"ヘッドライトから照射される照射光の配光パターンを撮像して配光画像を得る撮像ステップと、前記配光画像の照度を所定軸方向に沿って微分処理を行い、前記配光画像の照度の微分値の分布である照度微分値分布を求める微分ステップと、前記照度微分値分布に基づいてエルボー点を検出する検出ステップと、を含む、ヘッドライトのエルボー点検出方法。請求項1に記載のヘッドライトのエルボー点検出方法であって、前記検出ステップにおいて、前記照度微分値分布において最も高い微分値を有する領域をエルボー点として検出すること、を特徴とする、ヘッドライトのエルボー点検出方法。請求項1に記載のヘッドライトのエルボー点検出方法であって、前記検出ステップにおいて、前記照度微分値分布において基準微分値以上の微分値を有する領域を高微分値領域として特定し、当該高微分値領域の重心点を求め、当該重心点をエルボー点として検出すること、を特徴とする、ヘッドライトのエルボー点検出方法。請求項3に記載のヘッドライトのエルボー点検出方法であって、前記照度微分値分布において閾値以上の微分値を有する領域のサイズが所定の大きさ以上となる閾値のうち最も大きい閾値を前記基準微分値として設定すること、を特徴とする、ヘッドライトのエルボー点検出方法。前述のように、当該技術分野においては、例えば、昨今普及している異形ランプを始めとする複雑な配光パターンを有するヘッドライトのように、明確なカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトについては、明確なカットオフラインが検出されることを前提とする従来技術に係るエルボー点検出方法ではエルボー点を正確に検出することができない場合がある。即ち、本発明の1つの目的は、明確なカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトについても、エルボー点を精度良く検出することができる方法を提供することである。本発明の上記目的は、ヘッドライトから照射される照射光の配光パターンを撮像して配光画像を得る撮像ステップと、前記配光画像の照度を所定軸方向に沿って微分処理を行い、前記配光画像の照度の微分値の分布である照度微分値分布を求める微分ステップと、前記照度微分値分布に基づいてエルボー点を検出する検出ステップと、を含む、ヘッドライトのエルボー点検出方法によって達成される。本発明に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、明確なカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトについても、カットオフラインの検出抽出精度にかかわりなく、エルボー点を精度良く検出することができる。前述のように、本発明は、明確なカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトについても、エルボー点を精度良く検出することができる方法を提供することを1つの目的とする。本発明者は、上記目的を達成すべく鋭意研究の結果、以下の事象を見出すに至った。即ち、明確なカットオフラインを有する従来のすれ違い前照灯の配光パターンにおいては、水平カットオフラインより下側へ照射される照射光と斜めカットオフラインより下側へ照射される照射光とが重なり合う領域における照度が、その他の領域における照度よりも高くなる。従って、かかる配光パターンの撮像画像の照度につき、特定の一方向に沿って微分処理を施した場合、水平カットオフラインと斜めカットオフラインとの交点に相当する箇所における微分値が、配光パターンの撮像画像上で最大となるつまり、明暗の変化量が最大となる図1を参照。一方、前述のように、昨今普及している異形ランプを始めとする複雑な配光パターンを有するヘッドライトにおいては、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有するものも少なくない。しかしながら、かかるヘッドライトの配光パターンの撮像画像においても、水平カットオフラインや斜めカットオフラインは明確には現れないものの、水平カットオフラインより下側へ照射される照射光と斜めカットオフラインより下側へ照射される照射光とが重なり合う領域における照度が、その他の領域における照度よりも高くなる。以上より、本発明者は、明確な水平カットオフラインや斜めカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトの配光パターンにおいても、前述と同様に、配光パターンの撮像画像の照度について特定の一方向に沿って微分処理を施し、当該微分値が大きい箇所を特定することにより、かかるヘッドライトについてもエルボー点を正確に検出することができることを見出し、本発明を想到するに至ったものである。即ち、本発明の第1実施態様は、ヘッドライトから照射される照射光の配光パターンを撮像して配光画像を得る撮像ステップと、前記配光画像の照度を所定軸方向に沿って微分処理を行い、前記配光画像の照度の微分値の分布である照度微分値分布を求める微分ステップと、前記照度微分値分布に基づいてエルボー点を検出する検出ステップと、を含む、ヘッドライトのエルボー点検出方法である。上記のように、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法においては、先ず撮像ステップにおいて、ヘッドライトから照射される照射光の配光パターンを撮像して配光画像を得る。ヘッドライトから照射される照射光の配光パターンを撮像して配光画像を得る具体的な方法としては、例えば、ヘッドライトの前方に設置されたスクリーン上に照射された当該ヘッドライトの配光パターンを、例えば、CMOSセンサを備えるカメラ等によって撮像する方法、ヘッドライトから照射される照射光を、ヘッドライトの前方に設置された受光ユニット等によって直接的に撮像する方法等が挙げられる。但し、これらの方法はあくまでも例示であり、配光画像を得る具体的な方法は、これらに限定されるものではない。次に、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、微分ステップにおいて、前記配光画像の照度を所定軸方向に沿って微分処理を行い、前記配光画像の照度の微分値の分布である照度微分値分布を求める。ここで、所定軸方向に沿って微分処理を行うとは、例えば、鉛直方向、水平方向、鉛直方向や水平方向と特定の角度をなす方向等、一定の方向に沿って、配光画像の全面に亘って、照度の微分値を求めることを指す。具体的に如何なる方向に沿って微分値を求めるかについては、エルボー点を検出しようとするヘッドライトの配光パターン等に応じて適宜決定することができる。例えば、微分ステップにおいて、前記配光画像の照度を鉛直方向に沿って微分処理を行ってもよい。上記微分処理とは、簡便に説明するならば、配光画像上のある点における照度の変化率を求める処理を意味する。より具体的には、上記微分処理とは、配光画像を複数の微小な区画に分割し、個々の区画における照度の変化率を求める処理を意味する。従って、配光画像の照度を所定軸方向に沿って微分処理を行うとは、所定の方向に沿って当該変化率を求めることを意味する。上記のように、上記微分処理には膨大な量の演算処理が必要とされる。従って、かかる微分処理を効率的に行うには、撮像ステップにおいて得られる配光画像を、コンピュータによる演算処理を行うことができる画像データとして得ることが望ましい。尚、配光画像を画像データとして得た場合、当該画像データに基づいて構成される個々の画素を、上記微小な区画として採用してもよい。換言すれば、尚、配光画像を画像データとして得た場合、当該画像データに基づいて構成される個々の画素について、上記微分処理を施してもよい。ところで、上記撮像ステップにおいて得られた配光画像に、例えば、突発的な何等かの原因による異常な照度を示す点又は区画以降、ノイズとも称するが含まれている場合、上記微分ステップにおいて求められる照度微分値分布においても異常な微分値を示す点又は区画が現れ、検出ステップにおけるエルボー点の検出に影響を及ぼす虞がある。そこで、例えば、撮像ステップにおいて得られた配光画像におけるノイズの除去低減等を目的として、微分ステップを実行する前に、所謂平滑化処理を配光画像に施してもよい。平滑化処理とは、一般的には、他のデータよりも大きく乖離しているデータを平均化、あるいは除去する処理を指す。画像の照度について平滑化処理を施す具体的な方法としては、例えば、ある区画の照度を、当該区画の周辺に存在する区画の照度を用いて平均化し、当該平均化された照度を当該区画の照度とする方法等が挙げられる。かかる平滑化処理を施す場合を考慮しても、撮像ステップにおいて得られる配光画像を画像データとして得ることが望ましい。尚、画像データとして得られた配光画像に対してコンピュータによって平滑化処理を施すための手段としては、所謂平滑化フィルタが知られている。また、平滑化フィルタの具体例としては、例えば、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ等の加重平均化フィルタが挙げられる。但し、これらの方法はあくまでも例示であり、撮像ステップにおいて得られた配光画像に対して平滑化処理を施すための具体的な方法は、これらに限定されるものではない。次いで、上記微分ステップにおいては、前記配光画像の照度の微分値の分布である照度微分値分布を求める。当該照度微分値分布とは、換言すれば、複数の微小な区画に分割された配光画像において、個々の区画における隣接する区画との照度の差の大きさの分布を示すものであるとも言うことができる。従って、上記撮像ステップにおいて得られた配光画像において、例えば、上記微分処理を実行するに当たり、配光画像が過度に微小な区画に細かく分割されている場合は、個々の区画における隣接する区画との照度の差が小さくなり過ぎ、その結果、個々の区画における照度の微分値も小さくなり、照度微分値分布が変化に乏しいものとなり、結果としてエルボー点の検出が困難となる場合がある。かかる懸念は、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有するヘッドライトにおいて、より顕著なものとなる。そこで、上記のように配光画像が過度に微小な区画に分割されて、隣接する区画間での照度の差が小さくなり過ぎることを避けることを目的として、微分ステップを実行する前に、適切な大きさの区画によって配光画像を分割するようにしてもよい。換言すれば、微分ステップを実行する前に、配光画像の解像度を適切な解像度に調整してもよい。従って、前述のように、配光画像を画像データとして得て、当該画像データに基づいて構成される個々の画素について微分処理を実行しようとする場合には、微分ステップを実行する前に、例えば、コンピュータ上での画像処理により、配光画像の解像度を調整してもよい。具体的には、例えば、上記撮像ステップにおいては、ヘッドライトの配光パターンを十分に高い解像度を有する配光画像として得ておき、上記微分ステップを実行する前に、当該配光画像の解像度を、隣接する領域間での照度の差を十分な大きさとするのに適切な解像度まで下げることができる。尚、上記のように調整される配光画像の適切な解像度は、例えば、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法を実施しようとするシステムにおける照度についての検出感度や、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法を適用しようとするヘッドライトの配光パターンの複雑さ等の諸条件に応じて適宜設定することができる。斯くして配光画像の解像度を適切なレベルに調整することにより、配光画像における明暗境界部分がより明確となり、微分ステップにおいて、より明確な照度微分値分布が求められる。次に、上記検出ステップにおいて、前記照度微分値分布に基づいて、ヘッドライトのエルボー点を検出する。上述のように、照度微分値分布は、複数の微小な区画に分割された配光画像における個々の区画における照度の微分値個々の区画における隣接する区画との照度の差に対応の大きさの分布を示すものである。従って、照度微分値分布を解析することにより、配光画像において、隣接する区画との照度の差が大きい箇所を特定することができる。一方、前述のように、昨今普及している異形ランプを始めとする、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有するヘッドライトにおいても、水平カットオフラインや斜めカットオフラインは配光画像上に明確には現れないものの、水平カットオフラインより下側へ照射される照射光と斜めカットオフラインより下側へ照射される照射光とが重なり合う領域における照度が、その他の領域における照度よりも高くなることにおいては、明確なカットオフラインを呈する従来のヘッドライトと同様である図1を参照。加えて、明確なカットオフラインを呈する従来のヘッドライトにおいて水平カットオフラインと斜めカットオフラインとの交点として定義されるエルボー点においては、図1に示すように、水平カットオフラインより下側へ照射される照射光と斜めカットオフラインより下側へ照射される照射光とが重なり合う領域両方の照射光が重ならず、一方の照射光のみが照射される領域や、何れの照射光も照射されない領域よりも明るいと、照射光が照射されない水平カットオフラインより上側の領域と照射光が照射されない斜めカットオフラインより上側の領域とが重なり合う領域両方の照射光が重なり合う領域や、一方の照射光のみが照射される領域よりも暗いとが隣接する。従って、明確なカットオフラインを呈する従来のヘッドライトの配光画像においては、当該配光画像を複数の微小な区画に分割した場合、エルボー点に該当する区画において、隣接する区画との照度の差が最大となる。即ち、配光画像の照度の微分値の分布である照度微分値分布において最も大きい微分値を呈する区画がエルボー点であると言うことができる。前述のように、本発明者は、この照度微分値分布において最も大きい微分値を呈する箇所がエルボー点に相当するということが、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有するヘッドライトにおいても基本的に当てはまることを見出した。つまり、検出ステップにおいては、微分ステップにおいて求められた照度微分値分布を解析し、当該照度微分値分布において高い微分値を有する区画が存在する箇所即ち、配光画像における隣接する区画との照度の差が大きい箇所を特定することにより、エルボー点を検出する。以上のように、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、配光パターンの撮像画像配光画像の照度について、特定の一方向に沿って微分処理を施し、結果として得られる照度についての微分値の分布照度微分値分布において、大きい微分値を有する箇所を特定することにより、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有し、明確なカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトについても、エルボー点を精度良く検出することができる。ところで、前述のように、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、上記検出ステップにおいて、前記照度微分値分布に基づいてエルボー点を検出する。より詳細には、上記検出ステップにおいて、微分ステップにおいて求められた照度微分値分布を解析し、当該照度微分値分布において高い微分値を有する区画が存在する箇所即ち、配光画像における隣接する区画との照度の差が大きい箇所を特定することにより、エルボー点を検出する。この際、基本的には、前述のように、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有するヘッドライトについても、照度微分値分布において最も大きい微分値を呈する箇所がエルボー点に相当するということが当てはまる。従って、本発明の第2実施態様は、本発明の前記第1実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法であって、前記検出ステップにおいて、前記照度微分値分布において最も高い微分値を有する区画をエルボー点として検出すること、を特徴とする、ヘッドライトのエルボー点検出方法である。尚、撮像ステップにおいて得られる配光画像を、コンピュータによる演算処理を行うことができる画像データとして得た場合は、検出ステップにおいて、照度微分値分布において最も高い微分値を有する区画を検出する処理を、コンピュータによる演算処理として実行することができる。以上のように、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、微分ステップにおいて求められた照度微分値分布を解析し、当該照度微分値分布において最も高い微分値を有する区画が存在する箇所即ち、配光画像における隣接する区画との照度の差が最も大きい箇所を特定することにより、エルボー点を検出する。これにより、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有し、明確なカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトについても、エルボー点を精度良く検出することができる。ところで、上記のように照度微分値分布において最も高い微分値を有する区画が存在する箇所を特定してエルボー点として検出するには、照度微分値分布において最も高い微分値を有する領域が十分に小さい必要がある。即ち、照度微分値分布において最高微分値を有する領域を1つの点として特定し、当該点をエルボー点として検出するには、配光画像の解像度を十分に高くする必要がある。しかしながら、配光画像の解像度を高めれば高めるほど、微分ステップにおける当該配光画像の微分処理を実行するのに膨大な量の演算処理が必要となり、配光画像や照度微分値分布に関する情報量も膨大なものとなる。撮像ステップにおいて得られる配光画像や微分ステップにおいて求められる照度微分値分布を画像データとして得て、当該画像データに基づいて構成される個々の画素についてコンピュータによって微分処理を実行しようとする場合は、配光画像の解像度を高めれば高めるほど、微分ステップにおける当該配光画像の微分処理を実行するのに必要とされるプロセッサの演算処理能力が益々高くなり、配光画像や照度微分値分布に関する画像データを格納するのに必要な記憶媒体の容量も益々大きくなる。また、配光画像の解像度を十分に高めて、照度微分値分布において最高微分値を有する領域を1つの点として特定することができるようにした場合であっても、ヘッドライトの配光パターンのバラツキや何等かの外乱等の原因により、同じヘッドライトについても、照度微分値分布において最高微分値を有する領域として特定される点の位置がばらついたり、かかる点が複数特定されたりして、エルボー点の検出が困難となる場合がある。かかる懸念は、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有するヘッドライトにおいて、より顕著なものとなる。更に、前述のように、配光画像の解像度を過度に高めると、配光画像上の個々の区画における照度の微分値も小さくなり、照度微分値分布が変化に乏しいものとなるため、結果としてエルボー点の検出が困難となる場合がある。そこで、本発明者は、配光画像の解像度を徒に高めること無く、検出ステップにおいてヘッドライトのエルボー点を検出することができる信頼性の高い方法を見出すべく、鋭意研究を続けてきた。その結果、本発明者は、前述の検出ステップにおけるように、照度微分値分布において最高微分値を有する領域を1つの点として特定し、当該点をエルボー点として検出するのではなく、照度微分値分布において所定の閾値以上の微分値を有する領域を特定し、当該領域の重心点をエルボー点として検出することにより、ヘッドライトのエルボー点を再現性良く検出することができることを見出した。即ち、本発明の第3実施態様は、本発明の前記第1実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法であって、前記検出ステップにおいて、前記照度微分値分布において基準微分値以上の微分値を有する領域を高微分値領域として特定し、当該高微分値領域の重心点を求め、当該重心点をエルボー点として検出すること、を特徴とする、ヘッドライトのエルボー点検出方法である。本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、前記検出ステップにおいて、前記照度微分値分布において基準微分値以上の微分値を有する領域を高微分値領域として特定し、当該高微分値領域の重心点を求め、当該重心点をエルボー点として検出する。これにより、検出ステップにおいて照度微分値分布において最高微分値を有する領域を1つの点として特定し、当該点をエルボー点として検出する必要が無くなるので、配光画像の解像度を徒に高めること無くヘッドライトのエルボー点を検出することができる。その結果、前述のように、微分ステップにおける配光画像の微分処理を実行するのに膨大な量の演算処理が必要となったり、配光画像や照度微分値分布に関する情報量が膨大なものとなったりする問題が軽減される。また、同じヘッドライトについて、照度微分値分布において最高微分値を有する領域として特定される点の位置がばらついたり、複数の点が特定されたりして、エルボー点の検出再現性や検出精度が低下する問題も軽減される。尚、上記基準微分値は、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によってエルボー点を検出しようとするヘッドライトの配光パターンや配光画像において最も高い照度等に応じて適宜決定することができる。あるいは、上記基準微分値は、例えば、高微分値領域の重心点を求める際の再現性や信頼性等を考慮して、高微分値領域として特定されるべき領域のサイズに基づいて定めてもよい。また、上記高微分値領域の重心点を求める具体的な方法としては、例えば、高微分値領域を構成する複数の区画の位置を表す座標の、微分ステップにおける微分処理を行う際の所定軸方向の成分例えば、鉛直軸成分及び当該所定軸に直交する方向の成分例えば、水平軸成分のそれぞれについて相加平均を求め、それぞれの成分の相加平均を重心点の座標とする方法等が挙げられる。また、上記のように各座標成分の相加平均を求める際に、高微分値領域を構成する個々の区画における照度の微分値の大きさに対応して重み付けを行ってもよい。但し、これらの方法はあくまでも例示であり、高微分値領域の重心点を求める具体的な方法は、これらに限定されるものではない。尚、上述のように高微分値領域を構成する個々の区画における照度の微分値の大きさに対応する重み付けを行わないのであれば、高微分値領域の重心点を特定する前に照度微分値分布を基準微分値に基づいて二値化し、斯くして二値化された照度微分値分布における高微分値領域の重心点を特定してもよい。また、撮像ステップにおいて得られる配光画像を、コンピュータによる演算処理を行うことができる画像データとして得た場合は、検出ステップにおける高微分値領域及び当該高微分値領域の重心点の特定をコンピュータによる演算処理として実行して、エルボー点を検出することができる。以上のように、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、配光画像の解像度を徒に高めること無く、照度微分値分布において所定の閾値以上の微分値を有する領域を特定し、当該領域の重心点をエルボー点として検出することにより、ヘッドライトのエルボー点を再現性良く正確に検出することができる。ところで、現実には、ヘッドライトの輝度及びヘッドライトによって照射される照射光の配光パターンを撮像して得られる配光画像における照度は、例えば、ヘッドライトや光源の経年変化や製造上のばらつき等、種々の要因により変動し、必ずしも一定ではない場合がある。従って、上記基準微分値を予め定められた固定値とすると、ヘッドライトの輝度及び配光画像における照度が上記のように一定ではない場合、再現性良く重心点を求めるのに十分な大きさを有する高微分値領域を特定することができず、結果として検出されるエルボー点の位置がばらついたりして、エルボー点の検出精度が低下する場合がある。従って、ヘッドライトの輝度や配光画像における照度が上記のように一定ではない場合においてもエルボー点の検出再現性や検出精度を維持するためには、再現性良く重心点を求めるのに十分な大きさを有する高微分値領域が得られるように、基準微分値の大きさを調整することが望ましい。即ち、本発明の第4実施態様は、本発明の前記第3実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法であって、前記照度微分値分布において閾値以上の微分値を有する領域のサイズが所定の大きさ以上となる閾値のうち最も大きい閾値を前記基準微分値として設定すること、を特徴とする、ヘッドライトのエルボー点検出方法である。上記のように、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、前記照度微分値分布において閾値以上の微分値を有する領域のサイズが所定の大きさ以上となる閾値のうち最も大きい閾値を前記基準微分値として設定する。ここで、領域のサイズを示す指標としては、例えば、微分ステップにおける微分処理を行う際の所定軸方向例えば、鉛直方向における当該領域の長さ、当該所定軸に直交する方向例えば、水平方向における当該領域の長さ、当該領域の面積等を用いることができる。領域のサイズを示す指標として具体的に何れの指標を選択するかについては、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によってエルボー点を検出しようとするヘッドライトの配光パターンや、それぞれの指標を用いた場合のエルボー点の検出精度等に応じて決定することができる。尚、撮像ステップにおいて得られる配光画像を、コンピュータによる演算処理を行うことができる画像データとして得た場合は、領域のサイズを示す指標として、例えば、微分ステップにおける微分処理を行う際の所定軸方向例えば、鉛直方向における当該領域を構成する区画又は画素の数、当該所定軸に直交する方向例えば、水平方向における当該領域を構成する区画又は画素の数、当該領域を構成する区画の総数等を用いることができる。当該領域のサイズを示す指標として具体的に何れの指標を選択するかについては、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によってエルボー点を検出しようとするヘッドライトの配光パターンや、それぞれの指標を用いた場合のエルボー点の検出精度等に応じて決定することができる。また、上記所定の大きさについても、領域のサイズを示す指標と同様に、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によってエルボー点を検出しようとするヘッドライトの配光パターンや、種々の所定の大きさを用いた場合のエルボー点の検出精度の変化等に応じて決定することができる。ところで、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法において、照度微分値分布において閾値以上の微分値を有する領域のサイズが所定の大きさ以上となる閾値のうち最も大きい閾値を特定して基準微分値とする具体的な方法については、特に限定されるものではない。例えば、照度微分値分布において、上記閾値の値を、例えば、照度微分値分布において最も大きい微分値から徐々に小さくしてゆき、当該閾値以上の微分値を有する領域のサイズが初めて所定の大きさ以上となった際の閾値を以て基準微分値としてもよい。逆に、照度微分値分布において、上記閾値の値を十分に小さい値から徐々に大きくしてゆき、当該閾値以上の微分値を有する領域のサイズが初めて所定の大きさ未満となった際の直前の閾値を以て基準微分値としてもよい。上述のように、本実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、前記照度微分値分布において閾値以上の微分値を有する領域のサイズが所定の大きさ以上となる閾値のうち最も大きい閾値を前記基準微分値として設定する。これにより、ヘッドライトの輝度及び配光画像における照度が一定ではない場合においても、再現性良く重心点を求めるのに十分な大きさを有する高微分値領域が得られるので、結果として検出されるエルボー点の位置がばらついたりして、エルボー点の検出精度が低下する等の問題を軽減することができる。本発明の種々の実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法について上記に説明してきたように、本発明に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、明確なカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトについても、エルボー点を精度良く検出することができる。以下、本発明の幾つかの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法について、添付図面を参照しながら説明する。但し、以下に述べる説明はあくまで例示を目的とするものであり、本発明の範囲が以下の説明に限定されるものと解釈されるべきではない。1.エルボー点の検出手法の概要先ず最初に、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法における具体的な検出手法につき、図1を参照しながら説明する。尚、前述のように、図1は、明確なカットオフラインを有する従来のすれ違い前照灯の配光パターンに本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法を適用した場合におけるエルボー点の検出手法の概要を説明する模式図である。図1においては、エルボー点の検出手法についての理解を容易なものとするために、敢えて明確なカットオフラインを有する従来のすれ違い前照灯の配光パターンに、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法を適用している。即ち、図1は、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法の撮像ステップにおいて、明確なカットオフラインを有する従来のヘッドライトから照射される照射光の配光パターンを撮像して得られた配光画像を表す模式図である。図1に示すように、明確なカットオフラインを呈する従来のヘッドライトの配光パターンにおいては、水平カットオフラインより下側へ照射される照射光と斜めカットオフラインより下側へ照射される照射光とが重なり合う領域A図1の下部にある白色の台形状の領域が図1において最も明るい。一方、水平カットオフラインより下側へ照射される照射光及び斜めカットオフラインより下側へ照射される照射光の何れも当たらない領域C図1の上部にある黒色の五角形状の領域が図1において最も暗い。両方の照射光が重ならず、一方の照射光のみが照射される領域BL及びBR図1の中央部のそれぞれ左側及び右側にある斜線が施された三角形状の2つの領域は中間的な明るさとなっている。また、明確なカットオフラインを呈する従来のヘッドライトにおけるエルボー点Eは、水平カットオフラインと斜めカットオフラインとの交点として定義される図1の中央部にある白抜きの丸印。図1においては、エルボー点Eを通る水平なラインのエルボー点Eよりも向かって左側の部分が水平カットオフラインに相当し、エルボー点Eを通る右上がりのラインのエルゴー点Eよりも向かって右側の部分が斜めカットオフラインに相当する。図1に示す白抜きの矢印は、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法の微分ステップにおける微分処理を表し、図1においては、配光画像の照度を鉛直軸方向の下向きに微分処理を行っていることが判る。即ち、図1に示す例においては、微分処理の方向を示す所定軸が鉛直方向の軸鉛直軸となっている。また、エルボー点Eを通過しない鉛直軸方向においては、配光画像の上から順に、最も暗い領域C、中間的な明るさの領域BL又はBR、最も明るい領域Aが分布している。一方、エルボー点Eを通過する鉛直軸方向においては、配光画像の上から順に、最も暗い領域C、最も明るい領域Aが分布しており、領域Cと領域Aとの間に中間的な明るさの領域BL又はBRは介在していない。従って、エルボー点Eにおいては、最も暗い領域Cと最も明るい領域Aとが隣接しており、領域Cと領域Aとの間に中間的な明るさの領域BL又はBRは介在している他の明暗境界領域よりも、照度についての微分値が大きくなる。一方、前述のように、昨今普及している異形ランプを始めとする複雑な配光パターンを有するヘッドライトにおいては、カットオフラインをぼやかした配光パターンを有するものも少なくない。かかるヘッドライトの配光パターンの撮像画像においては、図1に示す従来のヘッドライトとは異なり、水平カットオフラインや斜めカットオフラインは明確には現れないものの、図1における最も暗い領域Cに相当する領域と図1における最も明るい領域Aに相当する領域とがエルボー点近傍においてのみ隣接するという点において変わりは無い例えば、図2を参照。図中、×印はエルボー点を表す。従って、例えば、図2に示すような、明確なカットオフラインを示さないすれ違い前照灯の配光パターンの撮像画像についても、図1に示す例と同様に、配光パターンの撮像画像の照度について特定の一方向例えば、鉛直方向に沿って微分処理を施し、当該微分値が大きい箇所を特定することにより、エルボー点を正確に検出することができるのである。尚、図1や図2に示すようなヘッドライトの配光パターンの撮像画像配光画像は、前述のように、例えば、ヘッドライトの前方に設置されたスクリーン上に照射された当該ヘッドライトの配光パターンを、例えば、CMOSセンサを備えるカメラ等によって撮像する方法、ヘッドライトから照射される照射光を、ヘッドライトの前方に設置された受光ユニット等によって直接的に撮像する方法等によって得ることができる。また、配光画像をコンピュータによる演算処理を行うことができる画像データとして得て、後のステップにおける各種画像処理をコンピュータを用いて効率的に行うこともできる。2.配光画像の微分処理による照度微分値分布の作成次に、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法の微分ステップにおいて実行される微分処理につき、図3を参照しながら説明する。前述のように、図3は、図2に示す明確なカットオフラインを示さないすれ違い前照灯の配光パターンの撮像画像に微分処理を施した結果を表す模式図である。かかる微分処理は、前述のように、ヘッドライトの配光パターンを撮像して得られた配光画像を複数の微小な区画に分割し、所定軸方向例えば、鉛直方向、水平方向等に沿って、個々の区画における照度の変化率を求めることによって行うことができる。あるいは、配光画像の照度を座標を変数とする微分可能な連続関数と仮定し、当該関数の導関数を求めることにより、配光画像の微分処理を行うこともできる。また、前述のように、例えば、撮像ステップにおいて得られた配光画像におけるノイズの除去低減等によるエルボー点の検出精度の向上等を目的として、微分ステップを実行する前に、所謂平滑化処理を配光画像に施してもよい。ここで、微分可能な連続関数として仮定することができる配光画像にガウス関数による平滑化処理を施し、斯くして平滑化された配光画像に対して微分処理を施す具体的手順の一例について説明する。先ず、配光画像を表す関数をfx,yと定義する。当該配光画像に対して、ガウス関数Gx,y;σを用いる畳み込み処理による平滑化処理を施す場合、平滑化処理後の配光画像を表す関数Lx,y;σは、下式によって表される。上述のように、上式中、Gx,y;σはガウス関数であり、例えば、下式によって表すことができる。尚、σはスケールファクタを表す。以上のように平滑化された配光画像につき、今度は微分処理を施す。平滑化処理後の配光画像を表す関数Lx,y;σのX軸方向及びY軸方向におけるx及びyについての微分処理の結果をそれぞれLx及びLyと表すと、Lx及びLyは、それぞれ以下のように表される。上式中、Gx及びGyは、それぞれ上述のガウス関数のX軸方向及びY軸方向におけるx及びyについての一次導関数であり、それぞれ以下のように表される。以上より、ガウス関数Gx,y;σによる平滑化処理後の配光画像をX軸方向及びY軸方向に沿ってx及びyについて微分して得られる照度微分値分布を表す関数であるLx及びLyは、それぞれ以下のように表される。尚、配光画像を画像データとして得た場合は、上記のような平滑化処理をコンピュータによって行うことができることは既に述べた通りである。また、かかる平滑化処理をコンピュータ上で実行するための具体的手段としては、例えば、ガウシアンフィルタとしてしられる加重平均化フィルタが挙げられる。但し、上記において述べたガウス関数による平滑化処理はあくまでも平滑化処理の一例を示すものであり、撮像ステップにおいて得られた配光画像に対して平滑化処理を施すための具体的な方法は、当該技術分野において周知の種々の手法の中から適宜選択することができる。3.高微分値領域の重心点の特定によるエルボー点の検出次に、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法の検出ステップにおいて高微分値領域の重心点を求める方法について、図4を参照しながら説明する。前述のように、図4は、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法の微分ステップにおいて求められる照度微分値分布における基準微分値以上の微分値を有する領域として特定された高微分値領域及びその重心点を表す模式図である。本実施例においては、撮像ステップにおいて得られる配光画像を、コンピュータによる演算処理を行うことができる画像データとして得た場合に、検出ステップにおいて高微分値領域の重心点を求める方法について説明する。図4において、高微分値領域Rは、微分ステップにおいて求められる照度微分値分布における基準微分値以上の微分値を有する領域を表す。本実施例に係るヘッドライトのエルボー点検出方法においては、当該高微分値領域Rの重心点Mを求め、当該重心点Mをエルボー点として検出する。尚、上記基準微分値は、本実施例に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によってエルボー点を検出しようとするヘッドライトの配光パターンや配光画像において最も高い照度等に応じて適宜決定することができる。本実施例においては、高微分値領域Rを構成する複数の画素の位置を表す座標x,yのX軸方向の成分及びY軸方向の成分のそれぞれについて相加平均を求め、それぞれの成分の相加平均を算出し、斯くして算出された各成分を重心点Mの座標Xm,Ymとして、上記重心点Mを求める。即ち、図4に示す実施例における高微分値領域Rの重心点Mの座標Xm,Ymは、それぞれ下式によって表すことができる。尚、下式中、aは高微分値領域Rを構成する画素の総数を表す。以上のように、本実施例に係るヘッドライトのエルボー点検出方法においては、高微分値領域の重心点を求め、当該重心点をエルボー点として検出する。これにより、検出ステップにおいて照度微分値分布において最高微分値を有する領域を1つの点として特定し、当該点をエルボー点として検出する必要が無くなるので、配光画像の解像度を徒に高めること無くヘッドライトのエルボー点を検出することができる。その結果、前述のように、微分ステップにおける配光画像の微分処理を実行するのに膨大な量の演算処理が必要となったり、配光画像や照度微分値分布に関する情報量が膨大なものとなったりする問題が軽減される。また、同じヘッドライトについて、照度微分値分布において最高微分値を有する領域として特定される点の位置がばらついたり、複数の点が特定されたりして、エルボー点の検出再現性や検出精度が低下する問題も軽減される。尚、前述のように、各座標成分の相加平均を算出する際に、高微分値領域Rを構成する個々の区画における照度の微分値の大きさに対応して、重み付けを行ってもよい。また、高微分値領域Rの重心点Mを特定する前に照度微分値分布を基準微分値に基づいて二値化し、斯くして二値化された照度微分値分布における高微分値領域Rの重心点Mを特定してもよい。但し、これらの方法はあくまでも例示であり、高微分値領域の重心点を求める具体的な方法は、これらに限定されるものではない。4.エルボー点検出方法における処理の流れここで、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法において実行される種々の処理の流れについて、図5を参照しながら説明する。前述のように、図5は、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法において実行される種々の処理の流れを表すフローチャートである。図5に示すように、本実施例に係るヘッドライトのエルボー点検出方法においては、先ずステップS1において、ヘッドライトから照射される照射光の配光パターンを撮像して配光画像を得る。即ち、図5におけるステップS1は、前述の撮像ステップに該当する。尚、前述のように、当該ステップS1の後に、配光画像におけるノイズを除去低減してエルボー点の検出精度を高めること等を目的として、配光画像に平滑化処理を施すステップを設けてもよい。また、配光画像における明暗境界部分をより明確なものとして、次の微分ステップステップS2に該当するにおいて、より明確な照度微分値分布が得られるようにすること等を目的として、当該ステップS1の後に、配光画像の解像度を適切なレベルに調整するステップを設けてもよい。次に、ステップS2において、配光画像の照度について、所定軸方向に沿って微分処理を行う。尚、本実施例においては、微分処理は鉛直方向に沿って行っている。更に、ステップS2において、当該微分処理の結果に基づき、配光画像の照度の微分値の分布である照度微分値分布を求める。即ち、当該ステップS2は、前述の微分ステップに該当する。次に、本実施例においては、ステップS3において、照度微分値分布において最も大きい微分値を特定する。更に、ステップS4において、ステップS3において特定された最も大きい微分値を有する箇所の座標を特定する。斯くして特定された座標は、エルボー点の座標を表している。即ち、当該ステップS3及びステップS4は、前述の検出ステップに該当する。以上のように、本実施例に係るヘッドライトのエルボー点検出方法によれば、ヘッドライトから照射される照射光の配光パターンにおいて明確なカットオフラインが現れるか否かにかかわりなく、ヘッドライトのエルボー点を確実に検出することができる。尚、本実施例においては、ステップS3及びステップS4において、照度微分値分布において最も高い微分値を有する領域をエルボー点として検出したが、前述のように、照度微分値分布において基準微分値以上の微分値を有する領域を高微分値領域として特定し、当該高微分値領域の重心点を求め、当該重心点をエルボー点として検出してもよい。また、高微分値領域として特定する際の閾値となる基準微分値についても、前述のように、照度微分値分布において閾値以上の微分値を有する領域のサイズが所定の大きさ以上となる閾値のうち最も大きい閾値を基準微分値として設定してもよい。5.エルボー点検出システムの概略構成ここで、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法を実施するのに使用されるエルボー点検出システムの概略構成につき、図6を参照しながら説明する。前述のように、図6は、本発明の1つの実施態様に係るヘッドライトのエルボー点検出方法を実施するのに使用されるエルボー点検出システムの概略構成を表す模式図である。図6に示すように、本実施例に係るエルボー点検出システムは、ヘッドライトから照射される照射光の配光パターンを撮像して配光画像を得るための受光ユニット1を備える。受光ユニット1は、X軸方向の直線運動ガイド2LMガイド、Y軸方向の直線運動ガイド3LMガイド、及びZ軸方向の直線運動ガイド4LMガイドを備える機構に取り付けられている。当該機構により、左右方向軸X軸、前後方向軸Y軸、及び上下方向軸Z軸から構成される三次元座標における当該ユニットの位置を変更することができる。即ち、本実施例に係るエルボー点検出システムは、上記機構により、受光ユニット1の位置を適宜変更し、エルボー点を検出しようとするヘッドライトを、当該システムの受光ユニット1に正対させることができる。尚、受光ユニット1は、外乱光の影響を減らし、ヘッドライトから照射された照射光を集光させる機構である。また、受光ユニット1には、ヘッドライトから照射された照射光の配光パターンを撮像するためのカメラ図示せずが装備されている。受光ユニット1が備えるカメラによって撮像された配光パターンの画像配光画像は、画像データとして画像処理用コンピュータ5に取り込まれ、配光画像の平滑化処理や解像度調整、微分処理による照度微分値分布の作成、所定の基準微分値閾値を超える微分値を有する高微分値領域の抽出、高微分値領域の重心点の座標の算出等、種々の処理が実行される。これらの処理の結果は、モニタ6に表示することができる。以上のような構成を有する本実施例に係るエルボー点検出システムにおいて、本発明に係るヘッドライトのエルボー点検出方法を実行することにより、明確なカットオフラインを検出することが困難なヘッドライトについても、エルボー点を精度良く検出することができる。尚、本実施例に係るエルボー点検出システムは、あくまでも例示的に示されたものであり、本発明に係るヘッドライトのエルボー点検出方法を実行するシステムの構成は上記に限定されるものではない。以上、本発明を説明することを目的として、特定の構成及び実行手順の組み合わせを有する幾つかの実施例について説明してきたが、本発明の範囲は、これらの例示的な実施態様に限定されるものではなく、特許請求の範囲及び明細書に記載された事項の範囲内で、適宜修正を加えることができることは言うまでもない。"