複数の画素で構成される撮像画像に基づいて警告灯を点滅している車両を検出する車両検出装置において、撮像時点が異なる複数の撮像画像の画素値の差分に基づいて時間差分画像を時系列に複数生成する差分画像生成手段と、該差分画像生成手段で生成した直近の時間差分画像と他の時間差分画像との所定の画素ブロックの一致/不一致を判定する判定手段と、該判定手段で判定した一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出する検出手段とを備えることを特徴とする車両検出装置。前記画素ブロック内の任意の注目画素の周りに存在する周辺画素と該注目画素の画素値の大小関係を符号化した周辺増減分符号を注目画素毎に生成する符号生成手段を備え、前記判定手段は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が一致する画素数に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定するように構成してあることを特徴とする請求項1に記載の車両検出装置。前記符号生成手段は、注目画素及び該注目画素の周辺画素の画素値がともに最小値である場合に該周辺画素に対して特定の符号を生成するようにしてあり、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が前記特定の符号でない対象符号数を算出する符号数算出手段と、前記2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が前記特定の符号でない周辺画素のうち周辺増減分符号が一致する符号一致数を算出する符号一致数算出手段とを備え、前記判定手段は、前記対象符号数及び符号一致数に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定するように構成してあることを特徴とする請求項2に記載の車両検出装置。前記対象符号数に対する符号一致数の割合に応じた評価値を算出する評価値算出手段を備え、前記判定手段は、前記画素ブロック内の画素を注目画素として前記評価値算出手段で算出した評価値を合計した合計値に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定するように構成してあることを特徴とする請求項3に記載の車両検出装置。前記評価値算出手段は、前記割合が所定値より小さい場合、評価値を0として算出するように構成してあることを特徴とする請求項4に記載の車両検出装置。前記差分画像生成手段は、時系列に撮像された複数の撮像画像それぞれに対して時間差分画像を時系列に複数生成するようにしてあり、前記判定手段は、前記複数の撮像画像それぞれに対して前記差分画像生成手段で生成した時間差分画像それぞれの所定の画素ブロックの一致/不一致を判定するようにしてあり、前記検出手段は、前記複数の撮像画像それぞれに対して前記判定手段で判定した一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出するように構成してあることを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の車両検出装置。請求項1に記載の車両検出装置と、該車両検出装置へ撮像画像を出力する撮像装置とを備えることを特徴とする車両検出システム。コンピュータに、複数の画素で構成される撮像画像に基づいて警告灯を点滅している車両を検出させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、撮像時点が異なる複数の撮像画像の画素値の差分に基づいて時間差分画像を時系列に複数生成するステップと、生成した直近の時間差分画像と他の時間差分画像との所定の画素ブロックの一致/不一致を判定するステップと、判定した一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出するステップとを実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。しかしながら、従来の車両検出装置では、暗いトンネル内などの輝度変化が広範囲に及ぶハザードランプの点滅の検出には、優れた効果を示すものの、路面が白いコンクリートである場合には屋外のように明るい環境では輝度変化が少ないため、ハザードランプの点滅を検出することができない場合もあった。本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、輝度変化が少ない場合でも精度よく所定の警告灯を点滅している車両の検出を行うことができる車両検出装置、該車両検出装置を備える車両検出システム及び前記車両検出装置を実現するためのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。第1発明に係る車両検出装置は、複数の画素で構成される撮像画像に基づいて警告灯を点滅している車両を検出する車両検出装置において、撮像時点が異なる複数の撮像画像の画素値の差分に基づいて時間差分画像を時系列に複数生成する差分画像生成手段と、該差分画像生成手段で生成した直近の時間差分画像と他の時間差分画像との所定の画素ブロックの一致/不一致を判定する判定手段と、該判定手段で判定した一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出する検出手段とを備えることを特徴とする。第2発明に係る車両検出装置は、第1発明において、前記画素ブロック内の任意の注目画素の周りに存在する周辺画素と該注目画素の画素値の大小関係を符号化した周辺増減分符号を注目画素毎に生成する符号生成手段を備え、前記判定手段は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が一致する画素数に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定するように構成してあることを特徴とする。第3発明に係る車両検出装置は、第2発明において、前記符号生成手段は、注目画素及び該注目画素の周辺画素の画素値がともに最小値である場合に該周辺画素に対して特定の符号を生成するようにしてあり、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が前記特定の符号でない対象符号数を算出する符号数算出手段と、前記2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が前記特定の符号でない周辺画素のうち周辺増減分符号が一致する符号一致数を算出する符号一致数算出手段とを備え、前記判定手段は、前記対象符号数及び符号一致数に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定するように構成してあることを特徴とする。第4発明に係る車両検出装置は、第3発明において、前記対象符号数に対する符号一致数の割合に応じた評価値を算出する評価値算出手段を備え、前記判定手段は、前記画素ブロック内の画素を注目画素として前記評価値算出手段で算出した評価値を合計した合計値に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定するように構成してあることを特徴とする。第5発明に係る車両検出装置は、第4発明において、前記評価値算出手段は、前記割合が所定値より小さい場合、評価値を0として算出するように構成してあることを特徴とする。第6発明に係る車両検出装置は、第1発明乃至第5発明のいずれか1つにおいて、前記差分画像生成手段は、時系列に撮像された複数の撮像画像それぞれに対して時間差分画像を時系列に複数生成するようにしてあり、前記判定手段は、前記複数の撮像画像それぞれに対して前記差分画像生成手段で生成した時間差分画像それぞれの所定の画素ブロックの一致/不一致を判定するようにしてあり、前記検出手段は、前記複数の撮像画像それぞれに対して前記判定手段で判定した一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出するように構成してあることを特徴とする。第7発明に係る車両検出システムは、前述の発明に係る車両検出装置と、該車両検出装置へ撮像画像を出力する撮像装置とを備えることを特徴とする。第8発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の画素で構成される撮像画像に基づいて警告灯を点滅している車両を検出させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、撮像時点が異なる複数の撮像画像の画素値の差分に基づいて時間差分画像を時系列に複数生成するステップと、生成した直近の時間差分画像と他の時間差分画像との所定の画素ブロックの一致/不一致を判定するステップと、判定した一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出するステップとを実行させることを特徴とする。第1発明及び第8発明にあっては、差分画像生成手段は、撮像時点が異なる複数の撮像画像の画素値の差分に基づいて時間差分画像を時系列に複数生成する。画素値は、例えば画素の輝度又は濃度である。撮像時点が、例えば、t、t-1、t-2、t-3、...である場合、時間差分画像を時系列に生成するとは、例えば、撮像時点t及びt-1での撮像画像に基づく撮像時点tでの時間差分画像、撮像時点t-1及びt-2での撮像画像に基づく撮像時点t-1での時間差分画像、撮像時点t-2及びt-3での撮像画像に基づく撮像時点t-2での時間差分画像などを生成することである。判定手段は、生成した直近の時間差分画像と他の時間差分画像との所定の画素ブロックの一致/不一致を判定する。画素ブロックのサイズは適宜設定することができ、例えば、8×8画素である。直近の時間差分画像が撮像時点tである場合、他の時間差分画像は、撮像時点がt-1、t-2、t-3などである。一致/不一致の判定は、比較する時間差分画像同士がある程度類似している場合には一致と判定し、類似していない場合には不一致と判定することができる。任意の時点の時間差分画像が、例えば、車両のハザードランプ等の警告灯が点灯しているときに撮像された画像であるとすると、当該時間差分画像と一致する他の時間差分画像は、警告灯が点灯している場合のものであり、当該時間差分画像と一致しない他の時間差分画像は、警告灯が消灯している場合のものである。検出手段は、判定された一致/不一致の遷移回数に基づいて車両車両の警告灯の点滅を検出する。車両の警告灯ハザードランプなどが点滅している場合、時系列に生成した時間差分画像には、一定の周期で同じ状態警告灯が点灯している状態と消灯している状態の画像が出現する。この点に着目し、一致/不一致の遷移回数が、例えば、所定時間の間に所定回数以上であれば、車両の警告灯の点滅であるとして車両を検出することができる。これにより、輝度変化が小さい場合でも、時間差分画像の一致/不一致の遷移回数は算出することができるので、従来に比べて精度よく所定の警告灯を点滅している車両の検出を行うことができる。第2発明にあっては、符号生成手段は、画素ブロック内の任意の注目画素の周りに存在する周辺画素と、当該注目画素の画素値の大小関係を符号化した周辺増減分符号を注目画素毎に生成する。大小関係は、例えば、注目画素の輝度値濃度でもよいよりも周辺画素の輝度値が大きい場合周辺増減分符号:、注目画素の輝度値よりも周辺画素の輝度値が小さい場合周辺増減分符号:-、注目画素の輝度値と周辺画素の輝度値が共に最小値例えば、0である場合周辺増減分符号:0、注目画素の輝度値と周辺画素の輝度値が最小値例えば、0以外で同一である場合周辺増減分符号:=に分けて符号化することができる。輝度値が最小値である場合、画素は、例えば、黒色であり、輝度値が最大値である場合、画素は、白色である。判定手段は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が一致する画素数に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定する。例えば、周辺増減分符号が一致する画素数が多い場合、2つの画素ブロックは一致すると判定し、周辺増減分符号が一致する画素数が少ない場合、2つの画素ブロックは一致しないと判定することができる。これにより、例えば、対比する2つの画素ブロックの一方の画素ブロック内の注目画素及び周辺画素が輝度値0である状態において、他方の画素ブロック内の注目画素の輝度値が大きくなった場合、対比する画素ブロックそれぞれの当該注目画素の周辺画素の周辺増減分符号は、0から-へ変化する。このため、2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が一致する画素数がない0となり、2つの画素ブロックは不一致であると判定することができ、小さい領域での輝度変化を精度良く検出することができる。第3発明にあっては、符号生成手段は、注目画素及び該注目画素の周辺画素の画素値がともに最小値である場合に当該周辺画素に対して特定の符号例えば、0を生成する。符号数算出手段は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が特定の符号例えば、0でない符号例えば、、-、=の数対象符号数を算出する。すなわち、対象符号数を算出する場合に、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が0輝度値が最小値のものを除外する。例えば、注目画素の周辺に周辺画素が8個存在する場合に、周辺増減分符号が0の周辺画素が2個存在するときは、対象符号数は68-2となる。符号一致数算出手段は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が特定の符号でない符号例えば、、-、=の周辺画素のうち周辺増減分符号が一致する符号一致数を算出する。周辺増減分符号が特定の符号でない周辺画素の数は、前述のとおり6である。そして、当該6個の周辺画素の周辺増分符号が一致する周辺画素の数を符号一致数として算出する。なお、符号一致数は、0≦符号一致数≦対象符号数の関係がある。判定手段は、対象符号数及び符号一致数に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定する。対象符号数は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が0輝度値が最小値であるものを除外した場合の周辺画素数である。従って、対象符号数が大きいほど、対比する2つの画素ブロックにおいて輝度変化という観点で何らかの意味があるものと考えることができ、逆に対象符号数が小さいほど、対比する2つの画素ブロックにおいて輝度値が0である周辺画素が多いということになり、例えば、輝度値が0のままで変化していない周辺画素が多いということになり、輝度変化という観点ではあまり意味がないものと考えることができる。そして、符号一致数が大きいほど、注目画素に対する周辺画素の輝度値の大小関係が変化していないことになるので、対比する2つの画素ブッロクは一致していると判定することができる。すなわち、対象符号数及び符号一致数の両者を考慮することにより、輝度値が0のままで変化していない周辺画素を除外しつつ、2つの画素ブロックの一致/不一致を精度良く判定することができる。第4発明にあっては、評価値算出手段は、対象符号数に対する符号一致数の割合に応じた評価値を算出する。周辺画素数が8である場合、対象符号数及び符号一致数は、0から8までの値を取り得る。例えば、対象符号数に対する符号一致数の割合が1である場合、すなわち、対象符号数0を除くと符号一致数が同一である場合、輝度値が0のままで変化していない周辺画素を除外した残りのすべての周辺画素の注目画素に対する輝度値の大小関係が変化していないことになり、最も類似していると考えられるので、最も大きい評価値を与える。対象符号数に対する符号一致数の割合が小さくなるに応じて、偶然に一致する確率も高くなるので評価値を小さくする。さらに、対象符号数に対する符号一致数の割合が小さくなった場合には、評価値を0とする。判定手段は、画素ブロック内の画素を注目画素として算出した評価値を合計した合計値に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定する。すなわち、画素ブロック内で任意の画素を注目画素として評価値を算出する。次に、当該画素ブロック内で注目画素を移動させて同様に評価位値を算出する。当該画素ブロック内で注目画素を移動させる都度評価値を算出し、算出した評価値の合計値を求める。合計値が所定の閾値より大きい場合、2つの画素ブロックは一致すると判定し、合計値が閾値より小さい場合、画素ブロックは不一致であると判定する。これにより、撮像画像上の任意の画素ブロックに対して、一致又は不一致を判定することができるので、撮像画像上に任意の領域で警告灯が点滅しているか否かを判定することができる。また、車両を検出するためのサンプリング点を予め設定する設定作業も必要ない。第5発明にあっては、評価値算出手段は、対象符号数に対する符号一致数の割合が所定値より小さい場合、評価値を0として算出する。所定値は、例えば、0.5未満50未満とすることができる。これにより、ノイズ等により偶然一致するような場合を除外することができ、一致/不一致の判定精度を高めることができる。第6発明にあっては、差分画像生成手段は、時系列に撮像された複数の撮像画像それぞれに対して時間差分画像を時系列に複数生成する。例えば、撮像時点が、t、t-1、t-2、t-3、...である場合、撮像時点t及びt-1での撮像画像に基づく撮像時点tでの時間差分画像、撮像時点t-1及びt-2での撮像画像に基づく撮像時点t-1での時間差分画像、撮像時点t-2及びt-3での撮像画像に基づく撮像時点t-2での時間差分画像などを生成する。次に、撮像時点がt1の撮像画像を取得した場合、同様に、撮像時点t1及びtでの撮像画像に基づく撮像時点t1での時間差分画像を生成する。さらに、撮像時点がt2、t3などの撮像画像を取得した場合も同様に時間差分画像を生成する。判定手段は、複数の撮像画像それぞれに対して、生成された時間差分画像それぞれの所定の画素ブロックの一致/不一致を判定し、検出手段は、複数の撮像画像それぞれに対して、判定された一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出する。すなわち、任意の撮像時点に対して遷移回数を求める処理を、複数の撮像時点に亘って行う。そして、撮像時点毎に求めた遷移回数を合計した合計値又は当該合計値を撮像時点の数で除算した平均値に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定することにより、車両検出の精度を高めることができる。第7発明にあっては、車両検出装置と、当該車両検出装置へ撮像画像を出力する撮像装置とを備える。これにより、精度よく所定の警告灯を点滅している車両の検出を行うことができる車両検出システムを実現することができる。本発明によれば、輝度変化が小さい場合でも、時間差分画像の一致/不一致の遷移回数は算出することができるので、従来に比べて精度よく所定の警告灯を点滅している車両の検出を行うことができる。以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図1は本実施の形態の車両検出システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態の車両検出システムは、車両検出装置100、ビデオカメラ200などを備えている。ビデオカメラ200は、車両検出装置100に接続してあり、ビデオカメラ200で撮像して得られた画像データを車両検出装置100へ出力する。なお、ビデオカメラ200は、1台に限定されるものでなく、複数台備える構成であってもよい。また、ビデオカメラ200及び車両検出装置100を統合して一体型にしてもよい。図2はビデオカメラ200で撮像した撮像画像の一例を示す模式図である。図2に示すように、ビデオカメラ200は、道路例えば、トンネル内の道路の所定の撮像領域を撮像すべく設置されている。なお、トンネル内の道路を撮像すべく200m程度の離隔距離を隔てて複数台のビデオカメラ200を設置することもできる。また、ビデオカメラ200の設置箇所は、トンネル内に限定されるものではなく、ハザードランプ又は回転灯などの警告灯を点滅させて停止している車両を検出する必要性のある箇所であれば、適宜ビデオカメラ200を設置することができる。図2において、破線で示す矩形状の領域は、後述する画素ブロックである。画素ブロックは、撮像画像を適当な大きさで区分けしたもので、例えば、8×8画素で構成される。車両検出装置100は、装置内の各部を制御する制御部101、インタフェース部102、時間差分画像生成部103、周辺増減分符号生成部104、符号数算出部105、評価値算出部106、一致/不一致判定部107、車両検出部108、記憶部109などを備える。インタフェース部102は、ビデオカメラ200から出力された画像データを取得し、取得した画像データ例えば、RGB信号からY信号輝度信号を抽出し、抽出した信号に基づいて、フレーム単位の撮像画像例えば、720×480画素を記憶部109に記憶する。なお、抽出する信号は、輝度信号に限定されるものではなく、特定の色成分の信号を抽出してもよい。フレームレートは、例えば、1秒当たり30フレームである。フレームレートが撮像時点の時間間隔となる。時間差分画像生成部103は、撮像時点が異なる複数の撮像画像の画素値の差分に基づいて時間差分画像を時系列に複数生成する差分画像生成手段としての機能を有する。時間差分画像生成部103は、生成した時間差分画像を記憶部109に記憶する。時間差分画像生成部103は、撮像時点が異なる複数の撮像画像の画素値の差分に基づいて時間差分画像を時系列に複数生成する。画素値は、例えば画素の輝度又は濃度である。撮像時点が、例えば、t、t-1、t-2、t-3、...である場合、時間差分画像を時系列に生成するとは、例えば、撮像時点t及びt-1での撮像画像に基づく撮像時点tでの時間差分画像、撮像時点t-1及びt-2での撮像画像に基づく撮像時点t-1での時間差分画像、撮像時点t-2及びt-3での撮像画像に基づく撮像時点t-2での時間差分画像などを生成することである。図3は時間差分画像の一例を示す説明図である。図3では、簡便のため2×2画素を一例として挙げている。時刻撮像時点t-1の画像の画素の輝度値が、左上から反時計回りに、例えば、100、100、100、100とする。また、時刻t-1と撮像時点が異なる時刻tの画像の画素の輝度値が、同様に100、50、100、200であるとする。時間差分画像は、同一位置にある画素の輝度値の時間差分であり、図3に示すように、時刻tの時間差分画像の各画素の輝度値は、0100-100、-5050-100、0100-100、100200-100となる。なお、車両検出のための各処理の処理時間を低減するために撮像画像のサイズを、例えば、360×240画素のリサイズをする場合には、時間差分画像の4つの画素の画素値のうち絶対値が最大の画素を選択すればよい。なお、車両の検出精度を高めるためには、撮像画像のリサイズを行わない方がよい。図4は画素ブロックの一例を示す説明図である。図4に示すように、画素ブロックは、例えば、8×8画素で構成される。撮像画像が、例えば、360×240画素である場合リサイズされた場合を含む、撮像画像を画素ブロック毎に区分することにより、画素ブロックの総数は、1350個となる。なお、検出対象の大きさに応じて、隣接する画素ブロックの一部を重複させることにより、画素ブロックの総数を増やしてもよい。これにより、画素ブロックの境界付近での検出精度を向上させて、全体として検出精度を高めることができる。また、図4に示すように、画素ブロック内の任意の画素を注目画素とし、当該注目画素の周辺に存在する8個の周辺画素を考える。なお、周辺画素の数は8個に限定されるものではなく、注目画素の上下左右の4画素など、適宜の位置の画素を種変画素として選択することができる。本実施の形態では、周辺画素を8個として説明する。一致/不一致判定部107は、時間差分画像生成部103で生成した時間差分画像のうちの直近の時間差分画像と他の時間差分画像との所定の画素ブロックの一致/不一致を判定する判定手段としての機能を有する。図5は撮像時点が異なる時間差分画像における画素ブロックの一致/不一致を判定する例を示す説明図である。図5に示すように、今周期の画素ブロックを直近の時刻tの時間差分画像上の画素ブロックとし、過去の周期の画素ブロックを時刻t-1、t-2、...、t-Nの他の時間差分画像上の画素ブロックとする。すなわち、直近の時間差分画像が撮像時点tである場合、他の時間差分画像は、撮像時点がt-1、t-2、t-3などである。今周期時刻tの画素ブロックがA0というパターンであり、過去の周期時刻t-1、t-2、...、t-Nの画素ブロックのパターンが、A1、A2、...、ANであるとする。ここで、パターンとは、画素ブロックの時間差分模様を表し、後述の評価値の大小に関連するものである。一致/不一致の判定は、画素ブロックのパターンA0と、過去の画素ブロックのパターンA1、A2、...、ANそれぞれとを比較して行う。比較する時間差分画像の画素ブロック同士がある程度類似している場合には一致と判定し、類似していない場合には不一致と判定することができる。任意の時点の時間差分画像が、例えば、車両のハザードランプ等の警告灯が点灯しているときに撮像された画像であるとすると、当該時間差分画像と一致する他の時間差分画像は、警告灯が点灯している場合のものであり、当該時間差分画像と一致しない他の時間差分画像は、警告灯が消灯している場合のものである。車両検出部108は、一致/不一致判定部107で判定した一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出する検出手段としての機能を有する。車両の警告灯ハザードランプなどが点滅している場合、時系列に生成した時間差分画像の画素ブロックには、一定の周期で同じ状態警告灯が点灯している状態と消灯している状態の画像が出現する。この点に着目し、一致/不一致の遷移回数が、例えば、所定時間の間に所定回数以上であれば、車両の警告灯の点滅であるとして車両を検出することができる。これにより、輝度変化が小さい場合でも、時間差分画像の画素ブロックの一致/不一致の遷移回数は算出することができるので、従来に比べて精度よく所定の警告灯を点滅している車両の検出を行うことができる。以下では、車両の検出方法について、さらに具体的に説明する。周辺増減分符号生成部104は、注目画素と該注目画素の周りの周辺画素の画素値例えば、輝度値の大小関係を符号化した周辺増減分符号を注目画素毎に生成する符号生成手段としての機能を有する。図6は周辺増減分符号の一例を示す説明図である。注目画素と周辺画素との画素値輝度値の大小関係は、例えば、注目画素の輝度値濃度でもよいよりも周辺画素の輝度値が大きい場合周辺増減分符号:、注目画素の輝度値よりも周辺画素の輝度値が小さい場合周辺増減分符号:-、注目画素の輝度値と周辺画素の輝度値が共に最小値例えば、0である場合周辺増減分符号:0、注目画素の輝度値と周辺画素の輝度値が最小値例えば、0以外で同一である場合周辺増減分符号:=に分けて符号化することができる。輝度値が最小値である場合、画素は、例えば、黒色であり、輝度値が最大値である場合、画素は白色である。図7は時間差分画像と周辺増減分符号との関係を示す説明図である。図において、図7Aは時刻t-1の時間差分画像と、当該時間差分画像の中央の画素を注目画素としたときの周辺増減分符号の例を示し、図7Bは時刻tの時間差分画像と、当該時間差分画像の中央の画素を注目画素としたときの周辺増減分符号の例を示す。図7に示すように、時刻t-1の時間差分画像の注目画素の輝度値は0であり、周辺画素のうち輝度値が注目画素と同じ0である画素に対しては、周辺増減分符号0を生成し、注目画素の輝度値より大きい輝度値255の画素に対しては、周辺増減分符号を生成し、注目画素の輝度値より小さい輝度値-255の画素に対しては、周辺増減分符号-を生成する。同様に、時刻tの時間差分画像の注目画素の輝度値は10であり、周辺画素のうち輝度値が注目画素と同じ10である画素に対しては、周辺増減分符号=を生成し、注目画素の輝度値より大きい輝度値255の画素に対しては、周辺増減分符号を生成し、注目画素の輝度値より小さい輝度値0及び-255の画素に対しては、周辺増減分符号-を生成する。一致/不一致判定部107は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が一致する画素数に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定する。例えば、周辺増減分符号が一致する画素数が多い場合、2つの画素ブロックは一致すると判定し、周辺増減分符号が一致する画素数が少ない場合、2つの画素ブロックは一致しないと判定することができる。例えば、対比する2つの画素ブロックの一方の画素ブロック内の注目画素及び周辺画素が輝度値0である状態において、他方の画素ブロック内の注目画素の輝度値が大きくなった場合、対比する画素ブロックそれぞれの当該注目画素の周辺画素の周辺増減分符号は、0から-へ変化する。このため、2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が一致する画素数がない0となり、2つの画素ブロックは不一致であると判定することができ、小さい領域での輝度変化を精度良く検出することができる。次に、2つの周辺増減分符号の類似度を算出するための対象符号数及び符号一致数について説明する。符号数算出部105は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が特定の符号周辺増減分符号:0でない対象符号数を算出する符号数算出手段としての機能を有する。また、符号数算出部105は、2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が特定の符号でない周辺画素のうち周辺増減分符号が一致する符号一致数を算出する符号一致数算出手段としての機能を有する。図8は対象符号数及び符号一致数の算出方法の一例を示す説明図である。図8では、時刻t-1及び時刻tの時間差分画像上の画素ブロック内の任意の注目画素の周辺増減分符号を示す。対象符号数は、比較する2つの周辺増減分符号が両方とも0でない個数を示す。また、符号一致数は、比較する2つの周辺増減分符号が0以外で同一符号の個数を示す。なお、符号S1~S8は、周辺画素を識別するための便宜上の符号である。図8の例では、周辺画素S1、S2の2つの周辺増減分符号は、いずれも0である。また、周辺画素S3の2つの周辺増減分符号は、0からに変わっている。周辺画素S4、S5の2つの周辺増減分符号は、いずれもである。また、周辺画素S6の2つの周辺増減分符号は、いずれも-である。また、周辺画素S7、S8の2つの周辺増減分符号は、いずれも0からに変わっている。符号数算出部105は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が特定の符号周辺増減分符号:0でない符号例えば、周辺増減分符号:、-、=の数対象符号数を算出する。すなわち、対象符号数を算出する場合に、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が0輝度値が最小値のものを除外する。例えば、図8に示すように、注目画素の周辺に周辺画素が8個存在する場合に、周辺増減分符号が0の周辺画素S1、S2が2個存在するときは、対象符号数は、残りのS3~S8の画素数68-2となる。符号数算出部105は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が特定の符号でない符号例えば、周辺増減分符号:、-、=の周辺画素のうち周辺増減分符号が一致する符号一致数を算出する。周辺増減分符号が特定の符号でない周辺画素の数は、前述のとおり6である。そして、当該6個の周辺画素S3~S8の周辺増分符号が一致する周辺画素は、S4、S5、S6であるので、符号一致数は3となる。なお、符号一致数は、0≦符号一致数≦対象符号数の関係がある。図9は対象符号数及び符号一致数に基づく評価値算出の一例を示す説明図である。評価値は、2つの画素ブロックの類似度を求めるための一指標である。図9は、対象符号数及び符号一致数に対応させて評価値を算定するためのテーブルである。図9の例では、評価値を0最低値から8最高値までとしているが、これに限定されるものではない。評価値算出部106は、対象符号数に対する符号一致数の割合に応じた評価値を算出する評価値算出手段としての機能を有する。評価値は、対象符号数と符号一致数に基づいて、例えば、以下のような基準で算出する。周辺画素数が8である場合、対象符号数及び符号一致数は、0から8までの値を取り得る。例えば、対象符号数に対する符号一致数の割合が1である場合、すなわち、対象符号数0を除くと符号一致数が同一である場合、輝度値が0のままで変化していない周辺画素を除外した残りのすべての周辺画素の注目画素に対する輝度値の大小関係が変化していないことになり、最も類似していると考えられるので、最も大きい評価値を与える。図9の例では、対象符号数が1であり、符号一致数が1であれば、評価値を8最高値としている。これは、小さな領域での点滅であっても、周辺増減分符号が同じパターンであれば類似度合を高くすべく大きな評価値を与えるためである。また、同様に、対象符号数が2であり、符号一致数が2であれば、評価値を8最高値としている。以下、対象符号数が3、4、...、8の場合も同様である。また、対象符号数に対する符号一致数の割合が小さくなるに応じて、偶然に一致する確率も高くなるので評価値を小さくする。例えば、対象符号数が4で符号一致数が3の場合、評価値を5とする。同様に、対象符号数が7であり符号一致数が5であれば、評価値を3とする。また、対象符号数が8であり符号一致数が6であれば、評価値を4とする。さらに、対象符号数に対する符号一致数の割合が小さくなった場合には、評価値を0とする。例えば、符号一致数が0である場合、対象符号数に関わらず評価値を0とする。また、対象符号数が5であり符号一致数が1の場合、評価値を0とする。また、対象符号数が6であり符号一致数が1~2の場合、評価値を0とする。また、対象符号数が7であり符号一致数が1~3の場合、評価値を0とする。また、対象符号数が8であり符号一致数が1~3の場合、評価値を0とする。これは、例えば、対象符号数が8で符号一致数が1である場合、類似していないという結果を導くためである。上述のように、評価値算出部106は、対象符号数に対する符号一致数の割合が所定値より小さい場合、評価値を0として算出する。所定値は、例えば、0.5未満50未満の適宜に値とすることができる。これにより、ノイズ等により偶然一致するような場合を除外することができ、一致/不一致の判定精度を高めることができる。また、所定値は、固定値でもよく、あるいは図9の例のように、対象符号数の値に応じて変化させてもよい。画素ブロックを8×8画素とした場合、1画素当たりの評価値の最高値が8としたので、画素ブロックの評価値の合計の最高値は、5128×8×8となる。一致/不一致判定部107は、対象符号数及び符号一致数に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定する。対象符号数は、一致/不一致を判定する2つの画素ブロック内で同一位置にある注目画素の周辺増減分符号が0輝度値が最小値であるものを除外した場合の周辺画素数である。従って、対象符号数が大きいほど、対比する2つの画素ブロックにおいて輝度変化という観点で何らかの意味があるものと考えることができ、逆に対象符号数が小さいほど、対比する2つの画素ブロックにおいて輝度値が0である周辺画素が多いということになり、例えば、輝度値が0のままで変化していない周辺画素が多いということになり、輝度変化という観点ではあまり意味がないものと考えることができる。そして、符号一致数が大きいほど、注目画素に対する周辺画素の輝度値の大小関係が変化していないことになるので、対比する2つの画素ブッロクは一致していると判定することができる。すなわち、対象符号数及び符号一致数の両者を考慮することにより、輝度値が0のままで変化していない周辺画素を除外しつつ、2つの画素ブロックの一致/不一致を精度良く判定することができる。より具体的には、一致/不一致判定部107は、画素ブロック内の画素を注目画素として、対象符号数及び符号一致数に基づいて求められた評価値を注目画素毎に合計した合計値に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定する。すなわち、画素ブロック内で任意の画素を注目画素として評価値を算出する。次に、当該画素ブロック内で注目画素を移動させて同様に評価位値を算出する。当該画素ブロック内で注目画素を移動させる都度評価値を算出し、算出した評価値の合計値を求める。合計値が所定の閾値より大きい場合、2つの画素ブロックは一致すると判定し、合計値が閾値より小さい場合、画素ブロックは不一致であると判定する。図10は画素ブロックの一致/不一致の判定結果に基づく車両の検出方法の一例を示す説明図である。図10Aは、図5に例示した、今周期時刻tの画素ブロックと、過去の周期時刻t-1、t-2、...それぞれの画素ブロックとの間で求めた評価値を示す。例えば、時刻t-1の評価値は、今周期時刻tの画素ブロックと、過去の周期時刻t-1の画素ブロックとの間で求めた評価値である。また、時刻t-2の評価値は、今周期時刻tの画素ブロックと、過去の周期時刻t-2の画素ブロックとの間で求めた評価値である。このように、評価値の時系列の配列を生成する。画素ブロックが8×8画素であり、評価値の最高値を8とすると、各時刻での評価値の最高値は512となる。破線で示す閾値は、適宜設定することができる。例えば、閾値は求められた評価値から算出することができる。すなわち、求められた評価値の最大値と最小値との間の中間値であって、最低定数値以上とすることができる。例えば、求められた評価値の最大値が500であり、最小値が100であり、最低定数値が50である場合、閾値は300となる。また、求められた評価値の最大値が20であり、最小値が5であり、最低定数値が50である場合、閾値は50となる。図10Bは、求められた評価値が閾値以上であれば、画素ブロックが一致例えば、警告灯が点灯している状態していると判定OKし、求められた評価値が閾値より小さい場合には、画素ブロックが不一致例えば、警告灯が消灯している状態していると判定NGする。図10Cは、求められた評価値と閾値とに基づいて、一致/不一致回数警告灯の明滅回数を算出する例を示す。一致OKから不一致NG、あるいは不一致NGから一致OKへ遷移する回数を一致/不一致回数警告灯の明滅回数とすることができる。遷移回数の合計値Mtが、今周期時刻tの画素ブロックについて求めた遷移回数となる。過去の40周期分について、画素ブロックの比較を行ったとすると、時刻t-NのNは40となる。この場合、遷移回数が24回であるとすると、過去40周期で24回明滅していることがわかる。この場合、一致/不一致回数警告灯の明滅回数の最大値は40となる。そこで、遷移回数Mtが、例えば、最大値40の60以上であれば、車両が警告灯を明滅しているとして、車両例えば、停止車両を検出することができる。なお、遷移回数Mtに対する閾値は、最大値の60に限定されるものではなく、他の値を用いることもできる。これにより、撮像画像上の任意の画素ブロックに対して、一致又は不一致を判定することができるので、撮像画像上に任意の領域で警告灯が点滅しているか否かを判定することができる。また、車両を検出するためのサンプリング点を予め設定する設定作業も必要ない。なお、図10に例示するような結果は、1つの画素ブロックに対して得られる。従って、撮像画像内に画素ブロックが、例えば、1350個存在する場合には、各画素ブロックについて図10のような結果を得ることができる。図10の例では、今周期時刻tの画素ブロックと、過去の周期例えば、40周期分それぞれの画素ブロックとを比較して、画素ブロックの一致/不一致を40周期分求め、一致と不一致との間の遷移回数を警告灯の明滅回数とした。当該処理を複数の撮像時点で繰り返し行い、各撮像時点で得られた遷移回数を合計し、合計した合計値に基づいて車両を検出することもできる。すなわち、時間差分画像生成部103は、時系列に撮像された複数の撮像画像それぞれに対して時間差分画像を時系列に複数生成する。例えば、撮像時点が、t、t-1、t-2、t-3、...である場合、撮像時点t及びt-1での撮像画像に基づく撮像時点tでの時間差分画像、撮像時点t-1及びt-2での撮像画像に基づく撮像時点t-1での時間差分画像、撮像時点t-2及びt-3での撮像画像に基づく撮像時点t-2での時間差分画像などを生成する。次に、撮像時点がt1の撮像画像を取得した場合、同様に、撮像時点t1及びtでの撮像画像に基づく撮像時点t1での時間差分画像を生成する。さらに、撮像時点がt2、t3などの撮像画像を取得した場合も同様に時間差分画像を生成する。一致/不一致判定部107は、複数の撮像画像それぞれに対して、生成された時間差分画像それぞれの所定の画素ブロックの一致/不一致を判定する。車両検出部108は、複数の撮像画像それぞれに対して、判定された一致/不一致の遷移回数に基づいて車両を検出する。すなわち、任意の撮像時点に対して遷移回数を求める処理を、複数の撮像時点に亘って行う。図11は複数の撮像時点毎に遷移回数を算出する一例を示す説明図である。図11において、時刻tの遷移回数Mtは、図10の例で求めた遷移回数に相当する。図11に示すように、複数の撮像時点例えば、時刻t1、t、t-1、...、t-38の過去40周期分それぞれにおいて、遷移回数Mt1、Mt、Mt-1、...、Mt-38を求め、合計値MTを算出する。1つの撮像時点において、過去40周期分の画素ブロックの比較を行う場合、撮像時点毎の遷移回数の最大値は40となるので、遷移回数の合計値MTの最大値は160040×40となる。複数の撮像時点毎に遷移回数を算出する場合も、1回の撮像時点について遷移回数を算出する場合図10の例と同様に、遷移回数MTが、例えば、最大値1600の60以上であれば、車両が警告灯を明滅しているとして、車両例えば、停止車両を検出することができる。そして、撮像時点毎に求めた遷移回数を合計した合計値又は当該合計値を撮像時点の数で除算した平均値に基づいて画素ブロックの一致/不一致を判定することにより、車両検出の精度を高めることができる。上述の例では、撮像画像上の画素ブロック毎に車両を検出することができるので、車両ありと判定された画素ブロックの撮像画像上の座標位置により、車両警告灯の位置も検出することができる。また、撮像画像上の複数の画素ブロックのうち、1つの画素ブロックで遷移回数が閾値以上であれば、車両が存在明滅ありするとみなすことができる。図12は本実施の形態の周辺増減分符号を用いた画素ブロックの一致/不一致判定の一例を示す説明図である。図12は画素ブロック内の注目画素とその周辺画素を示す。図12Aは、比較例として従来の時間差分画像のSADSumofAbsoluteDifferenceを用いた画素ブロックの一致/不一致判定の例を示し、図12Bは本実施の形態の周辺増減分符号を用いた画素ブロックの一致/不一致の判定の例を示す。図12Aに示すように、時刻t-1において、注目画素の輝度値が10であり、周辺画素の輝度値が0であるとする。時刻tにおいて、注目画素の輝度値が10から0に変化したとすると、SADを用いる判定方法では、注目画素の輝度値の差の絶対値が10であり、周辺画素の輝度値に変化がないので、SAD=10となる。一般的にSADの値が小さいほど、類似していると判定することができるので、従来の方法では、時刻t-1と画素ブロックと時刻tの画素ブロックとは一致すると判定されることになり、小さな領域例えば、注目画素の輝度値の変化を捉えることができない。しかし、図12Bに示すように、周辺増減分符号を用いる場合、時刻t-1の時間差分画像は図12Aに示すように、注目画素の輝度値が10であり、周辺画素の輝度値はすべて0で注目画素の輝度値より小さいので、周辺増減分符号はすべて-となる。次に、時刻tで注目画素の輝度値が0に変化した場合図12A、周辺画素の輝度値はすべて0で注目画素の輝度値0と等しくなるので、周辺増減分符号はすべて0となる。図12Bにおいて、比較する2つの周辺増減分符号が両方とも0でない対象符号数は8であり、比較する2つの周辺増減分符号が0以外で同一符号である符号一致数は0となる。図9の評価値を用いれば、評価値が0となり、時刻t-1と画素ブロックと時刻tの画素ブロックとは一致しないと判定される。これにより、小さな領域例えば、注目画素の輝度値の変化を捉えることができることがわかる。図12Aに示すように、従来の技術例えば、SADを用いる場合では、変化の小さな画素ブロックの比較で類似度が高くなる傾向がある。このため、小さな領域での輝度変化、明滅を検出することができない。また、SADの値が等しい場合でも2通りの状態が存在する。すなわち、1つ目の状態は、時間的輝度変化があって同じ値となる場合であり、例えば、輝度値が255から255に変化するような場合である。他の状態は、輝度変化がなく同じ値となる場合時間差分が0の場合であり、例えば、輝度値が0から0に変化するような場合である。輝度値が255から255に変化する状態では、警告灯が点灯している状態を捉えているので、車両検出という観点では、重要な意味をもつものであり、評価値に反映することが好ましい。他方、輝度値が0から0に変化する状態では、例えば、白色の路面を撮像した場合などが考えられ、評価値に反映させない方が好ましい。従来のSDAでは、これら2つの状態を峻別することができない可能性がある。本実施の形態によれば、輝度値が255から255に変化する場合を周辺増減分符号=で表し、輝度値が0から0に変化する場合を周辺増減分符号0で表すことにより、両者を明確に分けている。これにより、小さな明滅を検出することができないという課題を解決することができる。また、時間差分における輝度値が0の取り扱いを適正なものにする例えば、評価の対象から除外することができる。次に、本実施の形態の車両検出装置100の動作について説明する。図13は本実施の形態の車両検出装置100による車両検出の処理手順を示すフローチャートである。制御部101は、今周期のフレーム画像撮像画像を取得して記憶するS11。フレーム画像のサイズは、例えば、720×480画素であり、輝度値濃度が0~255のモノクロ画像である。なお、カラー画像を用いてもよい。制御部101は、取得したフレーム画像を360×240画素にリサイズし、前周期のフレーム画像と今周期のフレーム画像との時間差分画像を生成するS12。時間差分画像の1画素の画素値は、-255から255となる。例えば、前回白255の画素が今回黒0となった場合、時間差分画像上では、-255で表される。制御部101は、フレーム画像上で画素ブロックを設定するS13。360×240画素のフレーム画像撮像画像のうちの8×8画素を画素ブロックとする。画素ブロックの総数は1350個となる。制御部101は、現在今周期の画素ブロックと過去例えば、40周期分の画素ブロックとの形状一致類似度を評価するための評価値を算出するS14。なお、時間差分画像は、常に過去40周期分を記憶している。図13の処理の周期が、例えば、200msであるとすると、過去8秒分の時間差分画像を記憶する。制御部101は、算出した評価値を用いて、現在今周期の画素ブロックと過去例えば、40周期分の画素ブロックと一致/不一致を判定するS15。なお、一致/不一致の判定は、算出した評価値に基づいて閾値を決定し、評価値が閾値以上であれば一致と判定し、評価値が閾値より小さい場合には不一致と判定する。制御部101は、一致/不一致の遷移回数を算出するS16。制御部101は、算出した遷移回数に基づいてハザード停止を判定するS17。例えば、遷移回数が所定の閾値以上である場合、ハザード停止ハザード点滅であると判定し、遷移回数が所定の閾値より小さい場合、ハザード停止ハザード点滅でないと判定する。制御部101は、他の画素ブロックの有無を判定しS18、他の画素ブロックがある場合S18でYES、ステップS14以降の処理を繰り返す。他の画素ブロックがない場合S18でNO、制御部101は、今周期の時間差分画像を記憶しS19、処理を終了する。本実施の形態の車両検出装置100は、CPU、RAMなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図13に示すような処理手順を定めたコンピュータプログラムをCD、DVD、USBメモリ等のコンピュータプログラム記録媒体に記録しておき、当該コンピュータプログラムをコンピュータに備えられたRAMにロードし、コンピュータプログラムをCPUで実行することにより、コンピュータ上で車両検出装置100を実現することができる。上述の実施の形態において、警告灯としてハザードランプを例に挙げて説明しているが、警告灯は、これに限定されるものではなく、回転灯など非常事態又は緊急事態等で車両が停止する際に点滅明滅してかかる事態を報知させるものであれば、どのようなものであってもよい。上述の実施の形態において、車両は普通乗用車、バス、トラックなどの四輪車両だけでなく、オートバイのような二輪車を含む。開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。