(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出する抽出部と、
取得した前記輝度値の平均値を求める平均部と、
前記抽出部により抽出された輝度値が第１の所定の値より大きいか否かを判定する第１判定部と、
前記平均値が第２の所定の値より大きいか否かを判定する第２判定部と、
前記第１判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定され、かつ前記第２判定部により前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
カメラから取得した複数の画素の輝度値の平均値を求める平均部と、
前記カメラから所定の回数取得した複数の画素の輝度値の統計値を求める統計部と、
前記統計部が求めた統計値に基づいて所定の値を設定する設定部と、
前記平均部が求めた平均値が、前記設定部が設定した所定の値より大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記平均値が前記所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記カメラから所定の回数取得した複数の画素の輝度値の統計値を求める統計部と、
前記統計値に基づいて前記所定の値を設定する設定部とを備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像処理装置と、該画像処理装置に通信回線を介して接続されたサーバを含む画像処理システムにおいて、
前記画像処理装置は、
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出する抽出部と、
取得した前記輝度値の平均値を求める平均部と、
前記抽出部により抽出された輝度値が第１の所定の値より大きいか否かを判定する第１判定部と、
前記平均値が第２の所定の値より大きいか否かを判定する第２判定部と、
前記第１判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定され、かつ前記第２判定部により前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備え、
前記サーバは、
前記通信回線を介して前記通知を受け付ける受付部を備える事を特徴とする画像処理システム。
【請求項５】
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成し、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出し、
前記輝度値の平均値を求め、
抽出した輝度値が第１の所定の値より大きいか否かを判定し、
前記平均値が第２の所定の値より大きいか否かを判定し、
抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定され、かつ前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成し、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出し、
前記輝度値の平均値を求め、
抽出した輝度値が第１の所定の値より大きいか否かを判定し、
前記平均値が第２の所定の値より大きいか否かを判定し、
抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定され、かつ前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
監視対象領域の光学像のエッジ量の変化から監視カメラの汚れを検知する画像監視装置が開示されている（特許文献１）。
【０００３】
夜間に、照明用光源が点灯しているときに撮像した画像と、照明用光源が消灯しているときに撮像した画像との輝度差から、照明用光源の寿命を判定する画像処理装置が開示されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１８９２９４号公報
【特許文献２】特開２００５−７２７６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の画像監視装置で監視カメラの汚れを検知できるのは、汚れが進行してからである。また、特許文献２の画像処理装置は照明用光源の寿命を判定することはできるが、カメラの汚れを検知することはできない。
【０００６】
一つの側面では、撮影される画像に悪影響を与える前に汚れを検知できる画像処理装置等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】
【０００７】
一つの態様では、画像処理装置は、カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出する抽出部と、取得した前記輝度値の平均値を求める平均部と、前記抽出部により抽出された輝度値が第１の所定の値より大きいか否かを判定する第１判定部と、前記平均値が第２の所定の値より大きいか否かを判定する第２判定部と、前記第１判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定され、かつ前記第２判定部により前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
一つの側面では、撮影される画像に悪影響を与える前に汚れを検知できる画像処理装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像処理装置の設置例を示す説明図である。
【図２】画像処理システムのハードウェア構成を示す装置構成図である。
【図３】画像処理装置の撮影例を示す説明図である。
【図４】画像処理装置が汚れている場合の撮影例を示す説明図である。
【図５】撮影例の輝度値度数分布図を示す説明図である。
【図６】撮影例の輝度値度数分布図を示す説明図である。
【図７】撮影例の輝度値度数分布図を示す説明図である。
【図８】撮影例の輝度値度数分布図を示す説明図である。
【図９】色の異なる車両の撮影例の輝度値度数分布図を示す説明図である。
【図１０】画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態２の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態３の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態４の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態４の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】実施の形態５の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】実施の形態６のハードウェア構成を示す装置構成図である。
【図１７】実施の形態６の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】実施の形態７の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】実施の形態８の画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】実施の形態９の画像処理システムの全体構成を示す機能構成図である。
【図２１】実施の形態１０の画像処理システムのハードウェア構成を示す装置構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［実施の形態１］
図１は、画像処理装置１０の設置例を示す説明図である。本実施の形態にかかる画像処理装置１０は、通行中の車両のナンバープレートを撮影し、ナンバープレートに記載された文字を画像から読み取って出力する装置である。本実施の形態にかかる画像処理装置１０は、撮影した画像の輝度値の度数分布または平均値から画像処理装置１０の表面に設けられた撮影窓１５の汚れ具合を推定して、汚れがナンバープレートに記載された文字の読み取りの精度に悪影響を及ぼす前にその旨を他の機器に通知する。
【００１１】
画像処理装置１０は、道路脇に設置された信号機に取り付けられている。画像処理装置１０は、撮影窓１５および照明窓１６が道路を向くように取り付けられている。
【００１２】
図２は、画像処理システムのハードウェア構成を示す装置構成図である。画像処理システムは、画像処理装置１０、サーバ３０、ネットワーク３１および通信回線４１を備える。
【００１３】
画像処理装置１０は、照明装置１１、カメラ３３、通信モジュール１４、撮影窓１５、照明窓１６、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０、メモリ１８、および時計１９を備える。カメラ３３は、撮影光学系１２および撮像素子１３を備える。
【００１４】
照明装置１１は、赤外線ＬＥＤ（Light Emitting Diode）を備え、夜間に撮影対象領域に赤外線を照射する。照明装置１１の点灯および消灯は、時計１９または図示しない明るさセンサで制御する。
【００１５】
撮影光学系１２はレンズ、絞り、光学フィルタ等の光学部品を組み合わせたものであり、撮像素子１３の表面に設けられた撮像面に被写体の光学像を形成する。なお、撮影光学系１２には図示しない赤外線カットフィルタが含まれている。赤外線カットフィルタは、昼間は被写体と撮像素子１３の間に挿入されて不要な赤外線を遮蔽して、可視光による鮮明な撮影を可能にする。一方、赤外線カットフィルタは、夜間は被写体と撮像素子１３の間から除去される。そのため、照明装置１１が照射した赤外線の反射光が撮像素子１３に入射する。
【００１６】
撮像素子１３の撮像面には、複数の光電変換素子１３１が二次元に配列されている。撮像素子１３は、撮影光学系１２が形成した光学像を各光電変換素子１３１で光電変換して、所定のフォーマットの電気信号を出力する。以下の説明では、所定のフォーマットの電気信号を画像データと呼び、撮像素子１３が画像データを出力する動作を撮影と呼ぶ。また画像データを液晶ディスプレイなどの表示装置または紙などの媒体に、人間が認識できる形態で出力したものを画像と呼ぶ。本実施形態の画像処理装置１０は、通常の使用時には画像を出力しないが、以下では便宜上画像を用いて説明を行う。また、以下ではカラーフィルタを有さないいわゆる白黒型で、８ビット出力の撮像素子１３を使用するものとして説明する。
【００１７】
ＣＰＵ２０は、撮像素子１３が撮影した画像データを処理して、画像解析結果を出力するとともに、撮像素子１３および周辺部品を制御する演算制御装置である。ＣＰＵ２０には、画像処理用に専用設計された画像処理用半導体、汎用のＤＳＰ（Digital Signal Processor）または一または複数のＣＰＵまたはマルチコアＣＰＵ等が使用される。
【００１８】
メモリ１８は、ＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、フラッシュメモリまたは半導体メモリディスク等の記憶装置である。メモリ１８には、ＣＰＵ２０が行う処理の途中で必要な情報およびＣＰＵ２０が実行するプログラムが保存される。
【００１９】
時計１９は、時刻を出力する。時計１９は、通信モジュール１４を介して日本標準時等の標準時刻に時刻合わせを行える事が望ましい。
【００２０】
通信モジュール１４は、通信回線４１を介して画像処理装置１０とネットワーク３１との間の通信を行う。通信モジュール１４は、通行する車両のナンバープレートの記載事項および画像処理装置１０の汚れに関する通知をネットワーク３１経由でサーバ３０に出力する際に使用される。通信モジュール１４とネットワーク３１とは、有線または無線で接続される。ネットワーク３１には多数の画像処理装置１０が接続されている。
【００２１】
サーバ３０は、大容量記憶装置４２、通信モジュール４３、ＣＰＵ４４、およびメモリ４５を備える。サーバ３０は、例えば汎用のコンピュータである。通信モジュール４３は、通信回線４１を介してサーバ３０とネットワーク３１との間の通信を行う。ＣＰＵ４４は、通信モジュール４３が受け付けたデータを処理して、大容量記憶装置４２に保存する演算制御装置である。大容量記憶装置４２に保存された情報は、図示しない表示装置に表示されるか、あるいは通信モジュール４３を介して他のコンピュータまたはスマートフォンなどの端末に出力される。
【００２２】
メモリ４５は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリまたは半導体メモリディスク等の記憶装置である。メモリ１８には、ＣＰＵ４４が行う処理の途中で必要な情報およびＣＰＵ４４が実行するプログラムが保存される。
【００２３】
なお、画像処理装置１０からネットワーク３１経由での出力先は、例えばスマートフォンやタブレット端末などの各種電子機器でも良い。
【００２４】
画像処理装置１０は、図示しない筐体に収納されている。筐体の撮影光学系１２の近傍には可視光および赤外線を透過する撮影窓１５が設けられている。筐体の照明装置１１の近傍には赤外線を透過する照明窓１６が設けられている。なお、撮影窓１５を設けず、撮影光学系１２が筐体の外側に露出していても良い。この場合には、埃等が筐体に内部に入り込むのを避けるために、例えば撮影光学系１２の外表面と筐体との間に隙間が生じないような構成とすることが望ましい。
【００２５】
図３は、画像処理装置１０の撮影例を示す説明図である。走行中の車両の前側のナンバープレートが撮影されている。図４は、画像処理装置１０が汚れている場合の撮影例を示す説明図である。撮影窓１５に埃などの汚れが付着していると、光が散乱する。そのため、白いナンバープレートおよび車両のライトの周辺など、明るい部分の光が周辺に滲んだように撮影されている。そのためナンバープレートに記載された文字の読み取りが難しくなる。更に汚れが進むと、画像全体が白っぽくなり、ナンバープレートに記載された文字は読み取れなくなる。
【００２６】
図５から図８は、撮影例の輝度値度数分布図を示す説明図である。横軸は輝度値を、縦軸は画素数を示す。本実施形態においては、１つの光電変換素子１３１が１つの画素に対応する。白黒型の撮像素子１３を使用するので輝度値は各光電変換素子１３１の出力である。また本実施形態においては８ビット出力の撮像素子１３を使用するので、輝度値は０から２５５までの整数である。輝度値が０の画素は黒色、輝度値が２５５の画素は白色である。
【００２７】
図５は、撮影窓１５が汚れていない場合の撮影例の輝度値度数分布図を示す。図５では、平均輝度値は１０９である。輝度値が７０から１００程度の範囲に大きな山があり、この範囲の輝度値を示す画素が多いことがわかる。輝度値が２３０程度に小さな山がある。これは、ヘッドライトなど特に明るい部分の影響である。撮影窓１５が汚れていない場合の認識率は９７％である。ここで認識率とは、画像処理装置１０により撮影された画像のうち、ＣＰＵ２０がナンバープレートに表示されたすべての文字を読み取ることができた画像の割合を意味する。読み取れない文字が含まれる３％の画像には、ナンバープレートが汚れているなど被写体に起因する事情がある画像が含まれる。
【００２８】
図６は、撮影窓１５が汚れ始めた場合の撮影例の輝度値度数分布図を示す。図６では、平均輝度値は１２１である。図６では、輝度値が９０から１２０程度の範囲に大きな山があり、輝度値が２３０程度に小さな山がある。図５と比較すると、大きな山が右側にずれ、かつ大きな山と小さな山の高さが近づいている。撮影窓１５が図６の汚れ具合の場合の認識率は９７％である。図６の段階では、認識率は汚れの無い場合と同等である。
【００２９】
図７は、撮影窓１５が更に汚れた場合の撮影例の輝度値度数分布図を示す。図７では、平均輝度値は１４２である。図７では、輝度値が１３０から１４０程度の範囲および輝度値が２３０程度に山がある。図５および図６と比較すると、輝度値が２３０程度の山が鋭く立ち上がり、二つの山の高さが逆転している。撮影窓１５が図７の汚れ具合の場合の認識率は９５％である。図７の段階では、認識率は汚れの無いときに比べて若干低下しているが、画像処理装置１０の運用上は許容できる範囲内である。
【００３０】
図８は、撮影窓１５が図７よりも更に汚れた場合の撮影例の輝度値度数分布図を示す。図８では、平均輝度値は１６５である。図８では、輝度値が１３０から１６０程度になだらかな山があり、輝度値が２３０程度に鋭い山がある。図５および図６と比較すると、二つの山の高さが逆転している。撮影窓１５が図８の汚れ具合の場合の認識率は４２％である。図８の段階では、認識率は低すぎて運用上許容できない。
【００３１】
以上より、図７の段階を検出して画像処理装置１０を清掃すると、清掃頻度を少なく抑えながら、良好な認識率を維持する予防保全を行える。
【００３２】
画像処理装置１０の清掃を行わない場合に、撮影窓１５が図５の状態から図８の状態にまで汚れるのに要する時間は、画像処理装置１０の設置場所および天候により大きく異なる。たとえば、潮風にさらされる海岸沿いの道路では３か月程度と短い期間で汚れる。一方、１年間清掃を行わなくても図６または図７程度の汚れ具合の場所もある。更に、たとえば設置場所の近辺で行われた粉塵が発生する工事、樹木が伐採される等の周辺環境の変化、あるいは車両の通行量の変化など、様々な状況変化によっても、撮影窓１５が図５の状態から図８の状態にまで汚れるのに要する時間は変化する。
【００３３】
図９は、色の異なる車両の撮影例の輝度値度数分布図を示す説明図である。図９は撮影窓１５が汚れていない場合の撮影例である。図９Ａは、白い車両を撮影した場合である。輝度値度数分布図は、輝度値Ｄで最大値Ｓである。図９Ｂは、青い車両を撮影した場合である。輝度値度数分布図は、輝度値Ｅで最大値Ｔである。図９Ｃは、黒い車両を撮影した場合である。輝度値度数分布図は、輝度値Ｆで最大値Ｕである。図９Ａの輝度値度数分布図の山は、図９Ｂおよび図９Ｃよりも右側にある。図９Ｃの輝度値度数分布図の山は、図９Ａおよび図９Ｂよりも左側にある。このように、輝度値度数分布図は被写体の車両の色および形状により異なる形状になる。以下では図９の輝度値度数分布図を例として、画像処理装置１０の処理手順を説明する。
【００３４】
図１０は、画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１０を使用して本実施の形態のＣＰＵ２０が行う処理の流れを説明する。
【００３５】
ＣＰＵ２０は、撮像素子１３から画像データを取得し、処理する対象か否かを判定する（ステップＳ４０１）。ここで、処理する対象とは図３および図４に示すように車両のナンバープレートが含まれている画像データである。具体的には、例えばＣＰＵ２０は取得した画像データについて画像認識の処理を行い、所定の縦横比の四角いプレートが含まれているか否かを判定する。含まれている場合には、ＣＰＵ２０はその画像データは処理する対象であると判定する。なお、撮像素子１３は一定のタイミングで連続して撮影を繰り返しても良いし、道路上に設置された図示しない車両センサと連携して、車両が適切な位置を通過する時のみ撮影を行っても良い。
【００３６】
処理する対象の画像データではない場合には（ステップＳ４０１でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻り次の画像の入力を待つ。処理する対象の画像データの場合は（ステップＳ４０１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像データの輝度値の度数分布を作成する（ステップＳ４０２）。度数分布は、輝度値ごとにその輝度値を有する画素を数える事により作成する。なお、一つの輝度値ごとに画素を数えても良いし、輝度値を二つごと、三つごとなどの区切りに分けて画素を数えても良い。
【００３７】
ＣＰＵ２０は、度数分布に基づき度数が最大となる輝度値を抽出する（ステップＳ４０３）、なお、以下の説明ではこの輝度値を最大度数時輝度値という。たとえば、処理中の画像の度数分布が図９Ａの場合であれば輝度値Ｄが、図９Ｂの場合であれば輝度値Ｅが、図９Ｃの場合であれば輝度値Ｆが最大度数時輝度値である。
【００３８】
ＣＰＵ２０は、所定の枚数の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。所定の枚数はたとえば２００件など処理した画像データの数で定めても良いし、たとえば１時間など時間で定めても良い。所定の枚数の処理が完了していなければ（ステップＳ４０４でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻る。所定の枚数の処理が完了していれば（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０３で抽出した最大度数時輝度値の平均値を求める（ステップＳ４０５）。
【００３９】
ＣＰＵ２０は、ステップＳ４０５で求めた平均値があらかじめ定めた閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ４０６）。閾値は、たとえば図９Ａから図９Ｃの横軸にＴＨで示す。画像処理装置１０が汚れていないまたは汚れが少ない場合には、図９に示すように度数分布が最大となる輝度値Ｄ、Ｅ、Ｆは閾値ＴＨよりも小さい。したがって、ステップＳ４０６でＮＯと判定される。一方、画像処理装置１０が汚れている場合には、図７、図８を用いて説明したように、度数分布が最大となる輝度値は閾値ＴＨよりも大きくなる。したがって、ステップＳ４０６でＹＥＳと判定される。
【００４０】
平均値が閾値ＴＨ以下だと判定した場合（ステップＳ４０６でＮＯ）、ＣＰＵ２０は処理を終了する。平均値が閾値ＴＨよりも大きいと判定した場合（ステップＳ４０６でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像処理装置１０が汚れている旨の通知を出力する（ステップＳ４０７）。その後処理を終了する。通知の出力は通信モジュール１４により行われる。出力された通知はネットワーク３１を介してサーバ３０に送られる。
【００４１】
本実施の形態によれば、図７を用いて説明したように、汚れが溜まっているが認識率は許容可能な時期に通知を出す画像処理装置１０を実現することができる。
【００４２】
なお、画像処理装置１０は一つの筐体に収納されていても良いし、照明装置１１およびカメラ３３とＣＰＵ２０、通信モジュール１４、メモリ１８および時計１９を含む回路部分との２個あるいはそれ以上の数の筐体に分けて収納されていても良い。更に、撮影光学系１２のみを他の部分から分離しても良い。画像処理装置１０を一つの筐体に収納すれば、取り付けや維持管理が容易である。照明装置１１およびカメラ３３と回路部分とに分けると、設置場所に応じて適切な画素数、感度、画角などの仕様のカメラ３３を選択して使用することができる。更に撮影光学系１２を分離すると、設置場所に応じて適切な画角および焦点距離の撮影光学系１２を選択して使用することができる。
【００４３】
たとえば４個など複数の光電変換素子１３１の出力を合わせて１個の画素として扱う、いわゆる画素加算を行っても良い。このようにすると、撮像素子１３の感度が高くなるので、照明装置１１の出力を低く抑えるか、あるいは照明装置１１を使用しなくてもナンバープレートの記載事項を読み取ることができる。
【００４４】
光電変換素子１３１の被写体側にカラーフィルタを備えるカラー型の撮像素子１３を使用しても良い。この場合は、ステップＳ４０２において、たとえば緑色のカラーフィルタを有する光電変換素子１３１の出力のみを使用して度数分布を作成することができる。また色を補完するいわゆるデモザイキング処理を行った上で、色ごとの重み付けを行って算出した輝度値を使用して度数分布を作成しても良い。このようにすると、昼間であればナンバープレートに記載された文字に加えて車両の色も判定することができ、夜間は低照度でもナンバープレートに記載された文字を判定することができる。
【００４５】
画像処理装置１０は、照明装置１１が点灯している場合のみ図１０に示す処理を実施しても良い。図４から図９を用いて説明した現象は、照明装置１１からの光の反射光を照明装置１１に隣接するカメラ３３を用いて撮影する場合に特に明確に表れるため、このようにすると撮影窓１５の汚れを精度よく検出できる。
【００４６】
画像処理装置１０は、各種製造ラインでの画像検査装置または産業用ロボットの視覚センサ等のいわゆるマシンビジョン用途に使用されても良い。いずれの場合も、汚れによる画像の品質低下が装置の機能に影響を及ぼす前に通知を出す画像処理装置１０を実現できる。なお、画像処理装置１０の近傍に取り付けられた標識灯を点灯させる事で通知を出力しても良い。
【００４７】
［実施の形態２］
本実施の形態は、撮影した画像の輝度値の平均値から撮影窓１５の汚れ具合を推定する画像処理装置１０に関する。図１１は、実施の形態２の画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１１を使用して、本実施の形態の処理の流れを説明する。なお、実施の形態１と共通する部分の説明は省略する。
【００４８】
ＣＰＵ２０は、撮像素子１３から画像データを取得し、処理する対象か否かを判定する（ステップＳ４０１）。処理する対象の画像データではない場合には（ステップＳ４０１でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻り次の画像の入力を待つ。
【００４９】
処理する対象の画像データの場合は（ステップＳ４０１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は図９に示した画像データの平均輝度値を算出する（ステップＳ４１１）。
【００５０】
ＣＰＵ２０は、所定の枚数の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。所定の枚数の処理が完了していなければ（ステップＳ４０４でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻る。所定の枚数の処理が完了していれば（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４１１で算出した平均輝度値の平均値を求める（ステップＳ４１２）。
【００５１】
ＣＰＵ２０は、平均値があらかじめ定めた閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ４０６）。図５から図８を用いて説明したように、画像処理装置１０が汚れると、平均輝度値は高くなる。図７のように汚れ始めているが認識率に大きな変化が生じない程度の平均輝度値を閾値に定める事が望ましい。
【００５２】
平均値が閾値よりも小さいと判定した場合（ステップＳ４０６でＮＯ）、ＣＰＵ２０は処理を終了する。平均値が閾値よりも大きいと判定した場合（ステップＳ４０６でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像処理装置１０が汚れている旨の通知を出力する（ステップＳ４０７）。その後処理を終了する。なお、通知の出力は通信モジュール１４により行われる。出力された通知はネットワーク３１を介してサーバ３０に送られる。
【００５３】
なお、ステップＳ４１１において輝度値の平均値には、相加平均、相乗平均、調和平均などを使用できる。また、平均値の代わりに、輝度値の中間値を使用しても良い。
【００５４】
本実施の形態によれば、簡単な計算方法を用いて、汚れが溜まっているが認識率は許容可能な時期に通知を出す画像処理装置１０を実現することができる。
【００５５】
［実施の形態３］
本実施の形態は、撮影した画像の輝度値の度数分布および平均値の双方から撮影窓１５の汚れ具合を推定する画像処理装置１０に関する。図１２は、実施の形態３の画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１２を使用して、本実施の形態の処理の流れを説明する。なお、実施の形態１または実施の形態２と共通する部分の説明は省略する。
【００５６】
ＣＰＵ２０は、撮像素子１３から画像データを取得し、処理する対象か否かを判定する（ステップＳ４０１）。処理する対象の画像データではない場合には（ステップＳ４０１でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻り次の画像の入力を待つ。
【００５７】
処理する対象の画像データの場合は（ステップＳ４０１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は図９に示した画像データの輝度値の平均値を算出する（ステップＳ４１１）。ＣＰＵ２０は画像データの輝度値の度数分布を作成する（ステップＳ４０２）。ＣＰＵ２０は、度数分布に基づき度数が最大となる輝度値、すなわち最大度数時輝度値を抽出する（ステップＳ４０３）。
【００５８】
ＣＰＵ２０は、所定の枚数の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。所定の枚数の処理が完了していなければ（ステップＳ４０４でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻る。所定の枚数の処理が完了していれば（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４１１で算出した平均輝度値およびステップＳ４０３で検出した最大度数時輝度値の平均値をそれぞれ求める（ステップＳ４１５）。
【００５９】
ＣＰＵ２０は、平均輝度値の平均値および最大度数時輝度値の平均値がおのおのあらかじめ定めた閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ４１７）。
【００６０】
いずれか一方または両方の平均値が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ４１７でＮＯ）、ＣＰＵ２０は処理を終了する。両方の平均値が閾値よりも大きいと判定した場合（ステップＳ４１７でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像処理装置１０が汚れている旨の通知を出力する（ステップＳ４０７）。その後処理を終了する。なお、通知の出力は通信モジュール１４により行われる。出力された通知はネットワーク３１を介してサーバ３０に送られる。
【００６１】
本実施の形態によれば、二つの手法を合わせて判定するため、より高い精度で汚れに関する通知を出す画像処理装置１０を実現することができる。
【００６２】
［実施の形態４］
本実施の形態は、清掃が必要になる前に予備的な通知を出力する画像処理装置１０に関する。図１３および図１４は、実施の形態４の画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１３および図１４を使用して、本実施の形態の処理の流れを説明する。なお、実施の形態３と共通する部分の説明は省略する。
【００６３】
本実施の形態の処理の流れは、ステップＳ４１５までは図１２に示す実施の形態３の処理の流れと同一である。
【００６４】
ＣＰＵ２０は、平均輝度値の平均値および最大度数時輝度値の平均値がおのおのあらかじめ定めた閾値以下か否かを判定する（ステップＳ４５１）。両方の平均値が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ４５１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は処理を終了する。
【００６５】
いずれか一方の平均値が閾値よりも大きいと判定した場合（ステップＳ４５１でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４１７に進む。
【００６６】
ＣＰＵ２０は、平均輝度値の平均値および最大度数時輝度値の平均値があらかじめ定めた閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ４１７）。
【００６７】
いずれか一方の平均値が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ４１７でＮＯ）、ＣＰＵ２０は画像処理装置１０が汚れ始めた旨を示す第１通知を出力する（ステップ４５２）。その後処理を終了する。両方の平均値が閾値よりも大きいと判定した場合（ステップＳ４１７でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像処理装置１０が汚れている旨を示す第２通知を出力する（ステップＳ４５３）。その後処理を終了する。なお、第１通知または第２通知の出力は通信モジュール１４により行われる。出力された第１通知または第２通知はネットワーク３１を介してサーバ３０に送られる。
【００６８】
本実施の形態によれば、汚れはじめた段階で予備的な通知を出力する画像処理装置１０を実現することができる。第２通知を出力した画像処理装置１０の清掃を行う際に、その近辺に第１通知を出力している画像処理装置１０があればあわせて清掃を行うことで、広い範囲に設置されている画像処理装置１０の清掃を効率良く行うことができる。
【００６９】
［実施の形態５］
本実施の形態は、撮影した画像の輝度値の度数分布を低から中輝度領域および高輝度領域に分け、おのおのの領域内の度数分布の最大値を比較して撮影窓１５の汚れ具合を推定する画像処理装置１０に関する。図１５は、実施の形態５の画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１５および図９を使用して、本実施の形態の処理の流れを説明する。なお、実施の形態１と共通する部分の説明は省略する。
【００７０】
ＣＰＵ２０は、撮像素子１３から画像データを取得し、処理する対象か否かを判定する（ステップＳ４０１）。処理する対象の画像データではない場合には（ステップＳ４０１でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻り次の画像の入力を待つ。
【００７１】
処理する対象の画像データの場合は（ステップＳ４０１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像データの輝度値の度数分布を作成する（ステップＳ４０２）。ＣＰＵ２０は、あらかじめ定めた閾値ＴＨ未満の領域、すなわち低から中輝度領域内で最大度数を抽出する（ステップＳ４２１）。たとえば、図９Ａに示す度数分布図の場合、ステップＳ４２１では低から中輝度領域での最大度数はＳを抽出する。同様に図９Ｂの場合には低から中輝度領域での最大度数はＴを、図９Ｃの場合には低から中輝度領域での最大度数はＵを抽出する。
【００７２】
ＣＰＵ２０は、輝度値が閾値ＴＨ以上の領域、すなわち高輝度領域内で最大度数を抽出する（ステップＳ４２３）。たとえば、図９Ａに示す度数分布図の場合、ステップＳ４２３では高輝度領域での最大度数はＰを抽出する。同様に図９Ｂの場合には高輝度領域での最大度数はＱを、図９Ｃの場合には高輝度領域での最大度数はＲを抽出する。
【００７３】
ＣＰＵ２０は、所定の枚数の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。所定の枚数の処理が完了していなければ（ステップＳ４０４でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻る。所定の枚数の処理が完了していれば（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４２１で抽出した最大度数の平均値およびステップＳ４２３で抽出した最大度数の平均値をそれぞれ求める（ステップＳ４２５）。
【００７４】
ＣＰＵ２０は、低から中輝度領域の最大度数の平均値と高輝度領域の最大度数の平均値とを比較する（ステップＳ４２７）。低から中輝度領域の度数の最大値の平均値が高輝度領域の度数の最大値の平均値以上と判定した場合（ステップＳ４２７でＮＯ）、ＣＰＵ２０は処理を終了する。低から中輝領域の度数の最大値の平均値が高輝度領域の度数の最大値の平均値未満と判定した場合（ステップＳ４２７でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０はその旨の通知を出力する（ステップＳ４０７）。ＣＰＵ２０は、その後処理を終了する。なお、通知の出力は通信モジュール１４により行われる。出力された通知はネットワーク３１を介してサーバ３０に送られる。
【００７５】
本実施の形態によれば、汚れが溜まっているが認識率は許容可能な時期に通知を出す画像処理装置１０を実現することができる。なお、実施の形態３または４と同様に、輝度値の平均値と組み合わせて判定を行っても良い。
【００７６】
［実施の形態６］
本実施の形態は、汚れていると判定した場合には自動で撮影窓１５の清掃を行い、清掃の効果が十分に得られない場合にのみ通知を出力する画像処理装置１０に関する。
【００７７】
図１６は、実施の形態６のハードウェア構成を示す装置構成図である。図１７は、実施の形態６の画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１６および図１７を使用して、本実施の形態を説明する。なお、実施の形態１と共通する部分の説明は省略する。
【００７８】
画像処理装置１０は、清掃装置１７を備える。清掃装置１７は、撮影窓１５を加熱して結露、凍結した氷または付着した雪を除去するヒーターである。清掃装置１７の作動および停止は、図示しない温度センサまたは湿度センサで制御する。
【００７９】
本実施の形態の処理の流れは、ステップＳ４０６までは図１０に示す実施の形態１の処理の流れと同一である。平均値が閾値以下だと判定した場合（ステップＳ４０６でＮＯ）、ＣＰＵ２０は処理を終了する。平均値が閾値よりも大きいと判定した場合（ステップＳ４０６でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は撮影窓１５が清掃済か否かを判定する（ステップＳ４３１）。ここで清掃済とは、清掃装置１７が作動して所定の時間以上継続して撮影窓１５の加熱が行われている場合である。撮影窓１５が清掃済では無い場合（ステップＳ４３１でＮＯ）、ＣＰＵ２０は清掃装置１７を動作させて清掃を開始する（ステップＳ４３３）。その後ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻る。
【００８０】
撮影窓１５が清掃済の場合（ステップＳ４３１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像処理装置１０が汚れている旨の通知を出力する（ステップＳ４０７）。ＣＰＵ２０は、その後処理を終了する。なお、通知の出力は通信モジュール１４により行われる。出力された通知はネットワーク３１を介してサーバ３０に送られる。
【００８１】
本実施の形態によれば、撮影装置１０が除去できない汚れがある場合にのみ通知を出すので、撮影装置１０の清掃を効率的に行える。
【００８２】
なお、発熱量の少ない照明装置１１を使用する場合には、清掃装置１７は撮影窓１５と同時に照明窓１６も加熱すると効率的である。また、清掃装置１７には、撮影窓１５の外表面を拭き取るワイパーを使用しても良い。
【００８３】
［実施の形態７］
本実施の形態は、撮影した複数の画像データから一つの度数分布を求めて撮影窓１５の汚れ具合を推定する画像処理装置１０に関する。図１８は、実施の形態７の画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１８を使用して、本実施の形態の処理の流れを説明する。なお、実施の形態１または実施の形態２と共通する部分の説明は省略する。
【００８４】
ＣＰＵ２０は、撮像素子１３から画像データを取得し、処理する対象か否かを判定する（ステップＳ４０１）。処理する対象の画像データではない場合には（ステップＳ４０１でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻り次の画像の入力を待つ。処理する対象の画像データの場合は（ステップＳ４０１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像データをメモリ１８に保存する（ステップＳ４６１）。
【００８５】
ＣＰＵ２０は、所定の枚数の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。所定の枚数の処理が完了していなければ（ステップＳ４０４でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻る。所定の枚数の処理が完了していれば（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４６１でメモリ１８に保存した所定の枚数の画像データの輝度値の度数分布を作成する（ステップＳ４６３）。なお、ステップＳ４６３の度数分布の作成は、車両の通行量が比較的少なくＣＰＵ２０の負荷に余裕がある時間に行う事が好適である。
【００８６】
ＣＰＵ２０は、度数分布に基づき度数が最大となる輝度値、すなわち最大度数時輝度値を抽出する（ステップＳ４６５）。ＣＰＵ２０は、最大度数時輝度値があらかじめ定めた閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ４６７）。
【００８７】
最大度数時輝度値が閾値以下と判定した場合（ステップＳ４６７でＮＯ）、ＣＰＵ２０は処理を終了する。最大度数時輝度値が閾値よりも大きいと判定した場合（ステップＳ４６７でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０はその旨を出力する（ステップＳ４０７）。その後処理を終了する。なお、通知の出力は通信モジュール１４により行われる。出力された通知はネットワーク３１を介してサーバ３０に送られる。
【００８８】
本実施の形態によれば、複数の画像の度数分布の作成をまとめて行うので、交通量にムラがある場所に設置する画像処理装置１０に適している。
【００８９】
［実施の形態８］
本実施の形態は、汚れの有無の判断の閾値を自動的に設定することができる画像処理装置１０に関する。
【００９０】
図１９は、実施の形態８の画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１９を使用して、本実施の形態を説明する。なお、実施の形態１と共通する部分の説明は省略する。
【００９１】
本実施の形態は、画像処理装置１０を取り付けた直後、またはメンテナンスを行った直後、すなわち画像処理装置１０が汚れていない状態で開始する。
【００９２】
ＣＰＵ２０は、撮像素子１３から画像データを取得し、処理する対象か否かを判定する（ステップＳ４０１）。処理する対象の画像データではない場合には（ステップＳ４０１でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻り次の画像の入力を待つ。
【００９３】
処理する対象の画像データの場合は（ステップＳ４０１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は撮影されているナンバープレート中の文字を読み取る（ステップＳ４４１）。ＣＰＵ２０は、ナンバープレートのすべての文字を読み取れたか否かを判定する（ステップＳ４４２）。
【００９４】
ナンバープレート中に読み取れない文字がある場合は（ステップＳ４４２でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０４に進む。ナンバープレート中のすべての文字を読み取れた場合は（ステップＳ４４２でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は、画像データの輝度値の度数分布を作成する（ステップＳ４０２）。ＣＰＵ２０は、度数分布に基づき度数が最大となる輝度値、すなわち最大度数時輝度値を抽出する（ステップＳ４０３）。
【００９５】
ＣＰＵ２０は、所定の枚数の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。ここで所定の枚数は、たとえば一晩または一週間の夜間の車両通行台数とする事が望ましい。
【００９６】
所定の枚数の処理が完了していなければ（ステップＳ４０４でＮＯ）、ＣＰＵ２０はステップＳ４０１に戻る。所定の枚数の処理が完了していれば（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０はナンバープレートの読み取り不能率を求める（ステップＳ４４３）。読み取り不能率は、ステップＳ４４１でＣＰＵ２０が読み取ったすべてのナンバープレートのうち、読み取れなかった文字を含むナンバープレートの比率である。
【００９７】
ＣＰＵ２０は、読み取り不能率とあらかじめ定めた閾値とを比較する（ステップＳ４４５）。読み取り不能率が閾値以上の場合は（ステップＳ４４５でＮＯ）、ＣＰＵ２０はその旨の通知を出す（ステップＳ４４７）。画像処理装置１０が汚れていないにも関わらず、読み取り不能率が閾値以上の場合には、画像処理装置１０の取り付け位置または取り付け向きの修正等が必要だからである。その後、ＣＰＵ２０は処理を終了する。
【００９８】
読み取り不能率が閾値未満の場合は（ステップＳ４４５でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０は画像データの輝度値の統計値に基づいて画像処理装置１０が汚れている事を検出する閾値を設定して記憶し（ステップＳ４４９）、その後処理を終了する。閾値は、たとえばステップＳ４０３で検出した最大度数時輝度値の平均値に、その標準偏差の３倍を加えた値とする。または、ステップＳ４０３で検出した最大度数時輝度値の最大値を閾値として設定する。あるいは、ステップＳ４０３で検出した最大度数時輝度値の平均値に予め定められた数値を加算または積算して閾値を設定する。
【００９９】
本実施形態によると、画像処理装置１０を設置した場所およびその場所を通過する車両の特性に合わせて、画像処理装置１０の汚れを検出する閾値を定める事ができる。
【０１００】
なお、ステップＳ４４７で読み取り不能率が閾値以上である事を通知した後に、ステップＳ４４９に移行して最大度数時輝度値の閾値を設定しても良い。この閾値は、画像処理装置１０の取り付け位置または取り付け向きの修正が行われるまでの暫定的な閾値である。
【０１０１】
ステップＳ４４３の読み取り不能率の算出は、読み取りを試みた文字の数と読み取ることができた文字の数との比率を用いても良い。
【０１０２】
ステップＳ４４２の判定は、例えば読み取り不能の文字が２文字以下の場合にステップＳ４０２に進んで度数分布を作成しても良い。このようにすると、例えば近隣に未舗装道路があるなどの事情でナンバープレートが汚れて読み取りにくい車両が多い場所でも、閾値の設定を行える。
【０１０３】
なお、本実施形態で説明したのと同様の手法を用いて、実施の形態２で説明した平均輝度値の平均値の閾値を設定しても良い。
【０１０４】
［実施の形態９］
実施の形態９は、画像処理システムの機能ブロックの構成を示す形態に関する。図２０は、実施の形態９の画像処理システムの全体構成を示す機能構成図である。本実施の形態の画像処理システムは、通信回線４１で相互に接続された画像処理装置１０およびサーバ３０を含む。
【０１０５】
画像処理装置１０は、取得部２１、統計部２２、判定部２３、読取部２６、出力部２７および識別部２８の機能を実現する。本実施の形態の画像処理装置１０では、メモリ１８に保存されている画像処理プログラムをＣＰＵ２０が実行することにより、図２０の各機能が実現される。
【０１０６】
取得部２１は、バスを介して撮像素子１３から出力された画像データを取得する。読取部２６と統計部２２とは、取り込まれた画像データに対しておのおの独立して処理を行う。
【０１０７】
読取部２６は、取得部２１が取得した画像データを処理して、ナンバープレートに記載された文字を読み取る。読取部２６は、ナンバープレート中に読み取れない文字がある場合にはその文字は「不明」と出力する。読取部２６は、メンテナンスなどの事情のある場合を除き、通行する車両すべてに対してナンバープレートの読取を行う。
【０１０８】
統計部２２は、取得部２１が取得した画像データを処理して、画像を構成する各画素の輝度値の統計値を計算する。統計部２２は、常時動作しても良いし、例えば１日に１時間など限られた時間のみ動作しても良い。
【０１０９】
統計部２２は、作成部２９、抽出部２４、平均部２５を備える。作成部２９は、画像を構成する各画素の輝度値の度数分布を作成する。抽出部２４は、度数分布を画素の輝度値を横軸に、各輝度値を示す画素の数を縦軸にした度数分布図で表現した場合に山になる部分の縦軸または横軸の情報を抽出する。平均部２５は、各画素の輝度値の平均値を計算する。
【０１１０】
判定部２３は、抽出部２４または平均部２５の出力とあらかじめ定められた閾値とを比較して、通知を出力する必要の有無を判定する。
【０１１１】
出力部２７は、判定部２３の判定結果に基づいて通知を出力する。また出力部２７は、読取部２１が読み取ったナンバープレートの文字を出力する。出力部２７は、バスを介してＣＰＵ２０と接続された通信モジュール１４である。
【０１１２】
識別部２８は、図示しない時計１９または明るさセンサに接続され、昼夜の別を識別する。識別部２８からの情報に応じて、統計部２２の動作を開始または停止することができる。
【０１１３】
サーバ３０は、受付部４０の機能を実現する。本実施の形態のサーバ３０では、メモリ４５に保存されているサーバプログラムをＣＰＵ４４が実行する事により、受付部の機能が実現される。
【０１１４】
受付部４０は、通信回線４１を介してネットワーク３１から出力されたデータを受け付ける。受付部４０は、受け付けたデータを所定の形式で大容量記憶装置４２に保存する。
【０１１５】
［実施の形態１０］
実施の形態１０は、汎用のコンピュータ３９と画像処理プログラム３２と汎用のカメラ３３と汎用の赤外線照明装置１１とを組み合わせて動作させることにより、画像処理装置１０を実現する形態に関する。図２１は、実施の形態１０の画像処理システムのハードウェア構成を示す装置構成図である。図２１を使用して、本実施の形態の構成を説明する。なお、実施の形態１と共通する部分の説明は省略する。
【０１１６】
本実施の形態の画像処理装置１０は、ＣＰＵ２０、ディスクドライブ３４、通信モジュール１４、メモリ１８、時計１９およびバスを備える汎用のコンピュータ３９を使用する。
【０１１７】
画像処理プログラム３２は、可搬型記録媒体３５に記録されている。ＣＰＵ２０は、ディスクドライブ３４を介して画像処理プログラム３２を読み込み、メモリ１８に保存する。またＣＰＵ２０は、コンピュータ３９内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ３６に記憶された画像処理撮像プログラム３２を読出しても良い。さらに、ＣＰＵ２０は、通信モジュール１４およびネットワーク３１を介して接続される図示しない他のサーバコンピュータから画像処理プログラム３２をダウンロードしてメモリ１８に保存しても良い。
【０１１８】
コンピュータ３９は、上述した各種ソフトウェア処理を実行する画像処理プログラム３２を、可搬型記録媒体３５もしくは半導体メモリ３６から読み取り、またはネットワーク３１を介して他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードする。画像処理プログラム３２は、汎用のコンピュータ３９の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置（図示せず）にロードして実行される。これにより、コンピュータ３９はカメラ３３および照明装置１１を制御し、全体として上述した画像処理装置１０として機能する。
【０１１９】
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１２０】
（付記１）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出する抽出部と、
前記抽出部で抽出した輝度値が所定の値より大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【０１２１】
（付記２）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の平均値を求める平均部と、
前記平均値が所定の値より大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記平均値が前記所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【０１２２】
（付記３）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出する抽出部と、
取得した前記輝度値の平均値を求める平均部と、
前記抽出部により抽出された輝度値が第１の所定の値より大きいか否かを判定する第１判定部と、
前記平均値が第２の所定の値より大きいか否かを判定する第２判定部と、
前記第１判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定され、かつ前記第２判定部により前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【０１２３】
（付記４）
前記出力部は、
前記第１判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定された場合または前記第２判定部により前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定された場合に第１通知を出力し、
前記第１判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定され、かつ前記第２判定部により前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定された場合に第２通知を出力することを特徴とする付記３に記載の画像処理装置。
【０１２４】
（付記５）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、
前記度数分布に基づいて所定の値以上の輝度値の範囲での最大度数を抽出する高輝度側抽出部と、
前記度数分布に基づいて前記所定の値未満の輝度値の範囲での最大度数を抽出する低輝度側抽出部と、 
前記高輝度側抽出部で抽出した値が前記低輝度側抽出部で抽出した値よりも大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記高輝度側抽出部で抽出した値は前記低輝度側抽出部で抽出した値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【０１２５】
（付記６）
前記判定部は、複数の回数の撮影を行う前記カメラから所定の回数取得した前記輝度値に基づいて判断することを特徴とする付記１、付記２または付記５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【０１２６】
（付記７）
夜間である事を識別する識別部を備え、
前記判定部は夜間に取得した前記輝度値に基づいて判断することを特徴とする付記１、付記２、付記５または付記６のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【０１２７】
（付記８）
前記カメラが撮影する視野に赤外線を照射する照明装置を備え、
前記カメラは、赤外線カメラであることを特徴とする、付記１から付記７のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【０１２８】
（付記９）
前記輝度値が所定の条件を満たす場合に表面の付着物を除去する清掃装置を備えることを特徴とする、付記１から付記８のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【０１２９】
（付記１０）
カメラから取得した画像を解析して、被写体に含まれる文字を読み取る読取部を有し、
前記出力部は前記読取部により読み取られた文字を出力することを特徴とする付記１から付記９のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【０１３０】
（付記１１）
前記カメラから所定の回数取得した複数の画素の輝度値の統計値を求める統計部と
前記統計値に基づいて前記所定の値を設定する設定部とを備えることを特徴とする付記１から付記１０のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【０１３１】
（付記１２）
画像処理装置と、該画像処理装置に通信回線を介して接続されたサーバを含む画像処理システムにおいて、
前記画像処理装置は、
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出する抽出部と、
前記抽出部で抽出した輝度値が所定の値より大きいか否かを判定する判定部と
前記判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備え、
前記サーバは、
前記通信回線を介して前記通知を受け付ける受付部を備える事を特徴とする画像処理システム。
【０１３２】
（付記１３）
画像処理装置と、該画像処理装置に通信回線を介して接続されたサーバとを含む画像処理システムにおいて、
前記画像処理装置は、
カメラから取得した複数の画素の輝度値の平均値を求める平均部と、
前記平均値が所定の値より大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記平均値が前記所定の値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備え、
前記サーバは、
前記通信回線を介して前記通知を受け付ける受付部を備えることを特徴とする画像処理システム。
【０１３３】
（付記１４）
画像処理装置と、該画像処理装置に通信回線を介して接続されたサーバとを含む画像処理システムにおいて、
前記画像処理装置は、
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出する抽出部と、
取得した前記輝度値の平均値を求める平均部と、
前記抽出部により抽出された輝度値が第１の所定の値より大きいか否かを判定する第１判定部と、
前記平均値が第２の所定の値より大きいか否かを判定する第２判定部と、
前記第１判定部により前記抽出部で抽出した輝度値が前記第１の所定の値よりも大きいと判定され、かつ前記第２判定部により前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定され場合に通知を出力する出力部とを備え、
前記サーバは、
通信回線を介して前記通知を受け付ける受付部を備えることを特徴とする画像処理システム。
【０１３４】
（付記１５）
画像処理装置と、該画像処理装置に通信回線を介して接続されたサーバとを含む画像処理システムにおいて、
前記画像処理装置は、
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成する作成部と、
前記度数分布に基づいて所定の値以上の輝度値の範囲での最大度数を抽出する高輝度側抽出部と、
記度数分布に基づいて前記所定の値未満の輝度値の範囲での最大度数を抽出する低輝度側抽出部と、
前記高輝度側抽出部で抽出した値が前記低輝度側抽出部で抽出した値よりも大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部により高輝度側抽出部で抽出した値は前記低輝度側抽出部で抽出した値よりも大きいと判定された場合に通知を出力する出力部とを備え、
前記サーバは、
通信回線を介して前記通知を受け付ける受付部を備えることを特徴とする画像処理システム。
【０１３５】
（付記１６）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成し、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出し、
抽出した前記輝度値が所定の値より大きいか否かを判定し、
抽出した前記輝度値は前記所定の値よりも大きいと判定した場合に通知を出力することを特徴とする画像処理方法。
【０１３６】
（付記１７）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の平均値を求め、
前記平均値が所定の値より大きいか否かを判定し、
前記平均値は前記所定の値よりも大きいと判定した場合に通知を出力することを特徴とする画像処理方法。
【０１３７】
（付記１８）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成し、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出し、
取得した前記輝度値の平均値を求め、
前記抽出した輝度値が第１の所定の値より大きいか否かを判定し、
前記平均値が第２の所定の値よりも大きいか否かを判定し、
抽出した前記輝度値が前記第１の所定の値よりも大きくかつ前記平均値が前記第２の所定の値よりも大きいと判定した場合に通知を出力することを特徴とする画像処理方法。
【０１３８】
（付記１９）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成し、
前記度数分布に基づいて所定の値以上の輝度値の範囲での最大度数を抽出し、
前記度数分布に基づいて前記所定の値未満の輝度値の範囲での最大度数を抽出し、
前記所定の値以上の輝度値の範囲で抽出した値が前記所定の値未満の輝度値の範囲で抽出した値より大きいか否かを判定し、
前記所定の値以上の輝度値の範囲で抽出した値は前記所定の値未満の範囲で抽出した値よりも大きいと判定した場合に通知を出力することを特徴とする画像処理方法。
【０１３９】
（付記２０）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成し、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出し、
抽出した前記輝度値が所定の値より大きいか否かを判定し、
抽出した前記輝度値が前記所定の値よりも大きいと判定した場合に通知を出力する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【０１４０】
（付記２１）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の平均値を求め、
前記平均値が所定の値より大きいか否かを判定し、
前記平均値が前記所定の値よりも大きいと判定した場合に通知を出力する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【０１４１】
（付記２２）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成し、
前記度数分布に基づいて度数が最大である輝度値を抽出し、
取得した前記輝度値の輝度値の平均値を求め、
抽出した前記輝度値が第１の所定の値よりも大きいか否かを判定し、
前記平均値が第２の所定の値よりも大きいか否かを判定し、
抽出した前記輝度値は前記第１の所定の値よりも大きくかつ前記平均値は前記第２の所定の値よりも大きいと判定した場合に通知を出力する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【０１４２】
（付記２３）
カメラから取得した複数の画素の輝度値の度数分布を作成し、
前記度数分布に基づいて所定の値以上の輝度値の範囲での最大度数を抽出し、
前記度数分布に基づいて前記所定の値未満の輝度値の範囲での最大度数を抽出し、
前記所定の値以上の輝度値の範囲で抽出した値が前記所定の値未満の輝度値の範囲で抽出した値よりも大きいか否かを判定し、
前記所定の値以上の輝度値の範囲で抽出した値は前記所定の値未満の範囲で抽出した値よりも大きいと判定した場合に通知を出力する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【０１４３】
各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１４４】
１０  画像処理装置
１１  照明装置
１２  撮影光学系
１３  撮像素子
１５  撮影窓
１６  照明窓
１４  通信モジュール
１７  清掃装置
２２  統計部
２３  判定部
２４  抽出部
２５  平均部
２６  読取部
２７  出力部
２８  識別部
２９  作成部
３０  サーバ
３３  カメラ
４１  通信回線
４０  受付部
【図１】
0006451263.tif 000002
【図２】
0006451263.tif 000003
【図３】
0006451263.tif 000004
【図４】
0006451263.tif 000005
【図５】
0006451263.tif 000006
【図６】
0006451263.tif 000007
【図７】
0006451263.tif 000008
【図８】
0006451263.tif 000009
【図９】
0006451263.tif 000010
【図１０】
0006451263.tif 000011
【図１１】
0006451263.tif 000012
【図１２】
0006451263.tif 000013
【図１３】
0006451263.tif 000014
【図１４】
0006451263.tif 000015
【図１５】
0006451263.tif 000016
【図１６】
0006451263.tif 000017
【図１７】
0006451263.tif 000018
【図１８】
0006451263.tif 000019
【図１９】
0006451263.tif 000020
【図２０】
0006451263.tif 000021
【図２１】
0006451263.tif 000022