(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水分による光の吸収割合が高い第１の波長帯の光下、及び水分による光の吸収割合が前記第１の波長帯より低い第２の波長帯の複数の光下における検出対象点の反射率を取得する取得手段と、
水分の有無の判定に供する特徴空間における前記検出対象点の座標である複数の指標を前記反射率を用いて演算する演算手段と、
前記検出対象点の前記複数の指標を、前記特徴空間に判定基準を付加した判定空間にプロットして前記検出対象点における水分の有無を判定する判定手段と、を含み、
前記第１の波長帯の光の波長をλ１、前記第２の波長帯の複数の光の波長をλ２及びλ３とし、波長λ１の光下における前記検出対象点の反射率をＲ１、波長λ２の光下における前記検出対象点の反射率をＲ２、波長λ３の光下における前記検出対象点の反射率をＲ３とした場合に、前記複数の指標が以下に示す（式１）のＩＮＤ１及び（式２）のＩＮＤ２で与えられる水分検出装置。
ＩＮＤ１＝（Ｒ１−Ｒ２）／（Ｒ１＋Ｒ２）  ・・・  （式１）
ＩＮＤ２＝（Ｒ１−Ｒ３）／（Ｒ１＋Ｒ３）  ・・・  （式２）
【請求項２】
前記取得手段は、前記第１の波長帯の光下、及び前記第２の波長帯の複数の光下における前記検出対象点を含む検出対象空間を撮像する撮像部を備え、前記撮像部で撮像された複数の画像の輝度を用いて前記複数の画像ごとに前記検出対象点の前記反射率を取得する  請求項１に記載の水分検出装置。
【請求項３】
前記取得手段は、波長λ１の光下、波長λ２の光下、及び波長λ３の光下における前記検出対象点を含む検出対象空間を撮像して複数の画像を取得する撮像部を備え、
前記複数の画像から求められた波長λ１における前記検出対象点の輝度をＢ１、波長λ２における前記検出対象点の輝度をＢ２、波長λ３における前記検出対象点の輝度をＢ３とし、
太陽光スペクトルにおける波長λ１の強度Ｌ１と波長λ２の強度Ｌ２との比をｋ１＝Ｌ１／Ｌ２とし、太陽光スペクトルにおける波長λ１の強度Ｌ１と波長λ３の強度Ｌ３との比をｋ２＝Ｌ１／Ｌ３とした場合に、
前記（式１）における前記Ｒ１に代えてＢ１を、前記Ｒ２に代えてｋ１・Ｂ２を代入して指標ＩＮＤ１を算出し、
前記（式２）における前記Ｒ１に代えてＢ１を、前記Ｒ３に代えてｋ２・Ｂ３を代入して指標ＩＮＤ２を算出する
請求項１に記載の水分検出装置。
【請求項４】
前記取得手段は、波長λ１の光下、波長λ２の光下、及び波長λ３の光下における前記検出対象点を含む検出対象空間を、前記検出対象空間内に配置された波長λ１、波長λ２、及び波長λ３における反射率が既知である標準反射体と共に撮像して複数の画像を取得する撮像部を備え、
波長λ１における前記標準反射体の反射率をＲｓ１とし、波長λ２における前記標準反射体の反射率をＲｓ２とし、波長λ３における前記標準反射体の反射率をＲｓ３とし、
かつ、前記複数の画像から求められた、波長λ１における前記検出対象点の輝度をＢ１、前記標準反射体の輝度をＢｓ１とし、波長λ２における前記検出対象点の輝度をＢ２、前記標準反射体の輝度をＢｓ２とし、波長λ３における前記検出対象点の輝度をＢ３、前記標準反射体の輝度をＢｓ３とした場合に、
前記（式１）における前記Ｒ１に代えて（Ｂ１／Ｂｓ１）・Ｒｓ１を、前記Ｒ２に代えて（Ｂ２／Ｂｓ２）・Ｒｓ２を代入して指標ＩＮＤ１を算出し、
前記（式２）における前記Ｒ１に代えて（Ｂ１／Ｂｓ１）・Ｒｓ１を、前記Ｒ３に代えて（Ｂ３／Ｂｓ３）・Ｒｓ３を代入して指標ＩＮＤ２を算出する
請求項１に記載の水分検出装置。
【請求項５】
前記第１の波長帯の光、及び前記第２の波長帯の複数の光を切り換えて発生する光源をさらに含み、
前記取得手段は、前記光源を切り換えて、前記第１の波長帯の光下、及び前記第２の波長帯の複数の光下における前記検出対象点の反射率を取得する
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の水分検出装置。
【請求項６】
前記第１の波長帯の光が１４００ｎｍ〜１５５０ｎｍの波長帯から選択された光であり、
前記第２の波長帯の複数の光の少なくとも１つが１３５０ｎｍ以下の波長帯から選択された光であり、かつ少なくとも１つが１６００ｎｍ以上の波長帯から選択された光である  請求項１〜請求項５いずれか１項に記載の水分検出装置。
【請求項７】
水分による光の吸収割合が高い第１の波長帯の光下、及び水分による光の吸収割合が前記第１の波長帯より低い第２の波長帯の複数の光下における検出対象点の反射率を取得し、
水分の有無の判定に供する特徴空間における前記検出対象点の座標である複数の指標を前記反射率を用いて演算し、
前記検出対象点の前記複数の指標を、前記特徴空間に判定基準を付加した判定空間にプロットして前記検出対象点における水分の有無を判定する水分検出方法であって、
前記第１の波長帯の光の波長をλ１、前記第２の波長帯の複数の光の波長をλ２及びλ３とし、波長λ１の光下における前記検出対象点の反射率をＲ１、波長λ２の光下における前記検出対象点の反射率をＲ２、波長λ３の光下における前記検出対象点の反射率をＲ３とした場合に、前記複数の指標が以下に示す（式１）のＩＮＤ１及び（式２）のＩＮＤ２で与えられる水分検出方法。
ＩＮＤ１＝（Ｒ１−Ｒ２）／（Ｒ１＋Ｒ２）  ・・・  （式１）
ＩＮＤ２＝（Ｒ１−Ｒ３）／（Ｒ１＋Ｒ３）  ・・・  （式２）
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、水分検出装置及び水分検出方法、特に、車両に搭載され、車両が走行する路面等に存在する水分を非接触で検出する水分検出装置及び水分検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
そのような水分検出装置として、特許文献１には、水分分離のバンドパスフィルタを通してカメラにより撮像された画像を用い、該画像に対して演算を行って、路面上の水分を判別する検知装置が開示されている。特許文献１では、１５００ｎｍを中心波長とするバンドパスフィルタを上記バンドパスフィルタとして用いている。これは、１５００ｎｍという波長が、水分（水、氷、雪）に対する吸光の度合いが、乾燥路面に対する吸光の度合いよりも大きくなる波長だからである。
【０００３】
図１５を参照して、特許文献１に開示された検知装置の原理について説明する。図１５（ａ）は、乾燥路面上に、検知の対象となる対象物として、水、氷、雪の３つの領域が存在する状態を示している。図１５（ｂ）は、図１５（ａ）に示す路面の状態を波長１５００ｎｍを中心とするバンドパスフィルタを通して撮像した画像を、図１５（ｃ）は、図１５（ｂ）に基づいて算出した輝度値を各々示している。図１５（ｂ）のＷ１、Ｗ２、Ｗ３で示す領域（水分が存在する領域）が、各々図１５（ｃ）のＷ１、Ｗ２、Ｗ３で示す凹部に対応している。図１５（ｃ）に示す輝度値が得られた場合には、例えば輝度値３０を閾値として画像を２値化する演算を行うことにより、水分（水、氷、雪）を含む領域を判定することができる。
【０００４】
一方、特許文献２には、反射光強度と湿潤度をパラメータとした空間による判定用特性図を用いた湿潤度測定装置が開示されている。特許文献２に開示された湿潤度測定装置では、対象物の湿潤度により赤外線吸収が大きく変化する測定光と、対象物の湿潤度により赤外線吸収が小さく変化する参照光とを、湿潤度が異なりかつ氷結度の異なる複数の対象物サンプルに対して照射し、測定光および参照光の反射光の強度に基づいて対象物サンプルの湿潤度をそれぞれ求め、測定光もしくは参照光の反射光強度を一方の軸にとり、湿潤度を他方の軸にとって、対象物サンプルの反射光の強度および湿潤度のデータから判定用特性図を形成する。
【０００５】
図１６に、特許文献２に開示された判定用特性図を示す。図１６に示すように、この判定用特性図では、反射光強度に応じて対象物の状態が分類されており、反射光強度が大きくなるほど乾燥状態に近づく構成となっている。そして、特許文献２に開示された湿潤度測定装置では、判定を行う対象物に測定光および参照光を照射して反射光強度および湿潤度を求め、求められた反射光強度および湿潤度を上記判定用特性図に当てはめることによって、対象物の湿潤度合いを判定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３７３３４３４号公報
【特許文献２】特許第３２９７７３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、特許文献１に開示された検知装置も、特許文献２に開示された湿潤度測定装置も、基本的に、所定の波長の光に対する、水分の状態による吸光度の変化という物理量を用いている。吸光度とは、ある物体を光が通った際に、強度がどの程度弱まるかを示す無次元量である。そのため、水分が存在する対象物の表面の輝度、あるいは反射率を測定しようとした場合、当該輝度あるいは反射率の値が、対象物の表面に水分が存在しない場合の反射率に依存してしまう。そのため、検出の対象となる対象空間に反射率の異なる複数の対象物が存在すると、単純な閾値演算では、水分と輝度値との関係、あるいは水分と反射率との関係が一義的に定まらない。
【０００８】
この点、特許文献１に開示された検知装置も、特許文献２に開示された湿潤度測定装置も、特定の反射率を有する単一の対象物、具体的には特定の反射率を有する単一の路面（例えば、アスファルト路面）を想定している。このように、対象空間内に特定の反射率を有する単一の対象物が存在する場合には、輝度値に対して単純に閾値を設定して２値化しても、水分が存在する領域を判定することができる。
【０００９】
しかしながら、実際の対象空間においては、反射率の異なる複数の対象物が存在する場合も多い。図１７に、そのような対象空間の一例を示す。図１７（ａ）および（ｂ）は、反射率の高い対象物の例としての横断歩道等の白線、黄線と、反射率の低い例としてのアスファルト路面とが、同一対象空間内に混在する例を示している。水分検出装置においては、このような状況の路面についても、正常に水分の検出が可能なことが求められる。
【００１０】
対象空間内に、反射率の大きく異なる対象物（例えば、上記のように、アスファルト路面と、路面上に設けられた白線）が存在する場合、上述した理由によって、単純な閾値演算では水分の有無を正常に判定できない。反射率が大きい対象物（例えば、白線）は、単純な輝度閾値で２値化すると、対象物表面に水分が存在しても輝度値が低い値を示さず、水分が存在しない領域と判定されてしまう場合があるからである。
【００１１】
図１８に、特許文献１に開示された内容に即し、対象空間内にアスファルト路面と白線とが同時に存在する対象空間の撮像画像に基づいて、水分の有無の判定を行った結果の一例を示す。図１８（ａ）は、対象空間を１５００ｎｍの波長帯の光で撮像した原画像であり、図１８（ｂ）は、階調値（輝度値）の閾値を３０として２値化した画像であり、図１８（ｃ）は、各輝度値の分布を示すヒストグラムである。なお、本例の撮像画像の画素値は８ビットであり、階調値は０〜２５５である。
【００１２】
図１８（ｂ）では、閾値（３０）より小さい領域が、水分が存在すると判定される領域であり、閾値（３０）より大きい領域が、水分が存在しないと判定される領域である。図１８（ａ）に示すように、本例では、アスファルト路面上と白線上の両方に水分が存在している。図１８（ｂ）に示す判別結果をみると、アスファルト路面の領域は、水分が存在する領域と存在しない領域とが正常に分離されているが、白線の領域ＬＷは、水分が存在する領域と存在しない領域とが明確に分離されていない。すなわち、白線の領域ＬＷは、水分の存在に関わりなく、ほぼ白線の全体が水分の存在しない領域と判別されている。
【００１３】
このように、１つの波長帯による撮像画像を単純に２値化すると、白線上には水分が存在しないと判定され、誤検知が生ずる。このことは、図１８（ｃ）に示すように、閾値３０での輝度値の分割によって、閾値３０より小さい部分と閾値３０より大きい部分に明確に分離されていないことからも予測できる。
【００１４】
上記のような誤検知は、特許文献２に開示された湿潤度測定装置においても同様に発生し得る。すなわち、特許文献２に開示された湿潤度測定装置においても、対象空間内において特定の反射率を有する単一の対象物（例えば、アスファルト路面）を想定する場合には、反射光強度の増加に伴って想定される移動、すなわち乾燥状態への移動が実現される。しかしながら、対象空間内にアスファルト路面と白線のように、反射率が大きく異なる複数の対象物が存在する場合には、白線の表面に水分が存在しても（乾燥していなくても）依然として反射率が大きいと判断され、当該白線の表面には水分が存在しない（乾燥している）と誤判定されてしまう可能性がある。
【００１５】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、反射率に基づいて検出対象物に付着する水分を検出する場合において、検出対象領域内に反射率の大きく異なる複数の検出対象物が存在する場合においても、誤検出が抑制された水分検出装置および水分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】
【００１６】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の水分検出装置は、水分による光の吸収割合が高い第１の波長帯の光下、及び水分による光の吸収割合が前記第１の波長帯より低い第２の波長帯の複数の光下における検出対象点の反射率を取得する取得手段と、水分の有無の判定に供する特徴空間における前記検出対象点の座標である複数の指標を前記反射率を用いて演算する演算手段と、前記検出対象点の前記複数の指標を、前記特徴空間に判定基準を付加した判定空間にプロットして前記検出対象点における水分の有無を判定する判定手段と、を含み、前記第１の波長帯の光の波長をλ１、前記第２の波長帯の複数の光の波長をλ２及びλ３とし、波長λ１の光下における前記検出対象点の反射率をＲ１、波長λ２の光下における前記検出対象点の反射率をＲ２、波長λ３の光下における前記検出対象点の反射率をＲ３とした場合に、前記複数の指標が以下に示す（式１）のＩＮＤ１及び（式２）のＩＮＤ２で与えられる水分検出装置である。
ＩＮＤ１＝（Ｒ１−Ｒ２）／（Ｒ１＋Ｒ２）  ・・・  （式１）
ＩＮＤ２＝（Ｒ１−Ｒ３）／（Ｒ１＋Ｒ３）  ・・・  （式２）
【００１８】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記取得手段は、前記第１の波長帯の光下、及び前記第２の波長帯の複数の光下における前記検出対象点を含む検出対象空間を撮像する撮像部を備え、前記撮像部で撮像された複数の画像の輝度を用いて前記複数の画像ごとに前記検出対象点の前記反射率を取得するものである。
【００１９】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記取得手段は、波長λ１の光下、波長λ２の光下、及び波長λ３の光下における前記検出対象点を含む検出対象空間を撮像して複数の画像を取得する撮像部を備え、前記複数の画像から求められた波長λ１における前記検出対象点の輝度をＢ１、波長λ２における前記検出対象点の輝度をＢ２、波長λ３における前記検出対象点の輝度をＢ３とし、太陽光スペクトルにおける波長λ１の強度Ｌ１と波長λ２の強度Ｌ２との比をｋ１＝Ｌ１／Ｌ２とし、太陽光スペクトルにおける波長λ１の強度Ｌ１と波長λ３の強度Ｌ３との比をｋ２＝Ｌ１／Ｌ３とした場合に、前記（式１）における前記Ｒ１に代えてＢ１を、前記Ｒ２に代えてｋ１・Ｂ２を代入して指標ＩＮＤ１を算出し、前記（式２）における前記Ｒ１に代えてＢ１を、前記Ｒ３に代えてｋ２・Ｂ３を代入して指標ＩＮＤ２を算出するものである。
【００２０】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記取得手段は、波長λ１の光下、波長λ２の光下、及び波長λ３の光下における前記検出対象点を含む検出対象空間を、前記検出対象空間内に配置された波長λ１、波長λ２、及び波長λ３における反射率が既知である標準反射体と共に撮像して複数の画像を取得する撮像部を備え、波長λ１における前記標準反射体の反射率をＲｓ１とし、波長λ２における前記標準反射体の反射率をＲｓ２とし、波長λ３における前記標準反射体の反射率をＲｓ３とし、かつ、前記複数の画像から求められた、波長λ１における前記検出対象点の輝度をＢ１、前記標準反射体の輝度をＢｓ１とし、波長λ２における前記検出対象点の輝度をＢ２、前記標準反射体の輝度をＢｓ２とし、波長λ３における前記検出対象点の輝度をＢ３、前記標準反射体の輝度をＢｓ３とした場合に、前記（式１）における前記Ｒ１に代えて（Ｂ１／Ｂｓ１）・Ｒｓ１を、前記Ｒ２に代えて（Ｂ２／Ｂｓ２）・Ｒｓ２を代入して指標ＩＮＤ１を算出し、前記（式２）における前記Ｒ１に代えて（Ｂ１／Ｂｓ１）・Ｒｓ１を、前記Ｒ３に代えて（Ｂ３／Ｂｓ３）・Ｒｓ３を代入して指標ＩＮＤ２を算出するものである。
【００２１】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の発明において、前記第１の波長帯の光、及び前記第２の波長帯の複数の光を切り換えて発生する光源をさらに含み、前記取得手段は、前記光源を切り換えて、前記第１の波長帯の光下、及び前記第２の波長帯の複数の光下における前記検出対象点の反射率を取得するものである。
【００２２】
また、請求項６に記載の発明は、請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の発明において、前記第１の波長帯の光が１４００ｎｍ〜１５５０ｎｍの波長帯から選択された光であり、前記第２の波長帯の複数の光の少なくとも１つが１３５０ｎｍ以下の波長帯から選択された光であり、かつ少なくとも１つが１６００ｎｍ以上の波長帯から選択された光であるものである。
【００２３】
一方、上記目的を達成するために、請求項７に記載の水分検出方法は、水分による光の吸収割合が高い第１の波長帯の光下、及び水分による光の吸収割合が前記第１の波長帯より低い第２の波長帯の複数の光下における検出対象点の反射率を取得し、水分の有無の判定に供する特徴空間における前記検出対象点の座標である複数の指標を前記反射率を用いて演算し、前記検出対象点の前記複数の指標を、前記特徴空間に判定基準を付加した判定空間にプロットして前記検出対象点における水分の有無を判定する水分検出方法であって、前記第１の波長帯の光の波長をλ１、前記第２の波長帯の複数の光の波長をλ２及びλ３とし、波長λ１の光下における前記検出対象点の反射率をＲ１、波長λ２の光下における前記検出対象点の反射率をＲ２、波長λ３の光下における前記検出対象点の反射率をＲ３とした場合に、前記複数の指標が以下に示す（式１）のＩＮＤ１及び（式２）のＩＮＤ２で与えられるものである。
ＩＮＤ１＝（Ｒ１−Ｒ２）／（Ｒ１＋Ｒ２）  ・・・  （式１）
ＩＮＤ２＝（Ｒ１−Ｒ３）／（Ｒ１＋Ｒ３）  ・・・  （式２）
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、反射率に基づいて検出対象物に付着する水分を検出する場合において、検出対象領域内に反射率の大きく異なる複数の検出対象物が存在する場合においても、誤検出が抑制された水分検出装置および水分検出方法を提供することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】第１の実施の形態に係る水分検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る走行路画像Ｇを説明するための図である。
【図３】第１の実施の形態に係る水分検出処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施の形態に係る走行路画像Ｇの一例を示す図である。
【図５】第１の実施の形態に係る抽出画像Ｇ’の生成を説明するための図である。
【図６】第１の実施の形態に係るサンプル点の抽出の一例を示す図である。
【図７】第１の実施の形態に係る各波長における各サンプル点の反射率を示すグラフである。
【図８】第１の実施の形態に係る判定図の一例を示すグラフである。
【図９】実施の形態に係る一次元判定図の一例を示すグラフである。
【図１０】第２の実施の形態に係る太陽光スペクトルの一例を示すグラフである。
【図１１】第４の実施の形態に係る水分検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】第５の実施の形態に係る水分検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】第５の実施の形態に係る水分検出処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】第６の実施の形態に係る水分検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】従来技術に係る水分検出方法の一例を説明するための図である。
【図１６】従来技術に係る水分検出方法の他の例を説明するための図である。
【図１７】実施の形態に係る対象空間の一例を示す図である。
【図１８】従来技術に基づいた、アスファルト路面と白線とが同一画像内に存在する場合の水分の有無の判定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
［第１の実施の形態］
図１ないし図９を参照して、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法ついて詳細に説明する。本実施の形態では、本発明に係る水分検出装置及び水分検出方法について、車両に搭載され、走行路面の水分を非接触で検出する水分検出装置及び水分検出方法を例示して説明する。
【００２７】
本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法は、水分の検出対象となる物（対象物）が存在する、検出対象となる空間（対象空間）の画像を、水分による光の吸収割合（吸光度）が高い波長帯の光（本実施の形態では、１５００ｎｍ（λ１））と、水分による吸光度が低い波長帯の複数の光（本実施の形態では、１３００ｎｍ（λ２）及び１６５０ｎｍ（λ３））で画像を撮像する。しかる後に、対象物表面の水分の検出対象となる点（サンプル点）の反射率を算出し、算出した反射率に基づく指標を、当該指標で規定される空間（特徴空間）を用いた判定空間（判定図）にプロットして、対象物表面に水分が存在するか否か判定することを特徴としている。
【００２８】
図１に示すように、本実施の形態に係る水分検出装置１０は、カメラ１２、カメラ制御部１４、コンピュータ１６、バンドパスフィルタ１８、及びバンドパスフィルタ制御部２０を含んで構成されている。
【００２９】
カメラ１２は、対象空間を撮像する撮像手段である。カメラ１２としては、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサ等を搭載したディジタル型のカメラを用いることができる。画素値の階調数等は特に限定されないが、一例として８ビット（２５６階調）とすることができる。以下の説明において言及する、撮像された画像の輝度値は、この階調数の画素値に基づいて算出する。
【００３０】
図２に、カメラ１２によって撮像する画像Ｇ（対象空間の画像）の一例を示す。図２に示すように、本実施の形態に係る画像Ｇは、主として車両の走行路の画像（走行路画像）であり、走行路画像Ｇには、アスファルト路面、白線、縁石等、反射率の異なる対象物が含まれる。
【００３１】
カメラ制御部１４は、カメラ１２の撮像タイミング、撮像方向等を制御する部位であり、例えば、マイクロプロセッサと、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶手段等が内蔵された、カメラの制御に特化した専用ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）で構成されている。カメラ制御部１４は、カメラ１２により撮像された画像の画像信号をコンピュータ１６に送る一方、同期信号（例えば、撮像タイミングを示す信号等）をバンドパスフィルタ制御部２０に送る。
【００３２】
バンドパスフィルタ１８は、一例として、カメラ１２の前面と対向して配置されると共に、回転軸Ｚを中心として回転する円盤に、各々中心波長を異ならせた帯域を有する複数のバンドパスフィルタ部（図示省略）を設けたものである。バンドパスフィルタ１８は、バンドパスフィルタ制御部２０からの制御信号に応じて回転することにより、各帯域のバンドパスフィルタ部を切り換え可能なように構成されている。
【００３３】
バンドパスフィルタ制御部２０は、複数のバンドパスフィルタ部の切り換え制御等を実行する部位であり、例えば、マイクロプロセッサと、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶手段等が内蔵された、バンドパスフィルタの制御に特化した専用ＬＳＩで構成されている。
【００３４】
バンドパスフィルタ制御部２０は、カメラ制御部１４から送られた同期信号に応じて、バンドパスフィルタ部の切り換えを制御する。詳細については後述するが、本実施の形態に係るバンドパスフィルタ１８は、波長λ１を中心波長とするバンドパスフィルタ部（ＢＰＦ１）、波長λ２を中心波長とするバンドパスフィルタ部（ＢＰＦ２）、波長λ３を中心波長とするバンドパスフィルタ部（ＢＰＦ３）の３つのバンドパスフィルタ部を備えている。
【００３５】
コンピュータ１６は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等の記憶手段を含んで構成されている。ＣＰＵは、水分検出装置１０の全体を統括、制御し、ＲＯＭは、水分検出装置１０の制御プログラム、後述する水分検出処理プログラム、あるいは各種パラメータ等を予め記憶する記憶手段であり、ＲＡＭは、各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられる記憶手段である。コンピュータ１６は、カメラ制御部１４から送られた画像信号に基づいて画像処理、あるいは反射率の演算等を実行する。
【００３６】
次に、図４ないし図８を参照しつつ図３に即して、本実施の形態に係る水分検出処理プログラムについて説明する。図３は、本実施の形態に係る水分検出処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図３に示す処理は、例えば、ユーザにより図示しない入力部を介して実行開始の指示がなされると、コンピュータ１６の図示しないＣＰＵがＲＯＭ等の記憶手段から本水分検出処理プログラムを読み込み、実行する。
【００３７】
図３に示すように、ステップＳ１００は、各波長帯域のバンドパスフィルタ部（ＢＰＦ１、ＢＰＦ２、ＢＰＦ３）を介して走行路を撮像し、複数の走行路画像Ｇを取得するようにカメラ１２を制御する。本実施の形態では、カメラ制御部１４から発せられた撮像タイミングを示す同期信号に同期させてバンドパスフィルタ１８を切り換え、各波長帯域のバンドパスフィルタ部ＢＰＦ１、ＢＰＦ２、ＢＰＦ３でフィルタリングした複数の走行路画像Ｇを取得する。
【００３８】
図４に、バンドパスフィルタ部でフィルタリングしていない走行路画像Ｇの一例を示す。図４に示すように、走行路画像Ｇには、白線、縁石等の画像が含まれている。図５（ａ）に、バンドパスフィルタ部ＢＰＦ２（中心波長１３００ｎｍ）を介して撮像した走行路画像Ｇ２を示す。本実施の形態では、走行路画像Ｇ２の他に、バンドパスフィルタ部ＢＰＦ１（中心波長１５００ｎｍ）を介して撮像した走行路画像Ｇ１、バンドパスフィルタ部ＢＰＦ３（中心波長１６５０ｎｍ）を介して撮像した走行路画像Ｇ３を取得し、合計３つの走行路画像Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３を取得する。
【００３９】
次のステップＳ１０２では、ステップＳ１００得られた複数の走行路画像（Ｇ１、Ｇ２，Ｇ３、総称する場合は単にＧ）の各々から抽出画像Ｇ’を生成する。抽出画像Ｇ’とは、走行路画像Ｇを低解像度にした画像であり、例えば、走行路画像Ｇを１０×１０の画素領域毎に区分し、各々の画素領域の輝度値の平均値を算出して生成する。抽出画像Ｇ’の生成は、後のステップでサンプル点の輝度値を算出する場合の計算量を低減させるための処理である。従って、必要に応じて実行すればよい処理であり、必須の処理ではない。
【００４０】
図５（ｂ）に、走行路画像Ｇ２の抽出画像Ｇ２’を示す。本実施の形態では、抽出画像Ｇ２’の他に、走行路画像Ｇ１の抽出画像Ｇ１’、走行路画像Ｇ３の抽出画像Ｇ３’を生成し、合計３つの抽出画像Ｇ１’、Ｇ２’、Ｇ３’を生成する。なお、以下では、抽出画像Ｇ１’、Ｇ２’、Ｇ３’を総称して抽出画像Ｇ’という場合がある。
【００４１】
次のステップＳ１０４では、各抽出画像からサンプル点を抽出する。サンプル点とは、上述したように、水分を検出する対象となる点であり、各抽出画像において、水分の検出を実行したい点を特定して抽出する。
【００４２】
図６に、抽出画像Ｇ２’から抽出したサンプル点の一例を示す。図６に示すように、本実施の形態では、サンプル点として、水分が存在しないアスファルト路面領域内の点（以下、「Ａ」と表記）、水分が存在するアスファルト路面領域内の点（以下、「ＡＷ」と表記）、水分が存在しない白線領域内の点（以下、「Ｌ」と表記）、水分が存在する白線領域内の点（以下、「ＬＷ」と表記）の４つの領域について、各１０点ずつ抽出している。
これらのサンプル点、Ａ，ＡＷ、Ｌ、及びＬＷの抽出は、抽出画像Ｇ１’、Ｇ２’、及びＧ３’の各々について行う。すなわち、３つの波長帯（１３００ｎｍ、１５００ｎｍ、１６５０ｎｍ）の画像について、同じ位置のサンプル点Ａ、ＡＷ、Ｌ、及びＬＷが抽出される。
【００４３】
次のステップＳ１０６では、抽出画像Ｇ１’，Ｇ２’、Ｇ３’における、抽出点Ａ、ＡＷ、Ｌ、及びＬＷの輝度値から、各波長帯（１３００ｎｍ、１５００ｎｍ、１６５０ｎｍ）における反射率を算出する。より具体的には、例えば、予め定められた点の輝度値（例えば抽出画像Ｇ’において、最も大きい輝度値）を基準とした相対的な輝度値の比を反射率として算出する。
【００４４】
図７に、ステップＳ１０６で算出した反射率の一例を示す。図７に示すように、本実施の形態では、各波長帯（λ１、λ２、λ３）において、それぞれサンプル点Ａ、ＡＷ、Ｌ、及びＬＷの反射率が演算される。図７に示す曲線Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、及びＣ４は、各々各波長帯におけるサンプル点Ｌ、ＬＷ、Ａ、及びＡＷの反射率を結んだ曲線である。図７に示すように、波長λ１（１５００ｎｍ）では、サンプル点Ｌ（白線）の反射率は高いが、サンプル点ＬＷ（白線＋水）の反射率は低い。
【００４５】
ここで、本実施の形態に係る特徴空間を用いた判定図について説明する。本実施の形態に係る特徴空間では、上記反射率について、以下に示す（式１）及び（式２）で定義される指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を導入する。
ＩＮＤ１＝（Ｒ１−Ｒ２）／（Ｒ１＋Ｒ２）  ・・・  （式１）
ＩＮＤ２＝（Ｒ１−Ｒ３）／（Ｒ１＋Ｒ３）  ・・・  （式２）
ただし、Ｒ１は波長λ１（１５００ｎｍ）における反射率、Ｒ２は波長λ２（１３００ｎｍ）における反射率、Ｒ３は波長λ３（１６５０ｎｍ）における反射率を、各々表している。
【００４６】
そして、本実施の形態では、指標ＩＮＤ１を横軸と、指標ＩＮＤ２を縦軸とした２次元平面を「特徴空間」と定義する。この特徴空間に、水分が存在するか否かについて判定する判定基準を付加した図が「判定図」である。そして、抽出画像Ｇ’から算出されたサンプル点の反射率から指標ＩＮＤ１、ＩＮＤ２を算出し、該判定図にプロットして、各サンプル点に水分が存在するか否か判定する。後述の図８は、その判定図の一例を示しており、図８に示す判定線ＤＬ１が上記判定基準である。
【００４７】
図８では、原点に近いほど対象物が乾燥しており、指標ＩＮＤ１、あるいは指標ＩＮＤ２が負方向に移動するに従って対象物表面に存在する水分の量が多くなる。図８では、判定線ＤＬ１が、水分が存在するか否かを判定する基準となっており、判定線ＤＬ１より原点側に存在するサンプル点には水分が存在していないと判定され、判定線より原点から遠ざかる側に存在するサンプル点には水分が存在していると判定される。なお、図８に示す判定図は、水分を付着させた、あるいは乾燥状態にある、様々に反射率の異なる対象物についての実測結果をプロットして作成したものである。このようにして作成した判定図は、図示しないＲＯＭ等の記憶手段に記憶させておいてもよい。
【００４８】
再び図３を参照し、次のステップＳ１０８では、波長λ１、λ２、λ３における反射率を用いて、各サンプル点の指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出する。
次のステップＳ１１０では、ステップＳ１０８で算出した指標ＩＮＤ１、ＩＮＤ２を、特徴空間の座標（ＩＮＤ１，ＩＮＤ２）としてプロットし、判定図を作成する。
【００４９】
図８に、各サンプル点をプロットした判定図を示す。図８では、各サンプル点は、主として、（ＩＮＤ１，ＩＮＤ２）平面の第３象限にプロットされている。
【００５０】
次のステップＳ１１２では、各サンプル点に水分が存在するか否かについて判別分析する。当該判別分析は、上述したように、プロットされた各サンプル点が、判定線ＤＬ１のいずれの側に存在するかによって行う。その後、本水分検出処理プログラムを終了する。
【００５１】
図８に示す判定図を参照すると、各サンプル点Ａ、Ｌ、ＡＷ、ＬＷが明瞭に分離されていることがわかる。すなわち、サンプル点Ａ、Ｌは原点近傍に配置され、サンプル点ＡＷ、ＬＷは、原点から遠ざかる方向に配置されており、両者は明確に判別することが可能である。従って、図８に示す判定線ＤＬ１によって、サンプル点Ａ，Ｌには水分が存在しないと判定され、サンプル点ＡＷ、ＬＷには水分が存在すると判定される。さらに、図８に示す判定図では、同様に水分が存在するサンプル点ＡＷ（アスファルト路面）とＬＷ（白線）同士、あるいは、同様に水分がしないサンプル点Ａ（アスファルト路面）とＬ（白線）同士も明確に分離されている。
【００５２】
ここで、本実施の形態では、３つの波長による２次元の特徴空間を用いた判定図を例示して説明したが、特徴空間の次数は２次元に限定されず、４つ以上の波長による３次元以上の特徴空間を用いた判定図（判定空間）を適用してもよい。さらに、２つの波長を用いた１次元の特徴空間を用いた判定図を適用してもよい。
【００５３】
図９は、２つの波長を用いた１次元の特徴空間を用いた判定図の例を示している。図９は、図７に示す各波長における反射率について、図８に示す判定図の指標ＩＮＤ１のみを用いて作成した判定図であり、判定線ＤＬ２を水分が存在するか否かを判定する基準としている。すなわち、図９は、各サンプル点Ａ、ＡＷ、Ｌ、ＬＷの波長λ１及びλ２における反射率Ｒ１及びＲ２を用いて、上記（式１）により指標ＩＮＤ１を算出し、ＩＮＤ１軸上にプロットした図である。図９から明らかなように、判定線ＤＬ２によって、水分を含まないサンプル点Ａ、Ｌと、水分を含むサンプル点ＡＷ、ＬＷとが明確に分離されており、１次元の特徴空間を用いた判定図によっても、サンプル点に水分が存在するか否かについて判定可能なことがわかる。
【００５４】
以上詳述したように、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法によれば、反射率に基づいて検出対象物に付着する水分を検出する場合において、検出対象領域内に反射率の大きく異なる複数の検出対象物が存在する場合においても、正常に水分の有無について判定することができるので、誤検出が抑制された水分検出装置および水分検出方法を提供することができる、という効果を奏する。また、検出対象領域内に反射率の大きく異なる複数の検出対象物が存在する場合においても、同じ方式でそれらの検出対象物の表面の水分の有無について判定することができる、という効果も奏する。
【００５５】
［第２の実施の形態］
図１０を参照して、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法について説明する。本実施の形態は、太陽光スペクトルを用いて指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出する形態である。従って、本実施の形態に係る水分検出装置は、図１に示す上記実施の形態に係る水分検出装置と同じであるので、説明を省略する。図１０は、本実施の形態で用いる太陽光のスペクトル、すなわち各波長の太陽光の相対的な強度（ある強度を基準とした強度）の一例を示している。
【００５６】
上記実施の形態では、輝度値から算出した反射率（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）を介して、指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出したが、本実施の形態は、輝度値から直接指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出する形態である。
【００５７】
まず、本実施の形態の原理について説明する。一般に、反射率は輝度を用いて以下に示す（式３）を用いて表すことができる。
反射率＝α・（輝度／照度）  ・・・  （式３）
ただし、αは比例定数である。
（式３）における照度は、対象物の表面を照らす明るさであり、本実施の形態では、図１０に示す太陽光の強度を意味する。
【００５８】
波長λ１、λ２、λ３に対するサンプル点の輝度を各々Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、サンプル点の反射率を各々Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、太陽光強度を各々Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３と表記すると、（式３）から各波長における反射率は以下に示す（式４）ないし（式６）のように表記される。
Ｒ１＝α・（Ｂ１／Ｌ１）  ・・・  （式４）
Ｒ２＝α・（Ｂ２／Ｌ２）  ・・・  （式５）
Ｒ３＝α・（Ｂ３／Ｌ３）  ・・・  （式６）
【００５９】
（式４）ないし（式６）を（式１）及び（式２）に代入すると、指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２は、各々（式７）、（式８）のように表される。
ＩＮＤ１＝（Ｂ１−ｋ１・Ｂ２）／（Ｂ１＋ｋ１・Ｂ２）  ・・・  （式７）
ＩＮＤ２＝（Ｂ１−ｋ２・Ｂ３）／（Ｂ１＋ｋ２・Ｂ３）  ・・・  （式８）
ただし、ｋ１＝Ｌ１／Ｌ２、ｋ２＝Ｌ１／Ｌ３であり、各々定数である。
【００６０】
定数ｋ１は、図１０に示す波長λ１（１５００ｎｍ）の強度と波長λ２（１３００ｎｍ）の強度との比から、定数ｋ２は、波長λ１（１５００ｎｍ）の強度と波長λ３（１６５０ｎｍ）の強度との比から、各々算出することができる。これらの定数は予め算出し、ＲＯＭ等の記憶手段に記憶させておいてもよい。したがって、本実施の形態では、抽出画像Ｇ１’，Ｇ２’、Ｇ３’における各サンプル点の輝度値（画素値）から、直接（反射率を算出することなく）指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出し、図８に示す判定図にプロットして、各サンプル点に水分が存在するか否かについて判定することができる。
【００６１】
本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法によれば、上記実施の形態による効果に加え、判定図を作成する上での計算がより簡略化されるという効果を奏する。
【００６２】
なお、太陽光スペクトルは、天候、あるいは季節によって変化することが予測され、太陽光スペクトルが変化すると、上記定数ｋ１、ｋ２も変化することが想定される。したがって、天候（晴れ、曇り、雨、雪等）ごとの、あるいは季節（春、夏、秋、冬）ごとの太陽光スペクトルから定数ｋ１、ｋ２を算出しておき、参照テーブルとしてＲＯＭ等の記憶手段に記憶させておいてもよい。
【００６３】
［第３の実施の形態］
本実施の形態は、撮像画像に映り込ませた反射率の基準となる対象物、例えば、標準反射板の輝度を用いて、指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出する形態である。従って、本実施の形態に係る水分検出装置は、図１に示す上記実施の形態に係る水分検出装置と同じであるので、説明を省略する。
【００６４】
いま、波長λ１に対する抽出画像Ｇ１’内でのサンプル点の輝度をＢ１、標準反射板の輝度をＢｓ１、波長λ２に対する抽出画像Ｇ２’内でのサンプル点の輝度をＢ２、標準反射板の輝度をＢｓ２、波長λ３に対する抽出画像Ｇ３’内でのサンプル点の輝度をＢ３、標準反射板の輝度をＢｓ３とする。また、波長λ１に対する標準反射板の反射率をＲｓ１、波長λ２に対する標準反射板の反射率をＲｓ２、波長λ３に対する標準反射板の反射率をＲｓ３とする。反射率Ｒｓ１ないしＲｓ３は既知のパラメータなので、例えば図示しないＲＯＭ等の記憶手段に記憶させておいてもよい。
【００６５】
このとき、以下に示す（式９）ないし（式１１）が成立する。
Ｂ１＝（Ｒ１／Ｒｓ１）・Ｂｓ１  ・・・  （式９）
Ｂ２＝（Ｒ２／Ｒｓ２）・Ｂｓ２  ・・・  （式１０）
Ｂ２＝（Ｒ３／Ｒｓ３）・Ｂｓ３  ・・・  （式１１）
Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３は、上記同様、各々波長λ１、λ２、λ３におけるサンプル点の反射率である。
【００６６】
（式９）ないし（式１１）は、以下に示す（式１２）ないし（式１４）のように変形される。
Ｒ１＝（Ｂ１／Ｂｓ１）・Ｒｓ１＝ｍ１・Ｒｓ１  ・・・  （式１２）
Ｒ２＝（Ｂ２／Ｂｓ２）・Ｒｓ２＝ｍ２・Ｒｓ２  ・・・  （式１３）
Ｒ３＝（Ｂ３／Ｂｓ３）・Ｒｓ３＝ｍ３・Ｒｓ３  ・・・  （式１４）
【００６７】
ただし、ｍ１＝（Ｂ１／Ｂｓ１）、ｍ２＝（Ｂ２／Ｂｓ２）、ｍ３＝（Ｂ３／Ｂｓ３）である。（式１２）ないし（式１４）を（式１）及び（式２）に代入すると、下記（式１５）及び（式１６）が得られる。
ＩＮＤ１＝（ｍ１・Ｒｓ１−ｍ２・Ｒｓ２）／（ｍ１・Ｒｓ１＋ｍ２・Ｒｓ２）  ・・・  （式１５）
ＩＮＤ２＝（ｍ１・Ｒｓ１−ｍ３・Ｒｓ３）／（ｍ１・Ｒｓ１＋ｍ３・Ｒｓ３）  ・・・  （式１６）
【００６８】
（式１２）ないし（式１４）において、Ｒｓ１ないしＲｓ３は既知であり、ｍ１ないしｍ３は抽出画像Ｇ１’ないしＧ３’を用いて算出可能である。従って、本実施の形態では、抽出画像Ｇ’におけるサンプル点の輝度を用いて（反射率を算出することなく）、指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出することができる。その結果、より簡易に判定図を作成することができる。
【００６９】
［第４の実施の形態］
図１１を参照して、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法について説明する。図１１は、本実施の形態に係る水分検出装置１０ａを示すブロック図である。本実施の形態は、光源を備えた水分検出装置１０ａを用いることにより、例えば、夜間においても水分の検出が行えるようにした形態である。
【００７０】
図１１に示すように、水分検出装置１０ａは、カメラ１２、カメラ制御部１４、コンピュータ１６、バンドパスフィルタ１８、バンドパスフィルタ制御部２０、光源２２、及び光源制御部２４を含んで構成されている。水分検出装置１０ａは、図１に示す水分検出装置１０に、光源２２及び光源制御部２４を追加したものである。従って、カメラ１２、カメラ制御部１４、コンピュータ１６、バンドパスフィルタ１８、及びバンドパスフィルタ制御部２０の機能は、水分検出装置１０と同様なので説明を省略する。
【００７１】
本実施の形態に係る光源２２は、赤外領域の光を発生するライトであり、例えば、ハロゲンランプを用いることができる。しかしながら、本実施の形態に係る波長すなわち、λ１＝１５００ｎｍ、λ２＝１３００ｎｍ、λ３＝１６５０ｎｍの波長成分を含む光源であれば、光源２２はハロゲンランプに限られず、例えばＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）ライト等を用いてもよい。
【００７２】
光源制御部２４は、主として光源２２の点灯、消灯を制御する部位であり、例えば、マイクロプロセッサと、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶手段等が内蔵された、光源の制御に特化した専用ＬＳＩで構成されている。カメラ１２と同期させて光源２２を点灯、消灯させる場合には、光源制御部２４が、点灯消灯のタイミングを示す制御信号をカメラ制御部１４から受け取って実行する。
【００７３】
本実施の形態に係る水分検出装置１０ａでは、カメラ１２の撮像タイミングと同期させ、光源２２からパルス光を発生させ、対象空間を撮像し、抽出画像Ｇ１’、Ｇ２’、Ｇ３’を取得し、上記第２の実施の形態と同様の方法、又は上記第３の実施の形態と同様の方法でサンプル点の水分を検出する。
【００７４】
第２の実施の形態と同様の方法で水分を検出する場合には、太陽光を光源２２からの光に置き換えて行う。つまり、光源２２を用いて、図１０に示すスペクトルと同様のスペクトル（光源スペクトル）を取得し、波長λ１、λ２、λ３における相対的な強度Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３を求め、このＬ１、Ｌ２、Ｌ３によりｋ１＝Ｌ１／Ｌ２及びｋ２＝Ｌ１／Ｌ３を算出する。以降、このｋ１及びｋ２と、抽出画像Ｇ１’、Ｇ２’、Ｇ３’から算出した輝度とを（式７）及び（式８）に代入して判定図を作成し、サンプル点に水分が存在するか否かについて判定して水分の検出を行う。
【００７５】
第３の実施の形態と同様の方法で水分を検出する場合には、抽出画像Ｇ１’、Ｇ２’、Ｇ３’から算出した輝度値を（式１５）及び（式１６）に代入して判定図を作成し、サンプル点に水分が存在するか否かについて判定して水分の検出を行う。なお、標準反射板の波長λ１、λ２、λ３における反射率Ｒｓ１、Ｒｓ２、Ｒｓ３の値は光源に依存しないので、第３の実施の形態と同じ反射率を用いることができる。
【００７６】
本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法によれば、夜間においても水分の検出を行うことができる、という効果を奏する。
【００７７】
なお、上記実施の形態では、カメラ１２の撮像タイミングに同期させて光源２２からパルス光を発生させる形態を例示して説明したが、これに限られない。例えば、水分検出装置１０ａを搭載した車両のヘッドライトの点灯と同期させて常時点灯させてもよいし、赤外領域の光も発生させるようにしたヘッドライトと兼用させてもよい。
【００７８】
［第５の実施の形態］
図１２及び図１３を参照して、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法について説明する。図１２は、本実施の形態に係る水分検出装置１０ｂを示すブロック図である。本実施の形態は、レーザレーダを備えた水分検出装置１０ｂを用いることにより、レーザレーダとカメラとで反射率を算出する波長を分担する形態である。図１３は、本実施の形態に係る水分検出処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【００７９】
図１２に示すように、水分検出装置１０ｂは、カメラ１２、カメラ制御部１４、コンピュータ１６、バンドパスフィルタ１８、バンドパスフィルタ制御部２０、レーザレーダ２６、及びレーザレーダ制御部２８を含んで構成されている。水分検出装置１０ｂは、図１に示す水分検出装置１０に、レーザレーダ２６及びレーザレーダ制御部２８を追加したものである。従って、カメラ１２、カメラ制御部１４、コンピュータ１６、バンドパスフィルタ１８、及びバンドパスフィルタ制御部２０の機能は水分検出装置１０と同様なので、説明を省略する。
【００８０】
レーザレーダ２６は、投光部からパルス状のレーザ光を発光して対象物に照射し、対象物からの反射光を受光部で受光して、対象物までの距離を測定したり、対象物を検出したりする装置である。レーザレーダ２６は、この目的のために水分検出装置１０ｂが搭載された車両に装備されているものであり、本実施の形態に係る水分検出装置１０ｂは、このレーザレーダ２６を流用している。レーザレーダ２６は、投光部から投光される投光光の強度がわかっているので、この投光光の強度と、受光部で受光されたサンプル点からの反射光の強度との比を求めることにより、サンプル点の反射率を算出することができる。
【００８１】
レーザレーダ制御部２８は、主として、レーザレーダ２６の投光タイミング、投光方向等を制御する部位である。レーザレーダ制御部２８は、レーザレーダ２６の投光タイミングを制御するために、カメラ１２の撮像タイミングを示す制御信号をカメラ制御部１４から受け取る。
【００８２】
本実施の形態では、レーザレーダ２６から投光される投光光の波長を１５００ｎｍ（λ１）としている。また、バンドパスフィルタ１８は、中心波長１３００ｎｍ（λ２）のバンドパスフィルタ部ＢＰＦ２、及び中心波長１６５０ｎｍ（λ３）のバンドパスフィルタ部ＢＰＦ３を用いる。つまり、レーザレーダ２６が波長λ１を、カメラ１２が波長λ２及びλ３を分担する。そして、本実施の形態では、波長λ１における反射率はレーザレーダ２６から直接算出し、波長λ２及びλ３における反射率又は輝度は、カメラ１２により取得した抽出画像Ｇ２’、Ｇ３’を用いて算出する。
【００８３】
抽出画像Ｇ’を用いて算出した反射率又は輝度による指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２の算出は、上記実施の形態のいずれの形態に係る算出方法を用いてもよいが、以下、図１３を参照し、第１の実施の形態に係る算出方法を例示して説明する。
【００８４】
まず、ステップＳ２００で、レーザレーダ２６の投光部からサンプル点に対し投光光を照射する。
【００８５】
次のステップＳ２０２では、上記投光光の強度と、レーザレーダ２６の受光部で受光した該投光光に対応する反射光の強度との比を求め、反射率Ｒ１を算出する。本実施の形態では、この反射率Ｒ１は波長λ１（１５００ｎｍ）における反射率である。
【００８６】
次のステップＳ２０４では、波長λ２（１３００ｎｍ）及び波長λ３（１６５０ｎｍ）の波長帯で走行路画像Ｇ２及びＧ３が取得されるように、カメラ１２及びバンドパスフィルタ１８を制御する。
【００８７】
次のステップＳ２０６では、走行路画像Ｇ２及びＧ３に基づいて、反射率Ｒ２及びＲ３を算出する。この反射率Ｒ２及びＲ３の算出は、図３に示すフローチャートのステップＳ１０２ないしＳ１０６と同様に、走行路画像Ｇ２及びＧ３から抽出画像Ｇ２’及びＧ３’を生成し、抽出画像Ｇ２’及びＧ３’のサンプル点を抽出して行う。
【００８８】
次のステップＳ２０８では、判定図を作成する。この判定図の作成は、図３に示すフローチャートのステップＳ１０８と同様に、ステップＳ２０２で算出した反射率Ｒ１、ステップＳ２０６で算出した反射率Ｒ２及びＲ３を（式１）及び（式２）に代入して指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出し、特徴空間にプロットして行う。
【００８９】
次のステップＳ２１０では、ステップＳ２０８で作成した判定図に基づき、各サンプル点に水分が存在するか否かについて判別分析する。当該判別分析は、上述したように、プロットされた各サンプル点が、判定線ＤＬ１のいずれの側に存在するかによって行う。その後、本水分検出処理プログラムを終了する。
【００９０】
以上詳述したように、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法によれば、既存の車載装置（本実施の形態では、レーザレーダ２６）を有効に活用することができる。
【００９１】
なお上記実施の形態では、レーザレーダ２６が波長λ１を、カメラ１２が波長λ２及びλ３を分担する形態を例示して説明したが、これに限られず、既存の装置が対応可能な波長等を考慮して任意の分担としてよい。
【００９２】
［第６の実施の形態］
図１４を参照して、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法について説明する。本実施の形態は、レーザレーダによって、判定図の作成に必要な複数の波長における反射率を算出する形態である。図１４は、本実施の形態に係る水分検出装置１０ｃを示すブロック図を示している。図１４に示すように、水分検出装置１０ｃは、レーザレーダ２６、レーザレーダ制御部２８、及びコンピュータ１６を含んで構成されている。
【００９３】
本実施の形態に係るレーザレーダ２６は、複数の波長、本実施の形態では波長λ１（１５００ｎｍ）、λ２（１３００ｎｍ）、λ３（１６５０ｎｍ）の光を投光可能なように構成されている。本実施の形態に係るレーザレーダ２６は、距離測定等のために車両に搭載されたレーザレーダと共用してもよいし、水分検出のために専用に設けてもよい。
【００９４】
以下、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法におけるコンピュータ１６の動作について説明する。
【００９５】
コンピュータ１６は、まず、対象物のサンプル点に波長λ１、λ２、λ３の投光光が順次照射されるように、レーザレーダ制御部２８を介してレーザレーダ２６を制御する。この際、各波長の光が、各サンプル点に対して複数回ずつ照射されるようにしてもよい。
【００９６】
次に、コンピュータ１６は、波長λ１、λ２、λ３の各々の投光光の強度と、各投光光に対応する受光光の強度との比から、各々の波長に対する反射率Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３を算出する。
【００９７】
次に、コンピュータ１６は、先述の実施の形態と同様に、上記で算出されたＲ１、Ｒ２、Ｒ３を（式１）及び（式２）に代入して、指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２を算出し、判定図を作成する。
【００９８】
次に、コンピュータ１６は、上記で作成した判定図により、各サンプル点に水分が存在するか否かについて判別分析して、サンプル点の水分を検出する。
【００９９】
以上のように、本実施の形態に係る水分検出装置及び水分検出方法によれば、撮像画像を介することなく直接反射率を算出することができるので、指標ＩＮＤ１及びＩＮＤ２の算出がより簡素化される。
【０１００】
なお、上記実施の形態では、吸光度の高い波長を１５００ｎｍとし、吸光度の低い複数の波長を１３００ｎｍ及び１６５０ｎｍとする形態を例示して説明したが、これに限られない。吸光度の高い少なくとも１つの波長と、吸光度の低い複数の波長を選択する限り、これらの波長以外の適宜な波長を選択することができる。一例として、吸光度の高い波長帯の光を１４００ｎｍ〜１５５０ｎｍの波長帯から選択された波長とし、吸光度の低い波長帯の複数の光の少なくとも１つを１３５０ｎｍ以下の波長帯から選択された波長とし、少なくとも１つを１６００ｎｍ以上の波長帯から選択された波長とすることができる。
【符号の説明】
【０１０１】
１０、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ  水分検出装置
１２      カメラ
１４      カメラ制御部
１６      コンピュータ
１８      バンドパスフィルタ
２０      バンドパスフィルタ制御部
２２      光源
２４      光源制御部
２６      レーザレーダ
２８      レーザレーダ制御部
ＢＰＦ１、ＢＰＦ２、ＢＰＦ３  バンドパスフィルタ部
ＤＬ１、ＤＬ２  判定線
Ｇ        走行路画像
Ｇ’      抽出画像
ＩＮＤ１、ＩＮＤ２  指標
【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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