"自車が走行する路面及び該路面上を走行する他車を含む撮像領域内からの光に含まれている偏光方向が互いに異なる2つの偏光を受光して、それぞれの偏光画像を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した2つの偏光画像をそれぞれ所定の識別処理領域に分割し、該識別処理領域ごとに、該2つの偏光画像間における輝度合計値に対する該2つの偏光画像間における輝度差分値の比率を示す差分偏光度を算出する差分偏光度算出手段と、該差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内の他車を映し出した他車領域を識別する他車領域識別処理を行う他車領域識別手段とを有することを特徴とする車両識別装置。請求項1の車両識別装置において、上記他車領域識別手段は、上記差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度が予め決められた数値範囲内であるか否かを判断し、該数値範囲内であると判断した識別処理領域を他車の窓ガラスを映し出した窓ガラス領域であると識別し、その識別結果を用いて上記他車領域識別処理を行うことを特徴とする車両識別装置。請求項2の車両識別装置において、他車の特徴を示す他車特徴データを記憶した他車特徴データ記憶手段を有し、上記他車領域識別手段は、上記窓ガラス領域であると識別した識別処理領域の上記2つの偏光画像間における輝度合計値と、上記他車特徴データ記憶手段を記憶された他車特徴データとを用いて、該識別処理領域が他車を映し出した他車領域であるか否かを判定することを特徴とする車両識別装置。請求項1乃至3のいずれか1項に記載の車両識別装置において、上記差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内に存在する立体物を映し出した立体物領域を特定する立体物領域特定手段を有し、上記他車領域識別手段は、該立体物領域特定手段が特定した立体物領域の差分偏光度について、上記他車領域識別処理を行うことを特徴とする車両識別装置。請求項4の車両識別装置において、路面の特徴を示す路面特徴データを記憶した路面特徴データ記憶手段を有し、上記立体物領域特定手段は、上記差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度と所定の路面識別用閾値とを比較して各識別処理領域を2値化処理した後、上記路面特徴データ記憶手段を記憶された路面特徴データを用いて路面を映し出した識別処理領域を路面領域であると識別し、残りの識別処理領域を立体物領域であると特定することを特徴とする車両識別装置。請求項5の車両識別装置において、上記差分偏光度算出手段が算出した差分偏光度及び上記2つの偏光画像間における輝度合計値を用いて、撮像領域内に存在する物体の環境を検出する環境検出手段と、該環境検出手段の検出結果に基づいて、上記路面識別用閾値を補正する路面識別用閾値補正手段とを有することを特徴とする車両識別装置。請求項1乃至6のいずれか1項に記載の車両識別装置において、上記他車領域識別手段が識別した他車領域を除く画像領域に対し、撮像領域内の他車以外の予め決められた特定立体物を映し出した特定立体物領域を識別する特定立体物領域識別処理を行う特定立体物領域識別手段を有することを特徴とする車両識別装置。従来の車両識別装置は、撮像画像中の輝度の違いを利用して、路面上を走行する車両が映し出される画像領域を識別するものが多い。しかしながら、撮像画像中にはノイズ成分識別精度を低下させる輝度情報が多数含まれているので、撮像画像中の輝度だけでは精度よく他車を識別することができない。本出願人は、特願2009-295963号において、撮像手段が撮像した2つの偏光画像をそれぞれ所定の処理領域に分割し、処理領域ごとに得られる当該2つの偏光画像間における輝度合計値に対する当該2つの偏光画像間における輝度差分値の比率を示す差分偏光度を算出した結果を用いて路面上の立体物を識別する方法を提案した。詳しくは、算出した差分偏光度に基づいて識別対象物に対応する処理領域を特定し、識別対象物に対応する処理領域として特定した互いに近接する複数の処理領域を識別対象物の画像領域であると識別する方法である。この方法によれば、輝度の違いを利用する従来の方法では撮像画像中の輝度に明確な違いがないために識別精度が悪い状況であっても、撮像画像中の立体物を高い精度で識別することが可能である。そして、本発明者らは、鋭意研究の結果、このような差分偏光度を利用することで、識別対象物である他車の検出を、当該他車がおかれている環境例えば晴天時と雨天時あるいは曇り時との違い、日向と日陰との違いなどの影響を受けずに、高精度で実現可能であることを見出した。本発明は、以上の背景に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、自車の周囲にある他車の検出を、当該他車がおかれている環境の影響を受けずに、高精度で実現可能な車両識別装置、並びに、この車両識別装置を備えた車両制御装置及び情報提供装置を提供することである。上記目的を達成するために、請求項1の発明は、自車が走行する路面及び該路面上を走行する他車を含む撮像領域内からの光に含まれている偏光方向が互いに異なる2つの偏光を受光して、それぞれの偏光画像を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した2つの偏光画像をそれぞれ所定の識別処理領域に分割し、該識別処理領域ごとに、該2つの偏光画像間における輝度合計値に対する該2つの偏光画像間における輝度差分値の比率を示す差分偏光度を算出する差分偏光度算出手段と、該差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内の他車を映し出した他車領域を識別する他車領域識別処理を行う他車領域識別手段とを有することを特徴とするものである。また、請求項2の発明は、請求項1の車両識別装置において、上記他車領域識別手段は、上記差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度が予め決められた数値範囲内であるか否かを判断し、該数値範囲内であると判断した識別処理領域を他車の窓ガラスを映し出した窓ガラス領域であると識別し、その識別結果を用いて上記他車領域識別処理を行うことを特徴とするものである。また、請求項3の発明は、請求項2の車両識別装置において、他車の特徴を示す他車特徴データを記憶した他車特徴データ記憶手段を有し、上記他車領域識別手段は、上記窓ガラス領域であると識別した識別処理領域の上記2つの偏光画像間における輝度合計値と、上記他車特徴データ記憶手段を記憶された他車特徴データとを用いて、該識別処理領域が他車を映し出した他車領域であるか否かを判定することを特徴とするものである。また、請求項4の発明は、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の車両識別装置において、上記差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内に存在する立体物を映し出した立体物領域を特定する立体物領域特定手段を有し、上記他車領域識別手段は、該立体物領域特定手段が特定した立体物領域の差分偏光度について、上記他車領域識別処理を行うことを特徴とするものである。また、請求項5の発明は、請求項4の車両識別装置において、路面の特徴を示す路面特徴データを記憶した路面特徴データ記憶手段を有し、上記立体物領域特定手段は、上記差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度と所定の路面識別用閾値とを比較して各識別処理領域を2値化処理した後、上記路面特徴データ記憶手段を記憶された路面特徴データを用いて路面を映し出した識別処理領域を路面領域であると識別し、残りの識別処理領域を立体物領域であると特定することを特徴とするものである。また、請求項6の発明は、請求項5の車両識別装置において、上記差分偏光度算出手段が算出した差分偏光度及び上記2つの偏光画像間における輝度合計値を用いて、撮像領域内に存在する物体の環境を検出する環境検出手段と、該環境検出手段の検出結果に基づいて、上記路面識別用閾値を補正する路面識別用閾値補正手段とを有することを特徴とするものである。本発明者らの研究の結果、詳しくは後述するが、自車が走行する路面及び該路面上を走行する他車を含む撮像領域を撮像した撮像画像においては、識別対象物である他車を映し出した識別処理領域は当該撮像領域内の他の物体を映し出した識別処理領域との間で高いコントラストが得られることが判明した。しかも、その高いコントラストは、当該他車がおかれている環境例えば、晴天である時と雨天あるいは曇りである時との違い、日向と日陰との違いなどの影響が違っても、維持される。よって、本発明は、差分偏光度に基づいて他車を識別するので、他車がおかれている環境の影響を受けずに、当該他車の検出を高精度に行うことができる。以上、本発明によれば、他車がおかれている環境の影響を受けずに、当該他車の検出を高精度に行うことができるという優れた効果が得られる。実施形態1以下、本発明に係る車両識別装置を、自車の運転者ドライバーの運転負荷を軽減させるための運転者支援システムに適用した一実施形態以下、本実施形態を実施形態1という。について説明する。図1は、本実施形態1に係る運転者支援システムの機能ブロック図である。図2は、本実施形態1の運転者支援システムにおける車両検出処理の概要を示すフローチャートである。図示しない車両に搭載された撮像手段としての偏光カメラ10により、車両が走行する路面移動面を含む自車周囲の風景を撮影し、画素識別処理領域ごとの垂直偏光強度以下、単にS偏光強度という。及び水平偏光強度以下、単にP偏光強度という。を含んだ偏光RAW画像データを取得するS1。偏光RAW画像データに含まれるP偏光強度データから得られる水平偏光画像データは水平偏光画像メモリ11に、偏光RAW画像データに含まれるS偏光強度データから得られる垂直偏光画像データは垂直偏光画像メモリ12にそれぞれ格納される。これらの画像データは、それぞれ、モノクロ画像処理部21と差分偏光度画像処理部22に送信される。偏光カメラ10は、受光素子であるCCDchargecoupleddeviceやCMOScomplementarymetaloxidesemiconductor等の撮像素子により、例えばメガピクセルサイズの画素を有する周囲画像を撮像するものである。偏光カメラ10は、リアルタイムに近い短い時間間隔で周囲画像を連続的に取得するのが好ましい。偏光カメラ10は、例えばルームミラーに取り付けられ、車両前方の風景路面を含むフロントビューを撮像するものであってもよいし、例えばサイドミラーに取り付けられ、車両側方の風景を撮像するものであってもよいし、例えばバックドアに取り付けられ、車両後方の風景を撮像するものであってもよい。本実施形態1では、ルームミラーに取り付けられて車両前方の風景路面を含むフロントビューを撮像する場合を例に挙げて説明する。図3は、偏光カメラ10の一構成例を示す説明図である。この偏光カメラ10Aは、図3に示すように、CCD等の撮像素子を備えた1台のカメラ101の前面に、回転駆動する回転偏光子102を配置したものである。この偏光カメラ10Aは、回転偏光子102の回転角に応じて通過する光の偏光方向が変化する。よって、カメラ101は、回転偏光子102を回転駆動させながら撮像することで、P偏光画像とS偏光画像とを交互に撮像することができる。図4は、偏光カメラ10の他の構成例を示す説明図である。この偏光カメラ10Bは、図4のように、CCD等の撮像素子を備えた2台のカメラ111,112を用い、それぞれの前面に、S偏光を透過するS偏光フィルタ113とP偏光を透過するP偏光フィルタ114とを配置したものである。図3に示した偏光カメラ10Aでは、1台のカメラ101でP偏光画像とS偏光画像とを交互に撮像するため、P偏光画像とS偏光画像とを同時に撮影することができなかったが、図4に示した偏光カメラ10Bでは、P偏光画像とS偏光画像とを同時に撮影することができる。図5は、偏光カメラ10の更に他の構成例を示す説明図である。この偏光カメラ10Cは、図5に示すように、撮像素子がP偏光画像とS偏光画像とについて個別に設けられている点では、図4に示した偏光カメラ10Bと同様であるが、各撮像素子が図4に示した偏光カメラ10Bの場合よりも近接配置されている点で大きく異なる。この偏光カメラ10Cによれば、図4に示した偏光カメラ10Bよりも小型化できる。図5に示す偏光カメラ10Cは、レンズアレイ122と、遮光スペーサ123と、偏光フィルタ124と、スペーサ125と、固体撮像ユニット126とが積層されて形成されている。レンズアレイ122は、2つの撮像レンズ122a,122bを有する。この2つの撮像レンズ122a,122bは、互いに独立した同一形状の例えば非球面レンズ等からなる単レンズで形成され、それぞれの光軸121a,121bが互いに平行となるように、かつ、同一平面上に配置している。遮光スペーサ123は、2つの開口部123a,123bを有し、レンズアレイ122に対して被写体側とは反対側に設けられている。2つの開口部123a,123bは、光軸121a,121bをそれぞれ中心として所定の大きさで貫通され、内壁面には黒塗りや粗面やつや消しなどにより光の反射防止処理がされている。偏光フィルタ124は、偏光面が90度異なる2つの偏光子領域124a,124bを有する領域分割型の偏光子フィルタであり、遮光スペーサ123に対してレンズアレイ122とは反対側に設けられている。この偏光子領域124a,124bは、不特定の方向に電磁界が振動する無偏光を、偏光面に沿った方向の振動成分偏光成分だけを透過させて直線偏光にする。なお、金属の微細凹凸形状で形成されたワイヤグリッド方式や、オートクローニング型のフォトニック結晶方式を用いることで、境界部が明瞭な領域分割型の偏光子フィルタを得ることができる。スペーサ125は、偏光フィルタ124の偏光子領域偏光a,偏光bに対応する領域が貫通した開口部125aを有する矩形枠状に形成され、偏光フィルタ124に対して遮光スペース123とは反対側に設けられている。固体撮像ユニット126は、基板127上に搭載された2つの固体撮像素子126a,126bを有し、スペーサ125に対して偏光フィルタ124とは反対側に設けられている。本実施形態1では、モノクロのセンシングを行うため、これらの固体撮像素子126a,126bはカラーフィルタを備えていない。ただし、カラー画像のセンシングを行う場合には、カラーフィルタを配置する。図6は、偏光カメラ10の更に他の構成例を示す説明図である。この偏光カメラ10Dは、図6に示すように、1:1の透過性を備えるハーフミラー131と、反射ミラー132と、S偏光フィルタ133と、P偏光フィルタ134と、S偏光フィルタ133を介してS偏光を受光するS偏光用CCD135と、P偏光フィルタ134を介してP偏光を受光するP偏光用CCD136とを有する。図4や図5に示した偏光カメラ10B,10Cでは、S偏光画像とP偏光画像の同時撮影は可能であるものの、視差が生じてしまう。これに対し、図6に示した偏光カメラ10Dでは、図示しない同一の撮像光学系レンズを介して受光される同じ光を使ってS偏光画像とP偏光画像を同時撮影するため、視差が生じない。よって、視差ずれ補正などの処理が不要となる。なお、ハーフミラー131に代えて、P偏光を反射し、かつ、S偏光を透過するプリズム等の偏光ビームスプリッタを用いてもよい。このような偏光ビームスプリッタを用いることで、S偏光フィルタ133やP偏光フィルタ134を省略することが可能となり、光学系の簡素化が図られるとともに、光利用効率も向上できる。図7は、偏光カメラ10の更に他の構成例を示す説明図である。この偏光カメラ10Eは、図7に示すように、撮像レンズ142aの光軸141に沿ってカメラ構成要素が積層されたユニットである点では、図5に示した偏光カメラ10Cと同様であるが、S偏光画像とP偏光画像を単一の撮像レンズ撮像レンズは光軸に複数枚積層配置してもよい。142で撮像する点で異なっている。この偏光カメラ10Eによれば、図6に示した偏光カメラ10Dと同様に、S偏光画像とP偏光画像との間で視差が生じない。しかも、図6に示した偏光カメラ10Dよりも小型化できる。なお、図7に示した偏光カメラ10Eの偏光フィルタ144は、偏光面が90度異なる2種類の偏光子領域144a,144bが2つずつ設けられた領域分割型の偏光子フィルタとなっており、これに伴い、4つの固体撮像素子146a,146b,146c,146dが設けられている。図8は、偏光カメラ10の更に他の構成例を示す説明図である。この偏光カメラ10Fは、図8に示すように、領域分割型のフィルタを採用したものである。図8において、縦横に並ぶ正方形が各受光素子の受光部151を示し、縦線で示す領域がS偏光フィルタ152の領域を示し、横線で示す領域がP偏光フィルタ153の領域を示す。この偏光カメラ10Fは、受光素子の画素に1:1で対応させたものではなく、各フィルタ152,153の領域は、横方向に受光素子一個分の幅を持ち、領域の境界線の傾きは2、つまり横方向に1画素分進む間に縦方向に2画素分変化する角度を持つ斜めの帯の形状をとる。このような特殊なフィルタ配置パターンと信号処理を組み合わせることによって、撮像素子配列と領域分割フィルタを接合する際の位置合せの精度が十分でなくとも、画面全体で各フィルタ透過画像を再現することを可能とし、S偏光画像及びP偏光画像を撮像できる低コストの偏光カメラを実現できる。モノクロ画像処理部21は、水平偏光画像メモリ11及び垂直偏光画像メモリ12内のP偏光強度データ及びS偏光強度データから、画素ごとのモノクロ輝度当該画素のP偏光強度S偏光強度を算出するS2。各画素のモノクロ輝度からモノクロ輝度画像を生成することができる。モノクロ画像処理部21が算出したモノクロ輝度データは、車両識別部26に出力される。差分偏光度画像処理部22は、水平偏光画像メモリ11及び垂直偏光画像メモリ12内のP偏光強度データ及びS偏光強度データから、画素ごとに差分偏光度を算出するS3。この差分偏光度から、各画素の差分偏光度を当該画素値とした差分偏光度画像を生成することができる。差分偏光度は、下記の式1に示す計算式から求められる。すなわち、差分偏光度は、P偏光強度とS偏光強度との合計値輝度合計値に対するP偏光強度とS偏光強度との差分値輝度差分値の比率である。また、差分偏光度は、輝度合計値に対するP偏向強度の比率P偏光比と、輝度合計値に対するS偏向強度の比率S偏光比との差分値であると言い換えることもできる。なお、本実施形態1では、P偏光強度からS偏光強度を差し引く場合について説明するが、S偏光強度からP偏光強度を差し引くようにしてもよい。差分偏光度画像処理部22が算出した差分偏光度のデータは、路面立体物判別部23に出力される。差分偏光度=P偏光強度-S偏光強度/P偏光強度S偏光強度1路面立体物判別部23は、差分偏光度画像処理部22が算出した差分偏光度に基づく差分偏光度画像について、路面を映し出した画像領域及び立体物を映し出した画像領域を判別するS4。図9は、路面及び立体物を判別するための処理の流れを示すフローチャートである。路面立体物判別部23は、差分偏光度画像処理部22から差分偏光度のデータを受け取ったら、まず、差分偏光度画像を2値化するための閾値を設定しS41、その閾値を用いて差分偏光度画像を2値化するS42。具体的には、所定の閾値以上の差分偏光度を有する画素に1、そうでない画素に0を割り振ることで、2値化画像を作成する。その後、この2値化画像において、1が割り振られた画素が近接している場合には、それらを1つの画像領域として認識するラベリング処理を実施するS43。これによって、差分偏光度の高い近接した複数の画素の集合が1つの高差分偏光度領域として抽出される。このようにして抽出した各高差分偏光度領域を、図示しない路面特徴データ記憶手段としての記憶部内に記憶されている路面の特徴データと照らし合わせ、路面の特徴データに合致した高差分偏光度領域を路面領域として抽出するS44。より詳しく説明すると、差分偏光度の高い近接した画素の数を計測し、その計測値が所定の閾値を超える場合、それらの画素の集合を1つの高差分偏光度領域として抽出する。その後、1つの高差分偏光度領域として抽出された複数の画素の画素値の分散や標準偏差を算出するなどして、これらの画素値のばらつきを判断する。そして、画素値のばらつきが少ない場合、具体的には例えば画素値の分散や標準偏差が所定の閾値路面特徴データを超えない場合には、当該1つの高差分偏光度領域を路面領域として抽出する。路面領域の抽出方法について、より詳しい具体例を説明する。まず、L×Lのウィンドウを用いて、抽出した高差分偏光度領域についての自己相関画像データを生成する。なお、Lは任意の画素数である。本実施形態1では、下記の数1に示す式を使用して自己相関画像データφτ,ηを演算する。なお、この式中のfx,yは、入力画像データすなわち抽出した高差分偏光度領域の画素値を示し、τ及びηは相関距離を示す。積分範囲はウィンドウのサイズに対応している。このようにして自己相関画像データを生成したら、下記数2に示す対称性及び下記数3に示す粒子サイズを、路面特徴データと比較するための指標値データとして算出する。対称性や粒子サイズを算出するために用いるσxは、x方向の粒状度当該ウィンドウ内の画素値の変化度合いを示す指標値であり、画像上においては画像のざらつき度合いを示す指標値となる。を示し、σyは、y方向の粒状度を示す。これらの粒状度σx,σyは、上記自己相関画像データから、下記の数4に示す各演算式を用いて算出することができる。なお、下記数4に示す式中のExはx方向の重心を示し、Eyはy方向の重心を示す。そして、このようにして算出される対称性や粒子サイズがそれぞれ所定の数値範囲内に収まる場合には、抽出した高差分偏光度領域を路面領域として抽出する。このとき、抽出した高差分偏光度領域の差分偏光度差分偏光度画像の画素値が所定の数値範囲内に収まること、抽出した高差分偏光度領域のモノクロ輝度モノクロ輝度画像の画素値が所定の数値範囲内に収まること、抽出した高差分偏光度領域の粒状度σx,σyが所定の数値範囲内に収まることなども、当該高差分偏光度領域を路面領域として抽出するための条件としてもよい。このような方法により路面領域を抽出した後、その路面領域の形状を、路面形状パターンと照らし合わせて推定しS45、路面領域の両端すなわち路端ラインを特定する。その後、抽出した路面領域以外の残りの画像領域を立体物を映し出した立体物領域として抽出するS46。図10は、高速道路を走行している車両に搭載した偏光カメラ10により撮像して得た差分偏光度画像を示したものである。図11は、この差分偏光度画像について路面及び立体物の判別処理を施した後の画像を示したものである。図11に示す画像中の黒塗り部分の画像領域が路面領域として抽出された箇所である。また、図11に示す画像中の点線で示すラインが路端ラインである。図12は、撮像領域内の路面が濡れた状態であるか乾燥状態であるかを判別するためのフローチャートである。本実施形態1では、生成した差分偏光度画像及びモノクロ輝度画像を用いて、撮像領域内の路面が濡れた状態であるか乾燥状態であるかを判別し、後述する車両検出処理に利用する。この路面状態の判別処理では、まず、モノクロ輝度画像について、路面に設けられた白線を除く路面領域内の特定箇所における輝度値が所定の閾値以上であるか否かを判断しS71、この輝度値が所定の閾値未満であると判断した場合には、当該路面は濡れた状態であると判定するS74。一方、この輝度値が所定の閾値以上であると判断した場合には、次に、差分偏光度画像について、路面に設けられた白線を除く路面領域内の上記特定箇所における差分偏光度が所定の閾値以下であるか否かを判断しS72、この差分偏光度が所定の閾値を超えていると判断した場合には、当該路面は濡れた状態であると判定するS74。他方、この差分偏光度が所定の閾値以下であると判断した場合には、当該路面は乾燥した状態であると判定するS73。なお、この路面状態の判別処理で用いるモノクロ輝度画像用の閾値及び差分偏光度画像用の閾値は、事前の実験により決められる。また、本実施形態1においては、濡れた状態の路面と乾燥状態の路面についてそれぞれの差分偏光度画像のサンプル画像を学習し、上記S42で用いる各路面状態に対応した最適な2値化処理用の閾値を事前に決定しておく。そして、図12に示した路面状態の判別処理により判定された路面状態に応じて、その路面状態に適した閾値を選択的に用いて上記S42において差分偏光度画像の2値化処理を行う。車両候補領域決定部24は、車両の窓ガラスからの光が有する差分偏光度の特徴を利用して、上記S46において立体物領域であると判定された領域の中から、車両候補領域を決定するS5。図13は、立体物領域であると判定された領域の中から車両候補領域を決定するためのフローチャートである。車両候補領域決定部24は、路面立体物判別部23において判定された各立体物領域に対して、その差分偏光度が所定の閾値以上であるか否か所定の数値範囲内であるか否かを判断し、差分偏光度が所定の閾値以上である立体物領域を検知するS51。次に、このようにして検知した立体物領域の面積が、車両の窓ガラスに対応する面積範囲内であるか否かをチェックするS52。そして、このチェックを通った立体物領域に対し、車両の窓ガラスに対応する形状を有するかどうかをチェックして、このチェックも通った立体物領域を、車両後方領域として決定するS53。車両識別部26は、モノクロ画像処理部21が算出したモノクロ輝度データから得たモノクロ輝度画像を用いて、車両特徴量パターン記憶部25に記憶された車両特徴量パターンによるパターンマッチング手法により、上記車両候補領域決定部24が決定した車両候補領域が車両領域であるか否かを識別する。このパターンマッチング手法は、公知のものを広く利用でき、例えば、局所領域における勾配情報をベースとするHOG特徴などの特徴量を利用したパターンマッチング手法を利用できる。パターンマッチング手法に関しては、例えばJointHOG特徴を用いた2段階AdaBoostによる車両検出尾崎貴洋,山内悠嗣,藤吉弘亘著、動的画像処理実利用化ワークショップDIA2008,p.101-106,2008が参考になる。本実施形態1では、例えば、CRTや液晶等で構成される車内の情報報知手段である表示部ディスプレイ27に、モノクロ画像処理部で算出した輝度データを用いて生成されるモノクロ輝度画像フロントビュー画像を表示し、その画像中の他車を映し出している領域を示す情報を、運転者にとって有益な情報として報知するために、運転者が見やすい表示形態で表示する。これによれば、例えば、運転者が目視で他車を認識することが困難な状況下であっても、運転者は表示部のフロントビュー画像を見ることで、自車と他車との相対位置関係を把握することができ、他車に衝突することなく安全に走行することが容易になる。また、本実施形態1の車両制御部28は、例えば、車両識別部26により識別された車両領域の位置情報から、自車と他車との相対位置関係を把握する処理を行い、自車が他車に近づいて走行していないかどうかを判断し、他車に近づいたときに警報音等を発する処理を行う。あるいは、他車に近づいたときに、自動ブレーキ機能を実行して、自車の走行速度を落とすような処理を行ってもよい。次に、上記車両候補領域決定部24の処理内容において、差分偏光度画像中における他車の窓ガラスを映し出す画像領域のコントラストを利用して簡易かつ高精度に車両候補領域を検出できる理由について説明する。図14は、自車の進行方向前方を撮影するように車内に設置された偏光カメラ10により撮像した晴れの日の撮影画像であり、図14aはモノクロ輝度画像、図14bは差分偏光度画像である。これらのモノクロ輝度画像と差分偏光度画像とを比較すると、図14aに示すモノクロ輝度画像に比べて、図14bの差分偏光度画像の方が、他車の窓ガラス対向車両のフロントガラスが際立って映し出されていることが確認できる。すなわち、晴れの日においては、差分偏光度画像の方が、モノクロ輝度画像よりも、他車の窓ガラスを際立たせるコントラストの高い画像が得られる。図15は、自車の進行方向前方を撮影するように車内に設置された偏光カメラ10により撮像した雨の日の撮影画像であり、図15aはモノクロ輝度画像、図15bは差分偏光度画像である。これらのモノクロ輝度画像と差分偏光度画像とを比較した場合も、図15aに示すモノクロ輝度画像に比べて、図15bの差分偏光度画像の方が、他車の窓ガラス対向車両のフロントガラスが際立って映し出されていることが確認できる。すなわち、雨の日においても、差分偏光度画像の方が、モノクロ輝度画像よりも、他車の窓ガラスを際立たせるコントラストの高い画像が得られる。ここで、車両の窓ガラスについてモノクロ輝度画像と差分偏光度画像との間にこのようなコントラストの差異が生じる理由について説明する。一般に、モノクロ輝度画像に関しては、日常生活からも実感されるように、昼間の日向のシーン環境ではコントラストが高くなるが、日影や雨あるいは曇りの日のような陽があたらないシーン環境ではコントラストが低くなる。これに対し、差分偏光度画像に関しては、以下の理由により、これらの環境のいずれの場合でも、高いコントラストが得られる。図17は、図16に示すように、実験室においてアスファルト面を照らす光源位置を変化させて固定配置カメラにより撮像して得た差分偏光度の変化の一例を示すグラフである。図18は、図16に示すように、実験室において車両の窓ガラスフロントガラス面を照らす光源位置を変化させて固定配置カメラにより撮像して得た差分偏光度の変化の一例を示すグラフである。これらのグラフは、横軸に入射角度光源位置をとり、縦軸に差分偏光度をとったものである。カメラ仰角は水平から10度傾けた状態である。ここでの差分偏光度は、各入射角度の撮影画像についての略中央部の領域から算出したものである。これらのグラフにおける差分偏光度は、P偏光成分RpとS偏光成分Rsの合計値に対する、P偏光成分からS偏光成分を差し引いた値の比率である。よって、S偏光成分よりもP偏光成分の方が強い場合には、差分偏光度は正の値をとり、P偏光成分よりもS偏光成分の方が強い場合には、差分偏光度は負の値をとることになる。差分偏光度は、屈折率、光源からの被写体への入射角、被写体からカメラへの取り込み角度に応じて変化する。一般的な路面であるアスファルト面は散乱面であり、微視的にはフレネル反射が成立するが、巨視的に見るとそれらが一定の確率分布で存在する散乱モデルで表現できる。したがって、差分偏光度の絶対値が1になることはない。一方、車両のフロントガラス面は平滑な面であるため、フレネル反射の式がそのまま適用できる。よって、図18に示すように、差分偏光度が特定角度において-1に近い値をとる。これらのグラフを比較すると、入射角度光源位置がおおよそどのような角度であっても、差分偏光度の特性が、アスファルト面と車両のフロントガラス面との間で違いが出ることが理解できる。また、本発明者らの実験によると、車両のボディ部分についての差分偏光度の特性は、通常、アスファルト面とフロントガラス面の中間的な特性を示すことが判明しており、やはり車両のフロントガラス面との間では違いが出る。よって、図14に示したような晴れの日において、車両のフロントガラス面の周囲に映し出されるアスファルト面や車両のボディ部分などの差分偏光度は、その材質の違い等に起因し、フロントガラス面の差分偏光度とは大きく異なったものとなる。よって、差分偏光度画像においては、車両のフロントガラスがその周辺部に対して際立って見えるようになり、高いコントラストが得られる。晴れの日における光源は、太陽によって照らされる特定方向からの直接光であるため、路面や他車のフロントガラスを自車に搭載した偏光カメラ10によって撮像した画像から得られる差分偏光度は、その太陽の高度や方位によって変化する。ただし、上述したように、太陽の高度や方位が変化しても、車両のフロントガラスとその周辺部との高いコントラストは得られる。よって、晴れの日においては、差分偏光度画像において所定の閾値を超える差分偏光度を示す画像領域を車両のフロントガラスであると高精度に識別することができる。次に、図15に示したような雨の日について説明する。雨の日における光源は、太陽によって照らされる特定方向からの直接光ではなく、空から一様に照らされる間接光である。雨の日のように空からの間接光が光源となる場合には、空からの各高度、各方位から均等に路面や車両のフロントガラスに光が照射される、よって、路面に対応する差分偏光度も、車両のフロントガラスに対応する差分偏光度も、図19や図20に示すように、入射角度に対する角度依存性が存在しない。本実験では、雨の日の路面に対応する差分偏光度については、図19に示すように、図17に示したグラフの略平均値に相当する値で一定となる。同様に、雨の日の車のフロントガラスに対応する差分偏光度については、図20に示すように、図18に示したグラフの略平均値に相当する値で一定となる。そして、雨の日における路面と車のフロントガラスとの間の差分偏光度を比較すると、これらの間の差分偏光度には大きな差が生じることがわかる。また、車両のフロントガラス面の周囲に映し出されるその他の物体車両のボディ部分などの差分偏光度も、フロントガラスの差分偏光度とは大きく異なったものとなる。よって、差分偏光度画像においては、雨の日でも、車両のフロントガラスがその周辺部に対して際立って見えるようになり、高いコントラストが得られる。よって、雨の日においても、差分偏光度画像において所定の閾値を超える差分偏光度を示す画像領域を車両のフロントガラスであると高精度に識別することができる。なお、曇りの日や日陰の環境においても、雨の日の環境と同様の結果が得られる。なお、晴れの日と雨の日とでは、差分偏光度を用いて車両の窓ガラスを検出するための最適な閾値が異なってくる場合がある。この場合には、例えば、図12に示した路面状態の判別処理の結果を利用して晴れの日なのか雨の日なのかを判別し、その判別結果に応じて用いる閾値を切り換えるようにすればよい。本実施形態1は、差分偏光度画像を用いて他車の窓ガラスを高精度に識別し、この識別結果から車両候補領域を絞り込んでから車両特徴量のパターンマッチングを行うので、撮像画像全域に対していきなり車両特徴量のパターンマッチングを行う場合と比較して、処理スピードが速いという大きな利点がある。実施形態2次に、本発明に係る車両識別装置を、上記実施形態1と同様の運転者支援システムに適用した他の実施形態以下、本実施形態を実施形態2という。について説明する。上記実施形態1では、路面と立体物とを判別した後S4、立体物領域の中から、車両の窓ガラスからの光が有する差分偏光度の特徴を利用して車両候補領域を決定しS5、その車両候補領域の中から最終的に他車両の画像領域を検出するS6。本実施形態2では、立体物領域の中から、他車両だけでなく、他の種類の立体物本実施形態2では歩行者を例に挙げて説明する。も検出する。なお、以下の説明では、上記実施形態1と異なる点について説明し、上記実施形態1と同様の点については説明を省略する。図21は、本実施形態2に係る運転者支援システムの機能ブロック図である。図22は、本実施形態2の運転者支援システムにおける車両検出処理の概要を示すフローチャートである。図23は、本実施形態2における立体物領域であると判定された領域の中から車両候補領域及び歩行者候補領域を決定するためのフローチャートである。本実施形態2では、車両候補領域決定部24において、路面立体物判別部23によって判別された立体物を映し出した画像領域立体物領域に対し、まず、上記実施形態1と同様に、車両の窓ガラスからの光が有する差分偏光度の特徴を利用して車両候補領域1を検出するS51~S53。続いて、本実施形態2では、車両候補領域決定部24において、更に、画像上における車両の形状的な特徴から、車両候補領域2を決定するS54。具体的には、まず、立体物領域から車両候補領域1を除いた残りの領域に対し、車両のボディ部分からの光が有する差分偏光度の特徴を利用して決定した所定の数値範囲内に差分偏光度が含まれる画素が集合した画像領域を抽出する。そして、抽出した画像領域の外接矩形を作成し、その外接矩形の縦横比を算出し、この縦横比が車両の形状的な特徴に合致する場合には、その画像領域を車両候補領域2として検出するS54。そして、このようにして検出された車両候補領域1及び車両候補領域2を車両候補領域として決定するS55。なお、このようにして決定された車両候補領域は、その後、車両識別部26において、上記実施形態1と同様の方法で最終的に車両領域であるか否かが識別されるS6’。また、本実施形態2では、歩行者候補領域決定部31において、立体物領域から車両候補領域を除いた残りの領域に対し、画像上における歩行者の形状的な特徴から、歩行者候補領域を決定するS56。具体的には、まず、立体物領域から車両候補領域を除いた残りの領域に対して外接矩形を作成し、その外接矩形の縦横比を算出する。そして、この縦横比が歩行者の形状的な特徴に合致する場合には、その画像領域を歩行者候補領域として決定するS56。このようにして決定された歩行者候補領域は、その後、歩行者識別部32において、上記実施形態1において車両識別部26が行う車両領域の識別方法と同様の方法で、最終的に歩行者領域であるか否かが識別されるS6’。以上、本実施形態1及び2に係る車両識別装置は、自車が走行する路面及び路面上を走行する他車を含む撮像領域内からの光に含まれている偏光方向が互いに異なる2つの偏光P偏光成分及びS偏光成分を受光して、それぞれの偏光画像P偏光画像及びS偏光画像を撮像する撮像手段としての偏光カメラ10と、偏光カメラ10が撮像したP偏光画像及びS偏光画像をそれぞれ所定の識別処理領域に分割し、各識別処理領域について、P偏光画像及びS偏光画像間における輝度合計値に対するP偏光画像及びS偏光画像間における輝度差分値の比率を示す差分偏光度を算出する差分偏光度算出手段としての差分偏光度画像処理部22と、差分偏光度画像処理部22が算出した各識別処理領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内の他車を映し出した他車領域を識別する他車領域識別手段としての車両候補領域決定部24及び車両識別部26とを有する。詳しくは、車両候補領域決定部24において、差分偏光度画像処理部22が算出した各識別処理領域の差分偏光度が予め決められた数値範囲所定の閾値以上の範囲内であるか否かを判断し、その数値範囲内であると判断した識別処理領域を他車の窓ガラスを映し出した窓ガラス領域であると識別し、その識別結果から他車領域を識別する。これにより、上述したように、識別対象物である他車の窓ガラスを映し出した識別処理領域窓ガラス領域は当該撮像領域内の他の物体当該他車の窓ガラスの周囲に存在する路面や車両ボディ部などを映し出した識別処理領域との間で高いコントラストが得られる。なお、上述したように、車両ボディ部を映し出す識別処理領域の差分偏光度も、その周囲に存在する物体当該他車の窓ガラスや路面などについての差分偏光度とは大きく異なる値を示すので、高いコントラストが得られる。しかも、このような窓ガラスや車両ボディ部などの車両外観については、当該他車がおかれている環境が晴れの日である場合でも雨の日や曇りの日である場合でも、同様に高いコントラストが得られるし、当該他車がおかれている環境が日向である場合でも日陰である場合でも、同様に高いコントラストが得られる。よって、環境に影響を受けることなく、高い精度で他車を識別できる。また、本実施形態1及び2においては、差分偏光度画像処理部22が算出した各識別処理領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内に存在する立体物を映し出した立体物領域を特定する立体物領域特定手段としての路面立体物判別部23を設け、車両候補領域決定部24は、路面立体物判別部23が特定した立体物領域の差分偏光度について、その差分偏光度が数値範囲内であるか否かを判断する。よって、車両候補領域決定部24は、全識別処理領域の中から他車を映し出している可能性が高い識別処理領域を絞り込んでから、その絞り込んだ領域に対して差分偏光度が数値範囲内であるか否かの判断すなわち窓ガラス領域の識別処理を行うので、全識別処理領域について窓ガラス領域の識別処理を行う場合よりも、処理スピードを向上させることができる。特に、本実施形態1及び2において、路面立体物判別部23は、路面の特徴を示す路面特徴データを記憶した路面特徴データ記憶手段としての記憶部を有し、差分偏光度画像処理部22が算出した各識別処理領域の差分偏光度と所定の路面識別用閾値とを比較して各識別処理領域を2値化処理した後、記憶部を記憶された路面特徴データを用いて路面を映し出した識別処理領域を路面領域であると識別し、残りの識別処理領域を立体物領域である。このような処理を行うことで、迅速かつ正確に立体物領域を特定できる。また、本実施形態1及び2において、路面立体物判別部は、差分偏光度画像処理部22が算出した差分偏光度及びP偏光画像及びS偏光画像間における輝度合計値モノクロ輝度を用いて、撮像領域内に存在する物体の環境路面状態が乾燥しているか濡れているかを検出し、その検出結果に基づいて、路面識別用閾値を補正する。よって、環境が違っても高い精度で路面を検出でき、したがって立体物領域を高精度に識別できる。また、本実施形態1及び2では、他車の特徴を示す他車特徴データを記憶した他車特徴データ記憶手段としての車両特徴量パターン記憶部25を設け、車両識別部26は、窓ガラス領域であると識別された識別処理領域のモノクロ輝度と車両特徴量パターン記憶部25内の車両特徴量とを用いて、当該識別処理領域が他車を映し出した他車領域であるか否かを判定する。これにより、より高精度に他車領域を識別できる。また、本実施形態2では、他車領域識別手段が識別した他車領域を除く画像領域に対し、撮像領域内の他車以外の予め決められた特定立体物である歩行者を映し出した歩行者領域特定立体物領域を識別する歩行者識別処理特定立体物領域識別処理を行う特定立体物領域識別手段としての歩行者候補領域決定部31及び歩行者識別部32を有する。このように、高い精度で識別した他車領域を除いた画像領域から歩行者領域を識別することで、他車領域を歩行者領域として誤認識することが少なくなり、歩行者領域の識別精度が向上する。なお、上記実施形態2では、特定立体物が歩行者である場合を例に挙げて説明したが、特定立体物としては、他車以外の立体物であれば、走行路面の路端近傍に存在するガードレール、電信柱、街灯、標識、路端の段差部等の路外障害物、走行路面上又は路肩に居る歩行者等の人間、動物、自転車等の衝突回避物など、路面とは異なる方向を向いた外面を有するあらゆる立体物が含まれる。なお、本実施形態1及び2に係る運転者支援システムは、そのシステム全体が車両に搭載されているが、必ずしもシステム全体が車両に搭載されている必要はない。したがって、例えば、偏光カメラ10のみを自車に搭載して、残りのシステム構成要素を自車とは別の場所に遠隔配置するようにしてもよい。この場合、車両の走行状態を運転者以外の者が客観的に把握するシステムとすることもできる。"