"車両に設置された撮像装置20で撮像された複数の画素のデータからなる画像データに基づいて、オプティカルフローを生成する画像処理装置であって、前記撮像装置20で時系列的に撮像された複数の前記画像データを取得する画像データ取得手段S10と、前記車両状態が突発的に変化したことを推定する車両状態推定手段S20と、前記車両状態推定手段S20の推定結果に基づいて、前記画像データ取得手段S10にて取得された画像データにおいて、前記車両状態が突発的に変化したと推定されたときの画像データをノイズ画像データ、前記車両状態が突発的に変化したと推定されてないときの画像データを正常画像データに区分けする区分手段S30と、正常画像データに基づいて補完画像データを生成し、ノイズ画像データを補完画像データに置き換える補完手段S50と、正常画像データと補完画像データとから特徴点を抽出する特徴点抽出手段S60と、正常画像データ及び補完画像データにおける時間的に連続する画像データおいて、特徴点の位置を追跡処理することによってオプティカルフローを生成するオプティカルフロー生成手段S70と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記車両状態推定手段S20は、前記車両の鉛直方向の加速度を示す加速度情報を取得する第1取得手段S201と、前記車両の外部の音情報を取得する第2取得手段S202と、を備え、加速度が所定値以上で且つ衝突音がない場合、前記車両状態が突発的に変化したと推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記車両状態推定手段S20は、前記車両の鉛直方向の加速度を示す加速度情報を取得する第3取得手段S203と、前記車両の車速を示す車速情報を取得する第4取得手段S204と、を備え、加速度が所定値以上で且つ車速が所定範囲内である場合、前記車両状態が突発的に変化したと推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記車両状態推定手段S20は、前記車両に照射される日射量を示す日射情報を取得する第5取得手段S205と、前記車両の車速を示す車速情報を取得する第6取得手段S206と、を備え、車速が所定値以上で、日射量の変化量が所定値以上、且つ日射量が一定時間後に変化する前の値に戻った場合、前記車両状態が突発的に変化したと推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記車両状態推定手段S20は、前記車両の鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向の夫々の加速度を示す加速度情報を取得する第7取得手段S207と、前記車両の車速を示す車速情報を取得する第8取得手段S208と、を備え、少なくとも一つの加速度が所定値以上で且つ車速がゼロの場合、前記車両状態が突発的に変化したと推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記車両状態推定手段S20は、前記車両の鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向の夫々の加速度を示す加速度情報を取得する第9取得手段S209と、前記車両の外部の音情報を取得する第10取得手段S210と、を備え、少なくとも一つの加速度が所定値以上で且つ衝突音があった場合、前記車両状態が突発的に変化したと推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記画像データにおける複数の画素のデータは、各画素の輝度を示す輝度値データを含むものであり、前記補完手段S50は、前記ノイズ画像データの直前に撮像された正常画像データと、直後に撮像された正常画像データとを用いて補完画像データを生成するものであり、直前に撮像された正常画像データと直後に撮像された正常画像データとにける互いに対応する画素同士の輝度値データの平均値である平均輝度値データを算出し、該平均輝度値データを各画素の輝度値データとして、補完画像データを生成することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか一項に記載の画像処理装置。なお、画像処理装置としては、車両に搭載された撮像装置で撮像された複数の画素のデータからなる画像データの画像処理を行うものもある。例えば、車両に搭載された撮像装置で撮像された時間的に連続する複数の画像データからオプティカルフローを生成するものなどがある。ところで、車両は、車両の周辺環境道路上の異物石など、道路形状、トンネルなどによって、運転者の意図に反して突発的に車両状態が変化することがある。例えば、車両は、道路上の石などの異物を踏んでその異物を跳ね飛ばしたり石跳ね、窪んだ道路を走行したりした場合、車体が突発的瞬間的に傾くことがある。また、車両は、トンネルを通過する際には、車体周辺の明るさが突発的瞬間的に変化することになる。このように、車両状態が突発的に変化した場合、車両に搭載された撮像装置で撮像された画像データは、突発的に所定値を超えて変化すなわち、画像データにおける各画素の輝度データが突発的に所定値を超えて変化することがある。この車両状態が突発的に変化したときに撮像された画像データは、撮像装置で撮像された時間的に連続する複数の画像データからオプティカルフローを生成する際にはノイズとみなす。つまり、車両状態が突発的に変化したときに撮像された画像データに含まれる全ての画素のデータがノイズノイズ画像データとなる。よって、時間的に連続する複数の画像データにノイズ画像データが含まれていた場合、ノイズ画像データの影響を受けたノイズ画像データが反映されたオプティカルフローとなってしまう。しかしながら、上述の画像情報補正装置では、補正対象の画素情報をその周辺画素の画素情報と比較することによって、異常な画素情報で有るか否かを判定し、異常である画素情報を補完するものである。よって、上述のように画像データ全体がノイズであるノイズ画像データを補完することができない。つまり、オプティカルフローを生成する際に、ノイズ画像データによる影響を抑制することができない。本発明は、上記問題点に鑑みなされたものであり、オプティカルフローを生成する際に、車両状態が突発的に変化したことに伴うノイズ画像データによる影響を抑制することができる画像処理装置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請求項1に記載の画像処理装置は、車両に設置された撮像装置20で撮像された複数の画素のデータからなる画像データに基づいて、オプティカルフローを生成する画像処理装置であって、撮像装置20で時系列的に撮像された複数の画像データを取得する画像データ取得手段S10と、車両状態が突発的に変化したことを推定する車両状態推定手段S20と、車両状態推定手段S20の推定結果に基づいて、画像データ取得手段S10にて取得された画像データにおいて、車両状態が突発的に変化したと推定されたときの画像データをノイズ画像データ、車両状態が突発的に変化したと推定されてないときの画像データを正常画像データに区分けする区分手段S30と、正常画像データに基づいて補完画像データを生成し、ノイズ画像データを補完画像データに置き換えるS50と、正常画像データと補完画像データとから特徴点を抽出する特徴点抽出手段S60と、正常画像データ及び補完画像データにおける時間的に連続する画像データおいて、特徴点の位置を追跡処理することによって複数のオプティカルフローを生成するオプティカルフロー生成手段S70と、を備えることを特徴とするものである。このようにすることによって、取得された複数の画像データにノイズ画像データが含まれていた場合であっても、オプティカルフローを生成する際には、ノイズ画像データを補完した補完画像データと正常画像データとが用いられる。よって、オプティカルフローを生成する際に、車両状態が突発的に変化したことに伴うノイズ画像データによる影響を抑制することができる。また、請求項2に示すように、車両状態推定手段S20は、車両の鉛直方向の加速度を示す加速度情報を取得する第1取得手段S201と、車両の外部の音情報を取得する第2取得手段S202と、を備え、加速度が所定値以上で且つ衝突音がない場合、車両状態が突発的に変化したと推定するようにしてもよい。車体が石跳ねした場合や、坂道を走行する際に車体が上下方向にうねった場合、車両の外部における衝突音はなく、且つ鉛直方向の加速度が所定値以上となる。よって、請求項2に示すようにすることによって、車体が石跳ねした場合や、坂道を走行する際に車体が上下方向にうねった場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。なお、鉛直方向とは、車両における地面に対して垂直方向への加速度である。また、請求項3に示すように、車両状態推定手段S20は、車両の鉛直方向の加速度を示す加速度情報を取得する第3取得手段S203と、車両の車速を示す車速情報を取得する第4取得手段S204と、を備え、加速度が所定値以上で且つ車速が所定範囲内である場合、車両状態が突発的に変化したと推定するようにしてもよい。このようにすることによって、車両の外部の音情報を取得できない場合であっても、車体が石跳ねした場合や、坂道を走行する際に車体が上下方向にうねった場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。また、請求項4に示すように、車両状態推定手段S20は、車両に照射される日射量を示す日射情報を取得する第5取得手段S205と、車両の車速を示す車速情報を取得する第6取得手段S206と、を備え、車速が所定値以上で、日射量の変化量が所定値以上、且つ日射量が一定時間後に変化する前の値に戻った場合、車両状態が突発的に変化したと推定するようにしてもよい。車両がトンネルを通過した場合、車速が所定値以上で、日射量の変化量が所定値以上、且つ日射量が一定時間後に変化する前の値に戻ることになる。よって、請求項4に示すようにすることによって、車両がトンネルを通過した場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。また、請求項5に示すように、車両状態推定手段S20は、車両の鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向の夫々の加速度を示す加速度情報を取得する第7取得手段S207と、車両の車速を示す車速情報を取得する第8取得手段S208と、を備え、少なくとも一つの加速度が所定値以上で且つ車速がゼロの場合、車両状態が突発的に変化したと推定するようにしてもよい。車両が停車中に、撮像装置20若しくは車体に衝撃が印加例えば、車体への追突、又は車両若しくは撮像装置20の盗難などのために衝撃が印加された場合、車速がゼロで且つ鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向の少なくとも一つの加速度が所定値以上となる。よって、請求項5に示すようにすることによって、車両が停車中に、撮像装置20若しくは車体に衝撃が印加された場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。また、請求項6に示すように、車両状態推定手段S20は、車両の鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向の夫々の加速度を示す加速度情報を取得する第9取得手段S209と、車両の外部の音情報を取得する第10取得手段S210と、を備え、少なくとも一つの加速度が所定値以上で且つ衝突音があった場合、車両状態が突発的に変化したと推定するようにしてもよい。車両が走行中に、他車両などに追突された場合、車両の外部における衝突音があり、且つ鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向の少なくとも一つの加速度が所定値以上となる。よって、請求項6に示すようにすることによって、車両が走行中に、他車両などに追突された場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。また、請求項7に示すように、画像データにおける複数の画素のデータは、各画素の輝度を示す輝度値データを含むものであり、補完手段S50は、ノイズ画像データの直前に撮像された正常画像データと、直後に撮像された正常画像データとを用いて補完画像データを生成するものであり、直前に撮像された正常画像データと直後に撮像された正常画像データとにける互いに対応する画素同士の輝度値データの平均値である平均輝度値データを算出し、平均輝度値データを各画素の輝度値データとして、補完画像データを生成するようにしてもよい。このようにすることによって、画像データ取得手段S10にて取得された画像データ以外に特別なデータを用いることなく、補完画像データを生成することができる。以下、本発明の実施形態を図に基づいて説明する。図1に示す、制御装置10は、特許請求の範囲における画像処理装置に相当するものである。この制御装置10は、車両に設置されるとともに自身制御装置10に電気的に接続された車載カメラ20以下の説明及び図面では、単にカメラと記載するからの画像データを所定時間毎に取得する。そして、取得した画像データに基づいて、オプティカルフロー以下、OFとも称するを生成するものである。なお、オプティカルフローとは、時間的に連続するデジタル画像の中で物体の動きをベクトルで表したものである。また、カメラ20は、特許請求の範囲における撮像装置に相当するものである。さらに、制御装置10は、生成したOFに基づいて、歩行者検知や各種の車両制御を行う。例えば、車両制御としては、VSCVehicleStabilityControl制御などを行う。なお、OFに基づいた歩行者検知や車両制御に関しては、周知技術であるため詳しい説明を省略する。なお、制御装置10が所定時間毎に取得する各画像データは、複数の画素のデータからなるものである。また、各画像データにおける複数の画素のデータは、各画素の位置を示す位置データと、各画素の輝度を示す輝度値データとを含むものである。また、この位置データと輝度値データとは関連付けられている。この制御装置10は、例えば、車載LANLocalAreaNetworkに接続されて、第1ECUElectronicControlUnit30、第2ECU40、第3ECU50などの制御装置と通信可能な構成とすることができる。そして、制御装置10は、この第1ECU30、第2ECU40、第3ECU50を用いて各種車両制御を行うようにしてもよい。また、制御装置10は、第1ECU30~第3ECU50のいずれかから、車両の鉛直方向の加速度を示す加速度情報を取得するとともに、車両の外部の音情報を取得する。ここでは、制御装置10は、加速度情報を第1ECU30から取得し、音情報を第2ECU40から取得する例を採用する。制御装置10は、図1に示すように、CPUCentralProcessingUnit11、RAMRandomAccessMemory12、ROMReadOnlyMemory13、I/Finterface14などを含むマイクロコンピュータを主体として構成されている。この制御装置10は、CPU11が予めROM13などに格納されたプログラムをRAM12に読出して実行することによって、カメラ20で撮像された画像データの取得など所定の処理動作を実行する。なお、カメラ20は、制御装置10とともに車両に搭載されており、自車両の前方などの所定範囲所定の撮像範囲を撮像するものである。ここで、図2,図3に基づいて、制御装置10の処理動作に関して説明する。制御装置10は、自車両に搭載された電源図示省略、例えば、バッテリーから電源供給されている間、所定時間毎に図2に示すフローチャートを実行する。まず、図2のステップS10では、画像データ取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、カメラ20で時系列的例えば所定の撮像間隔Δt毎に撮像された複数の画像データを取得する画像データ取得手段。換言すると、一定時間Δt毎に、カメラ20からの画像データ画像信号を取り入れる。なお、CPU11は、この画像データを時系列でRAM12などに記憶する。また、カメラ20は、制御装置10とともに車両に搭載されており、自車両の前方などの所定範囲所定の撮像範囲を撮像するものである。つまり、カメラ20は、所定の撮像間隔Δt毎に自車両前方などを撮像し、その画像データ撮像画像情報を制御装置10に出力する。よって、制御装置10で取得する各画像データは、一定時間毎のフレームの画像である。次に、図2のステップS20では、車両状態推定処理を実行する。制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化したことを推定する車両状態推定手段。このように、車両状態が突発的に変化したことを推定するのは、ステップS10で取得した画像データが、車両状態が突発的に変化したときに撮像された画像データであるか否かを判定つまり、ノイズ画像データか正常画像データであるかを判定するためである。この車両状態推定処理の一例に関して、図3に示すフローチャートを用いて説明する。なお、この車両状態の突発的な変化とは、車両の周辺環境道路上の異物石など、道路形状によって、運転者の意図に反した突発的な車両状態の変化を示すものである。図3のステップS201では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、加速度情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第1ECU30から加速度情報を取得する第1取得手段。図3のステップS202では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、音情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第2ECU40から音情報を取得する第2取得手段。図3のステップS21では、加速度が所定値以上且つ衝突音無しであるか否かを判定する。制御装置10CPU11は、ステップS201で取得した加速度情報が示す加速度が所定値予めROM13に記憶された所定値閾値以上であるか否か、及び、ステップS202で取得した音情報に衝突音が含まれているか否かを判定する。そして、制御装置10CPU11は、加速度が所定値以上且つ衝突音無しであると判定した場合はステップS22へ進み、加速度が所定値以上且つ衝突音無しであると判定しなかった場合はステップS23へ進む。なお、ここでの所定値は、石跳ねしたときの車体に印加される鉛直方向地面に対して垂直な方向の加速度、坂道を走行するときに車体に印加される鉛直方向の加速度に基づいて設定される値である。車両が石跳ねしたり、坂道を走行したりしたことを判定可能な値である。図3のステップS22では、制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化したと判定する。つまり、車両が石跳ねしたり、坂道を走行したりしたときに印加される加速度以上の加速度が印加され、そのときに衝突音がなかった場合に、車両状態が突発的に変化したと判定する。一方、図3のステップS23では、制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化してないと判定する。このように、車両状態が突発的に変化したか否かの判定を行うと、図2のフローチャートにおけるステップS30へ戻る。なお、車体が石跳ねした場合や、坂道を走行する際に車体が上下方向にうねった場合、車両の外部における衝突音はなく、且つ鉛直方向の加速度が所定値以上となることがある。よって、このようにすることによって、車体が石跳ねした場合や、坂道を走行する際に車体が上下方向にうねって鉛直方向の加速度が所定値以上となった場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。図2のステップS30では、フィルタ処置区分手段、区分処理を実行する。制御装置10CPU11は、ステップS20での推定結果に基づいて、ステップS10で取得した画像データを、ノイズ画像データと正常画像データとに区分けする。換言すると、ここでの処理は、画像データをイズ画像データと正常画像データとにフィルタリングする処理である。そして、制御装置10CPU11は、ステップS20において、車両状態が突発的に変化したと推定したときの画像データをノイズ画像データに区分けし、車両状態が突発的に変化したと推定されてないときの画像データを正常画像データに区分けする。つまり、ノイズ画像データとは、車両状態が突発的に変化したと推定されたときの画像データを示すものである。一方、正常画像データは、車両状態が突発的に変化したと推定されてないときの画像データを示すものである。言い換えると、本発明におけるノイズ画像データとは、車両制御を実施するにあたって不必要な車両状態によって生じる画像全体にわたる輝度の変動であって、かつ非定常なものであり、時系列の画像データの一部一部のフレームに存在する。例えば、車両が段差、坂道等を走行することによって、カメラ20が揺らされる。また、車両が石を跳ねることによって、車体全体が瞬間的に上下し、カメラ20も上下する。ノイズ画像データとは、このようなときに撮像された画像データを示す。つまり、車両状態が突発的に変化したときに撮像された画像データフレームに含まれる全ての画素のデータがノイズとなる。言い換えると、ノイズ画像データは、各画像データにおけるいずれかの画素のデータに異常が生じているものとは異なる。また、電磁波の影響や電気的な故障カメラ20における回路の故障などによって一つの画像データにおけるいずれかの画素のデータに異常が生じているものなどとも異なる。図2のステップS40では、補完が必要であるか否かを判定する。制御装置10CPU11は、ステップS30にてノイズ画像データに区分けされた場合は補完必要であると判定し、ステップS30にて正常画像データに区分けされた場合は補完必要なしであると判定する。つまり、ノイズ画像データに区分けされた画像データに関しては補完の必要があり、正常画像データに区分けされた画像データに関しては補完の必要がない。図2のステップS50では、補完処理を実行する。制御装置10CPU11は、ステップS40で補完必要ありと判定された画像データつまり、ノイズ画像データを補完して、補完画像データを生成する補完手段。なお、この補完画像データの生成方法の一例としては、ノイズ画像データの直前に撮像された正常画像データと、直後に撮像された正常画像データとを用いて補完画像データを生成する。例えば、ノイズ画像データの直前に撮像された正常画像データと、直後に撮像された正常画像データとにおける、互いに対応する画素同士対応する位置同士の画素同士の輝度値データの平均値である平均輝度値データを算出する。そして、ノイズ画像データを削除して、この平均輝度値データを各画素の輝度値データとして、補完画像データを生成する。つまり、ノイズ画像データを補完画像データに置き換える。このようにすることによって、ステップS10にて取得した画像データ以外に特別なデータを用いることなく、補完画像データを生成することができる。このように、制御装置10CPU11は、取得した画像データに関して、順次ノイズ画像データと正常画像データとの区分けを行うとともに、ノイズ画像データを補完画像データに置き換える。つまり、制御装置10CPU11は、リアルタイムにノイズ画像データの特定を行うとともに、ノイズ画像データを補完画像データに置き換える。次に、ステップS60では、特徴点抽出処理を実行する。制御装置10CPU11は、正常画像データと補完画像データとから特徴点を抽出する特徴点抽出手段。換言すると、制御装置10CPU11は、カメラ20で撮像された各画像データのうち、正常画像データと補完画像データにおいて特徴点を抽出する。なお、この特徴点の抽出する際には、特徴点には公知のSIFTScaleInvariantFeatureTransform特徴量を用い、特徴点の密度が一様となるように、特定の画像範囲内で特徴量の個数を1つと決める。換言すると、この特徴点の抽出には、公知のSIFTを利用する。また、画像データにおける特徴点の密度が一様になるように、この画像データを同じ広さの複数の領域に区分けして、各領域から特徴点を一つ抽出するつまり、画像データの全範囲から満遍なく特徴点を抽出する。具体的には、まず、キーポイント検出し、スケール決定する。このとき、平滑化パラメータ極大値をスケールとするスケール不変。次に、特徴量記述特徴ベクトルする。このとき、多次元特徴ベクトルにより記述することで、照明変化に頑健な特徴量となる。従って、スケール変化に不変で照明変化に頑健な特徴点を抽出することができる。次に、ステップS70では、オプティカルフロー生成処理を実行する。制御装置10CPU11は、正常画像データ及び補完画像データにおける時間的に連続する画像データ複数の画像データおいて、特徴点の位置を追跡処理することによってOFを生成するオプティカルフロー生成手段。このOFによって、画像データ全体における各特徴点の動きをベクトルとして取得できる。なお、オプティカルフロー生成処理に関しては、周知技術であるため詳しい説明は省略する。また、OFを生成する際には、制御装置10CPU11は、ステレオマッチングにより自車両カメラ20から各特徴点までの距離を求める正規化手段。そして、特徴点までの距離と消失点との方向によりOFを正規化する正規化手段と好ましい。そして、ステップS80では、車両制御を実行する。制御装置10CPU11は、ステップS70で生成したOFに基づいて車両制御を実行する。なお、このステップS80では、ステップS70で生成したOFに基づいて歩行者検知を実行するようにしてもよい。ここで、図4,図5に示すように、タイミングt=0、タイミングt=0のΔt後のタイミングt=1、タイミングt=1のΔt後のタイミングt=2で撮像された画像、及び各タイミングでの印加加速度、輝度値データを用いて説明する。図4は、カメラ20によって、撮像タイミングt=0,1,2で撮像された各画像を示している。なお、図4においては、説明を分かりやすくするために、各画像に特徴点60とOF70を図示している。図5aに示すように、撮像タイミングt=0,2の画像は、車両状態が突発的に変化してないときにカメラ20で撮像されたものである。一方、タイミングt=1の画像は、車両状態が突発的に変化したときにカメラ20で撮像されたものである。なお、図5のデータは、図4の点1からとったもである。図5bに示すように、車両状態が突発的に変化したときにカメラ20で撮像されたときの画像データt=1は、車両状態が突発的に変化してないときにカメラ20で撮像されたときの画像データt=0,2と比べると、明らかに輝度輝度値データが異常であることがわかる。また、図4に示すように、車両状態が突発的に変化したときはt=1、車両状態が突発的に変化してないときにt=0,2に比べて、OF70の方向が異なることになる。そこで、ステップS50で説明したように、補完画像データを作成し、車両状態が突発的に変化したときにカメラ20で撮像されたときの画像データであるノイズ画像データを補完画像データに置き換える。ここまで説明したように、制御装置10では、取得した複数の画像データをノイズ画像データと正常画像データとに区分けする。そして、取得した複数の画像データにノイズ画像データが含まれていた場合であっても、OFを生成する際には、ノイズ画像データを補完した補完画像データと正常画像データとを用いる。よって、OFを生成する際に、車両状態が突発的に変化したことに伴うノイズ画像データによる影響を抑制することができる。なお、このように、OFを生成する際にノイズ画像データによる影響を抑制することによって、OFに基づいて実行される車両制御の誤動作を抑制することもできる。同様に、歩行者検知の誤検知を抑制することもできる。さらに、制御装置10では、リアルタイムにノイズ画像データを特定し、特徴点の抽出前にノイズ画像データを補完するので、特徴点の抽出からOFの生成までの画像処理アルゴリズムを簡略化することができる。よって、制御装置10は、車両状態の突発的な変化によってノイズ画像データが発生した場合であっても、ノイズ画像データに対して頑健、且つ高速処理可能とすることができる。以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら制限されることはなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の変形が可能である。変形例1なお、上述の実施形態においては、車両状態を推定する際に車両状態推定処理、加速度情報と音情報とを用いる例を採用したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、加速度情報と車速情報とを用いることもできる変形例1。なお、変形例1の構成や基本的な処理動作は、上述の実施形態と略同じであるため詳しい説明は省略する。よって、変形例1の制御装置10は、上述の実施形態と同様に、図2のフローチャートに示す処理を行う。変形例1における制御装置10は、音情報を取得する代わりに、車両の車速を示す車速情報を取得する点で、上述の実施形態と異なるものである。例えば、制御装置10は、第3ECU50から車速情報を取得する。ここで、図6に基づいて、変形例1の制御装置10が実行する車両状態推定処理に関して説明する。変形例1の制御装置10は、図2のステップS10での画像データ取得処理が終わると、図6に示す車両状態推定処理を実行する。図6のステップS203では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、加速度情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第1ECU30から加速度情報を取得する第3取得手段。図6のステップS204では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、車速情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第3ECU50から車速情報を取得する第4取得手段。図6のステップS21aでは、加速度が所定値以上且つ車速が所定範囲内であるか否かを判定する。制御装置10CPU11は、ステップS203で取得した加速度情報が示す加速度が所定値予めROM13に記憶された所定値閾値以上であるか否か、及び、ステップS204で取得した車速情報が所定範囲予めROM13に記憶された所定範囲内であるか否かを判定する。そして、制御装置10CPU11は、加速度が所定値以上且つ車速が所定範囲内である判定した場合はステップS22へ進み、加速度が所定値以上且つ車速が所定範囲内であると判定しなかった場合はステップS23へ進む。なお、加速度情報の比較対象である所定値は、上述の実施形態におけるものと同じである。一方、車速情報の比較対象である所定範囲は、車両が走行中であることが判定可能な範囲である。図6のステップS22では、制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化したと判定する。一方、図6のステップS23では、制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化してないと判定する。このように、車両状態が突発的に変化したか否かの判定を行うと、図2のフローチャートにおけるステップS30へ戻る。このようにすることによって、車両の外部の音情報を取得できない場合例えば、音を周音するマイクが設けられていなかったり、エンジン音しか取得できなかったりであっても、車体が石跳ねした場合や、坂道を走行する際に車体が上下方向にうねった場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。変形例2また、上述の実施形態においては、車両状態を推定する際に車両状態推定処理、加速度情報と音情報とを用いる例を採用したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、日射情報と車速情報とを用いることもできる変形例2。なお、変形例2の構成や基本的な処理動作は、上述の実施形態と略同じであるため詳しい説明は省略する。よって、変形例2の制御装置10は、上述の実施形態と同様に、図2のフローチャートに示す処理を行う。変形例2における制御装置10は、車両に照射される日射量を示す日射情報と車両の車速を示す車速情報を取得する点で、上述の実施形態と異なるものである。例えば、制御装置10は、第2ECU40から日射情報を取得するとともに、第3ECU50から車速情報を取得する。なお、制御装置10は、第2ECU40から日射情報を取得すると、この日射情報をRAMなどに所定時間記憶しておくようにしてもよい。ここで、図7に基づいて、変形例2の制御装置10が実行する車両状態推定処理に関して説明する。変形例2の制御装置10は、図2のステップS10での画像データ取得処理が終わると、図7に示す車両状態推定処理を実行する。図7のステップS205では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、日射情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第2ECU40から加日射情報を取得する第5取得手段。図7のステップS206では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、車速情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第3ECU50から車速情報を取得する第6取得手段。図7のステップS21bでは、車速が所定値以上で、日射量が条件を満たすか否かを判定する。なお、この日射量の条件とは、日射量の変化量が所定値例えば日の出時の日射量と日没後の日射量との差以上、且つ日射量が一定時間後に変化する前の値定常値に戻ったことである。制御装置10CPU11は、ステップS206で取得した車速情報が所定値予めROM13に記憶された所定値閾値以上であるか否かを判定する。さらに、制御装置10CPU11は、ステップS205で取得した日射情報が示す日射量の変化量が所定値予めROM13に記憶された所定値閾値以上、且つ、日射量が一定時間後に変化する前の値に戻ったか否かを判定する。そして、制御装置10CPU11は、車速が所定値以上且つ日射量が条件を満たしたと判定した場合はステップS22へ進み、車速が所定値以上且つ日射量が条件を満たしたと判定しなかった場合はステップS23へ進む。車両がトンネルを通過した場合、車速が所定値以上で、日射量の変化量が所定値以上、且つ日射量が一定時間後に変化する前の値に戻ることになる。また、自車両の前方の障害物は、日射量が定常値に戻ることから除外できる。このようにすることによって、車両がトンネルを通過した場合に、車両状態車両周辺の明るさが突発的に変化したと推定することができる。また、これによって、トンネル通過時の日射量光量変化による輝度ズレからの特徴点の誤追跡を防ぎ、車両制御の誤動作を防ぐことができる。なお、ここでは、日射量の条件として、日射量の変化量が所定値例えば日の出時の日射量と日没後の日射量との差以上、且つ日射量が一定時間後に変化する前の値定常値に戻ったことを一例として採用した。しかしながら、この他にも、車両がトンネルを通過したことを判定可能な条件であれば採用することができる。変形例3なお、上述の実施形態においては、車両状態を推定する際に車両状態推定処理、加速度情報と音情報とを用いる例を採用したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、3軸加速度情報と車速情報とを用いることもできる変形例3。なお、変形例3の構成や基本的な処理動作は、上述の実施形態と略同じであるため詳しい説明は省略する。よって、変形例3の制御装置10は、上述の実施形態と同様に、図2のフローチャートに示す処理を行う。変形例3における制御装置10は、鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向3軸方向の夫々の加速度を示す加速度情報と、車両の車速を示す車速情報を取得する点で、上述の実施形態と異なるものである。例えば、制御装置10は、第1ECU30から加速度情報を取得するとともに、第3ECU50から車速情報を取得する。ここで、図8に基づいて、変形例3の制御装置10が実行する車両状態推定処理に関して説明する。変形例3の制御装置10は、図2のステップS10での画像データ取得処理が終わると、図8に示す車両状態推定処理を実行する。図8のステップS207では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、加速度情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第1ECU30から3軸方向の夫々の加速度情報を取得する第7取得手段。図8のステップS208では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、車速情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第3ECU50から車速情報を取得する第8取得手段。図8のステップS21cでは、加速度が所定値例えば地球G以上且つ車速が0ゼロであるか否かを判定する。制御装置10CPU11は、ステップS207で取得した加速度情報が示す加速度が所定値予めROM13に記憶された所定値閾値以上であるか否か、及び、ステップS208で取得した車速情報がゼロであるか否かを判定する。そして、制御装置10CPU11は、3軸方向の加速度のうちいずれか一つの加速度が所定値以上且つ車速がゼロである判定した場合はステップS22へ進み、3軸方向の加速度のうちいずれか一つの加速度が所定値以上且つ車速がゼロであると判定しなかった場合はステップS23へ進む。なお、加速度情報の比較対象である所定値は、車体への追突、又は車両若しくはカメラ20の盗難などのために衝撃が印加されたことを判定可能な値である。図8のステップS22では、制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化したと判定する。一方、図8のステップS23では、制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化してないと判定する。このように、車両状態が突発的に変化したか否かの判定を行うと、図2のフローチャートにおけるステップS30へ戻る。車両が停車中に、カメラ20若しくは車体に衝撃が印加例えば、車体への追突、又は車両若しくはカメラ20の盗難などのために衝撃が印加された場合、車速がゼロで且つ鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向の少なくとも一つの方向への加速度が所定値以上となる。よって、このようにすることによって、車両が停車中に、カメラ20若しくは車体に衝撃が印加された場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。また、これによって、車両が停車中に車両制御の誤動作を抑制することができる。変形例4なお、上述の実施形態においては、車両状態を推定する際に車両状態推定処理、加速度情報と音情報とを用いる例を採用したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、3軸加速度情報と音速情報とを用いることもできる変形例4。なお、変形例4の構成や基本的な処理動作は、上述の実施形態と略同じであるため詳しい説明は省略する。よって、変形例4の制御装置10は、上述の実施形態と同様に、図2のフローチャートに示す処理を行う。変形例4における制御装置10は、車両の鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向3軸方向の夫々の加速度を示す加速度情報を取得する点で、上述の実施形態と異なるものである。例えば、制御装置10は、第1ECU30から加速度情報を取得する。ここで、図9に基づいて、変形例3の制御装置10が実行する車両状態推定処理に関して説明する。変形例4の制御装置10は、図2のステップS10での画像データ取得処理が終わると、図9に示す車両状態推定処理を実行する。図9のステップS209では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、加速度情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第1ECU30から3軸方向の夫々の加速度情報を取得する第9取得手段。図9のステップS210では、車両状態が突発的に変化したか否かを推定するために、音情報取得処理を実行する。制御装置10CPU11は、第2ECU40から音情報を取得する第10取得手段。図9のステップS21dでは、加速度が所定値以上且つ衝突音があるか否かを判定する。制御装置10CPU11は、ステップS209で取得した加速度情報が示す加速度が所定値予めROM13に記憶された所定値閾値以上であるか否か、及び、ステップS210で取得した音情報に衝突音が含まれているか否かを判定する。そして、制御装置10CPU11は、3軸方向の加速度のうちいずれか一つの加速度が所定値以上且つ衝突音がある判定した場合はステップS22へ進み、3軸方向の加速度のうちいずれか一つの加速度が所定値以上且つ衝突音があると判定しなかった場合はステップS23へ進む。なお、加速度情報の比較対象である所定値は、車体への追突されたことを判定可能な値である。図9のステップS22では、制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化したと判定する。一方、図9のステップS23では、制御装置10CPU11は、車両状態が突発的に変化してないと判定する。このように、車両状態が突発的に変化したか否かの判定を行うと、図2のフローチャートにおけるステップS30へ戻る。車両が走行中に、他車両などに追突された場合、車両の外部における衝突音があり、且つ鉛直方向、進行方向、及び鉛直方向と進行方向に対する直交方向の少なくとも一つの方向への加速度が所定値以上となる。よって、このようにすることによって、車両が走行中に、他車両などに追突された場合に、車両状態が突発的に変化したと推定することができる。また、これによって、車両が停走行中に車両制御の誤動作を抑制することができる。この変形例4では、制御装置10は、車両の鉛直方向と進行方向に対する直交方向の加速度を示す加速度情報のみが所定値以上で、且つ衝突音があると判定しなかった場合、車両状態が突発的に変化したと判定するようにしてもよい。これによって、ロールによる車両の傾きと層別することができる。なお、上述の実施形態においては、ノイズ画像データを補完画像データに置き換える例を採用したが、削除したノイズ画像データの前後の画像データのみを用いて特徴点を抽出するようにしてもよい。また、車両に対する鉛直方向、進行方向、鉛直方向と進行方向に対する直交方向、ピッチ方向、ロール方向、ヨー方向のいずれか一つの方向の加速度が、所定値に達した場合に、車両状態が突発的に変化したと判定するようにしてもよい。なお、ピッチ方向とは、車両の左右方向車幅方向に伸びる軸ピッチ軸を中心軸とした回転方向への加速度である。また、ロール方向とは、車両の進行方向車両の全長幅方向に伸びる軸ロール軸を中心軸とした回転方向への加速度である。また、ヨー方向とは、地面に対して垂直方向車両の車高方向に伸びる軸ヨー軸を中心軸とした回転方向への加速度である。ここでの所定値とは、車両が通常走行しているとき、又は、停止しているときに、印加されることがない大きさの加速度上記複数の方向のうちのいずれか一つの方向の加速度を示しものである。通常走行とは、異物石、段差、窪みを踏んだり、坂道で上下にうねったり、他車両に衝突されたり、障害物に衝突したりすることなく走行している状態。"