自車両の周囲を撮像した撮像画像をグレースケール化するグレースケール化手段と、前記グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理手段と、前記エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出手段と、前記切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割手段と、前記複数の分割領域の少なくとも1つにおいて、前記分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算手段と、前記分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識手段とを備えていることを特徴とする車両検出装置。前記車両画像分割手段は前記車両画像を上段分割領域と中段分割領域と下段分割領域とに三分割し、前記エッジ加算手段は少なくとも前記下段分割領域では各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算することを特徴とする請求項1に記載の車両検出装置。前記エッジ加算手段は、前記上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、前記中段分割領域では各画素行のエッジ強度に1つ上の画素行のエッジ強度を加算し、前記下段分割領域では各画素行のエッジ強度に1つ上の画素行と2つ上の画素行のエッジ強度を加算することを特徴とする請求項2に記載の車両検出装置。自車両の周囲を撮像した撮像画像をグレースケール化するグレースケール化ステップと、前記グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理ステップと、前記エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出ステップと、前記切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割ステップと、前記複数の分割領域の少なくとも1つにおいて、前記分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算ステップと、前記分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識ステップとを含むことを特徴とする車両検出方法。しかしながら、現状のフィルタによるエッジ処理では、近接画像のほうが遠方画像よりもエッジ強度が低くなってしまい、撮像画像のうちで近接した部分では十分なエッジ強度を得ることができなかった。したがって、撮像画像の中で近接画像が検出される領域ではエッジ強度が閾値に達していないことがあり、車両の認識率が低下してしまうという問題点がった。また、この問題を解決するために閾値を下げると、遠方画像が検出される領域ではエッジ強度が全般に強くなるので、検出する必要のないものまで検出してしまい、誤検出が増加してしまうという別の問題が生じていた。さらに、特許文献1に開示された車両検出装置では、車両が撮像されている領域を上方分割領域と中間分割領域と下方分割領域の3つに分割しているが、各領域毎にエッジ強度を変化させているわけではないので、上述した問題を解決することはできなかった。そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、近接画像が検出される領域でエッジ強度が低下してしまう領域であっても車両を認識する精度を向上させることのできる車両検出装置及び車両検出方法を提供することを目的とする。上記した目的を達成するために、本願の請求項1に係る発明は、自車両の周囲を撮像した撮像画像をグレースケール化するグレースケール化手段と、前記グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理手段と、前記エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出手段と、前記切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割手段と、前記複数の分割領域の少なくとも1つにおいて、前記分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算手段と、前記分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識手段とを備えていることを特徴とする。本願の請求項2に係る発明の車両画像分割手段は前記車両画像を上段分割領域と中段分割領域と下段分割領域とに三分割し、前記エッジ加算手段は少なくとも前記下段分割領域では各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算することを特徴とする。本願の請求項3に係る発明のエッジ加算手段は、前記上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、前記中段分割領域では各画素行のエッジ強度に1つ上の画素行のエッジ強度を加算し、前記下段分割領域では各画素行のエッジ強度に1つ上の画素行と2つ上の画素行のエッジ強度を加算することを特徴とする。本願の請求項4に係る発明は、自車両の周囲を撮像した撮像画像をグレースケール化するグレースケール化ステップと、前記グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理ステップと、前記エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出ステップと、前記切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割ステップと、前記複数の分割領域の少なくとも1つにおいて、前記分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算ステップと、前記分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識ステップとを含むことを特徴とする。本願の請求項1、4に係る発明では、少なくとも1つの分割領域において、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するので、エッジ強度が低くなってしまう分割領域であっても車両を認識する精度を向上させることができる。本願の請求項2に係る発明では、車両画像を三分割し、少なくとも下段分割領域では各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算するので、近接画像が検出されてエッジ強度が低くなってしまう下段分割領域であっても車両を認識する精度を向上させることができる。本願の請求項3に係る発明では、上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、中段分割領域から下段分割領域へいくにしたがってエッジ強度をより多く加算するので、近接画像が検出される領域では車両を認識する精度を向上させることができ、遠方画像が検出される領域では誤検出を防ぐことができる。以下、本発明を適用した一実施形態について図面を参照して説明する。[車両検出装置の構成]図1は本実施形態に係る車両検出装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態に係る車両検出装置1は、自車両の周囲の画像を撮像する撮像部2と、撮像部2で撮像された画像をグレースケール化するグレースケール化部3と、グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理部4と、エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出部5と、切り出された車両画像を所定の割合で上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割部6と、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算部7と、分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識部8と、所定のサンプリング周期でキャプチャされた撮像画像を格納する記憶部9とを備えている。ここで、本実施形態に係る車両検出装置1は、自動操舵システムやドライブレコーダー等の各種システムの一部として車両に搭載されており、ソフトウェアを変更することによって各種システムの制御に対応させることができる。本実施形態では、図1に示すように車両検出装置1をハードウエアで構成する場合を一例として示しているが、ハードウエアで構成したものに限定されるわけではなく、例えば、CPUと、そのCPUを動作させるためのコンピュータプログラムのソフトウェアによって車両検出装置1の機能を実現するようにしてもよい。そして、リアルタイム処理を行う場合には映像記録装置内にあるCPUで本実施形態に係る車両検出装置1のアルゴリズムを実行し、バッチ処理を行う場合には記録部9に格納された映像を読み出して解析する。撮像部2は、1つまたは複数のカメラで構成され、先行する車両や周囲の車両を検出できるような映像を撮像できるものであればよい。また、ドライブレコーダに設置されているカメラであってもよい。グレースケール化部3は、撮像部2で撮像された画像を所定のサンプリング周期でキャプチャして記憶部9に保存し、保存されたカラー画像をグレースケール化している。このときグレースケール化する方法については単純平均法や中間値法等どのような方法を用いてもよい。エッジ処理部4は、グレースケール化された撮像画像に対して各種のフィルタでエッジ処理を行う。ここで使用されるフィルタとしては例えばソーベルフィルタを使用することができるが、エッジを検出することのできるフィルタであればその他のフィルタを使用してもよい。車両画像切出部5は、エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している部分の画像を車両画像として切り出している。切り出し方法としてはさまざまな方式があるが、どのような方式を採用してもよい。車両画像分割部6は、切り出された車両画像を所定の割合で上下に複数の分割領域に分割しており、本実施形態では上段分割領域と中段分割領域と下段分割領域の3つの領域に分割する場合を一例として説明している。ただし、必ずしも3分割にする必要はなく、2分割でもよいし、4分割以上にしてもよい。また、分割する比率は任意に変更することが可能であるが、本実施形態では上段分割領域が30、中段分割領域が40、下段分割領域が30の場合を一例として説明する。エッジ加算部7は、少なくとも1つの分割領域において、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算している。例えば、車両画像を3分割した場合には上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、中段分割領域では各画素行のエッジ強度に1つ上の画素行のエッジ強度を加算し、下段分割領域では各画素行のエッジ強度に1つ上の画素行と2つ上の画素行のエッジ強度を加算するようにしている。車両認識部8は、各分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して、エッジ強度が閾値を超えている場合には車両が存在しているものとして認識し、エッジ強度が閾値以下の場合には車両が存在していないものとして認識する。[車両検出処理の手順]次に、本実施形態に係る車両検出装置1による車両検出処理の手順を図2のフローチャートを参照して説明する。図2に示すように、ステップS101において自車両の周囲の映像を撮像部2によって撮像する。撮像された映像は所定のサンプリング周期でキャプチャされて記憶部9に保存され、ステップS102において保存されたカラー画像を図3に示すようにグレースケール化する。このときグレースケール化する方法については単純平均法や中間値法等どのような方法を用いてもよい。次に、ステップS103においてグレースケール化された撮像画像に対して各種のフィルタでエッジ処理を行う。例えば、ソーベルフィルタを使用した場合について例示すると、エッジ処理された撮像画像は図4に示すような画像になる。そして、ステップS104ではエッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している部分を切り出して図5に示すような車両画像を取得する。次に、ステップS105では、切り出された車両画像を所定の割合で上下に複数の分割領域に分割する。本実施形態では図6に示すように上段分割領域Aと中段分割領域Bと下段分割領域Cの3つに分割しているが、必ずしも3分割にする必要はなく、2分割でもよいし、4分割以上にしてもよい。また、分割する比率は任意に変更することが可能であり、本実施形態では上段分割領域Aが30、中段分割領域Bが40、下段分割領域Cが30ととしている。こうして車両画像が分割されると、次にステップS106において、少なくとも1つの分割領域に対して、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算する処理を実行する。例えば、車両画像を3分割した場合には上段分割領域Aではエッジ強度の加算を行わず、中段分割領域Bでは各画素行のエッジ強度に1つ上の画素行のエッジ強度を加算し、下段分割領域Cでは各画素行のエッジ強度に1つ上の画素行と2つ上の画素行のエッジ強度を加算する処理を行う。このように上段分割領域Aではエッジ強度の加算を行わずに中段分割領域Bから下段分割領域Cへいくにしたがって、より多くのエッジ強度を加算する。これは、上段分割領域Aは比較的遠方画像となるのでエッジ強度が強く検出されるのに対して、下段分割領域Cでは近接画像となるのでエッジ強度が低く検出されるためである。したがって、下段分割領域Cへいくにしたがって、より多くのエッジ強度を加算することにより、近接画像でエッジ強度が低くなってしまう領域でも車両を認識する精度を向上させることができる。ここで、図7を参照して中段分割領域Bにおけるエッジ強度の加算処理を説明する。図7に示すように、中段分割領域Bを構成する画素行のうち対象行1に注目すると、対象行1の加算結果は対象行1のエッジ強度に、対象行1より1つ上にある加算行aのエッジ強度を加算したものとなる。すなわち対象行1の加算結果=対象行1のエッジ強度加算行aのエッジ強度1となる。また、対象行2の加算結果は対象行2のエッジ強度に、対象行2より1つ上にある対象行1のエッジ強度を加算したものとなる。すなわち対象行2の加算結果=対象行2のエッジ強度対象行1のエッジ強度2となる。このようなエッジ強度の加算処理を中段分割領域B内で繰り返し行うことによって、中段分割領域Bにおけるエッジ強度を算出する。次に、図8を参照して下段分割領域Cにおけるエッジの加算処理を説明する。図8に示すように、下段分割領域Cを構成する画素行のうち対象行1に注目すると、対象行1の加算結果は、対象行1のエッジ強度に対象行1より1つ上にある加算行aのエッジ強度と対象行1より2つ上にある加算行bのエッジ強度とを加算したものとなる。すなわち対象行1の加算結果=対象行1のエッジ強度加算行aのエッジ強度加算行bのエッジ強度3となる。また、対象行2の加算結果は、対象行2のエッジ強度に対象行2より1つ上にある対象行1のエッジ強度と対象行2の2つ上にある加算行aのエッジ強度を加算したものとなる。すなわち対象行2の加算結果=対象行2のエッジ強度対象行1のエッジ強度加算行aのエッジ強度4となる。このようなエッジ強度の加算処理を下段分割領域C内で繰り返し行うことによって、下段分割領域Cにおけるエッジ強度を算出する。こうして各分割領域において、加算されたエッジ強度が算出されると、次にステップS107において、各分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定されている閾値とを比較する。例えば、上段分割領域Aではエッジ強度の加算が行われていないので、加算されていないエッジ強度と閾値とを比較し、中段分割領域Bと下段分割領域Cでは加算されたエッジ強度と閾値とを比較する。ここで、閾値は各分割領域で共通の値となる。そして、エッジ強度が閾値を超えている場合には車両が存在しているものとして認識し、エッジ強度が閾値以下の場合には車両が存在していないものとして認識する。こうして車両の有無が認識されると、本実施形態に係る車両検出装置1による車両検出処理は終了する。[実施形態の効果]以上詳細に説明したように、本実施形態に係る車両検出装置によれば、少なくとも1つの分割領域において、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するので、近接画像でエッジ強度が低くなってしまう分割領域であっても車両を認識する精度を向上させることができる。ここで、図9を参照して、エッジ強度を加算することによる効果を説明する。図9は、1つの画素行のエッジ強度を示したものであり、図9aはエッジ強度を加算する前の値を示し、図9bはエッジ強度を加算した後の値を示している。図9に示すように、エッジ強度を加算した後ではエッジ強度が全体的に大きくなっていることが分かる。これにより、近接画像等によってエッジ強度が低くなってしまう分割領域であっても車両を認識する精度を向上させることができる。また、本実施形態に係る車両検出装置によれば、車両画像を三分割し、少なくとも下段分割領域では各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するので、近接画像が検出されてエッジ強度が低くなってしまう下段分割領域でも車両を認識する精度を向上させることができる。さらに、本実施形態に係る車両検出装置によれば、上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、中段分割領域から下段分割領域へいくにしたがってエッジ強度をより多く加算するので、近接画像が検出される領域では車両を認識する精度を向上させることができ、遠方画像が検出される領域では誤検出を防ぐことができる。なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施の形態に限定されることはなく、この実施の形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。