(57)【要約】【課題】付着物を高精度に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、分割部と、算出部と、判定部とを備える。分割部は、撮像装置によって撮像された撮像画像を複数の部分領域に分割する。算出部は、分割部によって分割された部分領域に含まれる画素毎にエッジの強度を検出し、当該強度を積算した積算値を部分領域毎に算出する。判定部は、算出部によって算出された部分領域の積算値が所定の付着条件を満たす場合に、部分領域が付着物領域であると判定する。【選択図】図２
2019106641.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を複数の部分領域に分割する分割部と、
前記分割部によって分割された前記部分領域に含まれる画素毎にエッジの強度を検出し、当該強度を積算した積算値を前記部分領域毎に算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記部分領域の前記積算値が所定の付着条件を満たす場合に、当該部分領域が付着物領域であると判定する判定部と
を備えることを特徴とする付着物検出装置。
【請求項２】
前記算出部は、
前記エッジの強度を正または負の値で表される振幅値として検出し、前記振幅値の絶対値を積算して前記積算値を算出すること
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】
前記算出部は、
前記振幅値の正または負の値のうち、いずれか一方の値のみを積算して前記積算値を算出すること
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】
前記分割部は、
前記部分領域が水平方向よりも鉛直方向への長さが長い縦長領域および前記鉛直方向よりも前記水平方向への長さが長い横長領域それぞれで分割し、
前記算出部は、
前記縦長領域および前記横長領域それぞれについて前記積算値を算出し、
前記判定部は、
前記縦長領域および前記横長領域のうち少なくとも一方の前記積算値が前記付着条件を満たす領域を前記付着物領域と判定すること
を特徴とする請求項１または２に記載の付着物検出装置。
【請求項５】
前記分割部は、
前記縦長領域の前記鉛直方向への鉛直長さが前記撮像画像の前記鉛直方向への鉛直長さとなるように分割し、前記横長領域の前記水平方向への水平長さが前記撮像画像の前記水平方向への水平長さとなるように分割し、
前記算出部は、
前記縦長領域の前記鉛直長さ全体に亘る前記画素の前記エッジの強度の前記積算値を算出し、前記横長領域の前記水平長さ全体に亘る前記画素の前記エッジの強度の前記積算値をそれぞれ算出すること
を特徴とする請求項４に記載の付着物検出装置。
【請求項６】
撮像装置によって撮像された撮像画像を複数の部分領域に分割する分割工程と、
前記分割工程によって分割された前記部分領域に含まれる画素毎にエッジの強度を検出し、当該強度を積算した積算値を前記部分領域毎に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部分領域の前記積算値が所定の付着条件を満たす場合に、当該部分領域が付着物領域であると判定する判定工程と
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、車載カメラで撮像された撮像画像に基づいてカメラレンズに付着した異物を検出する付着物検出装置がある。付着物検出装置は、例えば、撮像画像における各画素のエッジの強度が所定の閾値以下である画素の数に基づいて付着物を検出する技術が提案されている（たとえば、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２０１４−３０１８８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、従来の技術のように、画素毎に閾値判定するとなると、より正確な閾値設定が要求されるため、設定される閾値によっては付着物を高精度に検出できないおそれがある。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、付着物を高精度に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】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る付着物検出装置は、分割部と、算出部と、判定部とを備える。前記分割部は、撮像装置によって撮像された撮像画像を複数の部分領域に分割する。前記算出部は、前記分割部によって分割された前記部分領域に含まれる画素毎にエッジの強度を検出し、当該強度を積算した積算値を前記部分領域毎に算出する。前記判定部は、前記算出部によって算出された前記部分領域の前記積算値が所定の付着条件を満たす場合に、当該部分領域が付着物領域であると判定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、付着物を高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る付着物検出方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る付着物検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、分割部の分割例を示す図である。
【図４】図４は、算出部の処理内容を示す図である。
【図５】図５は、判定部の処理内容を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る付着物検出装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、変形例に係る判定部の処理内容を示す図である。
【図８】図８は、変形例に係る判定部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、本願の開示する付着物検出装置および付着物検出方法の実施形態を詳細に説明する。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。また、以下では、付着物検出装置は、車両に設けられる撮像装置に付着した付着物を検出する場合を一例に挙げて説明するが、付着物検出装置の対象は、車両に設けられた撮像装置に限定されず、人が持ち運び可能な可搬性の撮像装置や、店舗等に取り付けられる監視カメラ等の撮像装置であってもよい。
【００１０】
まず、図１を用いて実施形態に係る付着物検出方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る付着物検出方法の概要を示す図である。図１には、付着物が付着していない撮像装置で撮像された通常の撮像画像（通常画像）Ｐ１と、レンズが雪（付着物の一例）に埋もれた状態で撮像された撮像画像（雪埋もれ画像）Ｐ２を示す。雪以外の付着物として、例えば、雨や泥水、あるいは周囲の温度変化によるレンズの曇り等がある。なお、以下において、撮像画像Ｐ１，Ｐ２を特に区別しない場合、単に撮像画像Ｐと記載する。
【００１１】
また、図１では、撮像画像Ｐ１，Ｐ２における鉛直方向（縦方向）に並んだ任意の１列の画素におけるエッジの強度を正または負の値で表される振幅値として示している。
【００１２】
実施形態に係る付着物検出方法では、撮像画像Ｐ１，Ｐ２に含まれる画素のエッジの強度を積算した積算値に基づいて撮像装置のレンズに付着物が付着したことを示す付着物領域３００（撮像画像Ｐ２の色付部分）を検出する。
【００１３】
ここで、従来の付着物検出方法について説明する。従来の付着物検出方法では、撮像画像に含まれる画素毎にエッジの強度が所定の閾値以下であるかを判定し、閾値以下の画素数に基づいて付着物領域を検出していた。
【００１４】
しかしながら、従来の付着物検出方法のように、画素毎に閾値判定するとなると、より正確な閾値設定が要求されるため、設定される閾値によっては付着物を高精度に検出できないおそれがある。
【００１５】
そこで、実施形態に係る付着物検出方法では、エッジの強度を積算した積算値を用いて閾値判定を行うこととした。具体的には、実施形態に係る付着物検出方法では、まず、撮像装置によって撮像された撮像画像Ｐを部分領域Ｖに分割する（ステップＳ１）。
【００１６】
図１に示す例では、撮像画像Ｐを鉛直方向（縦方向）に６つの部分領域Ｖに分割しているが、分割数は、６つに限定されるものではなく、５つ以下であっても、７つ以上であってもよい。また、撮像画像Ｐを水平方向（横方向）に部分領域Ｖに分割してもよいが、かかる点については、図３で後述する。
【００１７】
つづいて、実施形態に係る付着物検出方法では、分割した部分領域Ｖに含まれるエッジの強度を検出する（ステップＳ２）。エッジの強度は、例えばソーベルエッジ等の既知のエッジ検出方法により検出可能である。図１に示す例では、任意の一の部分領域Ｖにおけるエッジの強度をゼロを中心に正または負の値で表される振幅値として示している。なお、エッジの強度は、かかる振幅値に限定されるものではなく、エッジの強度を示す値であればよく、例えば、正または負の値のみで表されてもよい。
【００１８】
つづいて、実施形態に係る付着物検出方法では、部分領域Ｖ毎に、エッジの強度を積算した積算値を算出する（ステップＳ３）。図１に示す例では、エッジの強度を示す振幅値の絶対値を積算して積算値を算出する。
【００１９】
つづいて、実施形態に係る付着物検出方法では、算出した積算値が所定の付着条件を満たすか否かを判定し、付着条件を満たす場合に、部分領域Ｖが付着物領域であると判定する（ステップＳ４）。例えば、積算値が所定の閾値以下である場合に、付着条件を満たすと判定し、部分領域Ｖを付着物領域３００であると判定する。なお、かかる閾値は、例えば、通常画像におけるエッジの強度によって予め算出した積算値に基づいて設定可能である。
【００２０】
つまり、実施形態に係る付着物検出方法では、エッジの強度の積算値を閾値判定するため、従来のように画素毎に閾値判定するよりも、閾値設定が容易になる。すなわち、閾値による付着物領域３００であるか否かの切り分けが容易になるため、付着物を高精度に検出することができる。
【００２１】
より詳細には、一般的に雪埋もれのない通常画像の場合は、構造物等の様々なエッジが明瞭に検出されるため、図１上段に示すようにエッジ強度の振幅値は大きくなる。そのため、エッジ強度の積算値も大きくなる。それに対して、雪埋もれ画像の場合、構造物等の様々なエッジが付着物によりマスクされ、あるいはぼやけるため、図１下段に示すようにエッジ強度の変化が小さくなる。そのため、エッジ強度の積算値も小さくなる。即ち、エッジ強度単体で判定するよりもエッジ強度の積算値で判定した方が通常画像と雪埋もれ画像とで積算値に大きな差が開くため、閾値での区別がつきやすくなる。よって、閾値設定が容易になり、付着物を高精度に検出することができる。
【００２２】
例えば自動駐車支援や追従走行支援などに用いられる車載カメラにおいて、付着物（雨滴、雪、曇り、泥、カメラレンズ上に付着した異物、写り込むなどの異物など）によって撮影された画像が影響を受けるおそれある。しかし必ずしも付着物があるからといって走行に影響するとは限らず、付着物の付着位置や程度によっては撮像画像から走行支援に十分な情報を提供できる場合もある。したがって、単純に撮影画像に付着物があるか否かの判定ではなく、付着物の領域や程度を精度良く検出することが求められている。
【００２３】
実施形態に係る付着物検出方法では、前述した通り、エッジ強度の積算値を用いて付着物領域を検出するため、付着物を高精度に検出することができる。
【００２４】
なお、実施形態に係る付着物検出方法では、正または負の値の振幅値の絶対値を積算して積算値を算出したが、例えば、正の値または負の値のいずれか一方のみを積算して積算値を算出してもよい。つまり、振幅値を絶対値にせずに積算値を算出してもよい。
【００２５】
次に、図２を参照して、実施形態に係る付着物検出装置１の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係る付着物検出装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る付着物検出装置１は、例えば、撮像装置１０と、除去装置１１と、制御装置１２とに接続される。
【００２６】
撮像装置１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子を備えた車載カメラである。また、撮像装置１０は、車両の外部に取り付けられることで、車両の周囲を撮像する。なお、撮像装置１０は、１つであってもよく、複数であってもよい。
【００２７】
除去装置１１は、付着物検出装置１の検出結果に基づいて撮像装置１０のレンズに付着した異物を除去する。除去装置１１は、例えば圧縮した空気や、ウォッシャ液を撮像装置１０のレンズへ向けて噴出させたり、カメラワイパで撮像装置１０のレンズを拭ったりしてもよい。
【００２８】
制御装置１２は、付着物検出装置１の検出結果に基づいて、例えば車両に搭載された制御システムを制御する。例えば、制御装置１２は、付着物検出装置１によって付着物が検出された場合に、自動運転に係る制御装置を自動運転から手動運転に切り替えたり、車両周囲の障害物等を検知する検知システム等の機能を停止したり、運転者に対して付着物の除去を通知したりする。
【００２９】
実施形態に係る付着物検出装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、分割部２１と、算出部２２と、判定部２３とを備える。記憶部３は、閾値情報３１を記憶する。
【００３０】
ここで、付着物検出装置１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。
【００３１】
コンピュータのＣＰＵは、たとえば、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の分割部２１、算出部２２とおよび判定部２３として機能する。
【００３２】
また、制御部２の分割部２１、算出部２２および判定部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。
【００３３】
また、記憶部３は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、閾値情報３１や、各種プログラムの情報等を記憶することができる。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。
【００３４】
閾値情報３１は、後述する判定部２３が付着物の有無を判定する際の基準となる閾値を含んだ情報である。閾値情報３１は、例えば、予め実験等により生成した閾値を含ませることができる。具体的には、付着物の有り無しの撮像画像Ｐ（例えば、図１の通常画像および雪埋もれ画像）それぞれについてエッジの強度の積算値を算出し、算出した２つの積算値の間の値を閾値として設定する。
【００３５】
制御部２は、撮像画像Ｐを複数の部分領域Ｖに分割し、分割した部分領域Ｖ毎にエッジの強度を積算した積算値を算出するとともに、かかる積算値に基づいて付着物領域３００を判定する。
【００３６】
分割部２１は、撮像装置１０によって撮像された撮像画像Ｐを複数の部分領域Ｖに分割する。例えば、分割部２１は、撮像画像Ｐを鉛直方向および水平方向それぞれに分割して部分領域Ｖを生成する。ここで、図３を用いて、分割部２１の分割例について具体的に説明する。
【００３７】
図３は、分割部２１の分割例を示す図である。図３に示すように、分割部２１は、分割方向が異なる２種類の部分領域Ｖｖ，Ｖｈにそれぞれ分割する。具体的には、分割部２１は、撮像画像Ｐを鉛直方向に分割した部分領域Ｖｖと、水平方向に分割した部分領域Ｖｈとをそれぞれ生成する。
【００３８】
これにより、一方の部分領域Ｖｖは、水平方向よりも鉛直方向への長さが長い縦長の領域（以下、縦長領域Ｖｖと記載する）となり、部分領域Ｖｈは、鉛直方向よりも水平方向への長さが長い横長の領域（以下、横長領域Ｖｈと記載する）となる。
【００３９】
なお、図３に示すように、分割部２１は、撮像画像Ｐの全領域を縦長領域Ｖｖまたは横長領域Ｖｈに分割することが好ましい。換言すれば、縦長領域Ｖｖは、鉛直方向への長さ（以下、鉛直長さと記載する）が撮像画像Ｐの鉛直長さとなるように分割され、横長領域Ｖｈは、水平方向への長さ（以下、水平長さと記載する）が撮像画像Ｐの水平長さとなるように分割される。
【００４０】
これにより、後述の算出部２２によって鉛直方向の画素全てまたは水平方向の画素全てを用いて積算値を算出できるため、後述の判定部２３による積算値の閾値判定が容易になり付着物を高精度に検出できる。なお、算出部２２および判定部２３の具体的な処理内容は後述する。
【００４１】
なお、分割部２１は、撮像画像Ｐの全領域を部分領域Ｖに分割する場合に限定されず、撮像画像Ｐの一部の領域を部分領域Ｖに分割してもよい。つまり、縦長領域Ｖｖは、鉛直長さが撮像画像Ｐの鉛直長さよりも短くてもよく、横長領域Ｖｈは、水平長さが撮像画像Ｐの水平長さよりも短くてもよい。
【００４２】
つまり、縦長領域Ｖｖは、水平方向よりも鉛直方向への長さが長ければよく、横長領域Ｖｈは、鉛直方向よりも水平方向への長さが長ければよい。これにより。後述の算出部２２および判定部２３が、撮像画像Ｐの一部の領域を処理対象とできるため、処理負荷を抑えることができる。
【００４３】
なお、図３に示す例では、縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈともに４つに分割された場合を示しているが、縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈの分割数が互いに同じであってもよく、それぞれ異なってもよい。
【００４４】
また、図３では、４つに等分割された場合を示しているが、等分割でなくてもよい。つまり、分割された複数の縦長領域Ｖｖそれぞれは、水平方向への長さがすべて同じであってもよく、それぞれ異なってもよい。また、分割された複数の横長領域Ｖｈそれぞれは、鉛直方向への長さがすべて同じであってもよく、それぞれ異なってもよい。
【００４５】
また、図３に示す例では、分割部２１は、撮像画像Ｐの領域全体を部分領域Ｖに分割したが、領域全体を分割する場合に限らず、撮像画像Ｐの一部の領域を部分領域Ｖに分割してもよい。
【００４６】
図２に戻って算出部２２について説明する。算出部２２は、分割部２１によって分割された部分領域Ｖに含まれる画素毎にエッジの強度を検出し、エッジの強度を積算した積算値を部分領域Ｖ毎に算出する。
【００４７】
例えば、算出部２２は、分割部２１によって分割された縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈそれぞれに対してエッジ検出処理を施す。エッジ検出処理として、例えば、ソベルフィルタ等の既知のエッジ検出用のフィルタを用いることができる。ここで、図４を用いて、算出部２２の処理内容について説明する。
【００４８】
図４は、算出部２２の処理内容を示す図である。図４では、縦長領域Ｖｖに対してソベルフィルタを適用して、垂直方向のエッジの強度を検出する場合を示している。なお、図示は省略したが、横長領域Ｖｈに対してはソベルフィルタを適用して、水平方向のエッジの強度を検出する。
【００４９】
図４に示すように、算出部２２は、まず、ソベルフィルタの注目画素となる画素列Ｌを縦長領域Ｖｖの中から一列選択する。そして、算出部２２は、選択した画素列Ｌを注目画素としてエッジの強度を検出する。例えば、算出部２２は、エッジの強度を正（＋）または負（−）の値で示す振幅値として検出する。具体的には、エッジの変化向きを正または負で表し、エッジの変化量を振幅値で示す。
【００５０】
つづいて、算出部２２は、検出したエッジの強度を積算して積算値を算出する。例えば、算出部２２は、縦長領域Ｖｖの鉛直長さ全体に亘る画素のエッジの強度の積算値を算出する（横長領域Ｖｈの場合、水平長さ全体に亘る画素のエッジの強度の積算値を算出する）。図４に示す例では、算出部２２は、撮像画像Ｐの画素列Ｌにおける上端から下端までの画素すべてを用いて、正および負の値である振幅値の絶対値を積算して積算値を算出する。
【００５１】
具体的には、算出部２２は、振幅値のうち、負の値の総和である「−Ａ」の絶対値と、正の値の総和である「＋Ｂ」の絶対値とを合計して積算値を算出する。つまり、振幅値を正の値で正規化して合計するため、例えば、図１の「通常画像」と「雪埋もれ画像」との積算値の差を顕著にできる。すなわち、付着物領域３００であるか否かを切り分ける閾値設定を容易にできるため、付着物を高精度に検出することができる。さらに、撮像画像Ｐの画素列Ｌについて、上端から下端までの画素すべてを積算値に用いることで、閾値の設定をさらに容易にできるため、付着物をさらに高精度に検出することができる。
【００５２】
なお、算出部２２は、正および負の値を用いて積算値を算出したが、いずれか一方のみを用いて積算値を算出してもよい。つまり、算出部２２は、正（または負）の一方の値のみを積算して積算値を算出してもよい。これにより、他方の値の総和を算出しなくてよいため、算出部２２の処理負荷を抑えることができる。
【００５３】
また、図４では、算出部２２は、選択した１つの画素列Ｌのみを用いて縦長領域Ｖｖの積算値を算出したが、例えば、縦長領域Ｖｖに含まれる複数の画素列Ｌそれぞれから算出される積算値を合計した値を積算値として算出してもよい。これにより、積算値の差をさらに大きくできるため、付着物の検出精度をさらに向上させることができる。
【００５４】
また、図４では、算出部２２は、画素列Ｌにおいて、撮像画像Ｐの上端から下端に至るすべての注目画素の振幅値を検出して積算したが、これに限定されず、画素列Ｌの画素のうち、一部の画素（例えば、１つ飛ばし）を注目画素として選択して振幅値を検出し積算値を算出してもよい。
【００５５】
図２に戻って判定部２３について説明する。判定部２３は、算出部２２によって算出された積算値に基づいて部分領域Ｖが付着物領域３００であるか否かを判定する。例えば、判定部２３は、部分領域Ｖの積算値が所定の付着条件を満たす場合に、かかる部分領域Ｖが付着物領域３００であると判定する。
【００５６】
具体的には、判定部２３は、算出された積算値が閾値情報３１に含まれる閾値以下であった場合、付着条件を満たすとして、部分領域Ｖを付着物領域３００として判定する。
【００５７】
より具体的には、判定部２３は、分割部２１によって分割された縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈそれぞれに対して閾値情報３１の閾値を用いて閾値判定を行い付着物領域３００を検出する。かかる点について、図５を用いて説明する。
【００５８】
図５は、判定部２３の処理内容を示す図である。図５では、１つの縦長領域Ｖｖ（右から２列目）および１つの横長領域Ｖｈ（上から１行目）の積算値が付着条件を満たすと判定されたとする。判定部２３は、縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈのうち少なくとも一方の積算値が付着条件を満たす領域を付着物領域３００と判定する。
【００５９】
具体的には、判定部２３は、縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈそれぞれの判定結果を用いて論理和による演算を行い、かかる論理和の演算結果を最終的な付着物領域３００として出力する。
【００６０】
つまり、判定部２３は、付着条件を満たす縦長領域Ｖｖおよび付着条件を満たす横長領域Ｖｈの論理和となる領域を付着物領域３００と判定する。このように論理和の領域を付着物領域３００とすることで、撮像画像Ｐの領域の中で付着物による影響を受けている可能性のある領域を広めに抽出できる。
【００６１】
従って、例えば、かかる付着物領域３００を制御装置１２に通知することで、制御装置１２が付着物領域３００以外の領域を使って制御可能であるか否かの判断を正確に行うことができる。
【００６２】
なお、図５では、判定部２３は、論理和の領域を付着物領域３００としたが、これに限定されず、論理積の領域を付着物領域３００としてもよいが、かかる点については、図７で後述する。
【００６３】
次に、図６を用いて、実施形態に係る付着物検出装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図６は、実施形態に係る付着物検出装置１が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００６４】
図６に示すように、まず、分割部２１は、撮像装置１０によって撮像された撮像画像Ｐを水平方向よりも鉛直方向への長さが長い縦長領域Ｖｖに分割する（ステップＳ１０１）。また、分割部２１は、撮像画像Ｐを鉛直方向よりも水平方向への長さが長い横長領域Ｖｈに分割する（ステップＳ１０２）。なお、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２は、順序が互いに入れ替わってもよい。
【００６５】
つづいて、算出部２２は、例えばソベルフィルタを適用して、縦長領域Ｖｖにおける垂直方向のエッジの強度を検出する（ステップＳ１０３）。また、算出部２２は、横長領域Ｖｈにおける水平方向のエッジの強度を検出する（ステップＳ１０４）。なお、ステップＳ１０３およびステップＳ１０４は、順序が互いに入れ替わってもよい。
【００６６】
つづいて、算出部２２は、縦長領域Ｖｖにおけるエッジの強度の積算値を算出する（ステップＳ１０５）。また、算出部２２は、横長領域Ｖｈにおけるエッジの強度の積算値を算出する（ステップＳ１０６）。なお、ステップＳ１０５およびステップＳ１０６は、順序が互いに入れ替わってもよい。
【００６７】
つづいて、判定部２３は、算出された積算値に基づいて縦長領域Ｖｖに対して付着物領域３００の判定処理を行う（ステップＳ１０７）。例えば、判定部２３は、積算値が所定の閾値以下である場合、付着条件を満たすとし、縦長領域Ｖｖが付着物領域３００であると判定する。また、判定部２３は、算出された積算値に基づいて横長領域Ｖｈに対して付着物領域３００の判定処理を行う（ステップＳ１０８）。なお、ステップＳ１０７およびステップＳ１０８は、順序が互いに入れ替わってもよい。
【００６８】
つづいて、判定部２３は、縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈの判定結果で得られた付着物領域３００の論理和を演算する（ステップＳ１０９）。つづいて、判定部２３は、論理和の結果である領域を最終的な付着物領域３００と判定し（ステップＳ１１０）、処理を終了する。
【００６９】
上述してきたように、実施形態に係る付着物検出装置１は、分割部２１と、算出部２２と、判定部２３とを備える。分割部２１は、撮像装置１０によって撮像された撮像画像Ｐを複数の部分領域Ｖに分割する。算出部２２は、分割部２１によって分割された部分領域Ｖに含まれる画素毎にエッジの強度を検出し、当該強度を積算した積算値を部分領域Ｖ毎に算出する。判定部２３は、算出部２２によって算出された部分領域Ｖの積算値が所定の付着条件を満たす場合に、部分領域Ｖが付着物領域３００であると判定する。これにより、付着物判定の閾値設定が容易になるため、付着物を高精度に検出することができる。
【００７０】
なお、上述した実施形態では、判定部２３は、縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈにおける判定結果の論理和の領域を最終的な付着物領域３００と判定したが、これに限定されず、論理積の領域を最終的な付着物領域３００と判定してもよい。かかる点について、図７を用いて説明する。
【００７１】
図７は、変形例に係る判定部２３の処理内容を示す図である。図７に示すように、判定部２３は、付着条件を満たす（閾値≧積算値）縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈの論理積による演算を行い、かかる論理積の演算結果を最終的な付着物領域３００として出力する。
【００７２】
つまり、判定部２３は、縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈが重なる領域のみを最終的な付着物領域３００と判定する。これにより、撮像画像Ｐの領域全体のうち、付着物の影響を確実に受けている領域のみを付着物領域３００として抽出することができる。
【００７３】
なお、上述した実施形態では、分割部２１が撮像画像Ｐを縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈそれぞれに分割したが、縦長領域Ｖｖおよび横長領域Ｖｈのうちいずれか一方のみに分割してもよい。かかる場合、判定部２３は、付着条件を満たす部分領域Ｖを、論理演算を行うことなく付着物領域３００として検出する。これにより、付着物領域３００の有無を早期に判定することができる。
【００７４】
また、判定部２３は、所定位置にある部分領域Ｖを使用して撮像画像Ｐにおける付着物の付着状況を予測してもよい。かかる点について、図８を用いて説明する。
【００７５】
図８は、変形例に係る判定部２３の処理内容を示す図である。図８では、撮像画像Ｐに映った車両のボディ部の領域を含む横長領域Ｖｈを一例として示している。このようなボディ部の領域には、例えばナンバープレート等のように、車両の走行に関わりなく画像が常に一定である。このため、例えば、かかる横長領域Ｖｈで算出される積算値は常に略同じ値になる傾向にある。
【００７６】
そこで、付着物検出装置１は、かかる点に着目して、ボディ部が映った横長領域Ｖｈに付着物が無い場合の積算値を記憶しておく。そして、付着物検出装置１は、判定部２３が、まず、ボディ部が映った横長領域Ｖｈについて判定処理を行う。判定処理の際、判定部２３は、閾値判定を行うとともに、記憶しておいた積算値と、算出した積算値を比較することで、付着物の付着状況を予測する。
【００７７】
例えば、判定部２３は、記憶した積算値に対して算出した積算値が顕著に低い場合、撮像画像Ｐのほとんどの領域が付着物領域３００であると予測する。具体的には、判定部２３は、記憶した積算値と算出した積算値との差分が所定の閾値以上の場合には、他の部分領域Ｖについての判定処理を停止し、かかる撮像画像Ｐの使用を禁止する旨を制御装置１２に通知する。
【００７８】
このように、ボディ部が映った横長領域Ｖｈのように、車両走行時でも画像変化が無い領域を利用して、撮像画像Ｐ全体の付着状況を予測することで、例えば、撮像画像Ｐの領域全体に付着物が付着していることが明らかな場合等において、上記した論理演算等を行わずに済むため、処理負荷が嵩むことを防止できる。
【００７９】
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態様は、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総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、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１    付着物検出装置
２    制御部
３    記憶部
１０    撮像装置
１１    除去装置
１２    制御装置
２１    分割部
２２    算出部
２３    判定部
３１    閾値情報
３００    付着物領域
Ｐ    撮像画像
Ｖ    部分領域
Ｖｖ  縦長領域
Ｖｈ  横長領域
【図１】
2019106641.tif 000003
【図２】
2019106641.tif 000004
【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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