２に記載の付着物検出装置。
【請求項４】
前記抽出部は、
前記撮像画像の周縁部を該周縁部以外よりも大きく分割すること
を特徴とする請求項３に記載の付着物検出装置。
【請求項５】
前記抽出部は、
前記所定の条件を満たす前記領域に点数を加算し、時系列な複数の前記撮像画像に関して前記領域に加算した前記点数の累積値が閾値以上となった場合に、当該領域を前記付着物領域として確定すること
を特徴とする請求項３または４に記載の付着物検出装置。
【請求項６】
前記算出部は、
前記各画素の明度値を算出し、
前記抽出部は、
前記明度値が閾値未満、かつ前記色相値が前記特定色である領域を前記付着物領域として抽出すること
を特徴とする請求項２〜５のいずれか一つに記載の付着物検出装置。
【請求項７】
前記算出部は、
前記各画素の彩度値を算出し、
前記抽出部は、
前記彩度値が所定の範囲であり、かつ前記色相値が前記特定色である領域を前記付着物領域として抽出すること
を特徴とする請求項２〜６のいずれか一つに記載の付着物検出装置。
【請求項８】
撮像装置によって撮像された撮像画像に含まれる各画素の色相値を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された前記色相値の分布である色相分布に基づき、前記撮像画像のレンズに付着した付着物の撮像領域を示す付着物領域を抽出する抽出工程と
を含むことを特徴とする付着物検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、付着物検出装置および付着物検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば車両に取り付けられた車載カメラのレンズに付着した付着物を検出する付着物検出装置がある。かかる付着物検出装置は、撮像画像から付着物の輝度のエッジを抽出し、レンズに付着した水滴を付着物として検出している（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１４４９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の付着物検出方法では、付着物として水滴を検出することができるが、例えば、ごみなどの光を透過させない不透明な付着物については検出することはできなかった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、不透明な付着物を検出することができる付着物検出装置および付着物検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、付着物検出装置において、算出部と、抽出部とを備える。算出部は、撮像装置によって撮像された撮像画像に含まれる各画素の色相値を算出する。抽出部は、前記算出部によって算出された前記色相値の分布である色相分布に基づき、前記撮像画像のレンズに付着した付着物の撮像領域を示す付着物領域を抽出する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、不透明な付着物を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１Ａ】図１Ａは、付着物検出装置の搭載例を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、付着物検出方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、付着物検出装置のブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、生成部による処理の具体例を示す図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、生成部による処理の具体例を示す図（その２）である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、生成部による処理の具体例を示す図（その３）である。
【図４Ａ】図４Ａは、抽出部による処理の具体例を示す図（その１）である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、抽出部による処理の具体例を示す図（その２）である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、抽出部による処理の具体例を示す図（その３）である。
【図５】図５は、付着物検出装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、変形例に係る付着物検出装置の処理内容を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、実施形態に係る付着物検出装置および付着物検出方法について詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１０】
まず、図１Ａおよび図１Ｂを用いて実施形態に係る付着物検出装置および付着物検出方法の概要について説明する。図１Ａは、付着物検出装置の搭載例を示す図である。図１Ｂは、付着物検出方法の概要を示す図である。
【００１１】
図１Ａに示すように、付着物検出装置１は、車両Ｃに搭載される。また、付着物検出装置１は、車両Ｃに搭載された撮像装置であるカメラ１０によって撮像された撮像画像Ｌからカメラ１０のレンズ１０ａ（図示略）に付着した付着物Ｆを検出する。
【００１２】
なお、同図に示す例では、車両Ｃが、互いに異なる方向を撮像する４つのカメラ１０を備える場合について示している。ここで、カメラ１０は、車両Ｃの車外に配置されるため、カメラ１０のレンズ１０ａには、水滴やごみなどの付着物Ｆが付着するおそれがある。
【００１３】
しかしながら、従来の付着物検出装置では、付着物Ｆとして水滴のみを検出対象としており、水滴以外の付着物Ｆを検出することについては考慮されていなかった。
【００１４】
そこで、実施形態に係る付着物検出方法では、カメラ１０のレンズ１０ａに付着した不透明な付着物Ｆを検出することとした。つまり、実施形態に係る付着物検出方法では、撮像画像Ｌに含まれる各画素の色相値の分布である色相分布に着目することで、カメラ１０のレンズ１０ａに付着した不透明な付着物Ｆを検出する。
【００１５】
具体的には、図１Ｂに示すように、まず、実施形態に係る付着物検出方法では、撮像画像Ｌに含まれる各画素の色相値を算出する（ステップＳ１）。ここで、撮像画像Ｌにおいて不透明な付着物Ｆが付着した付着物領域Ｍでは、付着物Ｆによって光が遮断されるため、カメラ１０のイメージセンサにノイズ等に起因して、付着物領域Ｍにおいて特定色の色相値がランダムに表れる。
【００１６】
実施形態に係る付着物検出方法では、かかる点に着目し、かかる色相分布に基づいて付着物領域Ｍを抽出する（ステップＳ２）。具体的には、実施形態に係る付着物検出方法では、特定の色相値がランダムに表れた領域を付着物領域Ｍとして抽出する。
【００１７】
つまり、実施形態に係る付着物検出方法では、付着物領域Ｍの色相分布に乱れが生じるという特徴を利用して、カメラ１０のレンズ１０ａに付着した不透明の付着物Ｆを検出する。
【００１８】
これにより、実施形態に係る付着物検出方法では、不透明な付着物Ｆを検出することができる。
【００１９】
ところで、実施形態に係る付着物検出方法は、色相値に基づいて各画素を２値化した２値化色相画像Ｌｈを生成し、２値化色相画像Ｌｈから付着物領域Ｍを抽出することもできる。この点の詳細については、図３Ａ等を用いて後述する。
【００２０】
また、実施形態に係る付着物検出方法では、色相値に加えて、各画素の明度値や彩度値に基づいて付着物領域Ｍを抽出することもできる。この点の詳細については、図３Ｂおよび図３Ｃ等を用いて後述する。
【００２１】
また、実施形態に係る付着物検出方法では、時系列的な複数の撮像画像Ｌに基づいて付着物領域Ｍを確定することもできる。この点の詳細については、図４Ｃを用いて後述する。
【００２２】
次に、図２を用いて実施形態に係る付着物検出装置１の構成について説明する。図２は、付着物検出装置１のブロック図である。なお、同図には、カメラ１０および付着物除去装置１１を併せて示す。
【００２３】
カメラ１０は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などのイメージセンサ（撮像素子）を備えた車載カメラであり、上記したように、車両Ｃの周囲を撮像する。カメラ１０によって撮像された撮像画像Ｌは、付着物検出装置１に出力される。なお、カメラ１０は、ＣＭＯＳに代えてＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）などの他のイメージセンサを用いることにしてもよい。また、カメラ１０のレンズ１０ａは、例えば、魚眼レンズ等の広角レンズであるが、その他のレンズであってもよい。
【００２４】
付着物除去装置１１は、付着物検出装置１による除去動作指示に基づいてカメラ１０のレンズ１０ａに付着した付着物の除去動作を行う。付着物除去装置１１は、例えば圧縮した空気やウォッシャ液をカメラ１０のレンズ１０ａに向けて噴出したりワイパでレンズ１０ａを拭ったりすることで、レンズ１０ａに付着した付着物を除去することができる。
【００２５】
付着物検出装置１は、制御部２および記憶部３を備える。制御部２は、算出部２１と、生成部２２と、抽出部２３とを備える。制御部２は、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【００２６】
コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２の算出部２１、生成部２２および抽出部２３として機能する。
【００２７】
また、制御部２の算出部２１、生成部２２および抽出部２３の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【００２８】
また、記憶部３は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、特定色情報３１、閾値情報３２および点数情報３３や各種プログラムの情報を記憶することができる。
【００２９】
なお、付着物検出装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【００３０】
制御部２の算出部２１は、カメラ１０から入力される撮像画像Ｌに含まれる各画素の色相値を算出する。具体的には、算出部２１は、撮像画像ＬについてＨＳＶ変換を行うことで、撮像画像Ｌに含まれる各画素の色相値（いわゆるＨ値）を算出する。例えば、色相値は、０〜１７９までの１８０個の数字で表される。
【００３１】
また、算出部２１は、撮像画像Ｌに対してＨＳＶ変換を行うことで、色相値に加え、彩度値（いわゆるＳ値）および明度値（いわゆるＶ値）を算出することもできる。例えば、彩度値および明度値は、それぞれ０〜２５５までの数字で表される。
【００３２】
算出部２１は、算出した各画素の色相値、彩度値および明度値を対応する各画素に対応付けた画像データを生成し、かかる画像データを生成部２２へ出力する。
【００３３】
なお、ここでは、算出部２１が色相値を１８０個に分割する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、１８０個以上に分割することにしてもよいし、１８０個未満に分割するようにしてもよい。また、算出部２１は、ＨＳＶ変換に代えて、ＨＬＳ変換など、他の変換手法を用いて色相値等を算出することにしてもよい。
【００３４】
生成部２２は、算出部２１によって算出された色相値が付着物領域Ｍに特有の特定色であるか、当該特定色以外であるかで各画素を２値化した２値化色相画像Ｌｈを生成し、抽出部２３へ出力する。
【００３５】
また、生成部２２は、算出部２１によって算出された明度値および彩度値に基づいてそれぞれに対応する２値化明度画像Ｌｖと、２値化彩度画像Ｌｓを生成することもできる。かかる２値化明度画像Ｌｖおよび２値化彩度画像Ｌｓは、抽出部２３へ出力される。なお、以下では、生成部２２によって生成される２値化色相画像Ｌｈ、２値化明度画像Ｌｖおよび２値化彩度画像Ｌｓを総称して単に「２値化画像」と記載する場合がある。
【００３６】
ここで、図３Ａ〜図３Ｃを用いて生成部２２による処理の具体例について説明する。図３Ａ〜図３Ｃは、生成部２２による処理の具体例を示す図である。
【００３７】
まず、図３Ａを用いて生成部２２が色相値に基づいて２値化色相画像Ｌｈを生成する場合について説明する。なお、図３Ａでは、説明を簡単にするため、画像データの一部を切り出して模式的に示している。
【００３８】
図３Ａに示すように、画像データの各画素には、算出部２１によって算出された色相値の数字が対応付けられている。そして、生成部２２は、画像データのうち、付着物領域Ｍの特徴を示す特定色の色相値である画素を「１」とし、かかる特定色以外の色相値である画素を「０」とすることで、２値化色相画像Ｌｈを生成する。なお、同図では、２値化色相画像Ｌｈにおいて特定色に該当する画素を黒で示し、特定色に該当しない画素を白で示している。
【００３９】
ここで、かかる特定色の色相値に関する情報は、予め実験や、機械学習などを用いて作成され、記憶部３に特定色情報３１として記憶される（図２参照）。特定色情報３１は、例えば、付着物領域Ｍにおいて出現する確率が高い色相値の中から上位２０色を抽出した情報である。
【００４０】
このように、生成部２２は、色相値に基づいて２値化色相画像Ｌｈを生成することで、特定色である複数の色相値を有する画素を等価にすることができる。換言すると、２値化色相画像Ｌｈは、撮像画像Ｌに含まれる各画素の色相分布を簡略化したマップである。これにより、後段の抽出部２３による処理を容易にすることができる。
【００４１】
次に、図３Ｂを用いて生成部２２が、明度値に基づいて画像データから２値化明度画像Ｌｖを生成する場合について説明する。図３Ｂに示すように、生成部２２は、各画素の明度値と、閾値Ｔｈａとを比較することで各画素を２値化し、２値化明度画像Ｌｖを生成する。
【００４２】
具体的には、生成部２２は、明度値が閾値Ｔｈａよりもが低い画素を「１」とし、明度値が閾値Ｔｈａ以上である画素を「０」とすることで、２値化明度画像Ｌｖを生成することができる。換言すると、生成部２２は、明度が暗い画素のみを後段の抽出部２３による処理に回すことができる。
【００４３】
これは、不透明な付着物Ｆは、光を透過させないため、付着物Ｆが付着した付着物領域Ｍの明度値は、付着物Ｆが付着していない領域よりも暗くなるためである。すなわち、生成部２２は、明度値に基づいて２値化明度画像Ｌｖを生成することで、後述する抽出部２３による付着物領域Ｍの抽出精度を向上させることができる。
【００４４】
なお、明度値を０〜２５５とする場合、閾値Ｔｈａは、３０である。また、生成部２２は、かかる閾値Ｔｈａをカメラ１０の周囲の照度などに応じて変更することができる。
【００４５】
次に、図３Ｃを用いて生成部２２が彩度値に基づいて画像データから２値化彩度画像Ｌｓを生成する場合の処理について説明する。図３Ｃに示すように、生成部２２は、各画素の彩度値が所定の範囲Ｒｓ内にあるか否かを判定することで、２値化彩度画像Ｌｓを生成する。
【００４６】
具体的には、生成部２２は、画素の彩度値が範囲Ｒｓ内であれば、かかる画素を「１」とし、彩度値が範囲Ｒｓ以外である画素を「０」とすることで、２値化彩度画像Ｌｓを生成する。
【００４７】
これは、例えば、カメラ１０のレンズ１０ａに広角レンズを用いた場合、撮像画像Ｌには、カメラ１０のレンズ１０ａの縁が写りこむ。そして、かかるレンズ１０ａの縁が、撮像画像Ｌにおいて色相分布が付着物領域Ｍと同様の特徴を示す一方、彩度値において範囲Ｒｓから逸脱する特徴を有するためである。
【００４８】
つまり、生成部２２は、彩度値に基づいて２値化彩度画像Ｌｓを生成することで、撮像画像Ｌに写ったカメラ１０のレンズ１０ａの縁に対応する画素を後段の抽出部２３による抽出処理から除外することができる。これにより、抽出部２３による付着物Ｆの検出精度を向上させることができる。
【００４９】
なお、彩度値を０〜２５５とすると、範囲Ｒｓは、１〜２５４までの範囲であるが、生成部２２は、カメラ１０の周囲の照度等に応じて適宜変更することができる。なお、上記した図３Ｂおよび図３Ｃに示した閾値Ｔｈａや、範囲Ｒｓに関する情報は、記憶部３に閾値情報３２として記憶される。
【００５０】
図２の説明に戻り、制御部２の抽出部２３について説明する。抽出部２３は、算出部２１によって算出された色相値の分布である色相分布に基づき、カメラ１０のレンズ１０ａに付着した付着物Ｆの撮像領域を示す付着物領域Ｍを抽出する。
【００５１】
ここで、図４Ａ〜図４Ｃを用いて抽出部２３による処理の具体例について説明する。図４Ａ〜図４Ｃは、抽出部２３による処理の具体例を示す図である。
【００５２】
図４Ａに示すように、抽出部２３は、撮像画像Ｌを複数の領域に分割し、分割した領域ごとに、付着物領域Ｍを抽出する。かかる領域は、同図に示すように、例えば、撮像画像Ｌの周縁部を該周縁部以外よりも大きく分割する。
【００５３】
具体的には、周縁部の領域Ｂｌは、周縁部以外の領域Ｂｓの面積比にして例えば、４倍のサイズに分割される。また、抽出部２３は、図４Ｂおよび図４Ｃで後述するように、分割した領域における２値価値の割合が所定の条件を満たした場合に、当該領域を付着物領域Ｍとして抽出する。つまり、抽出部２３は、領域ごとに付着物領域Ｍの候補である候補画素の割合を算出し、かかる割合に基づいて付着物領域Ｍを抽出する。
【００５４】
このとき、領域のサイズが大きな領域Ｂｌは、領域Ｂｌよりもサイズが小さい領域Ｂｓに比べて、付着物領域Ｍとして抽出される条件が厳しくなる。例えば、領域Ｂｌおよび領域Ｂｓに同じ数の候補画素が存在する場合、候補画素の割合は、領域Ｂｌでは領域Ｂｓよりも小さくなる。すなわち、領域Ｂｌは、領域Ｂｓよりも付着物領域Ｍとして抽出されにくくなる。
【００５５】
これは、撮像画像Ｌの周縁部の領域Ｂｌは、周縁部以外の領域Ｂｓに比べて付着物Ｆを検出する優先度が低いためである。すなわち、周縁部の領域Ｂｌに付着物Ｆが付着していても、例えば、車両Ｃの運転者に支障を与えないためである。
【００５６】
このように、抽出部２３は、周縁部の領域Ｂｌを他の領域Ｂｓに比べてサイズを大きくすることで、領域Ｂｌにおける付着物Ｆの誤検出を抑制することができる。なお、抽出部２３は、撮像画像Ｌの周縁部については、付着物Ｆの検出対象から除外することにしてもよい。
【００５７】
また、ここでは、領域を矩形状に分割する場合について説明したが、抽出部２３は、領域を円形や多角形など他の形状に分割するようにしてもよい。また、抽出部２３は、領域を全て同等に分割し、撮像画像Ｌの端縁に近くなるほど、付着物領域Ｍとする抽出条件が厳しくなるように重み付けを行うようにしてもよい。
【００５８】
ところで、従来の付着物検出装置では、上記したように付着物Ｆが水滴を検出対象としている。このため、従来の付着物検出装置では、水滴の形状はおおむね円形状に限定することができる。このため、従来の付着物検出装置では、予め用意した円形状のテンプレートとのマッチング処理によって水滴を検出することができる。
【００５９】
一方、実施形態に係る付着物検出装置１では、不透明な付着物Ｆを検出対象とし、ごみや泥など不定形の付着物Ｆを検出する。このため、上記のようにテンプレートを用意しようとする場合、膨大な数のテンプレートを用意する必要がある。換言すると、従来技術のようにテンプレートを用いたマッチング処理により不定形の付着物Ｆを検出するのは困難である。
【００６０】
このため、実施形態に係る付着物検出装置１では、領域ごとに付着物Ｆを検出することで、不定形の付着物Ｆを検出することが可能となる。
【００６１】
次に、図４Ｂおよび図４Ｃを用いて抽出部２３による処理の具体例について説明する。図４Ｂに示すように、まず、抽出部２３は、生成部２２から入力された３種類の２値化画像から重なり領域を抽出する。
【００６２】
具体的には、抽出部２３は、２値化色相画像Ｌｈ、２値化明度画像Ｌｖおよび２値化彩度画像Ｌｓの全てで「１」である画素を抽出し、付着判定画像Ｌｄを生成する。
【００６３】
換言すると、抽出部２３は、２値化色相画像Ｌｈ、２値化明度画像Ｌｖおよび２値化彩度画像Ｌｓの論理積となる重なり領域を抽出し、付着判定画像Ｌｄを生成する。つまり、抽出部２３は、明度値が閾値Ｔｈａ未満、彩度値が範囲Ｒｓ内、かつ色相値が特定色である画素を抽出する。
【００６４】
そして、抽出部２３は、かかる付着判定画像Ｌｄにおいて、図４Ａに示した領域Ｂｌ、Ｂｓごとに、重なり領域となる画素の割合を算出し、かかる画素の割合が閾値以上（例えば、８０パーセント以上）である領域を付着物領域Ｍとして抽出することができる。
【００６５】
ここで、各領域における重なり領域となる画素の割合としたのは、付着物Ｆが付着している場合、撮像画像Ｌには、複数の画素にわたって付着物Ｆが写るためである。換言すると、付着物Ｆが１画素のみに写ることは、考えにくいためである。
【００６６】
すなわち、抽出部２３は、各領域における重なり領域となる画素の割合に基づいて付着物領域Ｍを抽出することで、実際には、付着物Ｆが付着している画素でないにもかかわらず、重なり領域として偶然抽出された画素を排除することができる。
【００６７】
なお、ここでは、抽出部２３が、２値化色相画像Ｌｈ、２値化明度画像Ｌｖおよび２値化彩度画像Ｌｓの論理積をとって重なり領域を抽出する場合について説明したが、抽出部２３は、２値化色相画像Ｌｈと、２値化明度画像Ｌｖまたは２値化彩度画像Ｌｓの論理積をとって重なり領域を抽出することにしてもよい。すなわち、抽出部２３は、明度値が閾値Ｔｈａ未満であり、かつ色相値が特定色である画素を重なり領域として抽出することにしてもよいし、あるいは、彩度値が範囲Ｒｓ内であり、かつ色相値が特定色である画素を重なり領域として抽出することにしてもよい。
【００６８】
ところで、抽出部２３は、時系列的な複数フレームの撮像画像Ｌに基づいて付着物領域Ｍを確定することができる。具体的には、図４Ｃに示すように、抽出部２３は、時系列的な複数の付着判定画像Ｌｄに基づいて付着物領域Ｍを抽出する。
【００６９】
例えば、図４Ｃに示すように、抽出部２３は、上記した付着物領域Ｍを抽出した場合に、付着判定画像Ｌｄごとに付着物領域Ｍとなる領域に点数を加点していく。そして、抽出部２３は、各領域の点数の累積値を図２に示した点数情報３３として記憶部３に記憶させる。
【００７０】
抽出部２３は、点数情報３３に基づいて累積値が予め設定された閾値を超えた領域について付着物領域Ｍとして確定させる。そして、抽出部２３は、確定させた付着物領域Ｍの付着判定画像Ｌｄにおける座標情報を図２に示した付着物除去装置１１へ出力し、除去動作を指示する。
【００７１】
これにより、付着物除去装置１１は、レンズ１０ａに付着した付着物Ｆを除去することとなる。また、抽出部２３は、かかる除去動作を指示すると、点数情報３３をリセットすることで各領域の点数の累積値をリセットする。なお、抽出部２３は、所定周期ごとに点数情報３３をリセットするようにしてもよい。
【００７２】
このように、抽出部２３は、時系列的な複数の付着判定画像Ｌｄに基づいて付着物領域Ｍを抽出することで、付着物Ｆの検出精度を向上させることができる。つまり、抽出部２３は、１つの付着判定画像Ｌｄのみで付着物領域Ｍとして抽出された領域について付着物領域Ｍとして確定しないため、付着物Ｆの誤検出を抑制することができる。
【００７３】
次に、図５を用いて実施形態に係る付着物検出装置１が実行する処理手順について説明する。図５は、付着物検出装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、かかる処理手順は、図２に示した制御部２によって繰り返し実行される。
【００７４】
図５に示すように、算出部２１は、各画素の色相値、明度値および彩度値を算出する（ステップＳ１０１）。続いて、生成部２２は、色相値、明度値および彩度値に基づいて２値化画像を生成する（ステップＳ１０２）。
【００７５】
続いて、抽出部２３は、２値化画像の論理積をとることで重なり領域を抽出し（ステップＳ１０３）、領域ごとに点数を加算する（ステップＳ１０４）。次に、抽出部２３は、点数の累積値が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００７６】
かかる判定において、抽出部２３は、累積値が閾値を超えた場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、累積値が閾値を超えた領域を付着物領域Ｍとして確定し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００７７】
一方、ステップＳ１０５の判定において累積値が閾値以下である場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、制御部２は、ステップ１０１以降の処理を繰り返すこととなる。
【００７８】
上述したように、実施形態に係る付着物検出装置１は、算出部２１と、抽出部２３とを備える。算出部２１は、撮像装置（カメラ１０）によって撮像された撮像画像Ｌに含まれる各画素の色相値を算出する。抽出部２３は、算出部２１によって算出された色相値の分布である色相分布に基づき、撮像装置（カメラ１０）のレンズ１０ａに付着した付着物Ｆの撮像領域を示す付着物領域Ｍを抽出する。したがって、実施形態にかかる付着物検出装置１によれば、不透明な付着物Ｆを検出することができる。
【００７９】
ところで、上述した実施形態では、抽出部２３が、生成部２２によって生成された２値化色相画像Ｌｈに基づいて付着物領域Ｍを抽出する場合について説明したが、これに限定されるものではない。
【００８０】
そこで、図６を用いて変形例として抽出部２３が、色相分布のヒストグラムに基づいて付着物領域Ｍを抽出する場合について説明する。図６は、変形例に係る付着物検出装置１の処理内容を示す図である。
【００８１】
図６に示すように、まず、付着物検出装置１は、所定区画ごとに、色相分布を示すヒストグラムを作成する（ステップＳ２１）。続いて、付着物検出装置１は、かかるヒストグラムと、サンプルヒストグラムとの類似度を算出する（ステップＳ２２）。
【００８２】
ここで、サンプルヒストグラムは、複数の付着物領域Ｍの色相分布を示す複数のヒストグラムをサンプルデータとして予め機械学習等によって作成される。すなわち、サンプルヒストグラムは、付着物領域Ｍに特有の色相分布を示すヒストグラムである。
【００８３】
そして、付着物検出装置１は、かかる類似度の高かった領域を付着物領域Ｍとして抽出する（ステップＳ２３）。つまり、変形例に係る付着物検出装置１は、撮像画像Ｌから作成したヒストグラムと、サンプルヒストグラムとの類似度が高い領域を付着物領域Ｍとして抽出することで、不透明な付着物Ｆを検出することができる。
【００８４】
また、付着物検出装置１は、例えば、ヒストグラムの分散値を算出し、サンプルヒストグラムの分散値との類似度を算出し、かかる類似度に基づいて付着物領域Ｍを抽出することにしてもよい。
【００８５】
また、上記した実施形態では、付着物検出装置１をいずれも車載用のカメラ１０に適用する場合について示したが、例えば、建物の内外や路地等に設定される監視／防犯カメラなどのその他の種類のカメラに適用してもよい。
【００８６】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な様態は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲および、その均等物によって定義される統括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変化が可能である。
【符号の説明】
【００８７】
１    付着物検出装置
１０    カメラ（撮像装置の一例）
１０ａ    レンズ
２１    算出部
２２    生成部
２３    抽出部
Ｆ    付着物
Ｌ    撮像画像
Ｌｈ    ２値化色相画像
Ｌｖ    ２値化明度画像
Ｌｓ    ２値化彩度画像
Ｌｄ    付着判定画像
Ｍ    付着物領域
【図１Ａ】
2018142828.tif 000003
【図１Ｂ】
2018142828.tif 000004
【図２】
2018142828.tif 000005
【図３Ａ】
2018142828.tif 000006
【図３Ｂ】
2018142828.tif 000007
【図３Ｃ】
2018142828.tif 000008
【図４Ａ】
2018142828.tif 000009
【図４Ｂ】
2018142828.tif 000010
【図４Ｃ】
2018142828.tif 000011
【図５】
2018142828.tif 000012
【図６】
2018142828.tif 000013