(57)【要約】【課題】降り出し直後のＦＧ１１に付着する雨滴の検出が可能で、前方撮影画像における車両の走行に伴った輝度変化の外乱要因の影響を受け難く、誤検出が起き難い雨滴検出方法およびそれを用いた雨滴検出装置を提供する。【解決手段】ＦＧ１１の外表面に焦点を設定した撮影装置２１で、撮影画像Ｗを取り込む第１のステップと、撮影画像ＷをＫ個のサブ画像Ｗｋに分割する第２のステップと、各サブ画像Ｗｋにおいて、高輝度画素数Ｍｋを算出する第３のステップと、各サブ画像Ｗｋにおいて、高輝度画素比Ｒｋを算出する第４のステップと、高輝度画素比平均値Ｒａを算出する第５のステップと、分散σ２＝Σ（Ｒｋ−Ｒａ）２／Ｋを算出し、標準偏差σを求める第６のステップと、標準偏差σと雨滴基準標準偏差σｒの大きさを比較して、ＦＧ１１への雨滴付着の有無を判定する第７のステップとを有してなる雨滴検出方法とする。【選択図】図１
2011232193.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フロントガラスの外表面に焦点を設定した撮影装置で、車両の前方を撮影して撮影画像Ｗを取り込む第１のステップと、
前記撮影画像Ｗを、Ｋ個の繰り返し単位面積エリア（画素数Ｎ）からなるサブ画像Ｗｋ
に分割する第２のステップと、
前記各サブ画像Ｗｋにおいて、該サブ画像Ｗｋを構成している各画素の輝度Ｙｉｊが所定の高輝度基準値Ｙｂより大きな高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｋを算出する第３のステップと、
前記各サブ画像Ｗｋにおいて、該サブ画像Ｗｋの画素数Ｎに対する前記高輝度画素数Ｍｋの割合である高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎを算出する第４のステップと、
前記各サブ画像Ｗｋの高輝度画素比Ｒｋから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｋ／Ｋを算出する第５のステップと、
前記高輝度画素比Ｒｋの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｋ−Ｒａ）２／Ｋを算出し、前記高輝度画素比Ｒｋの標準偏差σを求める第６のステップと、
前記標準偏差σと所定の雨滴基準標準偏差σｒの大きさを比較して、前記フロントガラスへの雨滴付着の有無を判定する第７のステップとを有してなることを特徴とする雨滴検出方法。
【請求項２】
前記第１のステップと第２のステップの間で、
前記撮影画像Ｗを構成している画素の輝度最大値Ｙｍａｘを抽出する第８のステップと、
前記輝度最大値Ｙｍａｘに所定の減衰係数Ｄを掛けて、前記高輝度基準値Ｙｂ（＝Ｙｍａｘ＊Ｄ）とする第９のステップとを有してなることを特徴とする請求項１に記載の雨滴検出方法。
【請求項３】
前記第５のステップと第６のステップの間で、
前記高輝度画素比平均値Ｒａと所定の雨滴判定要否基準値Ｒｂの大きさを比較して、前記第６のステップと第７のステップを行うかどうかの判定をする第１０のステップを有してなることを特徴とする請求項１または２に記載の雨滴検出方法。
【請求項４】
前記第２のステップと第３のステップの間で、
前記各サブ画像Ｗｋにおいて、各画素の輝度Ｙｉｊの輝度平均値Ｙａｋ＝ΣＹｉｊ／Ｎを算出する第１１のステップと、
所定の輝度別分類表に基づいて、前記各サブ画像Ｗｋの輝度平均値Ｙａｋから、同一の輝度分類に属する隣接したＫｔ個のサブ画像Ｗｋで構成される、Ｔ個のグループ画像Ｇｔ（画素数Ｎｔ＝Ｎ＊Ｋｔ）
にグループ化する第１２のステップとを有してなり、
前記第３のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｔにおいて、前記高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｔを算出し、
前記第４のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｔにおいて、前記画素数Ｎｔに対する前記高輝度画素数Ｍｔの割合である高輝度画素比Ｒｔ＝Ｍｔ／Ｎｔを算出し、
前記第５のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｔから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｔ／Ｔを算出し、
前記第６のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｔの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｔ−Ｒａ）２／Ｔを算出し、前記高輝度画素比Ｒｔの標準偏差σを求めることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の雨滴検出方法。
【請求項５】
前記第１２のステップの後で、前記グループ画像Ｇｔの中から、所定の基準に基づいて、Ｓ個のグループ画像Ｇｓ（画素数Ｎｓ＝Ｎ＊Ｋｓ）を選択する第１３のステップを有してなり、
前記第３のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｓにおいて、前記高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｓを算出し、
前記第４のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｓにおいて、前記画素数Ｎｓに対する前記高輝度画素数Ｍｓの割合である高輝度画素比Ｒｓ＝Ｍｓ／Ｎｓを算出し、
前記第５のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｓから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｓ／Ｓを算出し、
前記第６のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｓの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｓ−Ｒａ）２／Ｓを算出し、前記高輝度画素比Ｒｓの標準偏差σを求めることを特徴とする請求項４に記載の雨滴検出方法。
【請求項６】
前記第１のステップと第２のステップの間で、
前記撮影画像Ｗを構成している画素の輝度最大値Ｙｍａｘを抽出する第８のステップを有してなり、
前記所定の基準が、前記グループ画像Ｇｔの中から、前記輝度最大値Ｙｍａｘの画素を含んでいないグループ画像を選択する基準であることを特徴とする請求項５に記載の雨滴検出方法。
【請求項７】
前記所定の基準が、前記グループ画像Ｇｔの中から、最小の前記輝度分類に属するグループ画像を選択する基準であることを特徴とする請求項６に記載の雨滴検出方法。
【請求項８】
前記撮影装置が、焦点距離可変であり、
前記撮影画像Ｗを、所定の繰り返し頻度で撮影することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の雨滴検出方法。
【請求項９】
前記第７のステップにおける前記雨滴付着の有無の判定結果を基にして、前記繰り返し頻度を変更することを特徴とする請求項８に記載の雨滴検出方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置であって、
前記第１のステップを実施するための撮影装置と、
前記第２のステップ、第３のステップ、第４のステップ、第５のステップおよび第６のステップを実施するための画像処理演算部と、
前記第７のステップを実施するための判定部とを有してなることを特徴とする雨滴検出装置。
【請求項１１】
前記第１のステップと第２のステップの間で、
前記撮影画像Ｗを構成している画素の輝度最大値Ｙｍａｘを抽出する第８のステップと、
前記輝度最大値Ｙｍａｘに所定の減衰係数Ｄを掛けて、前記高輝度基準値Ｙｂ（＝Ｙｍａｘ＊Ｄ）とする第９のステップとを有してなり、
前記画像処理演算部において、前記第８のステップおよび第９のステップを実施することを特徴とする請求項１０に記載の雨滴検出装置。
【請求項１２】
前記第５のステップと第６のステップの間で、
前記高輝度画素比平均値Ｒａと所定の雨滴判定要否基準値Ｒｂの大きさを比較して、前記第６のステップと第７のステップを行うかどうかの判定をする第１０のステップを有してなり、
前記判定部において、前記第１０のステップを実施することを特徴とする請求項１０または１１に記載の雨滴検出装置。
【請求項１３】
前記第２のステップと第３のステップの間で、
前記各サブ画像Ｗｋにおいて、各画素の輝度Ｙｉｊの輝度平均値Ｙａｋ＝ΣＹｉｊ／Ｎを算出する第１１のステップと、
所定の輝度別分類表に基づいて、前記各サブ画像Ｗｋの輝度平均値Ｙａｋから、同一の輝度分類に属する隣接したＫｔ個のサブ画像Ｗｋで構成される、Ｔ個のグループ画像Ｇｔ（画素数Ｎｔ＝Ｎ＊Ｋｔ）
にグループ化する第１２のステップとを有してなり、
前記画像処理演算部において、前記第１１のステップおよび第１２のステップを実施し、
前記第３のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｔにおいて、前記高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｔを算出し、
前記第４のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｔにおいて、前記画素数Ｎｔに対する前記高輝度画素数Ｍｔの割合である高輝度画素比Ｒｔ＝Ｍｔ／Ｎｔを算出し、
前記第５のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｔから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｔ／Ｔを算出し、
前記第６のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｔの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｔ−Ｒａ）２／Ｔを算出し、前記高輝度画素比Ｒｔの標準偏差σを求めることを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の雨滴検出装置。
【請求項１４】
前記第１２のステップの後で、前記グループ画像Ｇｔの中から、所定の基準に基づいて、Ｓ個のグループ画像Ｇｓ（画素数Ｎｓ＝Ｎ＊Ｋｓ）を選択する第１３のステップを有してなり、
前記判定部において、前記第１３のステップを実施し、
前記第３のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｓにおいて、前記高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｓを算出し、
前記第４のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｓにおいて、前記画素数Ｎｓに対する前記高輝度画素数Ｍｓの割合である高輝度画素比Ｒｓ＝Ｍｓ／Ｎｓを算出し、
前記第５のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｓから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｓ／Ｓを算出し、
前記第６のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｓの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｓ−Ｒａ）２／Ｓを算出し、前記高輝度画素比Ｒｓの標準偏差σを求めることを特徴とする請求項１３に記載の雨滴検出装置。
【請求項１５】
前記第１のステップと第２のステップの間で、
前記撮影画像Ｗを構成している画素の輝度最大値Ｙｍａｘを抽出する第８のステップを有してなり、
前記画像処理演算部において、前記第８のステップを実施し、
前記所定の基準が、前記グループ画像Ｇｔの中から、前記輝度最大値Ｙｍａｘの画素を含んでいないグループ画像を選択する基準であることを特徴とする請求項１４に記載の雨滴検出装置。
【請求項１６】
前記所定の基準が、前記グループ画像Ｇｔの中から、最小の前記輝度分類に属するグループ画像を選択する基準であることを特徴とする請求項１４に記載の雨滴検出装置。
【請求項１７】
前記撮影装置が、焦点距離可変であり、
前記撮影画像Ｗを、所定の繰り返し頻度で撮影することを特徴とする請求項１０乃至１６のいずれか一項に記載の雨滴検出装置。
【請求項１８】
前記第７のステップにおける前記雨滴付着の有無の判定結果を基にして、前記繰り返し頻度を変更することを特徴とする請求項１７に記載の雨滴検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雨の降り出し直後に車両のフロントガラスに付着する雨滴を検出する、雨滴検出方法およびそれを用いた雨滴検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両のフロントガラスに付着する雨滴を検出し、車両に備えられるワイパを自動的に駆動させることが可能な雨滴検出装置が、例えば、特開２００１−１４７２７８号公報（特許文献１）と特開２００６−２９２５４３号公報（特許文献２）に開示されている。
【０００３】
図１９〜図２１は、特許文献１に開示された雨滴検出装置１を示す図である。図１９は、雨滴検出装置１のブロック図である。図２０は、図１９のＣＣＤカメラ２により撮影された画像から切り出された、撮像エリア７の切り出し画像を示す図である。また、図２１は、図１９の雨滴判定手段３による処理方法の要部を示したフロー図である。
【０００４】
図１９に示す雨滴検出装置１は、ＣＣＤカメラ（撮影手段）２と、一点鎖線で囲った雨滴判定手段３とから構成されている。ＣＣＤカメラ２は、車両５内に配設され、フロントガラス６越しに車両５の前方画像を撮影する。ＣＣＤカメラ２は、例えば６４０×４８０画素からなる検出領域を有する。この検出領域から、雨滴判定手段３には、前方画像の路面Ｒ部分のみの画像データ、例えば１６０×１２０画素からなる図２０に示した撮像エリア７の画像データが取り込まれる。
【０００５】
雨滴判定手段３は、画像処理手段３ａと、ＣＰＵ３ｂと、ＲＯＭ３ｃと、ＲＡＭ３ｄとから構成される。画像処理手段３ａは、撮像エリア７によりフロントガラス６越しに撮影される前方画像、即ち、雨滴９を含む画像における強エッジ領域のエッジ抽出（図２１のステップＳ９１）を行い、前記エッジ抽出された領域について２値化処理（図２１のステップＳ９２）を行うものである。
【０００６】
ＣＰＵ３ｂは、画像処理手段３ａにより２値化された領域を所定の画素単位でグループ化し、前記グループ化された領域に基づき複数の形状特徴量（図２１のステップＳ９３）を求め、これらの形状特徴量の比較処理を行うことでフロントガラス６に付着した雨滴９である画像データを求める第１雨滴判定（図２１のステップＳ９４）を行う。次に、前記第１雨滴判定に伴う過去の画像データと、前記第１雨滴判定に伴う今回の画像データとを比較し、前記過去の画像データに対する前記今回の画像データの移動方向を求める（図２１のステップＳ９５）。次に、前記移動方向に基づきフロントガラス６に付着した雨滴９を検出する第２雨滴判定（図２１のステップＳ９６）を行って、フロントガラス６に付着した雨滴９を検出するとともに、フロントガラス６に付着した雨量を求め、この雨量に基づきフロントガラス６を払拭するワイパ８を、ワイパ制御手段４を介して制御するものである。
【０００７】
図２２〜図２５は、特許文献２に開示されたレインセンサ（雨滴検出装置）を示す図である。図２２は、特許文献２のレインセンサにおける撮像装置２０を中心にして示した車両の部分的な側面図である。図２３は、特許文献２のレインセンサにおける各構成要素間の信号の流れを示すブロック図である。
【０００８】
特許文献２のレインセンサは、図２２および図２３に示されるように、撮像装置２０、画像処理部３０、判断・制御部４０、および記憶部５０等を備えて構成されている。 撮像装置２０は、車室内からフロントウインドウ１０越しに車室外の画像を撮像する。この撮像装置２０は、レンズおよびＣＣＤ等をその内部に備えており、その焦点距離は、無限遠に設定されている。従って、撮像装置２０には、フロントウインドウ１０上に付着する雨滴等の像が結像されることなく、フロントウインドウ１０越しに車室外の風景が主に結像されるようにしている。
【０００９】
画像処理部３０は、撮像装置２０を通じて得られる画像情報を複数のサブ画像に分割し、該分割したサブ画像の画像情報の別に、画像情報の分散値の推移を求める。 判断・制御部４０は、画像処理部３０から積算値が入力され、この積算値に基づき降雨の有無を判定するとともに、該判定結果に対応するワイパ駆動信号を駆動部（モータ）に入力してワイパを駆動する。 記憶部５０は、画像処理部３０に備えられ、撮像装置２０を通じて得られる画像情報を、複数のサブ画像別に一時記憶する。 
【００１０】
特許文献２のレインセンサにおける雨滴の有無の検出は、雨滴が付着することによって各画素の輝度レベルにばらつきを生じさせ、雨滴によるぼけが存在する画像の輝度の分散値が、ぼけが存在しない画像の輝度の分散値よりも大きくなることを利用している。
【００１１】
以下、図２４（ａ），（ｂ）と図２５を参照して、図２３の画像処理部３０および判断・制御部４０が行う処理について説明する。図２４は、画像情報の一例を示す図で、図２４（ａ）は、撮像装置２０を通じて今回得られた雨滴ＲＤが付着した画像情報ＩＭＧＰであり、図２４（ｂ）は、記憶部５０に一時記憶されている前回得られた雨滴ＲＤが付着していない画像情報ＩＭＧＯである。尚、図２４（ａ），（ｂ）に示すそれぞれの画像情報ＩＭＧＰ，ＩＭＧＯは、画像処理部３０でサブ画像Ｗｉ（ｉ＝１〜９）に分割されている。また、図２５は、画像処理部３０および判断・制御部４０を通じて実行される降雨等の検出処理について、その処理手順を示すフロー図である。
【００１２】
図２５に示すように、まずステップＳ１０１の処理として、撮像装置２０によって撮像される画像が、図２４（ａ）の画像情報ＩＭＧＰとして画像処理部３０に取り込まれる。そして、画像処理部３０において、画像情報ＩＭＧＰはサブ画像Ｗｉに分割される。続いてステップＳ１０２においては、サブ画像Ｗｉの別に、各画素の輝度レベルの分散値ＶＰｉが算出される。次に、ステップＳ１０３の処理として、画像処理部３０は、記憶部５０に一時記憶されている図２４（ｂ）の画像情報ＩＭＧＯの分散値ＶＯｉを取り込み、サブ画像Ｗｉの別に、今回得られた画像情報ＩＭＧＰの分散値ＶＰｉと、前回得られた画像情報ＩＭＧＯの分散値ＶＯｉとの差分値Ｄｉを算出する。また、ステップＳ１０４およびステップＳ１０５の処理を通じて、ステップＳ１０３で算出した差分値Ｄｉが一定の閾値Ｄｔｈを超えるか否かが判断され、閾値Ｄｔｈを超えると判断される場合にはサブ画像「Ｗｉ＝１」と設定され、閾値Ｄｔｈを超えないと判断される場合にはサブ画像「Ｗｉ＝０」と設定される。そして続くステップＳ１０６の処理において、一定の閾値Ｄｔｈを超える差分値Ｄｉを持つサブ画像Ｗｉの個数が、積算値Ｓとして算出される。
【００１３】
次に、ステップＳ１０７の処理においては、判断・制御部４０を通じて、先の積算値Ｓが一定の閾値Ｎｔｈよりも大きいか否かが判断される。閾値Ｎｔｈを超えると判断される場合には、ステップＳ１０８の処理として「降雨若しくはスプラッシュあり」と判定され、続くステップＳ１０９の処理として、駆動部を通じてワイパを起動させることにより、フロントウインドウ１０の払拭を実行する。他方、閾値Ｎｔｈを超えないと判断される場合には、ステップＳ１１０の処理として「降雨もしくはスプラッシュなし」と判定されることとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２００１−１４７２７８号公報
【特許文献２】特開２００６−２９２５４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
図１９〜図２１に示した特許文献１の雨滴検出装置１では、過去の画像データと今回の画像データとを比較して、抽出される検出対象の移動方向を求め、検出対象の移動方向が上方である場合を雨滴の判定基準としている。この検出方法では、車両の走行に伴った撮影エリアの背景路面の画像変化による影響を受け難く、該画像変化に伴った雨滴の誤検出を抑制することができる。一方、特許文献１の雨滴検出装置１では、過去の画像データと今回の画像データとを比較して検出対象と移動方向を求めているため、雨の降り出し直後には判定が行われない。
【００１６】
図２２〜図２５に示した特許文献２の雨滴検出装置では、撮像装置の焦点距離を無限遠に設定して車両の前方を撮影し、各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合い今回の画像情報と前回の画像情報で比較して、降雨の有無を検出する。詳しくは、今回得られた画像情報ＩＭＧＰのサブ画像Ｗｉの別に画素の輝度レベルの分散値ＶＰｉを算出し、前回得られた画像情報ＩＭＧＯの分散値ＶＯｉと比較して、雨滴検出の判定を行う。この検出方法では、撮像装置によって得られた画像情報をサブ画像に分割して雨滴の検出判定を行うため、サブ画像Ｗｉの別に画素の輝度レベルの分散値による判定に種々の重み付けを行うことができ、細かな判定が可能である。一方、特許文献２の雨滴検出装置では、撮像装置の焦点を無限遠としているため、車両の走行に伴い外部からの人工灯（街灯、対向車のライトなど）が画像情報に入ったり背景の輝度が目まぐるしく変化したりする場合においては、今回の画像情報と前回の画像情報とで輝度の分散値の変化が雨滴によるものかどうかの判定が困難で、雨滴の誤検出が起き易い。
【００１７】
そこで本発明は、雨の降り出し直後に車両のフロントガラスに付着する雨滴を検出することが可能で、前方撮影画像における車両の走行に伴った輝度変化の外乱要因の影響を受け難く、誤検出が起き難い雨滴検出方法およびそれを用いた雨滴検出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
請求項１に記載の雨滴検出方法は、フロントガラスの外表面に焦点を設定した撮影装置で、車両の前方を撮影して撮影画像Ｗを取り込む第１のステップと、前記撮影画像Ｗを、Ｋ個の繰り返し単位面積エリア（画素数Ｎ）からなるサブ画像Ｗｋ
に分割する第２のステップと、前記各サブ画像Ｗｋにおいて、該サブ画像Ｗｋを構成している各画素の輝度Ｙｉｊが所定の高輝度基準値Ｙｂより大きな高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｋを算出する第３のステップと、前記各サブ画像Ｗｋにおいて、該サブ画像Ｗｋの画素数Ｎに対する前記高輝度画素数Ｍｋの割合である高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎを算出する第４のステップと、前記各サブ画像Ｗｋの高輝度画素比Ｒｋから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｋ／Ｋを算出する第５のステップと、前記高輝度画素比Ｒｋの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｋ−Ｒａ）２／Ｋを算出し、前記高輝度画素比Ｒｋの標準偏差σを求める第６のステップと、前記標準偏差σと所定の雨滴基準標準偏差σｒの大きさを比較して、前記フロントガラスへの雨滴付着の有無を判定する第７のステップとを有してなることを特徴としている。
【００１９】
上記雨滴検出方法は、赤外光や可視光の発光源を用いない、低コストの雨滴検出方法である。
【００２０】
上記雨滴検出方法の第１のステップにおいて、フロントガラス（以下ＦＧと略記）越しに車両の前方を撮影した撮影画像Ｗは、ＦＧの外表面に焦点を設定した撮影装置で撮影されたものである。従って、以降のステップで雨滴検出に用いる該撮影画像Ｗは、ＦＧより外側の背景映像がボケた絵となっており、無限遠（背景）焦点の撮影画像に較べて、雨滴検出の外乱となる車両走行に伴った背景映像の輝度変化量を抑制することができる。
【００２１】
上記雨滴検出方法は、従来の雨滴検出方法におけるＦＧに付着した雨滴の移動方向による判定や画像情報を構成している各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いによる判定と異なり、降雨のランダム性によってＦＧに付着する雨滴の分布が一様となることを判定に利用した新規な雨滴検出方法である。次に、上記雨滴検出方法において第２のステップ〜第７のステップで行う処理を、雨滴がＦＧに付着する前と付着した後とで比較しながら、詳細に説明する。
【００２２】
上記雨滴検出方法における第２のステップでは、第１のステップで得られた撮影画像Ｗを、Ｋ個の繰り返し単位面積エリア（画素数Ｎ）からなるサブ画像Ｗｋ
に分割する。撮影画像ＷをＫ個のサブ画像Ｗｋに分割した場合、輝度に対する画素数の分布は、ＦＧへの雨滴付着の有無にかかわらず、サブ画像Ｗｋ毎に異なっている。各サブ画像Ｗｋにおいて、輝度に対する画素数の分布は、雨滴の付着により次のように変化すると考えられる。上述したように、雨滴は、ＦＧ上にランダムに付着して、一様に分布する。ＦＧ上に付着した個々の雨滴は、レンズ効果を有しており、車両の周辺部における最大輝度光を集光する。このため、雨滴の付着位置にある画素では輝度が高くなり、全てのサブ画像Ｗｋにおいて、雨滴の付着前に較べて、高い輝度の画素数が増加することとなる。これを評価するため、第３のステップで、各サブ画像Ｗｋにおいて、所定の高輝度基準値Ｙｂより大きな高輝度画素の高輝度画素数Ｍｋを算出し、第４のステップで、サブ画像Ｗｋの画素数Ｎに対する高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎを算出する。適宜設定される高輝度基準値Ｙｂより大きな高輝度画素の高輝度画素数Ｍｋは、雨滴の付着前後を比較すれば、前述した個々の雨滴のレンズ効果と付着雨滴の分布の一様性によって、全てのサブ画像Ｗｋにおいて大きくなる。従って、各サブ画像Ｗｋにおける高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎについても、雨滴の付着後は付着前と較べて大きくなる。
【００２３】
一方、高輝度画素数Ｍｋの増加、従って高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎの増加は、雨滴が付着した場合に限らず、例えば夜間の対向車や街灯などの人工灯が撮影画像Ｗに入り込んだ場合にも大きくなる。このような人工灯の入り込みによる高輝度画素比Ｒｋの増加と雨滴付着による高輝度画素比Ｒｋの増加を判別するため、上記雨滴検出方法においては、第５のステップで高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｋ／Ｋを算出し、第６のステップで分散σ２＝Σ（Ｒｋ−Ｒａ）２／Ｋを算出して高輝度画素比Ｒｋの標準偏差σを求め、第７のステップで得られた標準偏差σと所定の雨滴基準標準偏差σｒの大きさを比較して、ＦＧへの雨滴付着の有無を判定する。
【００２４】
この第５のステップ〜第７のステップによる雨滴検出の原理は、ＦＧにランダムに付着する雨滴分布の一様性を利用するものである。車両走行に伴い人工灯が撮影画像Ｗへ入り込む場合には、撮影画像Ｗの一部に人工灯が入り込んで特定のサブ画像Ｗｋの高輝度画素比Ｒｋが大きくなり、全体としての標準偏差σは大きな値となる。一方、雨滴がＦＧに付着する場合には、全てのサブ画像Ｗｋにおいて高輝度画素比Ｒｋが一様に大きくなり、全体としての標準偏差σは小さな値となる。このため、第７のステップにおいて、第５のステップと第６のステップで得られた標準偏差σと所定の雨滴基準標準偏差σｒの大きさを比較して、標準偏差σが雨滴基準標準偏差σｒより小さい場合には雨滴ありと判定することができ、標準偏差σが雨滴基準標準偏差σｒより大きい場合には雨滴なしと判定することができる。このように、上記雨滴検出方法においては、従来の雨滴検出方法のように画像情報を構成する各画素の輝度レベルの平均値からのばらつき度合いで雨滴の有無を判定するのではなく、撮影画像ＷをＫ個のサブ画像Ｗｋに分割し、高輝度画素比Ｒｋの分布がサブ画像Ｗｋの間で一様となるか否かで雨滴の有無を判定する。
【００２５】
尚、雨滴基準標準偏差σｒについては、車両走行に伴い変化する各撮影画像Ｗによらない一定の雨滴基準標準偏差σｒを予め設定してもよいし、直前に撮影された撮影画像Ｗの標準偏差σに一定の比率αもしくは差分Δを演算して設定するようにしてもよい。直前に撮影された撮影画像Ｗの標準偏差σを利用して雨滴基準標準偏差σｒを設定する場合には、車両走行に伴い背景映像が刻々と変化する各撮影画像Ｗ毎に、雨滴判定の基準となる雨滴基準標準偏差σｒが、各撮影画像Ｗの背景映像に合わせて同じように変化する。従って、各撮影画像Ｗによらず一定の雨滴基準標準偏差σｒを予め設定する場合に較べて、車両走行に伴う背景映像の変化の影響を受け難い雨滴検出とすることができる。
【００２６】
以上のようにして、上記雨滴検出方法は、雨の降り出し直後に車両のＦＧに付着する雨滴を検出することが可能で、前方撮影画像における車両の走行に伴った輝度変化の外乱要因の影響を受け難く、誤検出が起き難い雨滴検出方法とすることができる。
【００２７】
上記雨滴検出方法における所定の高輝度基準値Ｙｂを設定する方法として、例えば請求項２に記載のように、前記第１のステップと第２のステップの間で、前記撮影画像Ｗを構成している画素の輝度最大値Ｙｍａｘを抽出する第８のステップと、前記輝度最大値Ｙｍａｘに所定の減衰係数Ｄを掛けて、前記高輝度基準値Ｙｂ（＝Ｙｍａｘ＊Ｄ）とする第９のステップとを有してなる構成とすることが好ましい。
【００２８】
これによれば、車両走行に伴い背景映像が刻々と変化する各撮影画像Ｗ毎に、高輝度画素数Ｍｋを算出するための基準となる高輝度基準値Ｙｂが、各撮影画像Ｗの背景映像に合わせて同じように変化する。従って、各撮影画像Ｗによらず一定の高輝度基準値Ｙｂを予め設定する場合に較べて、車両走行に伴う背景映像の変化の影響を受け難い雨滴検出とすることができる。
【００２９】
上記雨滴検出方法においては、例えば請求項３に記載のように、前記第５のステップと第６のステップの間で、前記高輝度画素比平均値Ｒａと所定の雨滴判定要否基準値Ｒｂの大きさを比較して、前記第６のステップと第７のステップを行うかどうかの判定をする第１０のステップを有してなることが好ましい。
【００３０】
前述したように、雨滴がＦＧに付着すると、各サブ画像Ｗｋにおける高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎが付着前と較べて大きくなり、高輝度画素比平均値Ｒａも付着前と較べて大きくなる。従って、高輝度画素比平均値Ｒａと所定の雨滴判定要否基準値Ｒｂの大きさを比較して第６のステップと第７のステップを行うかどうかの判定をする上記第１０のステップを組み込むことで、高輝度画素比Ｒｋの分布の標準偏差σについての判定が必要な撮影画像Ｗを予め絞り込むことができ、演算時間を短縮することができる。尚、雨滴判定要否基準値Ｒｂについても、前述した雨滴基準標準偏差σｒや高輝度基準値Ｙｂと同様に、各撮影画像Ｗによらない一定の雨滴判定要否基準値Ｒｂを予め設定してもよいし、直前に撮影された撮影画像Ｗの雨滴判定要否基準値Ｒｂに一定の比率αもしくは差分Δを演算して設定するようにしてもよい。
【００３１】
また、上記雨滴検出方法は、請求項４に記載のように、前記第２のステップと第３のステップの間で、前記各サブ画像Ｗｋにおいて、各画素の輝度Ｙｉｊの輝度平均値Ｙａｋ＝ΣＹｉｊ／Ｎを算出する第１１のステップと、所定の輝度別分類表に基づいて、前記各サブ画像Ｗｋの輝度平均値Ｙａｋから、同一の輝度分類に属する隣接したＫｔ個のサブ画像Ｗｋで構成される、Ｔ個のグループ画像Ｇｔ（画素数Ｎｔ＝Ｎ＊Ｋｔ）
にグループ化する第１２のステップとを有してなり、前記第３のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｔにおいて、前記高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｔを算出し、前記第４のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｔにおいて、前記画素数Ｎｔに対する前記高輝度画素数Ｍｔの割合である高輝度画素比Ｒｔ＝Ｍｔ／Ｎｔを算出し、前記第５のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｔから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｔ／Ｔを算出し、前記第６のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｔの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｔ−Ｒａ）２／Ｔを算出し、前記高輝度画素比Ｒｔの標準偏差σを求める構成とすることができる。
【００３２】
このように、撮影画像Ｗから分割されたサブ画像Ｗｋを所定の輝度別分類表に基づいてグループ化することで、同一の輝度分類に属する隣接したサブ画像Ｗｋからの情報を一つに集約することができる。このため、例えば輝度の高い空の背景映像が撮影画像Ｗの大きなエリアを占める場合には、その標準偏差σへの影響が低減されて、より精度の高い雨滴検出が可能となる。また、次に示すように、以降のステップにおいて、背景映像の影響を抑制したより詳細な雨滴検出が可能である。
【００３３】
例えば請求項５に記載のように、前記第１２のステップの後で、前記グループ画像Ｇｔの中から、所定の基準に基づいて、Ｓ個のグループ画像Ｇｓ（画素数Ｎｓ＝Ｎ＊Ｋｓ）を選択する第１３のステップを有してなり、前記第３のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｓにおいて、前記高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｓを算出し、前記第４のステップにおいては、前記各グループ画像Ｇｓにおいて、前記画素数Ｎｓに対する前記高輝度画素数Ｍｓの割合である高輝度画素比Ｒｓ＝Ｍｓ／Ｎｓを算出し、前記第５のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｓから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｓ／Ｓを算出し、前記第６のステップにおいては、前記高輝度画素比Ｒｓの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｓ−Ｒａ）２／Ｓを算出し、前記高輝度画素比Ｒｓの標準偏差σを求める構成とする。
【００３４】
これによれば、標準偏差σによる雨滴検出に適した輝度分類に属するグループ画像Ｇｓに雨滴の判定対象を限定して、より高精度な雨滴検出が可能となる。
【００３５】
例えば請求項６に記載のように、前記第１のステップと第２のステップの間で、前記撮影画像Ｗを構成している画素の輝度最大値Ｙｍａｘを抽出する第８のステップを有してなり、前記所定の基準が、前記グループ画像Ｇｔの中から、前記輝度最大値Ｙｍａｘの画素を含んでいないグループ画像を選択する基準である構成とする。
【００３６】
また、請求項７に記載のように、前記所定の基準が、前記グループ画像Ｇｔの中から、最小の前記輝度分類に属するグループ画像を選択する基準である構成とする。
【００３７】
上記のように、比較的高い輝度分類に属するグループ画像を雨滴の判定対象から除外することで、雨滴のレンズ効果による影響がより明確になり、より高精度な雨滴検出が可能となる。
【００３８】
上記雨滴検出方法は、請求項８に記載のように、前記撮影装置が、焦点距離可変であり、前記撮影画像Ｗを、所定の繰り返し頻度で撮影する構成としてもよい。
【００３９】
これによれば、一つの撮影装置で雨滴検出と車両前方監視や光量検出等の
他の検出処理を交互に実行できるため、全体として省スペースとコスト低減を図ることができる。
【００４０】
またこの場合には、請求項９に記載のように、前記第７のステップにおける前記雨滴付着の有無の判定結果を基にして、前記繰り返し頻度を変更することができる。一旦雨滴を検出してワイパを駆動した後は、雨滴の検出頻度を低くすることができる。従って、例えば削減した雨滴検出の処理時間を、車両前方監視等の処理時間に振り向けることができる。
【００４１】
以上のようにして、上記した雨滴検出方法は、いずれも、雨の降り出し直後に車両のＦＧに付着する雨滴を検出することが可能で、前方撮影画像における車両の走行に伴った輝度変化の外乱要因の影響を受け難く、誤検出が起き難い雨滴検出方法とすることができる。
【００４２】
請求項１０〜１８に記載の発明は、上記雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置に関する発明である。
【００４３】
請求項１０に記載の雨滴検出装置は、請求項１に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置であって、前記第１のステップを実施するための撮影装置と、前記第２のステップ、第３のステップ、第４のステップ、第５のステップおよび第６のステップを実施するための画像処理演算部と、前記第７のステップを実施するための判定部とを有してなる。
【００４４】
請求項１１に記載の雨滴検出装置は、請求項２に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置であって、前記画像処理演算部において、前記第８のステップおよび第９のステップを実施する。
【００４５】
請求項１２に記載の雨滴検出装置は、請求項３に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置であって、前記判定部において、前記第１０のステップを実施する。
【００４６】
請求項１３に記載の雨滴検出装置は、請求項４に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置であって、前記画像処理演算部において、前記第１１のステップおよび第１２のステップを実施する。
【００４７】
請求項１４に記載の雨滴検出装置は、請求項５に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置であって、前記判定部において、前記第１３のステップを実施する。
【００４８】
請求項１５に記載の雨滴検出装置は、請求項６に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置であって、前記画像処理演算部において、前記第８のステップを実施する。
【００４９】
請求項１６に記載の雨滴検出装置は、請求項７に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置である。
【００５０】
請求項１７に記載の雨滴検出装置は、前記撮影装置が、焦点距離可変であり、請求項８に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置である。
【００５１】
請求項１８に記載の雨滴検出装置は、請求項９に記載の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置である。
【００５２】
尚、上記請求項１０〜１８の雨滴検出装置によって得られる効果については、先の請求項１〜９の雨滴検出方法において示したとおりであり、その説明は省略する。
【００５３】
以上のようにして、上記雨滴検出方法およびそれを用いた雨滴検出装置は、雨の降り出し直後に車両のフロントガラスに付着する雨滴を検出することが可能で、前方撮影画像における車両の走行に伴った輝度変化の外乱要因の影響を受け難く、誤検出が起き難い雨滴検出方法およびそれを用いた雨滴検出装置とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明に係る雨滴検出方法の基本的な構成例について、その処理手順を示すフロー図である。
【図２】図１の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置１００について、その構成要素と各構成要素間の信号の流れを示すブロック図である。
【図３】図２の雨滴検出装置１００について、撮影装置２１を中心にして示した車両の部分的な側面図である。
【図４】撮影画像Ｗの具体例を示した図で、（ａ）は、ＦＧ１１へ雨滴が付着していない時の撮影画像Ｗｆであり、（ｂ）は、同じ背景映像でＦＧ１１へ雨滴が付着している時の撮影画像Ｗｒである。
【図５】サブ画像Ｗｋにおける輝度レベルに対する画素数の分布例を、雨滴あり（雨滴付着前）と雨滴なし（雨滴付着後）で比較して示した図である。
【図６】第５のステップＳ５〜第７のステップＳ７における処理を説明する図で、高輝度画素比Ｒｋの分布について、雨滴ありとする分布と雨滴なし（雨滴ではない）とする分布を、雨滴基準標準偏差σｒの分布に対して比較して示した図である。
【図７】図１に示した雨滴検出方法の好ましい変形例で、その処理手順を示すフロー図である。
【図８】第８のステップＳ８と第９のステップＳ９における処理を説明する図で、撮影画像Ｗの全体における輝度レベルに対する画素数の分布例を、雨滴あり（雨滴付着前）と雨滴なし（雨滴付着後）で比較して示した図である。
【図９】図７に示した雨滴検出方法をさらに変形した例で、その処理手順を示すフロー図である。
【図１０】第１０のステップＳ１０における処理を説明する図で、高輝度画素比Ｒｋの分布について、図６に示した分布に加えて、雨滴判定要否基準値Ｒｂを判定基準として、雨滴なし（雨滴判定しない）とする分布を追加した図である。
【図１１】図９に示した雨滴検出方法の好ましい変形例で、その処理手順を示すフロー図である。
【図１２】第１１のステップＳ１１と第１２のステップＳ１２における処理を説明する図である。（ａ），（ｂ）は、それぞれ、図４（ａ），（ｂ）の撮影画像Ｗｆと撮影画像Ｗｒに対して、グループ化した５個のグループ画像Ｇｔを塗りパターンを換えて示した図である。（ｃ）は、（ａ），（ｂ）の５個のグループ画像Ｇｔを明示するため、塗りパターンだけを抽出して示した図である。
【図１３】図１２（ａ）の撮影画像Ｗｆにおけるグループ画像Ｇ１，Ｇ３を例にして、それぞれ輝度レベルに対する画素数の分布例を示した図である。
【図１４】図１１に示した雨滴検出方法の好ましい変形例で、その処理手順を示すフロー図である。
【図１５】第１３のステップＳ１３における処理を説明する図で、図１２（ｂ）に示した雨滴が付着している時の撮影画像Ｗｒから、中間の輝度分類に属するグループ画像Ｇ２〜Ｇ４を選択する例を示した図である。
【図１６】焦点距離可変の撮影装置２１を用いた処理を説明する図で、該撮影装置２１の焦点距離を変更する信号と各焦点での検出処理の例を示したタイムチャートである。
【図１７】焦点距離可変の撮影装置２１を用いた時の図１に示した雨滴検出方法の変形例で、その処理手順を示すフロー図である。
【図１８】第１４のステップＳ１４の処理を説明する図で、雨滴の検出後において、ＦＧ１１の外表面に焦点が設定された撮影画像Ｗの撮影の繰り返し頻度を、図１６のタイムチャートの１／２にした場合の例を示した図である。
【図１９】特許文献１に開示された雨滴検出装置１を示す図で、雨滴検出装置１のブロック図である。
【図２０】図１９のＣＣＤカメラ２により撮影された画像から切り出された、撮像エリア７の切り出し画像を示す図である。
【図２１】図１９の雨滴判定手段３による処理方法の要部を示したフロー図である。
【図２２】特許文献２に開示されたレインセンサ（雨滴検出装置）を示す図で、撮像装置２０を中心にして示した車両の部分的な側面図である。
【図２３】特許文献２のレインセンサにおける各構成要素間の信号の流れを示すブロック図である。
【図２４】画像情報の一例を示す図で、（ａ）は、撮像装置２０を通じて今回得られた画像情報ＩＭＧＰであり、（ｂ）は、記憶部５０に一時記憶されている前回得られた画像情報ＩＭＧＯである。
【図２５】画像処理部３０および判断・制御部４０を通じて実行される降雨等の検出処理について、その処理手順を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
以下、本発明を実施するための形態を、図に基づいて説明する。
【００５６】
図１は、本発明に係る雨滴検出方法の基本的な構成例について、その処理手順を示すフロー図である。図２は、図１の雨滴検出方法を用いた雨滴検出装置１００について、その構成要素と各構成要素間の信号の流れを示すブロック図である。また、図３は、図２の雨滴検出装置１００について、撮影装置２１を中心にして示した車両の部分的な側面図である。
【００５７】
図１に示す雨滴検出方法は、図３に示すフロントガラス（以下ＦＧと略記）１１の外表面に焦点を設定した撮影装置２１で、ＦＧ１１越しに車両の前方を撮影して撮影画像Ｗを取り込む第１のステップＳ１と、前記撮影画像Ｗを、Ｋ個の繰り返し単位面積エリア（画素数Ｎ）からなるサブ画像Ｗｋ
に分割する第２のステップＳ２と、前記各サブ画像Ｗｋにおいて、該サブ画像Ｗｋを構成している各画素の輝度Ｙｉｊが所定の高輝度基準値Ｙｂより大きな高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｋを算出する第３のステップＳ３と、前記各サブ画像Ｗｋにおいて、該サブ画像Ｗｋの画素数Ｎに対する前記高輝度画素数Ｍｋの割合である高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎを算出する第４のステップＳ４と、前記各サブ画像Ｗｋの高輝度画素比Ｒｋから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｋ／Ｋを算出する第５のステップＳ５と、前記高輝度画素比Ｒｋの前記高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｋ−Ｒａ）２／Ｋを算出し、前記高輝度画素比Ｒｋの標準偏差σを求める第６のステップＳ６と、前記標準偏差σと所定の雨滴基準標準偏差σｒの大きさを比較して、ＦＧ１１への雨滴付着の有無を判定する第７のステップＳ７とを有している。
【００５８】
尚、第３のステップＳ３におけるＰｉｊについての積算は、各サブ画像Ｗｋに属する全画素（画素数Ｎ）について行う。また、第５のステップＳ５と第６のステップＳ６におけるＲｋについての積算は、Ｋ個の全サブ画像Ｗｋについて行う。また、図２の雨滴検出装置１００において、撮影装置２１が上記第１のステップＳ１を実施し、画像処理演算部３１が上記第２のステップＳ２、第３のステップＳ３、第４のステップＳ４、第５のステップＳ５および第６のステップＳ６を実施し、判定部４１が上記第７のステップＳ７を実施する。
【００５９】
図１に示す雨滴検出方法は、赤外光や可視光の発光源を用いない、低コストの雨滴検出方法である。
【００６０】
図１に示す雨滴検出方法の第１のステップＳ１において、ＦＧ１１越しに車両の前方を撮影した撮影画像Ｗは、ＦＧ１１の外表面に焦点を設定した撮影装置２１で撮影されたものである。撮影装置２１は、図３に示すように、ＦＧ１１の外表面に焦点が設定され、進行方向を車両内部から前方の広い撮影エリア（ワイパ払拭域含む）を撮影する。撮影装置２１は、代表的な２ｍｍ径の雨粒を検出するため、例えば４ｍｍ２以下のエリアを１画素で撮影できるＣＭＯＳ／ＣＣＤイメージャを用いる。撮影装置２１の焦点がＦＧ１１の外表面に設定されているため、図１の以降のステップで雨滴検出に用いる該撮影画像Ｗは、ＦＧ１１より外側の背景映像がボケた絵となっている。尚、車両の走行に伴う背景映像の変化を小さくする目的で、ボンネットが広い車両ではボンネットを背景とする撮影エリアで撮影画像Ｗを撮影するようにしてもよい。
【００６１】
図４は、撮影画像Ｗの具体例を示した図で、図４（ａ）は、ＦＧ１１へ雨滴が付着していない時の撮影画像Ｗｆであり、図４（ｂ）は、同じ背景映像でＦＧ１１へ雨滴が付着している時の撮影画像Ｗｒである。
【００６２】
図４（ａ），（ｂ）に示すように、ＦＧ１１の外表面に焦点を設定した撮影装置２１で撮影された撮影画像Ｗｆ，Ｗｒは、ＦＧ１１より外側の背景映像がボケた絵となっている。このため、図２４に示した特許文献２のレインセンサにおける無限遠（背景）焦点の画像情報ＩＭＧＰ，ＩＭＧＯに較べて、雨滴検出の外乱となる車両走行に伴った背景映像の輝度変化量を抑制することができる。
【００６３】
図１に示す雨滴検出方法は、従来の雨滴検出方法の図１９〜図２１に示したＦＧ６に付着した雨滴９の移動方向による判定や図２２〜図２５に示した画像情報ＩＭＧＰ，ＩＭＧＯを構成している各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いによる判定と異なり、降雨のランダム性によってＦＧ１１に付着する雨滴の分布が一様となることを判定に利用した新規な雨滴検出方法である。次に、図１に示す雨滴検出方法において第２のステップＳ２〜第７のステップＳ７で行う処理を、雨滴がＦＧ１１に付着する前と付着した後とで比較しながら、詳細に説明する。
【００６４】
図１の雨滴検出方法における第２のステップＳ２では、第１のステップＳ１で得られた撮影画像Ｗを、Ｋ個の繰り返し単位面積エリア（画素数Ｎ）からなるサブ画像Ｗｋ
に分割する。図４では、２５個の長方形の繰り返し単位面積エリア（画素数Ｎ＝Ｘ方向画素数Ｎｘ＊Ｙ方向画素数Ｎｙ）からなるサブ画像Ｗｋ
に分割している。
【００６５】
図４に示すように、撮影画像ＷをＫ個のサブ画像Ｗｋに分割した場合、輝度に対する画素数の分布は、ＦＧ１１への雨滴付着の有無にかかわらず、サブ画像Ｗｋ毎に異なっている。各サブ画像Ｗｋにおいて、輝度に対する画素数の分布は、雨滴の付着により次のように変化すると考えられる。上述したように、雨滴は、ＦＧ１１上にランダムに付着して、一様に分布する。ＦＧ１１上に付着した個々の雨滴は、レンズ効果を有しており、車両の周辺部における最大輝度光を集光する。このため、雨滴の付着位置にある画素では輝度が高くなり、全てのサブ画像Ｗｋにおいて、雨滴の付着前に較べて、高い輝度の画素数が増加することとなる。
【００６６】
図５は、サブ画像Ｗｋにおける輝度レベルに対する画素数の分布例を、雨滴あり（雨滴付着前）と雨滴なし（雨滴付着後）で比較して示した図である。図５（ａ），（ｂ）は、それぞれ、図４のサブ画像Ｗ１とサブ画像Ｗ２２を例にしている。図５（ａ），（ｂ）のサブ画像Ｗ１，Ｗ２２に示すように、雨滴付着後には付着した雨滴のレンズ効果によって、それぞれ輝度最大値Ｙｍａｘ１，Ｙｍａｘ２２に近い高い輝度の画素数が増加する。
【００６７】
この雨滴の付着に伴う高い輝度の画素数の増加を評価するため、図１の雨滴検出方法における第３のステップＳ３で、各サブ画像Ｗｋにおいて、所定の高輝度基準値Ｙｂより大きな高輝度画素の高輝度画素数Ｍｋを算出し、第４のステップＳ４で、サブ画像Ｗｋの画素数Ｎに対する高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎを算出する。適宜設定される高輝度基準値Ｙｂより大きな高輝度画素の高輝度画素数Ｍｋは、雨滴の付着前後を比較すれば、前述した個々の雨滴のレンズ効果と付着雨滴の分布の一様性によって、全てのサブ画像Ｗｋにおいて大きくなる。従って、各サブ画像Ｗｋにおける高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎについても、雨滴の付着後は付着前と較べて大きくなる。
【００６８】
図５（ａ），（ｂ）のサブ画像Ｗ１，Ｗ２２において、上記高輝度基準値Ｙｂと高輝度画素の輝度範囲を示している。サブ画像Ｗ１，Ｗ２２のいずれにおいても、雨滴の付着前に較べて、雨滴の付着後には高輝度画素の画素数が増加する。サブ画像Ｗ１，Ｗ２２における高輝度画素数Ｍ１，Ｍ２２は、高輝度画素の輝度範囲におけるグラフ下の面積に相当し、高輝度画素比Ｒ１，Ｒ２２は、該面積のグラフ下の全面積（画素数Ｎ）に占める割合である。
【００６９】
一方、高輝度画素数Ｍｋの増加、従って高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎの増加は、雨滴が付着した場合に限らず、例えば夜間の対向車や街灯などの人工灯が撮影画像Ｗに入り込んだ場合には、特定のサブ画像Ｗｋで高輝度画素比Ｒｋが非常に大きくなって、雨滴であると誤って判定する可能性がある。このような人工灯の入り込みによる高輝度画素比Ｒｋの増加と、雨滴付着による高輝度画素比Ｒｋの増加とを判別するため、図１の雨滴検出方法においては、第５のステップＳ５で高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｋ／Ｋを算出し、第６のステップＳ６で分散σ２＝Σ（Ｒｋ−Ｒａ）２／Ｋを算出して高輝度画素比Ｒｋの標準偏差σを求める。そして、次の第７のステップＳ７において、得られた標準偏差σと所定の雨滴基準標準偏差σｒの大きさを比較して、図３のＦＧ１１への雨滴付着の有無を判定する。
【００７０】
図６は、上記した第５のステップＳ５〜第７のステップＳ７における処理を説明する図で、高輝度画素比Ｒｋの分布について、雨滴ありとする分布と雨滴なし（雨滴ではない）とする分布を、雨滴基準標準偏差σｒの分布に対して比較して示した図である。尚、図６では、簡単化のために、雨滴ありとする分布の高輝度画素比平均値Ｒａと雨滴なし（雨滴ではない）とする分布の高輝度画素比平均値Ｒａは、等しい値のＲａ１としている。
【００７１】
この第５のステップＳ５〜第７のステップＳ７による雨滴検出の原理は、ＦＧ１１にランダムに付着する雨滴分布の一様性を利用するものである。車両走行に伴い人工灯が撮影画像Ｗへ入り込む場合には、撮影画像Ｗの一部に人工灯が入り込んで特定のサブ画像Ｗｋの高輝度画素比Ｒｋが大きくなり、全体としての標準偏差σは大きな値となる。一方、雨滴がＦＧ１１に付着する場合には、全てのサブ画像Ｗｋにおいて高輝度画素比Ｒｋが一様に大きくなり、全体としての標準偏差σは小さな値となる。このため、第７のステップＳ７において、第５のステップＳ５と第６のステップＳ６で得られた標準偏差σと所定の雨滴基準標準偏差σｒの大きさを比較して、標準偏差σが雨滴基準標準偏差σｒより小さい場合には雨滴ありと判定することができ、標準偏差σが雨滴基準標準偏差σｒより大きい場合には雨滴なし（雨滴ではない）と判定することができる。
【００７２】
このように、図１〜図６に示す雨滴検出方法においては、図２２〜図２５に示した従来の雨滴検出方法のように画像情報を構成する各画素の輝度レベルの平均値からのばらつき度合いで雨滴の有無を判定するのではなく、撮影画像ＷをＫ個のサブ画像Ｗｋに分割し、高輝度画素比Ｒｋの分布がサブ画像Ｗｋの間で一様となるか否かで雨滴の有無を判定する。
【００７３】
尚、第７のステップＳ７における雨滴基準標準偏差σｒについては、車両走行に伴い変化する各撮影画像Ｗによらない一定の雨滴基準標準偏差σｒを予め設定してもよいし、直前に撮影された撮影画像Ｗの標準偏差σに一定の比率αもしくは差分Δを演算して設定するようにしてもよい。直前に撮影された撮影画像Ｗの標準偏差σを利用して雨滴基準標準偏差σｒを設定する場合には、車両走行に伴い背景映像が刻々と変化する各撮影画像Ｗ毎に、雨滴判定の基準となる雨滴基準標準偏差σｒが、各撮影画像Ｗの背景映像に合わせて同じように変化する。従って、各撮影画像Ｗによらず一定の雨滴基準標準偏差σｒを予め設定する場合に較べて、車両走行に伴う背景映像の変化の影響を受け難い雨滴検出とすることができる。
【００７４】
以上のようにして、図１〜図６に示した雨滴検出方法は、雨の降り出し直後に車両のＦＧに付着する雨滴を検出することが可能で、前方撮影画像における車両の走行に伴った輝度変化の外乱要因の影響を受け難く、誤検出が起き難い雨滴検出方法となっている。
【００７５】
図７は、図１に示した雨滴検出方法の好ましい変形例で、その処理手順を示すフロー図である。尚、図７のフロー図にある各処理のステップで、図１のフロー図にあるステップと同じ処理を行うものについては、同じ符号を付した。
【００７６】
図７に示す雨滴検出方法のフロー図では、所定の高輝度基準値Ｙｂを設定する方法として、図１に示した雨滴検出方法のフロー図に、次の２つのステップを追加した構成としている。すなわち、第１のステップＳ１と第２のステップＳ２の間で、撮影画像Ｗを構成している画素の輝度最大値Ｙｍａｘを抽出する第８のステップＳ８と、前記輝度最大値Ｙｍａｘに所定の減衰係数Ｄを掛けて、前記高輝度基準値Ｙｂ（＝Ｙｍａｘ＊Ｄ）とする第９のステップＳ９とを有してなる構成である。
【００７７】
尚、上記第８のステップＳ８および第９のステップＳ９は、図２に示した雨滴検出装置１００の画像処理演算部３１が実施する。
【００７８】
図８は、上記した第８のステップＳ８と第９のステップＳ９における処理を説明する図で、撮影画像Ｗの全体における輝度レベルに対する画素数の分布例を、雨滴あり（雨滴付着前）と雨滴なし（雨滴付着後）で比較して示した図である。
【００７９】
前述したように、雨滴の付着後には個々の雨滴のレンズ効果と付着雨滴の分布の一様性によって、全てのサブ画像Ｗｋにおいて高い輝度の画素数が増加する。従って、図８に示すように、撮影画像Ｗの全体においても、雨滴の付着前に較べては雨滴の付着後には高い輝度の画素数が増加する。従って、第８のステップＳ８において撮影画像Ｗの輝度最大値Ｙｍａｘを抽出し、第９のステップＳ９において図８に示すように所定の減衰係数Ｄを掛けて高輝度基準値Ｙｂ（＝Ｙｍａｘ＊Ｄ）とすれば、高輝度画素の輝度範囲が設定されて、各サブ画像Ｗｋにおける高輝度画素数Ｍｋと高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎを算出することができる。
【００８０】
図７に示す第８のステップＳ８と第９のステップＳ９を用いた高輝度基準値Ｙｂの設定によれば、車両走行に伴い背景映像が刻々と変化する各撮影画像Ｗ毎に、高輝度画素数Ｍｋを算出するための基準となる高輝度基準値Ｙｂが、各撮影画像Ｗの背景映像に合わせて同じように変化する。従って、各撮影画像Ｗによらず一定の高輝度基準値Ｙｂを予め設定する場合に較べて、車両走行に伴う背景映像の変化の影響を受け難い雨滴検出とすることができる。
【００８１】
図９は、図７に示した雨滴検出方法をさらに変形した例で、その処理手順を示すフロー図である。
【００８２】
図９に示す雨滴検出方法のフロー図は、図７に示した雨滴検出方法のフロー図に、次のステップを追加した構成としている。すなわち、第５のステップＳ５と第６のステップＳ６の間で、高輝度画素比平均値Ｒａと所定の雨滴判定要否基準値Ｒｂの大きさを比較して、第６のステップＳ６と第７のステップＳ７を行うかどうかの判定をする第１０のステップＳ１０を有してなる構成である。
【００８３】
尚、上記第１０のステップＳ１０は、図２に示した雨滴検出装置１００の判定部４１が実施する。
【００８４】
図１０は、上記した第１０のステップＳ１０における処理を説明する図で、高輝度画素比Ｒｋの分布について、図６に示した雨滴ありとする分布と雨滴なし（雨滴ではない）とする分布に加えて、雨滴判定要否基準値Ｒｂを判定基準として、雨滴なし（雨滴判定しない）とする分布を追加した図である。
【００８５】
ＦＧ１１上に雨滴が付着していない場合には、高輝度基準値Ｙｂより輝度の高い高輝度画素は背景画像に依存し、特定のサブ画像Ｗｋに偏って存在する。このため、撮影画像Ｗの全体平均をとる高輝度画素比平均値Ｒａは、大きな値ではない。  前述したように、雨滴が図３のＦＧ１１上にランダム付着して一様に分布すると、個々の雨滴のレンズ効果で、撮影画像Ｗの全体において
高輝度画素の画素数が増加する。従って、各サブ画像Ｗｋにおける高輝度画素比Ｒｋ＝Ｍｋ／Ｎが大きくなり、撮影画像Ｗ全体の平均をとる高輝度画素比平均値Ｒａも、雨滴が付着する前に較べて大きな値となる。これを利用して、図１０に示すように、高輝度画素比平均値Ｒａ１，Ｒａ２と所定の雨滴判定要否基準値Ｒｂの大きさを比較して第６のステップＳ６と第７のステップＳ７を行うかどうかの判定をする上記第１０のステップＳ１０を組み込むことで、高輝度画素比Ｒｋの分布の標準偏差σについての判定が必要な撮影画像Ｗを予め絞り込むことができ、演算時間を短縮することができる。尚、雨滴判定要否基準値Ｒｂについても、前述した雨滴基準標準偏差σｒや高輝度基準値Ｙｂと同様に、各撮影画像Ｗによらない一定の雨滴判定要否基準値Ｒｂを予め設定してもよいし、直前に撮影された撮影画像Ｗの雨滴判定要否基準値Ｒｂに一定の比率αもしくは差分Δを演算して設定するようにしてもよい。
【００８６】
図１１は、図９に示した雨滴検出方法の好ましい変形例で、その処理手順を示すフロー図である。
【００８７】
図１１に示す雨滴検出方法のフロー図は、図９に示した雨滴検出方法のフロー図に、次のステップを追加した構成としている。すなわち、第２のステップＳ２と第３のステップＳ３の間で、各サブ画像Ｗｋにおいて、各画素の輝度Ｙｉｊの輝度平均値Ｙａｋ＝ΣＹｉｊ／Ｎを算出する第１１のステップＳ１１と、所定の輝度別分類表に基づいて、各サブ画像Ｗｋの輝度平均値Ｙａｋから、同一の輝度分類に属する隣接したＫｔ個のサブ画像Ｗｋで構成される、Ｔ個のグループ画像Ｇｔ（画素数Ｎｔ＝Ｎ＊Ｋｔ）
にグループ化する第１２のステップＳ１２とを有してなる構成である。そして、図９の第３のステップＳ３に相当するステップＳ３ａにおいては、各グループ画像Ｇｔにおいて、高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｔを算出し、図９の第４のステップＳ４に相当するステップＳ４ａにおいては、各グループ画像Ｇｔにおいて、画素数Ｎｔに対する高輝度画素数Ｍｔの割合である高輝度画素比Ｒｔ＝Ｍｔ／Ｎｔを算出し、図９の第５のステップＳ５に相当するステップＳ５ａにおいては、高輝度画素比Ｒｔから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｔ／Ｔを算出し、図９の第６のステップＳ６に相当するステップＳ６ａにおいては、高輝度画素比Ｒｔの高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｔ−Ｒａ）２／Ｔを算出し、高輝度画素比Ｒｔの標準偏差σを求める構成とする。
【００８８】
尚、ステップＳ３ａにおけるＰｉｊについての積算は、各グループ画像Ｇｔに属する全画素（画素数Ｎｔ）について行う。ステップＳ５ａとステップＳ６ａにおけるＲｔについての積算は、Ｔ個の全グループ画像Ｇｔについて行う。また、図２の雨滴検出装置１００において、画像処理演算部３１が上記第１１のステップＳ１１および第１２のステップＳ１２を実施する。
【００８９】
図１２は、上記した第１１のステップＳ１１と第１２のステップＳ１２における処理を説明する図である。図１２（ａ），（ｂ）は、それぞれ、図４（ａ），（ｂ）に示した雨滴が付着していない時の撮影画像Ｗｆと雨滴が付着している時の撮影画像Ｗｒに対して、上記第１１のステップＳ１１でグループ化した５個のグループ画像Ｇｔを塗りパターンを換えて示した図である。尚、雨が降り出す直前と直後では各サブ画像Ｗｋの輝度平均値Ｙａｋがほとんど変わらないため、撮影画像Ｗｆのサブ画像Ｗｋと撮影画像Ｗｒのサブ画像Ｗｋは、同じように
グループ化される。また、図１２（ｃ）は、図１２（ａ），（ｂ）の５個のグループ画像Ｇｔを明示するため、図１２（ａ），（ｂ）から塗りパターンだけを抽出して示した図である。
【００９０】
図１３は、図１２（ａ）の撮影画像Ｗｆにおけるグループ画像Ｇ１，Ｇ３を例にして、それぞれ輝度レベルに対する画素数の分布例を示した図である。
【００９１】
例えば、図１２と図１３に示すグループ画像Ｇ１のように、輝度の高い空の背景映像が撮影画像Ｗの大きなエリアを占める場合には、該エリアを占める多数個のサブ画像Ｗｋについて、高輝度画素比Ｒｋが非常に大きな値となる。このような輝度平均値Ｙａｋが高く高輝度画素比Ｒｋが非常に大きなサブ画像Ｗｋにおいては、雨滴のレンズ効果が目立たなくなるため、雨滴の検出精度が低下する。
【００９２】
これに対して、図１１に示す雨滴検出方法のフロー図にあるように、撮影画像Ｗから分割されたサブ画像Ｗｋを所定の輝度別分類表に基づいてグループ化することで、同一の輝度分類に属する隣接したサブ画像Ｗｋからの情報を一つに集約することができる。例えば、背景映像が空のサブ画像Ｗｋが多数（Ｋｔ）個あり撮影画像Ｗの大きなエリアを占める場合であっても、多数個の該サブ画像Ｗｋを一つのグループ画像Ｇｔにグループ化することで、撮影画像Ｗ全体での高輝度画素比平均値Ｒａに対する多数個の該サブ画像Ｗｋの寄与度を１／Ｋｔに低減することができる。これによって、撮影画像Ｗの大きなエリアを占める場合多数個のサブ画像Ｗｋで構成されたグループ画像Ｇｔからの標準偏差σへの影響が低減されて、より精度の高い雨滴検出が可能となる。また、次に示すように、以降のステップにおいて、背景映像の影響を抑制したより詳細な雨滴検出が可能である。
【００９３】
図１４は、図１１に示した雨滴検出方法の好ましい変形例で、その処理手順を示すフロー図である。
【００９４】
図１４に示す雨滴検出方法のフロー図は、図１１に示した雨滴検出方法のフロー図に、次のステップを追加した構成としている。すなわち、第１２のステップＳ１２の後で、グループ画像Ｇｔの中から、所定の基準に基づいて、Ｓ個のグループ画像Ｇｓ（画素数Ｎｓ＝Ｎ＊Ｋｓ）を選択する第１３のステップＳ１３を有してなる構成である。そして、図９の第３のステップＳ３および図１１のステップＳ３ａに相当するステップＳ３ｂにおいては、選択した各グループ画像Ｇｓにおいて、高輝度画素の画素数である高輝度画素数Ｍｓを算出し、図９の第４のステップＳ４および図１１のステップＳ４ａに相当するステップＳ４ｂにおいては、選択した各グループ画像Ｇｓにおいて、画素数Ｎｓに対する高輝度画素数Ｍｓの割合である高輝度画素比Ｒｓ＝Ｍｓ／Ｎｓを算出し、図９の第５のステップＳ５および図１１のステップＳ５ａに相当するステップＳ５ｂにおいては、高輝度画素比Ｒｓから、高輝度画素比平均値Ｒａ＝ΣＲｓ／Ｓを算出し、図９の第６のステップＳ６および図１１のステップＳ６ａに相当するステップＳ６ｂにおいては、高輝度画素比Ｒｓの高輝度画素比平均値Ｒａに対する分散σ２＝Σ（Ｒｓ−Ｒａ）２／Ｓを算出し、高輝度画素比Ｒｓの標準偏差σを求める構成とする。
【００９５】
尚、ステップＳ３ｂにおけるＰｉｊについての積算は、選択した各グループ画像Ｇｓに属する全画素（画素数Ｎｓ）について行う。ステップＳ５ａとステップＳ６ａにおけるＲｓについての積算は、Ｓ個の選択した全グループ画像Ｇｓについて行う。また、図２の雨滴検出装置１００において、判定部４１が上記第１３のステップＳ１３を実施する。
【００９６】
図１５は、上記した第１３のステップＳ１３における処理を説明する図で、図１２（ｂ）に示した雨滴が付着している時の撮影画像Ｗｒから、最も高い輝度分類に属するグループ画像Ｇ１と最も低い輝度分類に属するグループ画像Ｇ５を除外して、中間の輝度分類に属するグループ画像Ｇ２〜Ｇ４を選択する例を示した図である。
【００９７】
図１４に示す雨滴検出方法によれば、標準偏差σによる雨滴検出に適した輝度分類に属するグループ画像Ｇｓに雨滴の判定対象を限定して、より高精度な雨滴検出が可能となる。
【００９８】
例えば、図１４に示すフロー図のように、第１のステップＳ１と第２のステップＳ２の間で、撮影画像Ｗを構成している画素の輝度最大値Ｙｍａｘを抽出する第８のステップＳ８を有してなる場合には、第１３のステップＳ１３における所定の基準が、グループ画像Ｇｔの中から、輝度最大値Ｙｍａｘの画素を含んでいないグループ画像を選択する基準である構成とする。また、第１３のステップＳ１３における所定の基準が、グループ画像Ｇｔの中から、例えば図１２に示したグループ画像Ｇ５のように、最小の輝度分類に属するグループ画像を選択する基準である構成としてもよい。上記のように、比較的高い輝度分類に属するグループ画像を雨滴の判定対象から除外することで、雨滴のレンズ効果による影響がより明確になり、より高精度な雨滴検出が可能となる。
【００９９】
上記した雨滴検出方法は、いずれも、図３に示す撮影装置２１が、焦点距離可変であり、ＦＧ１１の外表面に焦点が設定された撮影画像Ｗを、所定の繰り返し頻度で撮影する構成としてもよい。
【０１００】
図１６は、上記焦点距離可変の撮影装置２１を用いた処理を説明する図で、該撮影装置２１の焦点距離を変更する信号と各焦点での検出処理の例を示したタイムチャートである。これによれば、一つの撮影装置２１で雨滴検出と車両前方監視や光量検出等の
他の検出処理を交互に実行できるため、全体として省スペースとコスト低減を図ることができる。
【０１０１】
図１７は、上記焦点距離可変の撮影装置２１を用いた時の図１に示した雨滴検出方法の変形例で、その処理手順を示すフロー図である。
【０１０２】
図１７に示す雨滴検出方法のフロー図では、図１に示した雨滴検出方法のフロー図に、第７のステップＳ７における雨滴付着の有無の判定結果を基にして、繰り返し頻度を変更する第１４のステップＳ１４を追加した構成としている。
【０１０３】
図１８は、上記第１４のステップＳ１４の処理を説明する図で、雨滴の検出後において、ＦＧ１１の外表面に焦点が設定された撮影画像Ｗの撮影の繰り返し頻度を、図１６のタイムチャートの１／２にした場合の例を示した図である。
【０１０４】
一旦雨滴を検出してワイパを駆動した後は、雨滴の検出頻度を低くすることができる。従って、  図１８に示すように、例えば削減した雨滴検出の処理時間を、車両前方監視等の処理時間に振り向けることができる。
【０１０５】
以上のようにして、上記雨滴検出方法およびそれを用いた雨滴検出装置は、雨の降り出し直後に車両のＦＧに付着する雨滴を検出することが可能で、前方撮影画像における車両の走行に伴った輝度変化の外乱要因の影響を受け難く、誤検出が起き難い雨滴検出方法およびそれを用いた雨滴検出装置となっている。
【符号の説明】
【０１０６】
１１  フロントガラス（ＦＧ）
２１  撮影装置
３１  画像処理演算部
４１  判定部
Ｗ  撮影画像
Ｗｋ  サブ画像
Ｇｔ  グループ画像
【図１】
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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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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