検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出装置において、前記検出領域の温度分布を検出する温度分布センサと、前記温度分布センサの出力に基いて前記背景画像を生成する演算処理部とを備え、前記演算処理部は、前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記背景画像を生成するための基礎とする画像である基礎画像を生成し、前記基礎画像に対して、該基礎画像又は該基礎画像を平滑化した平滑画像の2次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする物体検出装置。前記演算処理部は、前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を生成し、これら複数の画像を平均することにより、前記基礎画像を生成する、ことを特徴とする請求項1に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の1つの時点における温度分布を示す画像、又は、前記検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した画像を生成し、この画像を平滑化することにより、前記基礎画像を生成する、ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の物体検出装置。前記検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、前記演算処理部は、前記基礎画像又は前記平滑画像の2次微分値が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、前記基礎画像又は前記平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、第1の処理を施し、前記温度凸領域については、前記第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の物体検出装置。前記検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、前記演算処理部は、前記基礎画像又は前記平滑画像の2次微分値が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、前記基礎画像又は前記平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、第1の処理を施し、前記温度凸領域については、前記第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、前記第1の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、前記温度凸領域については、前記第2の処理として、該温度凸領域の温度を、前記温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、前記第1の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、前記温度凸領域については、前記第2の処理として、該温度凸領域の温度を、該温度凸領域の近傍の領域であって前記温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、前記第2の処理を施す、ことを特徴とする請求項7に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域の形状又は面積が所定の条件を満たさなければ、又は、その分離して存在している温度凸領域の温度又は温度分布が所定の条件を満たさなければ、その分離して存在している温度凸領域に対しては、前記第2の処理を施さず、その分離して存在している温度凸領域の温度を、そのまま維持する処理を施す、ことを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記基礎画像に対して前記第1の処理及び前記第2の処理を施した画像を生成し、この画像の前記第1の処理を施した領域と前記第2の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項4乃至請求項9のいずれか一項に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、前記第1の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、前記温度凸領域については、前記第2の処理として、前記温度凸領域の画素のうちの任意の画素に着目すると、前記任意に着目する画素を着目画素とし、前記温度凹領域の画素のうちの前記着目画素から最短距離にある画素を最短画素とし、前記着目画素から前記最短画素までの距離を最短画素距離とし、前記温度凹領域の平均温度を内側基準温度とし、前記最短画素が1つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度とし、前記最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度として、前記着目画素の温度を、前記最短画素距離が大きいほど前記内側基準温度の重みが前記外側基準温度の重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の物体検出装置。検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出方法において、前記検出領域の温度分布を検出する温度分布センサの出力に基いて前記背景画像を生成する背景画像生成処理と、前記温度分布センサの出力に基いて前記検出対象画像を生成する検出対象画像生成処理と、前記背景画像と前記検出対象画像との差分に基いて検出対象物体を検出する物体検出処理とを実行し、前記背景画像生成処理において、前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記背景画像を生成するための基礎とする画像である基礎画像を生成し、前記基礎画像に対して、該基礎画像又は該基礎画像を平滑化した平滑画像の2次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする物体検出方法。前記背景画像生成処理において、前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を生成し、これら複数の画像を平均することにより、前記基礎画像を生成する、ことを特徴とする請求項12に記載の物体検出方法。前記背景画像生成処理において、前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の1つの時点における温度分布を示す画像、又は、前記検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した画像を生成し、この画像を平滑化することにより、前記基礎画像を生成する、ことを特徴とする請求項12又は請求項13に記載の物体検出方法。前記検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、前記背景画像生成処理において、前記基礎画像又は前記平滑画像の2次微分値が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、前記基礎画像又は前記平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、第1の処理を施し、前記温度凸領域については、前記第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項12乃至請求項14のいずれか一項に記載の物体検出方法。前記検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、前記背景画像生成処理において、前記基礎画像又は前記平滑画像の2次微分値が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、前記基礎画像又は前記平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、第1の処理を施し、前記温度凸領域については、前記第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項12乃至請求項14のいずれか一項に記載の物体検出方法。前記背景画像生成処理において、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、前記第1の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、前記温度凸領域については、前記第2の処理として、該温度凸領域の温度を、前記温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項15又は請求項16に記載の物体検出方法。前記背景画像生成処理において、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、前記第1の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、前記温度凸領域については、前記第2の処理として、該温度凸領域の温度を、該温度凸領域の近傍の領域であって前記温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項15又は請求項16に記載の物体検出方法。前記背景画像生成処理において、前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、前記第2の処理を施す、ことを特徴とする請求項18に記載の物体検出方法。前記背景画像生成処理において、前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域の形状又は面積が所定の条件を満たさなければ、又は、その分離して存在している温度凸領域の温度又は温度分布が所定の条件を満たさなければ、その分離して存在している温度凸領域に対しては、前記第2の処理を施さず、その分離して存在している温度凸領域の温度を、そのまま維持する処理を施す、ことを特徴とする請求項15又は請求項16に記載の物体検出方法。前記背景画像生成処理において、前記基礎画像に対して前記第1の処理及び前記第2の処理を施した画像を生成し、この画像の前記第1の処理を施した領域と前記第2の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項15乃至請求項20のいずれか一項に記載の物体検出方法。前記背景画像生成処理において、前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、前記第1の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、前記温度凸領域については、前記第2の処理として、前記温度凸領域の画素のうちの任意の画素に着目すると、前記任意に着目する画素を着目画素とし、前記温度凹領域の画素のうちの前記着目画素から最短距離にある画素を最短画素とし、前記着目画素から前記最短画素までの距離を最短画素距離とし、前記温度凹領域の平均温度を内側基準温度とし、前記最短画素が1つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度とし、前記最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度として、前記着目画素の温度を、前記最短画素距離が大きいほど前記内側基準温度の重みが前記外側基準温度の重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項15又は請求項16に記載の物体検出方法。しかしながら、上述した従来の物体検出方法の背景画像の生成方法においては、検出領域内に存在している検出対象物体が静止している場合には、背景と検出対象物体とを区別することができないため、背景画像を生成することができない。本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、検出領域内に検出対象物体が存在していて、その検出対象物体が静止している場合でも、背景画像を生成することができる物体検出装置及び物体検出方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するために本発明の物体検出装置は、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出装置において、検出領域の温度分布を検出する温度分布センサと、温度分布センサの出力に基いて背景画像を生成する演算処理部とを備え、演算処理部は、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の温度分布を示す画像であって、背景画像を生成するための基礎とする画像である基礎画像を生成し、基礎画像に対して、該基礎画像又は該基礎画像を平滑化した平滑画像の2次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものである。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を生成し、これら複数の画像を平均することにより、基礎画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の1つの時点における温度分布を示す画像、又は、検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した画像を生成し、この画像を平滑化することにより、基礎画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、演算処理部は、基礎画像又は平滑画像の2次微分値が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、基礎画像又は平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理を施し、温度凸領域については、第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、演算処理部は、基礎画像又は平滑画像の2次微分値が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、基礎画像又は平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理を施し、温度凸領域については、第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第2の処理として、該温度凸領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第2の処理として、該温度凸領域の温度を、該温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、第2の処理を施す、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域の形状又は面積が所定の条件を満たさなければ、又は、その分離して存在している温度凸領域の温度又は温度分布が所定の条件を満たさなければ、その分離して存在している温度凸領域に対しては、第2の処理を施さず、その分離して存在している温度凸領域の温度を、そのまま維持する処理を施す、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、基礎画像に対して第1の処理及び第2の処理を施した画像を生成し、この画像の第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第2の処理として、温度凸領域の画素のうちの任意の画素に着目すると、任意に着目する画素を着目画素とし、温度凹領域の画素のうちの着目画素から最短距離にある画素を最短画素とし、着目画素から最短画素までの距離を最短画素距離とし、温度凹領域の平均温度を内側基準温度とし、最短画素が1つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度とし、最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度として、着目画素の温度を、最短画素距離が大きいほど内側基準温度の重みが外側基準温度の重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法は、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出方法において、検出領域の温度分布を検出する温度分布センサの出力に基いて背景画像を生成する背景画像生成処理と、温度分布センサの出力に基いて検出対象画像を生成する検出対象画像生成処理と、背景画像と検出対象画像との差分に基いて検出対象物体を検出する物体検出処理とを実行し、背景画像生成処理において、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の温度分布を示す画像であって、背景画像を生成するための基礎とする画像である基礎画像を生成し、基礎画像に対して、該基礎画像又は該基礎画像を平滑化した平滑画像の2次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものである。また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を生成し、これら複数の画像を平均することにより、基礎画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の1つの時点における温度分布を示す画像、又は、検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した画像を生成し、この画像を平滑化することにより、基礎画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、背景画像生成処理において、基礎画像又は平滑画像の2次微分値が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、基礎画像又は平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理を施し、温度凸領域については、第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、背景画像生成処理において、基礎画像又は平滑画像の2次微分値が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、基礎画像又は平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理を施し、温度凸領域については、第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第2の処理として、該温度凸領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第2の処理として、該温度凸領域の温度を、該温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、第2の処理を施す、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域の形状又は面積が所定の条件を満たさなければ、又は、その分離して存在している温度凸領域の温度又は温度分布が所定の条件を満たさなければ、その分離して存在している温度凸領域に対しては、第2の処理を施さず、その分離して存在している温度凸領域の温度を、そのまま維持する処理を施す、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、基礎画像に対して第1の処理及び第2の処理を施した画像を生成し、この画像の第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、基礎画像に対して、温度凹領域については、第1の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第2の処理として、温度凸領域の画素のうちの任意の画素に着目すると、任意に着目する画素を着目画素とし、温度凹領域の画素のうちの着目画素から最短距離にある画素を最短画素とし、着目画素から最短画素までの距離を最短画素距離とし、温度凹領域の平均温度を内側基準温度とし、最短画素が1つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度とし、最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度として、着目画素の温度を、最短画素距離が大きいほど内側基準温度の重みが外側基準温度の重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。本発明によれば、検出領域の温度分布を示す基礎画像に対して、基礎画像又は基礎画像を平滑化した平滑画像の2次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像を生成する。このように背景画像を生成することにより、検出領域内に検出対象物体が存在している場合に、背景画像を、検出対象物体の影響を除去したものにすることができる。従って、検出領域内に検出対象物体が存在していて、その検出対象物体が静止している場合でも、検出対象物体の影響を排除した背景画像を生成することができる。以下、本発明を具体化した実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について図面を参照して説明する。<第1の実施形態>まず、第1の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。図1は、第1の実施形態による物体検出装置の構成を示す。物体検出装置1は、背景差分法により物体を検出する装置である。すなわち、物体検出装置1は、検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する装置である。この物体検出装置1は、例えば人体などの熱体を検出対象物体として検出する。また、物体検出装置1は、検出対象物体の温度が検出領域の背景の温度よりも高いことを想定しており、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出する。物体検出装置1は、検出領域Rの温度分布を検出する温度分布センサ2と、各種処理を行う演算処理部3と、各種情報を記憶するための記憶部4と、各種情報を出力するための出力部5とを備える。温度分布センサ2は、検出領域Rから放射される赤外線を検出して、検出領域Rの温度分布を検出し、その検出結果を出力する。演算処理部3は、温度分布センサ2の出力に基いて、各種処理を実行することにより、検出領域R内の検出対象物体Sを検出する。記憶部4は、演算処理部3の各種処理により生成される各種情報を記憶する。出力部5は、演算処理部3による検出対象物体Sの検出結果検出対象物体Sの個数や位置などの情報を、無線又は有線の通信によって、外部装置に送信する。ここで、温度分布センサ2及び温度分布センサ2の出力について説明する。温度分布センサ2は、2次元状に配列された多数の赤外線検出素子を有しており、検出領域Rから放射される赤外線をこれら多数の赤外線検出素子により検出して、検出領域Rの温度分布を検出する。すなわち、温度分布センサ2は、検出領域Rを平面的に捉え、平面的に捉えた検出領域Rの各位置の温度、すなわち、平面的に捉えた検出領域Rの温度分布を検出する。そして、温度分布センサ2は、平面的に捉えた検出領域Rの各位置の温度、すなわち、平面的に捉えた検出領域Rの温度分布を検出温度画像として出力する。温度分布センサ2は、平面的に捉えた検出領域Rをu行×v列本実施形態では、8行×8列u=8、v=8に分割した各領域をpi、ji=1、2、、u;j=1、2、、vとして、各領域各位置pi、jの温度を検出する。そして、温度分布センサ2は、検出した各領域pi、jの温度をAi、jとして、検出温度画像Ax、yを出力する。Ax、yは、Ai、ji=1、2、、u;j=1、2、、vの全体である。すなわち、Ax、yは、A1、1、A1、2、、A1、v、A2、1、A2、2、、A2、v、、Au、1、Au、2、、Au、vの全体である。Ax、yのx=i、y=jにおける値温度が、Ai、jである。検出温度画像Ax、yは、図2に示すように、捉えることができる。すなわち、検出温度画像Ax、yは、u行×v行の画素qi、ji=1、2、、u;j=1、2、、vから成り、Ax、yのx=i、y=jにおける値Ai、jを画素qi、jの値とする画像である、と捉えることができる。図2において、画素qi、jの濃淡によって、画素qi、jの値Ai、jの大小を示している。検出温度画像Ax、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、検出温度画像Ax、yの画素qi、jの値Ai、jは、温度分布センサ2による検出領域R内の領域pi、jの検出温度である。温度分布センサ2は、所定時間毎例えば0.1秒毎に、検出領域Rの温度分布を検出して、検出温度画像Ax、yを出力する。すなわち、温度分布センサ2は、検出時点tにおける検出温度画像Ax、yをA[t]x、yとして、検出温度画像A[t]x、yt=t1、t2、t3、を出力する。ここで、t1、t2、t3、は、所定時間毎の検出時点である。つまり、温度分布センサ2は、時間の経過につれて、所定時間毎に、検出温度画像A[t1]x、y、検出温度画像A[t2]x、y、検出温度画像A[t3]x、y、を順次出力する。図3は、物体検出装置1の演算処理部3の動作のフローチャートを示す。演算処理部3は物体検出装置1は、検出領域R内の検出対象物体Sを検出するために、以下のように動作する。演算処理部3は、物体検出装置1の電源が投入されると、まず、背景画像Bx、yを生成する背景画像生成処理を実行するS1。背景画像Bx、yとは、検出領域Rの温度分布を示す画像であって、検出領域R内に検出対象物体Sが存在しないことの基準とする画像である。背景画像生成処理において、演算処理部3は、温度分布センサ2の出力である検出温度画像Ax、yに基いて、背景画像Bx、yを生成する。背景画像Bx、yは、検出温度画像Ax、yと同様に、u行×v行の画素qi、jから成り、Bx、yのx=i、y=jにおける値Bi、jを画素qi、jの値とする画像である。背景画像Bx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、背景画像Bx、yの画素qi、jの値Bi、jは、検出領域R内の領域pi、jの背景温度検出対象物体Sが存在しないことの基準とする温度を示す。背景画像生成処理における背景画像Bx、yの生成方法の詳細については後述する。演算処理部3は、背景画像生成処理により生成した背景画像Bx、yを記憶部4に記憶する。続いて、演算処理部3は、検出対象画像Ex、yを生成する検出対象画像生成処理を実行するS2。検出対象画像Ex、yとは、検出領域Rの温度分布を示す画像であって、検出領域R内の検出対象物体Sを検出するための検出対象の背景画像Bx、yと比較される画像である。検出対象画像生成処理において、演算処理部3は、温度分布センサ2の出力である検出温度画像Ax、yに基いて、検出対象画像Ex、yを生成する。検出対象画像Ex、yは、検出温度画像Ax、yと同様に、u行×v行の画素qi、jから成り、Ex、yのx=i、y=jにおける値Ei、jを画素qi、jの値とする画像である。検出対象画像Ex、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、検出対象画像Ex、yの画素qi、jの値Ei、jは、検出領域R内の領域pi、jの温度を示す。演算処理部3は、任意の1つの時点検出しようとする時点における温度分布センサ2の出力である検出温度画像Ax、yを検出対象画像Ex、yとすることにより、検出対象画像Ex、yを生成する。続いて、演算処理部3は、検出領域R内の検出対象物体Sを検出する物体検出処理を実行するS3。物体検出処理において、演算処理部3は、背景画像Bx、yと検出対象画像Ex、yとの差分に基いて、検出対象物体Sを検出する。上述のように、物体検出装置1は、検出領域Rの背景の温度よりも高い温度の検出対象物体Sを検出するものである。従って、演算処理部3は、検出対象画像Ex、yから背景画像Bx、yを差し引いた差分値が所定の閾値を超える部分を検出対象物体Sとして検出する。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、Ei、j-Bi、jを差分値Hi、jとし、差分値Hi、jが所定の閾値を超える領域を検出対象物体Sとして検出する。演算処理部3は、物体検出処理による検出対象物体Sの検出結果を出力部5に送信する。これにより、出力部5は、検出対象物体Sの検出結果を出力する。物体検出処理の後、演算処理部3は、上記S2以降の処理を繰り返す。S2、S3の処理は、所定の周期例えば0.1秒周期で繰り返される。S2、S3の処理が所定の周期で繰り返されることにより、定常的に、検出領域R内の検出対象物体Sが検出される。このように、演算処理部3は物体検出装置1は、背景画像生成処理と、検出対象画像生成処理と、物体検出処理とを実行することにより、検出領域R内の検出対象物体Sを検出する。つまり、温度分布センサ2の出力に基いて、背景画像Bx、yを生成すると共に、検出対象画像Ex、yを生成し、背景画像Bx、yと検出対象画像Ex、yとの差分に基いて、検出領域Rの背景の温度よりも高い温度の検出対象物体Sを検出する。ここで、上記背景画像生成処理における背景画像Bx、yの生成方法の概略について説明する。背景画像生成処理における背景画像Bx、yの生成は、検出領域R内に検出対象物体Sが存在している状態で行ってもよいし、検出領域R内に検出対象物体Sが存在していない状態で行ってもよい。すなわち、背景画像生成処理における背景画像Bx、yの生成において、検出領域R内から検出対象物体Sを排除することを特に必要としない。まず、演算処理部3は、温度分布センサ2の出力に基いて、基礎画像A’x、yを生成する。基礎画像A’x、yとは、検出領域Rの温度分布を示す画像であって、背景画像Bx、yを生成するための基礎とする画像である。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、基礎画像A’x、yを平滑化した平滑画像A’’x、yの2次微分2階微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、基礎画像A’x、yのうち、平滑画像A’’x、yの2次微分値が負である領域に対応する領域を温度凸領域とする。また、演算処理部3は、基礎画像A’x、yのうち、平滑画像A’’x、yのそれ以外の領域2次微分値が正か0のいずれかである領域に対応する領域を温度凹領域とする。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凹領域については、第1の処理を施し、温度凸領域については、第1の処理とは異なる第2の処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。温度分布の2次微分値について考えた場合、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域は、温度分布の2次微分値が負になり、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域は、温度分布の2次微分値が正になる。そして、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域、すなわち、温度分布の2次微分値が負になる領域は、周囲よりも温度の高い領域がある場合に、その領域内に生じ得る。また、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域、すなわち、温度分布の2次微分値が正になる領域は、周囲よりも温度の低い領域がある場合に、その領域内に生じ得る。基礎画像A’x、yは、検出領域Rの温度分布を示す画像であり、基礎画像A’x、yを平滑化した平滑画像A’’x、yも、検出領域Rの温度分布を示す画像である。従って、基礎画像A’x、yの温度凸領域平滑画像A’’x、yの2次微分値が負である領域に対応する領域は、検出領域Rの温度分布の2次微分値が負である領域に対応する。つまり、基礎画像A’x、yの温度凸領域は、検出領域R内における周囲よりも温度の高い領域に対応する。また、基礎画像A’x、yの温度凹領域平滑画像A’’x、yの2次微分値が正か0のいずれかである領域に対応する領域は、検出領域Rの温度分布の2次微分値が正か0のいずれかである領域に対応する。つまり、基礎画像A’x、yの温度凹領域は、検出領域R内における周囲よりも温度の低い領域に対応する。そして、物体検出装置1は、検出対象物体Sの温度が背景の温度周囲の温度よりも高いことを想定している。従って、基礎画像A’x、yの温度凸領域は、検出対象物体Sが存在している可能性のある領域である。また、基礎画像A’x、yの温度凹領域は、検出対象物体Sが存在している可能性のない領域である。そこで、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凹領域については、第1の処理として、検出対象物体Sが存在している可能性のないことを考慮した所定の処理を施す。すなわち、演算処理部3は、温度凹領域については、温度凹領域の温度が背景温度を反映しているとして、第1の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施す。また、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凸領域については、第2の処理として、検出対象物体Sが存在している可能性のあることを考慮した所定の処理を施す。すなわち、演算処理部3は、温度凸領域については、温度凸領域の温度が背景温度を反映していないとして、第2の処理として、温度凸領域の温度を、温度凹領域の温度に基いて算出した背景温度を反映していると推定される温度に置き換える処理を施す。演算処理部3は、このように、基礎画像A’x、yに対して、温度凹領域については、第1の処理を施し、温度凸領域については、第2の処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。このように生成された背景画像Bx、yは、検出領域R内に検出対象物体Sが存在している場合には、その検出対象物体Sの影響が除去されたものとなる。図4は、上記背景画像生成処理のフローチャートを示す。背景画像生成処理は、検出領域R内から検出対象物体Sを排除することを特に必要とせずに実行させてよい。背景画像生成処理において、演算処理部3は、以下のようにして、背景画像Bx、yを生成する。演算処理部3は、まず、温度分布センサ2から、複数例えば5つの異なる検出時点tt=t1、t2、における検出温度画像A[t]x、yt=t1、t2、を取得するS11。すなわち、演算処理部3は、温度分布センサ2から、所定時間毎例えば0.1秒毎に検出される複数例えば5つの検出温度画像A[t1]i、j、A[t2]i、j、を取得する。そして、演算処理部3は、検出温度画像A[t]x、yに基いて、基礎画像移動平均画像A’x、yを生成するS12。本実施形態では、複数の異なる時点における検出温度画像A[t]x、y検出領域Rの複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した移動平均画像を、基礎画像A’とする。すなわち、演算処理部3は、複数の異なる時点における検出温度画像A[t]x、yを平均することにより、基礎画像移動平均画像A’を生成する。つまり、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、A[t1]i、j、A[t2]i、j、を平均した値をA’i、jとすることにより、基礎画像A’x、yを生成する。A’x、yのx=i、y=jにおける値が、A’i、jである。基礎画像A’x、yは、検出領域Rの温度分布を示す画像である。基礎画像A’x、yは、例えば、図5に示すようになる。基礎画像A’x、yは、検出温度画像Ax、yと同様に、u行×v行の画素qi、jから成り、A’x、yのx=i、y=jの値A’i、jを画素qi、jの値とする画像である。図5において、画素qi、jの濃淡によって、画素qi、jの値Ai、jの大小を示している。基礎画像A’x、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、基礎画像A’x、yの画素qi、jの値A’i、jは、検出領域R内の領域pi、jの温度を示す。続いて、演算処理部3は、基礎画像移動平均画像A’x、yを平滑化することにより、平滑画像A’’x、yを生成するS13。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、基礎画像A’x、yのx=i、y=jにおける平滑値をA’’x、yとすることにより、平滑画像A’’x、yを生成する。基礎画像A’x、yのx=i、y=jにおける平滑値は、基礎画像A’x、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値に基いて、所定の平滑化処理を施すことにより求められる。本実施形態では、演算処理部3は、平滑化処理の一種であるガウシアンフィルタ処理を施すことにより、基礎画像A’x、yのx=i、y=jにおける平滑値を求めて、平滑画像A’’x、yを生成する。A’’x、yのx=i、y=jにおける値が、A’’i、jである。平滑画像A’’x、yは、検出領域Rの温度分布を示す画像である。平滑画像A’’x、yは、検出温度画像Ax、yと同様に、u行×v行の画素qi、jから成り、A’’x、yのx=i、y=jの値A’’i、jを画素qi、jの値とする画像である。平滑画像A’’x、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、平滑画像A’’x、yの画素qi、jの値A’’i、jは、検出領域R内の領域pi、jの温度を示す。続いて、演算処理部3は、平滑画像A’’x、yを2次微分することにより、2次微分値画像Cx、yを生成するS14。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、平滑画像A’’x、yのx=i、y=jにおける2次微分値をCi、jとすることにより、2次微分値画像Cx、yを生成する。平滑画像A’’x、yのx=i、y=jにおける2次微分値は、平滑画像A’’x、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値に基いて、所定の2次微分値算出処理を施すことにより求められる。本実施形態では、演算処理部3は、2次微分値算出処理の一種であるラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、平滑画像A’’x、yのx=i、y=jにおける2次微分値を求めて、2次微分値画像Cx、yを生成する。Cx、yのx=i、y=jにおける値が、Ci、jである。2次微分値画像Cx、yは、検出領域Rの温度分布の2次微分値すなわち、検出領域R内の温度変化率の増減度合いを示す画像である。2次微分値画像Cx、yは、検出温度画像Ax、yと同様に、u行×v行の画素qi、jから成り、Cx、yのx=i、y=jの値Ci、jを画素qi、jの値とする画像である。2次微分値画像Cx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応する。2次微分値画像Cx、yの画素qi、jの値Ci、jは、検出領域Rの温度分布の、画素qi、jに対応する検出領域R内の領域pi、jにおける2次微分値を示す。すなわち、2次微分値画像Cx、yの画素qi、jの値Ci、jは、画素qi、jに対応する検出領域R内の領域pi、jの、周辺の領域に対する温度変化率の増減度合いを示す。続いて、演算処理部3は、2次微分値画像Cx、yを2値化することにより、2次微分2値画像Dx、yを生成するS15。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、Ci、jを所定の閾値で2値化した値をDi、jとすることにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。つまり、演算処理部3は、所定の閾値を0として、Ci、jが負であれば、Di、jを1とすると共に、Ci、jが負でなければ正か0のいずれかであれば、Di、jを0とすることにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。Dx、yのx=i、y=jにおける値が、Di、jである。2次微分2値画像Dx、yは、検出領域R内の温度分布の2次微分値検出領域R内の温度変化率の増減度合いを2値化して示す画像である。すなわち、2次微分2値画像Dx、yは、検出領域Rを、検出領域R内の温度分布の2次微分値が負である領域と、検出領域R内の温度分布の2次微分値が負でない正か0のいずれかである領域とに、区分して示す画像である。温度分布の2次微分値が負である領域は、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域であり、温度分布の2次微分値が正である領域は、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域である。2次微分2値画像Dx、yは、例えば、図6に示すようになる。2次微分2値画像Dx、yは、検出温度画像Ax、yと同様に、u行×v行の画素qi、jから成り、Dx、yのx=i、y=jの値Di、jを画素qi、jの値とする画像である。図6において、各画素qi、jに記している01の数値は、その画素qi、jの値Di、jを示している。2次微分2値画像Dx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応する。2次微分2値画像Dx、yの画素qi、jの値Di、jは、検出領域Rの温度分布の、画素qi、jに対応する検出領域R内の領域pi、jにおける2次微分値が負であるか否かを示す。すなわち、画素qi、jの値Di、jが1であることは、検出領域Rの温度分布の、その画素qi、jに対応する領域pi、jにおける2次微分値が負であることを示す。また、画素qi、jの値Di、jが0であることは、その画素qi、jに対応する検出領域R内の領域pi、jにおける検出領域Rの温度分布の2次微分値が負でない正か0のいずれかであることを示す。ここで、演算処理部3は、基礎画像A’x、yのうち、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jが1である領域平滑画像A’’x、yの2次微分値Ci、jが負である領域に対応する領域を、温度凸領域とする。また、演算処理部3は、基礎画像A’x、yのうち、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jが0である領域平滑画像A’’x、yの2次微分値Ci、jが正か0のいずれかである領域に対応する領域を、温度凹領域とする。すなわち、演算処理部3は、基礎画像A’x、yを、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jに基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。基礎画像A’x、yは、例えば、2次微分2値画像Dx、yが上記図6に示す画像であるとすると、図7に示すように、温度凸領域と温度凹領域とに区分される。図7に示す基礎画像A’x、yにおいて、1と記してある画素qi、jは、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jが1である画素に対応する画素であり、1と記してある画素qi、jの領域が、温度凸領域である。また、1と記してない画素qi、jは、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jが0である画素に対応する画素であり、1と記してない画素qi、jの領域が、温度凹領域である。基礎画像A’x、yの温度凸領域は、検出領域Rの温度分布の2次微分値が負である領域に対応する。すなわち、基礎画像A’x、yの温度凸領域は、検出領域R内における周囲よりも温度の高い領域に対応し、検出対象物体Sが存在している可能性のある領域である。また、基礎画像A’x、yの温度凹領域は、検出領域Rの温度分布の2次微分値が正か0のいずれかである領域に対応する。すなわち、基礎画像A’x、yの温度凹領域は、検出領域R内における周囲よりも温度の低い領域に対応し、検出対象物体Sが存在している可能性のない領域である。続いて、演算処理部3は、基礎画像A’x、yの温度凹領域の平均温度aveA’を算出するS16。すなわち、演算処理部3は、A’x、yの全ての画素qi、jのうち、温度凹領域に該当する画素Di、jが0であるDx、yの画素に対応する画素の値A’i、jを加算して、その加算値をsumA’とする。そして、演算処理部3は、温度凹領域に該当する画素の個数をkとし、sumA’をkで除算して、その除算値をaveA’とする。aveA’は、温度凹領域に該当する画素の値A’i、jの平均値であり、温度凹領域の平均温度である。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yを基礎にして、基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成するS17。ここで、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凹領域については、第1の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。すなわち、演算処理部3は、Di、jが0である各i、jについて、A’i、jをBi、jとする。つまり、演算処理部3は、A’x、yの全ての画素qi、jのうち、温度凹領域に該当する各画素qi、jの値A’i、jを、そのまま採用して、Bi、jとする。また、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凸領域については、第2の処理として、温度凸領域の温度を温度凹領域の平均温度aveA’に置き換える処理を施す。すなわち、演算処理部3は、Di、jが1である各i、jについて、aveAをBi、jとする。つまり、演算処理部3は、A’x、yの全ての画素qi、jのうち、温度凸領域に該当する各画素qi、jの値A’i、jを、aveA’に置き換えて、Bi、jとする。演算処理部3は、このように基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。Bx、yのx=i、y=jにおける値が、Bi、jである。演算処理部3は、このように背景画像生成処理を実行して、背景画像Bx、yを生成する。このように生成された背景画像Bx、yは、検出対象物体Sが存在している可能性のある温度凸領域の温度が、検出対象物体Sが存在している可能性のない温度凹領域の平均温度つまり、背景温度を反映していると推定される温度に置き換えられる。従って、このように生成された背景画像Bx、yは、検出領域R内に検出対象物体Sが存在している場合には、その検出対象物体Sの影響が除去されたものとなる。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、検出領域の温度分布を示す基礎画像A’に対して、基礎画像A’を平滑化した平滑画像A’’の2次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像Bを生成する。このように背景画像Bを生成することにより、背景画像Bにおいて、検出対象物体Sが存在している可能性のある領域の温度を、検出対象物体Sが存在している可能性のない領域の温度に基づく、背景温度を反映していると推定される温度に置き換えることができる。つまり、検出領域R内に検出対象物体Sが存在している場合に、背景画像Bを、検出対象物体Sの影響を除去したものにすることができる。従って、検出領域R内に検出対象物体Sが存在していて、その検出対象物体Sが静止している場合でも、検出対象物体Sの影響を排除した背景画像Bを生成することができる。しかも、温度凸領域検出対象物体Sが存在している可能性のある領域の温度を温度凹領域検出対象物体Sが存在している可能性のない領域の平均温度に置き換えることにより、背景画像Bを生成する。これにより、検出対象物体Sの影響を排除しつつ、温度凸領域に存在する検出対象物体Sを物体検出処理により背景差分法により検出可能な背景画像Bを生成することができる。また、移動平均画像複数の異なる時点における検出温度画像Aを平均した画像を、背景画像Bを生成するための基礎とする基礎画像A’とすることにより、ノイズを低減した、安定した背景画像Bを生成することができる。なお、本実施形態において、移動平均画像複数の異なる時点における検出温度画像Aを平均した画像を基礎画像A’とすることに代えて、1つの時点における検出温度画像Aを基礎画像A’としてもよい。また、平滑画像A’’複数の異なる時点における複数の検出温度画像Aを平均した画像を平滑化した画像を基礎画像A’としてもよく、1つの時点における検出温度画像Aを平滑化した画像を基礎画像A’としてもよい。また、本実施形態において、平滑画像A’’を生成するときの平滑化処理は、ガウシアンフィルタ処理に限られず、他の平滑化処理であってもよい。また、2次微分値画像Cを生成するときの2次微分値算出処理は、ラプラシアンフィルタ処理に限られず、他の2次微分値算出処理であってもよい。また、本実施形態において、検出対象画像Eは、1つの時点における検出温度画像Aに限られず、複数の異なる時点における複数の検出温度画像Aを平均した画像であってもよい。また、本実施形態において、基礎画像A’のうち、平滑画像A’’の2次微分値が負か0のいずれかである領域に対応する領域を温度凸領域とし、平滑画像A’’のそれ以外の領域2次微分値が正の領域に対応する領域を温度凹領域としてもよい。また、本実施形態において、平滑画像A’’の2次微分値に代えて、基礎画像A’の2次微分値が負である領域を温度凸領域とし、基礎画像A’のそれ以外の領域基礎画像A’の2次微分値が正か0のいずれかである領域を温度凹領域としてもよい。また、基礎画像A’の2次微分値が負か0のいずれかである領域を温度凸領域とし、基礎画像A’のそれ以外の領域基礎画像A’の2次微分値が正である領域を温度凹領域としてもよい。また、物体検出装置1は、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合にも適用可能である。検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合、基礎画像A’のうち、平滑画像A’’の2次微分値が正の領域に対応する領域を温度凸領域とし、平滑画像A’’のそれ以外の領域に対応する領域を温度凹領域とすればよい。そして、温度凹領域については、第1の処理を施し、温度凸領域については、第2の処理を施せばよい。また、物体検出処理において、背景画像Bから検出対象画像Eを差し引いた差分値が所定の閾値を超える部分を検出対象物体Sとして検出すればよい。なお、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合において、基礎画像A’のうち、平滑画像A’’の2次微分値が正か0のいずれかである領域に対応する領域を温度凸領域としてもよい。そして、基礎画像A’のうち、平滑画像A’’のそれ以外の領域2次微分値が負の領域に対応する領域を温度凹領域としてもよい。また、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合において、平滑画像A’’の2次微分値に代えて、基礎画像A’の2次微分値が正である領域を温度凸領域とし、基礎画像A’のそれ以外の領域を温度凹領域としてもよい。また、基礎画像A’の2次微分値が正か0のいずれかである領域を温度凸領域とし、基礎画像A’のそれ以外の領域を温度凹領域としてもよい。<第2の実施形態>次に、第2の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法は、背景画像生成処理背景画像Bx、yの生成方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態では、背景画像生成処理において、演算処理部3は、以下のようにして、背景画像Bx、yを生成する。まず、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、基礎画像A’x、y、平滑画像A’’x、y、2次微分値画像Cx、y、2次微分2値画像Dx、yを生成する。また、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、基礎画像A’x、yを、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jに基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yを基礎にして、基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。ここで、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凹領域については、上記第1の実施形態と同様に、第1の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。一方、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凸領域については、上記第1の実施形態とは異なり、第2の処理として、温度凸領域の温度を、温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施す。また、演算処理部3は、温度凸領域が分離して複数存在している場合には、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、第2の処理を施す。すなわち、演算処理部3は、分離して存在している各温度凸領域毎に、その温度凸領域の温度を、その温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施す。演算処理部3は、このように基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。温度凸領域が分離して複数存在している場合、演算処理部3は、温度凸領域について、以下のようにして、第2の処理を施す。まず、演算処理部3は、ラベリング処理を行うことにより、分離して複数存在している各温度凸領域に温度凸領域を構成する画素群の各画素にラベル番号LL=1、2、を付与する。例えば、基礎画像A’x、yの温度凸領域が、図8aに示すように存在しているとする。図8aに示す基礎画像A’x、yにおいて、1と記してある画素qi、jの領域が、温度凸領域であり、1と記してない画素qi、jの領域が、温度凹領域である。図8aに示す基礎画像A’x、yでは、温度凸領域が2つに分離しており、温度凸領域が分離して2つ存在している。この場合、ラベル番号Lは、図8bに示すように付与される。図8bに示す基礎画像A’x、yにおいて、1と記されている画素qi、jは、ラベル番号L=1の付与された温度凸領域の画素を示し、2と記されている画素qi、jは、ラベル番号L=2の付与された温度凸領域の画素を示している。温度凸領域が分離して2つ存在しているので、1つの温度凸領域にラベル番号L=1が付与され、別の1つの温度凸領域にラベル番号L=2が付与されている。続いて、演算処理部3は、ラベル番号Lの温度凸領域の近傍の画素であって温度凹領域に属する画素を、そのラベル番号Lの温度凸領域についての平均温度算出対象画素とする。本実施形態では、演算処理部3は、ラベル番号Lの温度凸領域に隣接する画素を、そのラベル番号Lの温度凸領域についての平均温度算出対象画素とする。各ラベル番号Lの温度凸領域についての平均温度算出対象画素は、ラベル番号Lが図8bに示すように付与されているとすると、図8cに示すようになる。図8cに示す基礎画像A’x、yにおいて、1と記されている画素qi、jは、ラベル番号L=1の付与された温度凸領域の画素を示し、2と記されている画素qi、jは、ラベル番号L=2の付与された温度凸領域の画素を示している。また、図8cに示す基礎画像A’x、yにおいて、Q1と記されている画素qi、jが、ラベル番号L=1の温度凸領域についての平均温度算出対象画素である。また、Q2と記されている画素qi、jが、ラベル番号L=2の温度凸領域についての平均温度算出対象画素である。続いて、演算処理部3は、各ラベル番号Lについての近傍平均温度Zを算出する。すなわち、演算処理部3は、各ラベル番号L毎に、そのラベル番号Lの温度凸領域についての平均温度算出対象画素の値の平均値を求めて、その平均値をそのラベル番号Lについての近傍平均温度Zとする。各ラベル番号Lについての近傍平均温度Zは、そのラベル番号の温度凸領域の近傍の領域の画素の値A’i、jの平均値であり、そのラベル番号Lの温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度である。図8cの例では、Q1と記されている画素qi、jの値A’i、jの平均値が、ラベル番号L=1についての近傍平均温度Zであり、Q2と記されている画素qi、jの値A’i、jの平均値が、ラベル番号L=2についての近傍平均温度Zである。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、各ラベル番号Lの温度凸領域の温度を、そのラベル番号Lについての近傍平均温度Zに置き換える。つまり、演算処理部3は、基礎画像A’x、yの全画素qi、jのうち、各ラベル番号Lの温度凸領域の各画素qi、jの値A’i、jを、そのラベル番号Lについての近傍平均温度Zに置き換えて、Bi、jとする。図8cの例では、ラベル番号L=1の温度凸領域の各画素1と記されている画素qi、jの値A’i、jを、ラベル番号L=1についての近傍平均温度ZQ1と記されている画素の値の平均値に置き換えて、Bi、jとする。また、ラベル番号L=2の温度凸領域の各画素2と記されている画素qi、jの値A’i、jを、ラベル番号L=2についての近傍平均温度ZQ2と記されている画素の値の平均値に置き換えて、Bi、jとする。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、上記第1の実施形態と同様に、検出対象物体Sの影響を排除した背景画像Bを生成することができる。しかも、温度凸領域の温度を温度凸領域の近傍の領域の平均温度に置き換えることにより、検出温度画像Aの温度分布が均一でない場合に、検出対象物体Sの影響をより確実に排除した、より正確な背景画像Bを生成することができる。<第3の実施形態>次に、第3の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法は、背景画像生成処理背景画像Bx、yの生成方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態では、背景画像生成処理において、演算処理部3は、以下のようにして、背景画像Bx、yを生成する。まず、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、基礎画像A’x、y、平滑画像A’’x、y、2次微分値画像Cx、y、2次微分2値画像Dx、yを生成する。また、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、基礎画像A’x、yを、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jに基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yを基礎にして、基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。ここで、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凹領域については、上記第1の実施形態と同様に、第1の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。また、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凸領域については、上記第1の実施形態とは異なる処理を施す。すなわち、演算処理部3は、温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域が所定の条件を満たすか否かによって別々の処理を施す。ここで、所定の条件とは、温度凸領域が検出対象物体Sによるものか否かを判別するための条件である。演算処理部3は、温度凸領域の面積が所定の条件を満たしている場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとする。すなわち、演算処理部3は、温度凸領域の面積が所定値温度凸領域の画素数が所定数以上である場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとする。本実施形態では、演算処理部3は、温度凸領域の面積が5温度凸領域の画素数が5以上である場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとする。演算処理部3は、分離して存在している温度凸領域が所定の条件を満たせば、その所定の条件を満たす温度凸領域については、第2の処理を施す。このとき、演算処理部3は、第2の処理として、その所定の条件を満たす温度凸領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施す。一方、演算処理部3は、分離して存在している温度凸領域が所定の条件を満たさなければ、その所定の条件を満たさない温度凸領域については、第2の処理を施さない。このとき、演算処理部3は、その所定の条件を満たさない温度凸領域温度を、そのまま維持する処理を施す。演算処理部3は、このように基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。温度凸領域が分離して複数存在している場合、演算処理部3は、温度凸領域について、以下のようにして、処理を施す。まず、演算処理部3は、ラベリング処理を行うことにより、分離して複数存在している各温度凸領域に温度凸領域を構成する画素群の各画素にラベル番号LL=1、2、を付与する。例えば、基礎画像A’x、yの温度凸領域が、図9aに示すように存在しているとする。図9aに示す基礎画像A’x、yにおいて、1と記してある画素qi、jの領域が、温度凸領域であり、1と記してない画素qi、jの領域が、温度凹領域である。図9aに示す基礎画像A’x、yでは、温度凸領域が2つに分離しており、温度凸領域が分離して2つ存在している。この場合、ラベル番号Lは、図9bに示すように付与される。図9bに示す基礎画像A’x、yにおいて、1と記されている画素qi、jは、ラベル番号L=1の付与された温度凸領域の画素を示し、2と記されている画素qi、jは、ラベル番号L=2の付与された温度凸領域の画素を示している。温度凸領域が分離して2つ存在しているので、1つの温度凸領域にラベル番号L=1が付与され、別の1つの温度凸領域にラベル番号L=2が付与されている。続いて、演算処理部3は、分離して存在している各温度凸領域が所定の条件を満たすか否かを判断する。すなわち、演算処理部3は、分離して存在している各温度凸領域について、その温度凸領域の面積が5その温度凸領域の画素数が5以上であれば、その温度凸領域は所定の条件を満たしているとする。一方、演算処理部3は、その温度凸領域の面積が5その温度凸領域の画素数が5未満であれば、その温度凸領域は所定の条件を満たしていないとする。図9bに示す例では、ラベル番号L=1の温度凸領域は、面積が6画素数が6であり、面積が5以上なので、所定の条件を満たしている。また、ラベル番号L=2の温度凸領域は、面積が4画素数が4であり、面積が5未満なので、所定の条件を満たしていない。従って、図9bに示す例では、ラベル番号L=1の温度凸領域は所定の条件を満たしていると判断され、ラベル番号L=2の温度凸領域は所定の条件を満たしていないと判断される。続いて、演算処理部3は、所定の条件を満たす温度凸領域を、第2の処理を施す処理対象領域とし、所定の条件を満たさない温度凸領域を、第2の処理を施さない処理非対象領域とする。処理対象領域及び処理非対象領域は、温度凸領域が図9abに示すように存在しているとすると、図9cに示すようになる。図9cに示す基礎画像A’x、yにおいて、○の記されている画素qi、jの領域が処理対象領域であり、×の記されている画素qi、jの領域が処理非対象領域である。ラベル番号L=1の温度凸領域が所定の条件を満たしているので、ラベル番号L=1の温度凸領域が処理対象領域とされ、ラベル番号L=2の温度凸領域が所定の条件を満たしていないので、ラベル番号L=2の温度凸領域が処理非対象領域とされている。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、処理対象領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える。つまり、演算処理部3は、基礎画像A’x、yの全画素qi、jのうち、処理対象領域の各画素qi、jの値A’i、jを、温度凹領域の平均温度に置き換えて、Bi、jとする。また、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、処理非対象領域の温度を、そのまま維持する。つまり、演算処理部3は、基礎画像A’x、yの全画素qi、jのうち、処理非対象領域の各画素qi、jの値A’i、jを、そのまま採用して、Bi、jとする。図8cの例では、○の記されている画素qi、jの値A’i、jを、温度凹領域の平均温度に置き換えて、Bi、jとする。また、×の記されている画素qi、jの値A’i、jを、そのまま採用して、Bi、jとする。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、上記第1の実施形態と同様に、検出対象物体Sの影響を排除した背景画像Bを生成することができる。しかも、検出対象物体Sの特徴が既知の場合、検出対象物体Sの特徴に応じて、所定の条件を設定することにより、背景の中の温度の高い部分を検出対象物体Sと間違えて排除してしまうのを防ぐことができ、より正確な背景画像Bを生成することができる。なお、本実施形態において、温度凸領域の面積に代えて、温度凸領域の温度が所定の条件を満たしている場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとしてもよい。この場合、例えば、温度凸領域内の温度の最大値が所定値以上の場合や、温度凸領域内の温度の最大値と最小値との差が所定値以上の場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとすればよい。また、温度凸領域の温度分布が所定の条件を満たしている場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとしてもよい。また、温度凸領域の形状が所定の条件を満たしている場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとしてもよい。また、本実施形態において、所定の条件を満たす温度凸領域に施す第2の処理として、所定の条件を満たす温度凸領域の温度を、所定の条件を満たす温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施してもよい。<第4の実施形態>次に、第4の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法は、背景画像生成処理背景画像Bx、yの生成方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態では、背景画像生成処理において、演算処理部3は、以下のようにして、背景画像Bx、yを生成する。まず、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、基礎画像A’x、y、平滑画像A’’x、y、2次微分値画像Cx、y、2次微分2値画像Dx、yを生成する。また、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、基礎画像A’x、yを、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jに基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yを基礎にして、基礎画像A’x、yに対して処理を施す。ここで、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凹領域については、上記第1の実施形態と同様に、第1の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。また、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凸領域については、上記第1の実施形態と同様に、第2の処理として、温度凸領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施す。但し、本実施形態では、上記第1の実施形態と異なり、基礎画像A’x、yに対して第1の処理及び第2の処理を施した画像を背景画像としない。そして、演算処理部3は、上記第1の実施形態と異なり、基礎画像A’x、yに対して第1の処理及び第2の処理を施した画像の、第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、背景画像Bx、yを生成する。演算処理部3は、このように基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。すなわち、本実施形態では、演算処理部3は、上記第1の実施形態において背景画像Bx、yとした画像の、第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、背景画像Bx、yを生成する。第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界付近の平滑化は、所定の平滑化処理を施すことにより行われる。本実施形態では、演算処理部3は、平滑化処理の一種であるガウシアンフィルタ処理を施すことにより、第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界付近を平滑化する。図10aは、基礎画像A’に対して、温度凹領域について第1の処理を施すと共に、温度凸領域について第2の処理を施しただけの画像第1の実施形態において生成される背景画像Bの温度分布を示す。また、図10bは、本実施形態において生成される背景画像Bの温度分布を示す。図10abにおいて、横軸は、背景画像B上の位置x、yであり、縦軸は、温度である。基礎画像A’に対して、温度凹領域について第1の処理を施すと共に、温度凸領域について第2の処理を施しただけの画像では、図10aに示すように、第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界bで、温度変化が不連続になる可能性がある。これに対し、本実施形態において生成される背景画像Bでは、図10bに示すように、第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界bで、温度変化が滑らかになる。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、上記第1の実施形態と同様に、検出対象物体Sの影響を排除した背景画像Bを生成することができる。しかも、第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界で温度が滑らかに変化する背景画像Bを生成することができる。これにより、物体検出処理による背景差分法による検出対象物体Sの検出を安定化させることができる。また、本実施形態において、温度凸領域に施す第2の処理として、温度凸領域の温度を、温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施してもよい。また、温度凸領域が分離して複数存在している場合、所定の条件を満たす温度凸領域については、第2の処理を施し、所定の条件を満たさない温度凸領域については、第2の処理を施さないようにしてもよい。<第5の実施形態>次に、第5の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法は、背景画像生成処理背景画像Bx、yの生成方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態では、背景画像生成処理において、演算処理部3は、以下のようにして、背景画像Bx、yを生成する。まず、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、基礎画像A’x、y、平滑画像A’’x、y、2次微分値画像Cx、y、2次微分2値画像Dx、yを生成する。また、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、基礎画像A’x、yを、2次微分2値画像Dx、yの値Di、jに基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。そして、演算処理部3は、基礎画像A’x、yを基礎にして、基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。ここで、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凹領域については、上記第1の実施形態と同様に、第1の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。一方、演算処理部3は、基礎画像A’x、yに対して、温度凸領域については、上記第1の実施形態とは異なり、第2の処理として、温度凸領域の温度を、温度凹領域の温度に基づく重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施す。演算処理部3は、このように基礎画像A’x、yに対して処理を施すことにより、背景画像Bx、yを生成する。演算処理部3は、温度凸領域について、以下のようにして、第2の処理を施す。すなわち、演算処理部3は、温度凸領域の各画素qi、jの温度を、その画素についての重みつき平均温度に置き換える。つまり、演算処理部3は、温度凸領域の各画素qi、jの値A’i、jを、その画素についての重みつき平均温度Wに置き換えて、Bi、jとする。演算処理部3は、以下のようにして、温度凸領域の各画素qi、jについての重みつき平均温度Wを算出する。まず、演算処理部3は、温度凸領域の各画素qi、jのうち、処理を施そうとする対象の画素任意に着目する画素qi、jを着目画素とする。また、演算処理部3は、着目画素から最短距離にある画素を最短画素とする。例えば、基礎画像A’x、yの温度凸領域が、図11に示すように存在しているとする。図11に示す基礎画像A’x、yにおいて、1と記してある画素qi、jの領域が、温度凸領域であり、1と記してない画素qi、jの領域が、温度凹領域である。そして、図11に示す基礎画像A’x、yにおいて、色の濃い画素が着目画素であるとする。すると、図11に示す基礎画像A’x、yにおいて、M1と記している画素及びM2と記している画素が、最短画素である。そして、演算処理部3は、着目画素から最短画素までの距離を最短画素距離Nとする。また、演算処理部3は、温度凹領域の平均温度を内側基準温度Fとする。また、演算処理部3は、最短画素が1つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度Gとし、最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度Gとする。図11に示す例では、隣接する画素間の距離をΔとすると、21/2×Δが、最短画素距離Nである。また、1と記していない画素qi、jの値A’i、jの平均値が、内側基準温度Fである。また、M1と記している画素qi、jの値A’i、jとM2と記している画素qi、jの値A’i、jの平均値が、外側基準温度Gである。続いて、演算処理部3は、重みつき平均温度Wを算出する。すなわち、演算処理部3は、着目画素についての重みつき平均温度Wを、nを任意に定める正の定数として、N≦nのとき、W=F-G/nNG=N/nF1-N/nGとする。また、N>nのとき、W=Fとする。この重みつき平均温度Wは、温度凹領域の温度に基づく重みつき平均による重みつき平均温度であって、最短画素距離Nが大きいほど内側基準温度Fの重みが外側基準温度Gの重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度である。また、この重みつき平均温度Wは、着目画素によって異なる値となり、着目画素についての処理を施そうとする対象の画素についての重みつき平均温度である。演算処理部3は、温度凸領域の各画素qi、jに順番に着目し、着目した画素についての重みつき平均温度Wを上記のように算出して、着目した画素の値A’i、jを、着目した画素についての重みつき平均温度Wに置き換えて、Bi、jとする。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、上記第1の実施形態と同様に、検出対象物体Sの影響を排除した背景画像Bを生成することができる。しかも、温度凸領域の温度を重みつき平均による重みつき平均温度に置き換えることにより、上記第4の実施形態と比較して、第1の処理を施した領域と第2の処理を施した領域との境界で温度がより滑らかに変化する背景画像Bを生成することができる。これにより、上記第4の実施形態と比較して、物体検出処理による背景差分法による検出対象物体Sの検出をより安定化させることができる。