"自車両の周辺を撮影するように、当該自車両に搭載された撮影手段と、前記撮影手段によって異なる時刻に撮影された第1画像及び第2画像において、同一の特徴点を抽出するとともに、前記第1画像における前記特徴点の第1座標位置、及び前記第2画像における前記特徴点の第2座標位置を算出する第1の算出手段と、前記第1画像の撮影時刻と前記第2画像の撮影時刻との間における、前記自車両の並進方向への移動による前記撮影手段の移動ベクトルを算出する第2の算出手段と、前記第1の算出手段によって算出された第1座標位置及び第2座標位置と、前記第2の算出手段によって算出された移動ベクトルとに基づいて、前記特徴点が、現実の空間において、前記自車両に接近する接近物体を示すものである確からしさを表す尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度を算出した特徴点を物体ごとにグループ化しつつ、グループ化された複数の特徴点の尤度に基づき、各物体が接近物体である確からしさを表す尤度の期待値を算出する期待値算出手段と、接近物体が存在することを前記自車両の乗員に報知するものであって、前記期待値算出手段によって算出された尤度の期待値に応じて、接近物体の存在を前記自車両の乗員に報知する際の報知形態を異ならせる報知手段と、を備えることを特徴とする車両用運転支援装置。前記期待値算出手段は、所定の閾値以上の尤度を持つ特徴点を対象として、グループ化を行うことを特徴とする請求項1に記載の車両用運転支援装置。前記期待値算出手段は、グループ化された複数の特徴点の尤度を平均化処理して、前記尤度の期待値を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の車両用運転支援装置。前記期待値算出手段は、前記複数の特徴点の尤度を平均化処理する際、同じグループに属する信頼性が高いほど、大きな重みを付与する重み付け平均処理を行うことを特徴とする請求項3に記載の車両用運転支援装置。前記期待値算出手段は、グループ化された特徴点の数が所定数未満であった場合、そのグループ化された特徴点の集合が物体に対応したものとはみなさず、前記尤度の期待値の算出を行わないことを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記尤度算出手段は、少なくとも歩行者、自転車、自動車を接近物体の属性とし、その接近物体の属性ごとに、前記特徴点の尤度をそれぞれ算出し、前記期待値算出手段は、前記接近物体の属性ごとに、前記尤度の期待値を算出し、最も高い尤度の期待値を示す属性を、前記接近物体の属性として決定することを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記尤度算出手段は、少なくとも歩行者、自転車、自動車を接近物体の属性とし、その接近物体の属性ごとに、前記特徴点の尤度をそれぞれ算出し、前記期待値算出手段は、前記接近物体の属性ごとに、前記尤度の期待値を算出するとともに、接近物体に関して、それが歩行者である確率、自転車である確率、車両である確率を、それぞれの事前確率分布として予め定めておき、前記接近物体の属性ごとに、前記尤度の期待値と前記確率とをかけ合わせて事後確率を算出し、最も高い事後確率を有する属性を、前記接近物体の属性として決定することを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記第1の算出手段は、前記第1画像の撮影時刻と前記第2画像の撮影時刻との間に、前記自車両が回転方向に移動した場合、前記第2画像において、前記撮影手段の回転移動の影響を除去した第2座標位置を算出することを特徴とする請求項1乃至7のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記撮影手段によって撮影された画像を表示する表示器を有し、当該表示器に表示された画像上に、接近物体を取り囲む枠を重畳表示するとともに、前記尤度の期待値に対応した拡大率で、時間の経過とともに前記枠を拡大させることを特徴とする請求項1乃至8のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記尤度の期待値が大きくなるほど、小さくなるように光学情報τの値を定め、1τ-1で定められる拡大率に従って、前記枠を拡大させることを特徴とする請求項9に記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記拡大率に応じて、前記枠の線の太さを変化させることを特徴とする請求項9又は10に記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記枠を、その背景部分が視認できるように、半透明にて表示することを特徴とする請求項9乃至11のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記枠の影を、前記枠の奥側に表示することを特徴とする請求項9乃至12のいずれかに記載の車両用運転支援装置。戦記報知手段は、前記枠の影を、その背景部分が視認できるように、半透明にて表示することを特徴とする請求項13に記載の車両用運転支援装置。前記表示器は、立体的な表示を行うことが可能なものであり、前記報知手段は、前記枠を立体的に表示させつつ、拡大させることを特徴とする請求項9乃至14のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記枠の拡大を所定時間だけ実行すると、枠の大きさを拡大しない状態に戻すようにして、前記枠の拡大を繰り返し実行することを特徴とする請求項9乃至15のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、複数の接近物体に対応する枠を同時に画像上に重畳表示する場合であって、当該複数の接近物体に対応する枠が重なる場合には、前記尤度の期待値が大きい接近物体に対応する枠を手前に表示することを特徴とする請求項9乃至16のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記期待値算出手段により接近物体の属性が決定されている場合には、前記枠の形態を、その決定された接近物体の属性に応じたものとすることを特徴とする請求項9乃至17のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記撮影手段によって撮影された画像を表示する表示器を有し、その画像における接近物体を示す部分画像を、前記尤度の期待値に対応した拡大率で、時間の経過とともに拡大するように表示させることを特徴とする請求項1乃至18のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記尤度の期待値が大きくなるほど、小さくなるように光学情報τの値を定め、1τ-1で定められる拡大率に従って、前記部分画像を拡大させることを特徴とする請求項19に記載の車両用運転支援装置。前記表示器は、立体的な表示を行うことが可能なものであり、前記報知手段は、前記部分画像を立体的に表示させつつ、拡大させることを特徴とする請求項19又は20に記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、前記部分画像の拡大を所定時間だけ実行すると、前記部分画像を拡大しない状態に戻すようにして、前記部分画像の拡大を繰り返し実行することを特徴とする請求項19乃至21のいずれかに記載の車両用運転支援装置。前記報知手段は、複数の接近物体に対応する部分画像を同時に画像上に表示する場合であって、当該複数の接近物体に対応する部分画像が重なる場合には、前記尤度の期待値が大きい接近物体に対応する部分画像を手前に表示することを特徴とする請求項19乃至122のいずれかに記載の車両用運転支援装置。例えば駐車されている車両を前方又は後方へ発進させる際、当該車両に対して接近してくる歩行者や車両などの物体との接触事故が発生することがある。この種の事故が発生するのは、車両周囲に死角となる領域があるなどの理由から、車両を発進させようとしている運転者が、接近してくる物体に気づきにくいことが主な原因と考えられる。そのため、上述した特許文献1~3のように、車両に搭載されたカメラによって撮影された画像に基づいて、車両に接近する物体を検知し、運転者に報知する各種のシステムが提案されている。しかしながら、現在の画像センシング技術では、様々な外乱ノイズ、オクルージョン、モーションブラー、鏡面ハイライト、環境光の変化などにより、誤検出や未検出などの検出ミスの発生をゼロにすることは不可能である。そのため、特許文献1~3に記載されたような、接近物体の有無に応じて報知/非報知を切り替える2値化型の装置では、誤検出や未検出による誤った情報の提示によって、運転者を混乱させる虞がある。本発明は、上述した点に鑑みてなされたものであり、接近物体の未検出を低減しつつ、誤検出に基づく情報の提供によって運転者に混乱を生じさせることを抑制することが可能な車両用運転支援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に記載の車両用運転支援装置は、自車両の周辺を撮影するように、当該自車両に搭載された撮影手段と、撮影手段によって異なる時刻に撮影された第1画像及び第2画像において、同一の特徴点を抽出するとともに、第1画像における特徴点の第1座標位置、及び第2画像における特徴点の第2座標位置を算出する第1の算出手段と、第1画像の撮影時刻と第2画像の撮影時刻との間における、自車両の並進方向への移動による撮影手段の移動ベクトルを算出する第2の算出手段と、第1の算出手段によって算出された第1座標位置及び第2座標位置と、第2の算出手段によって算出された移動ベクトルとに基づいて、特徴点が、現実の空間において、自車両に接近する接近物体を示すものである確からしさを表す尤度を算出する尤度算出手段と、尤度を算出した特徴点を物体ごとにグループ化しつつ、グループ化された複数の特徴点の尤度に基づき、各物体が接近物体である確からしさを表す尤度の期待値を算出する期待値算出手段と、接近物体が存在することを自車両の乗員に報知するものであって、期待値算出手段によって算出された尤度の期待値に応じて、接近物体の存在を自車両の乗員に報知する際の報知形態を異ならせる報知手段と、を備えることを特徴とする。上記のように、請求項1に記載の車両用運転支援装置では、尤度算出手段により、画像における特徴点が接近物体を示すものである確からしさを表す尤度が算出され、さらに期待値算出手段により、尤度を算出した特徴点が物体ごとにグループ化され、グループ化された複数の特徴点の尤度から、各物体が接近物体である確からしさを表す尤度の期待値が算出される。すなわち、グループ化された複数の特徴点に対応する各物体が、接近物体であるか否かを二値的に判定するのではなく、接近物体である確からしさを、尤度の期待値により連続的な値として算出する。従って、接近物体である可能性が低い物体が存在した場合、それを接近物体として検出しないのではなく、低い尤度の期待値を持った接近物体として検出することが可能となる。このため、接近物体が存在しながら、未検出となることを低減することができる。一方、尤度の期待値が低いほど、その物体は、必ずしも接近物体ではない可能性が高まる。そのため、報知手段は、尤度の期待値に応じて、接近物体の存在を報知する際の報知形態を異ならせる。これにより、運転者は、接近物体の報知が行われる際に、その確からしさを認識できるので、実際には接近物体ではなかった場合であっても、それによって混乱を生じることを抑制することができる。請求項2に記載したように、期待値算出手段は、所定の閾値以上の尤度を持つ特徴点を対象として、グループ化を行うようにしても良い。これにより、期待値算出手段において、処理対象となる特徴点を絞り込むことができるので、処理負荷を低減し、処理を迅速に実行することができる。この場合、接近物体の未検出を極力抑制するために、尤度の閾値は、未検出率が極めて小さくなるように設定される。請求項3に記載したように、期待値算出手段は、グループ化された複数の特徴点の尤度を平均化処理して、尤度の期待値を算出しても良い。このような平均化処理により、グループ化された複数の特徴点の尤度を総合的に勘案して、尤度の期待値を算出することができる。複数の特徴点の尤度を平均化処理して尤度の期待値を算出する場合、請求項4に記載したように、期待値算出手段は、同じグループに属する信頼性が高いほど、大きな重みを付与する重み付け平均処理を行うようにしても良い。グループ化は、特徴点同士が近接している、特徴点の動きベクトルが共通の消失点を共有している、自車両と各特徴点が指し示す3次元点と画像平面との距離がゼロとなるまでの衝突時間が類似している、などの種々の観点で行われる。ただし、後に詳述するように、ここで言う特徴点の動きベクトルとは、車両の回転運動によって生じる動きベクトルの成分を除去したものである。このため、各特徴点で、同一グループに属する信頼性には差が生じる場合がある。この場合、グループに属する信頼性が高い特徴点の尤度ほど大きな重みを付与して平均化処理を行うことにより、各物体の尤度の期待値をより精度良く算出することができる。請求項5に記載したように、期待値算出手段は、グループ化された特徴点の数が所定数未満であった場合、そのグループ化された特徴点の集合が物体に対応したものとはみなさず、尤度の期待値の算出を行わないようにしても良い。これにより、偶々、ノイズなどで特徴点が抽出されてしまった場合などに、接近物体として誤検出することを防止することができる。請求項6に記載したように、尤度算出手段は、少なくとも歩行者、自転車、自動車を接近物体の属性とし、その接近物体の属性ごとに、特徴点の尤度をそれぞれ算出し、期待値算出手段は、接近物体の属性ごとに、尤度の期待値を算出し、最も高い尤度の期待値を示す属性を、接近物体の属性として決定するようにしても良い。このようにすれば、接近物体が存在することを検出できるだけなく、その接近物体の属性情報も得ることができる。あるいは、請求項7に記載したように、尤度算出手段は、少なくとも歩行者、自転車、自動車を接近物体の属性とし、その接近物体の属性ごとに、特徴点の尤度をそれぞれ算出し、期待値算出手段は、接近物体の属性ごとに、尤度の期待値を算出するとともに、接近物体に関して、それが歩行者である確率、自転車である確率、車両である確率を、それぞれの事前確率分布として予め定めておき、接近物体の属性ごとに、前記尤度の期待値と前記確率とをかけ合わせて事後確率を算出し、最も高い事後確率を有する属性を、前記接近物体の属性として決定しても良い。このように事前確率を用いることにより、例えば車両を停車させた場所に応じて、異なる事前確率分布を設定することも可能となり、接近物体の属性の決定をより一層精度良く行うことが可能となる。例えば、車両専用の駐車場においては、接近物体は歩行者、車両である確率が高く、自転車である確率は低いといえる。一方、道路から歩道を挟んで設けられた駐車スペースに車両を停車した場合、接近物体は歩行者又は自転車である確率が高く、車両である確率は低いといえる。従って、尤度の期待値だけではなく、このような事前確率分布を考慮することで、接近物体の属性を判別する精度をより向上することが可能となる。請求項8に記載したように、第1の算出手段は、第1画像の撮影時刻と第2画像の撮影時刻との間に、自車両が回転方向に移動した場合、第2画像において、撮影手段の回転移動の影響を除去した第2座標位置を算出することが望ましい。第1画像の撮影時刻と第2画像の撮影時刻との間に、自車両が回転方向に移動すると、第2画像における特徴点の座標位置には、自車両とともにその回転方向へ移動する撮影手段の回転運動成分の影響が含まれてしまうためである。請求項9に記載したように、報知手段は、撮影手段によって撮影された画像を表示する表示器を有し、当該表示器に表示された画像上に、接近物体を取り囲む枠を重畳表示するとともに、尤度の期待値に対応した拡大率で、時間の経過とともに枠を拡大させることが好ましい。これにより、自車両に接近する接近物体が存在することを、自車両の運転者に視覚を通じて分かりやすく報知することができる。特に、尤度の期待値に対応した拡大率で枠を拡大させることにより、尤度の期待値が大きいほど、時間の経過とともに枠が大きく拡大されるので、尤度の期待値の大きさの違いが一目瞭然であるとともに、より尤度の期待値の高い接近物体に対して一層の注意を払うように、運転者に注意喚起を促すことができる。請求項10に記載したように、報知手段は、尤度の期待値が大きくなるほど、小さくなるように光学情報τの値を定め、1τ-1で定められる拡大率に従って、枠を拡大させるようにしても良い。ここで、光学情報τは、接近物体が網膜を含む平面まで到達する時間と相関する値として定義されるものである。そして、接近物体に対応する枠が、光学情報τに従って接近するように画面上に表示するには、単に1τ-1を拡大率として枠を時間の経過とともに拡大させれば良い。これにより、尤度の期待値が大きく、そのため、光学情報τとして小さな値が設定される接近物体に対応する枠ほど、時間の経過とともに大きく拡大されるように表示することができる。請求項11に記載したように、報知手段は、拡大率に応じて、前記枠の線の太さを変化させても良い。すなわち、時間の経過とともに枠が拡大表示されるとき、拡大される大きさが大きくなるほど、枠の線の太さを太くしても良い。これにより、枠が大きく拡大されるほど、より枠の表示が目立つように表示することができる。請求項12に記載したように、報知手段は、枠を、その背景部分が視認できるように、半透明にて表示しても良い。これにより、枠を重畳表示しながら、車両周辺の画像全体を運転者が視認できるようになる。請求項13に記載したように、報知手段は、枠の影を、枠の奥側に表示するようにしても良い。これにより、枠を拡大させる際に、立体感を与えることができ、枠が運転者に近づいているような感覚を与えることができる。なお、請求項14に記載したように、枠の場合と同様に、報知手段は、枠の影を、その背景部分が視認できるように、半透明にて表示するようにしても良い。請求項15に記載したように、表示器は、立体的な表示を行うことが可能なものであり、報知手段は、枠を立体的に表示させつつ、拡大させても良い。このような立体的な表示を行うことにより、枠が運転者に近づいているような感覚をより一層鮮明に与えることができる。請求項16に記載したように、報知手段は、枠の拡大を所定時間だけ実行すると、枠の大きさを拡大しない状態に戻すようにして、枠の拡大を繰り返し実行することが望ましい。枠の拡大を繰り返し実行することにより、注意喚起の効果を高めることができるためである。また、表示装置の表示範囲の制約から、枠の大きさを拡大するにも限界があるためである。請求項17に記載したように、報知手段は、複数の接近物体に対応する枠を同時に画像上に重畳表示する場合であって、当該複数の接近物体に対応する枠が重なる場合には、尤度の期待値が大きい接近物体に対応する枠を手前に表示することが好ましい。これにより、車両に対して接近する複数の接近物体が有る場合に、運転者が注意を払うべき優先度合に応じた表示を行うことができる。請求項18に記載したように、報知手段は、期待値算出手段により接近物体の属性が決定されている場合には、枠の形態を、その決定された接近物体の属性に応じたものとしても良い。例えば、枠の形状を、歩行者、自転車、あるいは車両を形どったものにしたり、枠の色を接近物体の属性に応じた色にしたりする。これにより、運転者に対して、枠の表示形態を用いて、接近物体の属性も報知することが可能になる。請求項19に記載したように、報知手段は、撮影手段によって撮影された画像を表示する表示器を有し、その画像における接近物体を示す部分画像を、尤度の期待値に対応した拡大率で、時間の経過とともに拡大するように表示させても良い。つまり、枠とともに、あるいは枠の表示に代えて、接近物体を示す部分画像を拡大させても良い。請求項20~請求項23は、拡大する対象が接近物体を示す部分画像である点を除き、請求項10,15~17と同様であるため、説明を省略する。以下、本発明の実施形態による車両用運転支援装置について、図面に基づいて詳細に説明する。図1に示すように、本実施形態における車両用運転支援装置100は、自車両に搭載された撮影手段としてのカメラ10、自車両の移動方向及び移動量に関連する情報を検出するための車両情報検出部20、カメラ10によって撮影された画像を処理する画像処理ECU30、画像処理ECU30によって処理された画像を表示する表示器40とを備えている。カメラ10は、例えば、CCDカメラによって構成され、車両の車室内の天井付近や車両の先端フロントバンパーおよび/または後端リヤバンパーに設置される。また、車両の側方を撮影できるように、カメラ10を設置しても良い。この車両への設置に際して、カメラ10の光軸Z軸が地面と平行となり、かつカメラ10によって撮影される画像の横軸も地面と平行になるように、カメラ10の設置角度等が調整される。この結果、画像の縦軸は、地面に対して垂直な方向に一致する。そして、カメラ10は、少なくとも、車両が停止した状態から発進しようとする間、定期的に車両周辺の画像を撮影して、その撮影した画像を画像処理ECU30に出力する。車両情報検出部20は、例えば、車両の走行速度を検出する速度センサ、自車両の旋回方向への回転角の変化速度を検出するヨーレートセンサ、ステアリングの操舵角度を検出する操舵角センサなどを有し、自車両の移動方向及び移動量に関する情報を検出して、画像処理ECU30に出力するものである。画像処理ECU30では、車両情報検出部20によって検出された情報に基づき、2枚の画像の撮影時刻間における、自車両の旋回方向運動によるカメラ10の回転方向の移動量、及び自車両の並進方向の移動によるカメラ10の移動ベクトルを算出する。これらカメラ10の回転方向の移動量及びカメラ10の移動ベクトルは、画像処理に利用されるが、詳しくは後述する。画像処理ECU30は、図示しないCPU、ROM、RAM等からなるマイクロコンピュータの他、カメラ10から出力された画像をデジタル画像に変換するためのA/D変換器や、変換されたデジタル画像を保存する画像メモリ等を備えている。なお、画像メモリは、複数の画像を保存可能な記憶容量を有している。この画像処理ECU30は、予め記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行することにより、図1に示すような各機能を発揮する。すなわち、図1は、画像処理ECU30が備える機能を機能ブロックによって示している。以下、画像処理ECU30が有する各機能について説明するまず、動きベクトル算出部31は、異なる時刻に撮影され、画像メモリに保存された2つのデジタル画像において、それぞれ特徴点を抽出する。この特徴点抽出には、例えばJShiandCTomasiGoodFeaturestoTrackIEEECVPRpp5936001994に記載された技術を用いることができる。そして、2つのデジタル画像における、同一の特徴点を対応付けることにより、その特徴点の動きベクトルオプティカルフローを算出する。すなわち、ある特徴点が、先に撮影されたデジタル画像の2次元座標i0で観測され、同じ特徴点が、後に撮影されたデジタル画像の2次元座標i1’に移動したとする。この場合、i1’-i0が、その特徴点の動きベクトルとなる。なお、動きベクトルの算出には、例えばLK法BDLucasandTkanadeAniterativeImageRegistrationTechniquewithanApplicationtoStereoVisionIJCAIpp6746791981などを用いることができる。デジタル画像にレンズ歪が有る場合には、動きベクトル算出部31は、歪補正を行う必要がある。この歪補正として、デジタル画像に対して補正を行う場合と、デジタル画像には補正を行わず、特徴点の座標i0とi1’に対して補正を行う場合とが考えられる。レンズ歪に関するパラメータが与えられていれば、歪のある画像の座標と、歪のない画像の座標との対応関係を予め定めておくことができる。この対応関係を使って、デジタル画像そのものを歪みのない画像に変換することが可能である。さらに、歪のあるデジタル画像から特徴点を抽出し、その特徴点の座標を、歪みのない画像における座標に変換することも可能である。次に、回転成分除去部32について説明する。自車両が旋回方向に回転運動を行った場合、動きベクトル算出部31によって算出される動きベクトルi1’-i0=vxvyTには、カメラ10の回転運動によって生じた成分が含まれることになる。動きベクトルvxvyTに、このようなカメラ10の回転運動成分が含まれていると、後に説明する接近物体に関する判定精度が低下する要因となる。そのため、回転成分除去部32は、動きベクトルvxvyTから、カメラ10の回転運動成分を除去する。ここで、ある画像座標x,yTに対して、カメラ10の焦点を中心とした任意の回転を与えたときの座標変化量rxryTは、下記の数式1によって求めることができることが知られている。ただし、Ω=Tは、2つのデジタル画像の撮影時刻間におけるカメラ10の回転移動量であり、fはカメラ10の焦点距離である。回転成分除去部32は、車両情報検出部20から得た情報に基づいて、2つのデジタル画像の撮影時刻間における、カメラ10の回転移動量を算出する。例えば、Y軸まわりの回転移動量をヨーレートセンサから得られる値Ωyとし、X軸及びZ軸回りの回転を無視すると、カメラ10の回転移動量は、Ω=Tと設定することができる。そして、後に撮影されたデジタル画像における特徴点の座標i1’に関して、数式1を用いて、カメラ10の回転運動による座標変化量rxryTを算出する。さらに、回転成分除去部32は、下記の数式2に示すように、動きベクトル算出部31から出力された動きベクトルvxvyTから、座標変化量rxryTを減じることにより、カメラ10の回転運動成分の影響が除去された動きベクトルuxuyTを求める。また、回転成分除去部32は、このようにして算出された動きベクトルuxuyTと、先に撮影されたデジタル画像における特徴点の座標i0とに基づいて、後のデジタル画像における、カメラ10の回転運動成分の影響を排除した特徴点の座標i1を算出する。なお、カメラ10の回転運動成分の影響を排除した特徴点の座標i1は、その影響が排除される前の特徴点の座標i1’と、上記の座標変化量rxryTとから算出することもできる。次に、尤度算出部33について説明する。図2は、尤度算出部33において実行される尤度算出処理を示したフローチャートである。ステップS100では、動きベクトル算出部31にて抽出されたすべての特徴点の中から、1つの特徴点を選択する。そして、ステップS110において、選択した特徴点が実際の空間において指し示す点が、自車両に接近しつつある接近物体を示す確からしさを表す尤度を算出する。この尤度の算出について、以下に詳細に説明する。まず、前提として、図3に示すように、カメラ10の焦点を原点、カメラ10の光軸をZ軸、Z軸と直交し、かつ地面と平行な軸をX軸、Z軸及びX軸と直交し、かつ地面に向かう軸をY軸とする。この際、ZX平面は地面と平行であり、Y軸は地面に垂直である。そして、Y軸は地面に向かう方向を正とする。さらに、レンズ歪は補正済みで、いわゆるピンホールカメラモデルが適応可能であるとする。また、地面は平面であり、カメラ10は地面と平行に動くものとする。従って、地平線無限遠の地面上の点の集合は、デジタル画像における2次元座標上のy=0の直線に透視投影されることになる。なお、透視投影は、以下の数式3によって与えられる。尤度算出部33は、まず、車両情報検出部20ら得た情報に基づいて、2つのデジタル画像の撮影時刻間の自車両の並進運動によるカメラ10の移動ベクトルVOを求める。カメラ10は地面と平行に動くため、この移動ベクトルVOは、ZX平面におけるX成分とZ成分とからなるVOVOX,VOZ。従って、移動ベクトルVOは、主として操舵角センサやヨーレートセンサによる検出結果から算出される自車両の移動方向と、速度センサによる検出結果から算出される移動距離とから算出することができる。なお、回転成分除去部32により、カメラの回転運動成分が除去された動きベクトルuxuyT、さらにはその動きベクトルuxuyTを用いて特徴点座標i1を算出済みであり、それぞれのデジタル画像の撮影時刻でのカメラ10の向き光軸は平行と考える。画像における特徴点の座標i0,i1が、それぞれ現実の空間において指し示す点同士の差分を、それらの点の地面からの高さに変化はないので、X成分とZ成分とからなる2次元のベクトルVTVTX,VTZで表す。このベクトルVTは、特徴点が指し示す点の移動速度を示すものであり、未知の変数である。また、特徴点の座標i0が指し示す点の3次元座標をX0,Y,Z0とし、特徴点の座標i1が指し示す点の3次元座標をX1,Y,Z1とする。特徴点に対応する、現実の空間における点は、歩行者や車両などの移動物体、または静止物体の表面上にあり、2つのデジタル画像の撮影時刻間において、Y座標の変化量は無視できるものとしている。以下の説明においては、地平線よりも地面側にある、つまりY>0である点を指し示す特徴点のみを考える。Y>0であれば、図3に示すように、その特徴点に対応する点のZ軸方向の座標を、Z<ZGの範囲に存在するものとして取り扱うことができるためである。なお、特徴点i0,i1が指し示す点の座標成分X0,Y,Z0,X1,Z1は未知であるが、透視投影の関係から、1つの座標成分が定まれば、残り4つの座標成分も定まる。尤度算出部33は、先に撮影されたデジタル画像における特徴点の座標i0と、後に撮影されたデジタル画像における特徴点の座標i1、カメラ10の移動ベクトルVOに基づき、その特徴点が指し示す点が接近物体を示すものである確からしさを表す尤度を、各特徴点ごとに、以下の数式4により算出する。なお、数式4において、接近物体である状態をH1と表している。また、数式4では、求めるべき尤度が、未知の変数である、特徴点の座標i0が指し示す点のZ軸方向の座標奥行きZ0と、特徴点が指し示す点の移動速度を示すベクトルVTにより周辺化された形で示されている。数式4の右辺の積分の中の1つ目の確率分布は、特徴点i0が指し示す点の奥行きZ0と、その点の移動速度を示すベクトルVTが与えられたとき、その点が接近物体を示すものである場合に、特徴点の座標i1が取り得る値の確率分布を示すものである。これは透視投影の関係から、以下の数式5に示すように、ディラックのデルタ関数で表現される。数式4の右辺の積分の中の2つ目の確率分布は、図3に示すように、特徴点i0が指し示す点が接近物体である場合に取り得る移動速度の確率分布を示すものである。この確率分布は、数式6に示すように、ガウス分布としてモデル化し、そのガウス分布の平均μTと共分散行列ΣTとを予め定めておく。なお、数式6におけるガウス分布、すなわちガウス分布を定める平均μTと共分散行列ΣTは、接近物体の属性ごとに定めることが好ましい。接近物体の属性が異なれば、移動速度も異なるためである。接近物体の属性には、少なくとも歩行者、自転車、車両自動車やオートバイなどを含む。そして、数式6におけるガウス分布を接近物体の属性ごとに定めた場合には、後述する数式9により、特徴点の尤度が、接近物体のそれぞれの属性ごとに算出される。この場合、算出した尤度の中で最も高い尤度を示す属性を、その接近物体の属性と決定することができる。数式4の右辺の積分の中の3つ目の確率分布は、図3に示すように、特徴点i0が指し示す点が接近物体である場合に取り得る奥行きの確率分布を示すものである。この確率分布は、以下の数式7によって表すことができる。上記の数式7において、変数ZGは、図3における、特徴点の座標i0が指し示す点を結んだ線分と池面との交点のZ座標である。簡単な計算で、ZG=f/i02Hとなる。ただし、i0kはi0の第k成分、Hはカメラ10から地面までの距離である。Ziは、接近物体が存在する下限距離として予め設定する定数である。例えば、Zi=0に設定される。すると、pZ0H1は、対象とする点が、Z座標が正となる方向にあり、かつ地面よりも上に存在するときのみ非零の確立を取ることになる。また、数式7におけるガウス分布の平均μZと分散σZ2は、予め定めておく定数である。例えば車両が駐車場から発進するケースを考えた場合、一例として、μZは2m、σZ2は1.5mに設定することができる。さらに、数式7において、erfは、ガウスの誤差関数を表す。以上の数式4から数式7をまとめることにより、以下の数式8を得る。上記の数式8に、特徴点の座標i0,i1、及びカメラ10の移動ベクトルVOを代入することにより、特徴点毎に、各特徴点が現実の空間で指し示す点が接近物体を示すものである確からしさを表す尤度を算出することができる。このようにして、選択した特徴点の尤度が算出されると、図2のフローチャートのステップS120において、抽出された全特徴点について、それぞれ尤度の算出が完了したか否か判定される。この判定処理において、全特徴点の尤度の算出が完了したと判定されると、ステップS130の処理に進み、まだ全特徴点の尤度の算出が完了していないと判定されると、ステップS100からの処理を繰り返す。ステップS130では、算出した尤度の中で、閾値以上の尤度があるか否かを判定する。ここで、従来技術では、図4に示すように、ある指標が閾値を上回った場合に、接近物体や移動物体などの検出対象が存在すると判定し、閾値を下回れば、検出対象は存在しないと判定する。しかしながら、指標と閾値との大小関係で検出対象の存在の有無を二値的に判定する場合、一般的に、閾値の近傍において、未検出や誤検出などの検出ミスが多く発生する。それに対して、本実施形態では、上述したように、各特徴点が指し示す点が接近物体を示す確からしさを表す尤度を算出している。このため、従来技術のように、検出対象の存在の有無を判定するという意味で、閾値との大小関係の判定を行う必要はない。本実施形態において、尤度を閾値と比較する目的は、検出対象である接近物体を明らかに示すものではない尤度を排除することで、その後の処理負荷を軽減して、処理を迅速に実行できるようにするためである。そのため、本実施形態では、図5に概念的に示すように、閾値は、接近物体の未検出率が極めて小さくなるように設定される。この閾値は、例えば、実際に計測を行った実験結果に基づいて設定される。ただし、このようにすると、接近物体を誤検出する比率が高くなるが、そのような誤検出が生じた場合の特徴点の尤度は、通常、低く算出される。このため、詳しくは後述するが、本実施形態では、接近物体の報知形態を工夫することで、誤検出した接近物体に関する報知を行った場合であっても、運転者に混乱を生じることを抑制するようにしている。ステップS130において、閾値以上の大きさの尤度があると判定された場合には、ステップS140に進み、閾値以上の尤度を対象として、接近物体ごとにグループ化するグルーピング処理を行う。一方、閾値以上の大きさの尤度がないと判定された場合には、ステップS160の処理に進み、後続のτ算出部34に対して、接近物体は存在しない旨を出力する。この場合、後に説明する、接近物体の存在を報知するための枠や部分画像の拡大表示は行われず、表示器40には、単に車両の周辺画像が表示されることになる。ここで、ステップS140のグルーピング処理について詳しく説明する。このグルーピング処理では、閾値以上の大きさの尤度を持つ特徴点を対象として、種々の条件で同一の接近物体を示すとみなし得る特徴点を抽出して、グルーピングする。特徴点は、ただの点を示すものに過ぎないため、そのままでは、接近物体に関する情報個数、接近物体が複数あった場合の尤度の大小などが分かりづらいためである。また、種々の外乱により、特徴点自体が誤って抽出される可能性があり、特徴点を接近物体ごとにまとめることで、そのような外乱による特徴点を排除することができるためである。グルーピングを行う第1の条件は、特徴点が互いに近傍に存在することである。この近傍判定は、図6aに示すように、特徴点ごとに、各特徴点を中心とする正方などの領域を与え、これらの領域の重なりが生じる特徴点は、互いに近傍にあるとみなし、同じラベル第1ラベルを与えることでグループ化する。一方、領域が他の特徴点の領域と重なりを持たない孤立点は、外乱によるものとみなし、グループ化の対象から除外する。グルーピングを行う第2の条件は、カメラの回転運動成分を除去した動きベクトルuxuyTの消失点が一致することである。そのため、同じ第1ラベルを持つ特徴点の集合のうち、消失点が一致する動きベクトルuxuyTを持つ特徴点に対して同じラベル第2ラベルを与える。この処理を行う理由は、図6bに示すように、同一接近物体の特徴点は、互いに平行に並進移動するため、それらの動きベクトルは、消失点を共有するという事実に基づいている。なお、物体が地面に対して平行に並進移動する場合、消失点は地平線上に存在することになる。ただし、対象とする接近物体は、カメラ10に近づくZ1Z0ものに限定する。これは、図6bに示すように、各特徴点の動きベクトルuxuyTが、消失点から特徴点に向って放射状に拡散する方向を持つことに相当する。換言すれば、動きベクトルuxuyTが、特徴点から消失点に向かう方向をもつ特徴点については、グループ化の対象から除外し、ラベルを消去する。対象とする物体が、Z座標が変化しないような運動を持つ場合は、各特徴点の動きベクトルuxuyTは平行となるため、消失点は無限遠に損剤することになる。この状態が観測された場合は、これらの特徴点を同一物体としてグルーピングするようにしても良い。換言すれば、消失点座標に上限と下限を設けなくても良い。上記消失点の一致判定では、図6bに示すように、第1ラベルが付与されたグループごとに消失点座標の分布状態を求め、その分布状態から、同一の消失点を共有するとみなされる特徴点と、同一の消失点を共有するとはみなされない特徴点とを統計的に区分けする。あるいは、消失点を共有するか否かは、分布の中心から予め定めた閾値以内に属するか否かによって判別しても良い。さらに、動きベクトルuxuyTの誤差を考慮し、この誤差の下での、各消失点の変動範囲を求め、その変動範囲が互いに重複するものに同じ第2ラベルを付与しても良い。グルーピング処理の別の例として、物体が地面に対して必ずしも平行に並進移動していない場合を考える。この場合、消失点は、地平線上に存在するとは限らないので、2次元の消失点座標x∞、y∞を求めることが必要となる。ここで、特徴点kの、画像平面上で動きベクトルuxuyTを延長した直線の傾きをak、切片をbkとし、その直線と消失点とのy方向の距離をrkとおくと、y-akx-bk=rkが成立する。この式は特徴点の個数分だけ成立する。そして、第1ラベルが付与されたグループ毎に、rkの二乗和を最小化する消失点の値を、最小二乗法を用いて算出する。その算出した消失点に対して、絶対値として大きなrkの値をもつ特徴点は、消失点を共有していないと考えられるため、外れ値アウトライアとして、閾値処理などで除外する。残った特徴点に対して、再度最小二乗法を適用することで、消失点座標を推定することができる。なお、最小二乗法とアウトライア除去を組み合わせた方法として、RANSACRANdomSAmpleConsensus法を用いることも可能である。RANSAC法については、一般によく使われる手法であり、また、DA.ForsythJPonce著ComputerVisionAModernApproachPrenticeHallなどに詳しいため、ここでの説明は省略する。また、上述した例では、誤差rkをy方向の距離と置いたが、直線に対して垂直方向の距離として記述し、線形最小二乗問題として定式化することも可能である。これは、TotalLeastSquaresと呼ばれる方法である。なお、TotalLeastSquaresについても、一般によく使われる手法であり、またhttpenwikipediaorgwikiTotalleastsquaresなどに詳しいため、ここでの説明は省略する。グルーピングを行う第3の条件は、各特徴点の衝突時間TTCが類似していることである。そのため、同じ第2ラベルを持つ特徴点の集合のうち、衝突時間TTCが類似している特徴点に同じラベルグループラベルを与える。なお、衝突時間TTCは、カメラ10の前方Z>0に存在する物体が、画像平面に到達するまでの時間実質的に、自車両と衝突するまでの時間として定義される。衝突時間TTCをΔTとおくと、衝突時間ΔTは、カメラ10の回転運動成分が除去された動きベクトルuxuyT及び消失点座標x∞y∞を用いて、下記の数式9により算出することができる。数式9を用いて、特徴点ごとに衝突時間ΔTを求める。具体的には、特徴点ごとに、消失点座標x∞y∞、動きベクトルuxuyTを数式9に代入して、衝突時間ΔTを算出する。なお、衝突時間ΔTは、動きベクトルの算出誤差を考慮し、ある範囲を持った時間として算出される。そして、同じ第2のラベルが付与されて、グループ化された特徴点の中で、衝突時間ΔTが互いに近いもの同士に同じグループラベルを与える。さらに、消失点の取り得る誤差をも考慮し、それらの誤差の下での衝突時間ΔTの範囲を定めても良い。ここで、同一の接近物体の衝突時間ΔTは、その物体の部位により多少のずれはあるものの、一般的な検出対象人、自転車、車両などを考慮する限り、類似していると考えるのが自然である。従って、条件1,2により同じラベルが付与され、グループ化された特徴点を対象として、各特徴点ごとに求めた衝突時間ΔTに関して、図6cに示すように、衝突時間ΔTの類似判定を行うのである。すなわち、あらかじめ設定した時間幅のエラーバーを与え、エラーバーの範囲で衝突時間ΔTが一致すれば衝突時間ΔTが類似すると判定し、エラーバーの範囲で衝突時間ΔTが一致しない特徴点があれば、グループから除外する。なお、特徴点のグルーピングにおいては、同じグループラベルを持つ特徴点の数に下限を設けることが好ましい。そして、グループ化された特徴点の数が、下限に相当する所定数未満であった場合、そのグループ化された特徴点の集合が物体に対応したものとはみなさず、そのグループラベルを消去するようにしても良い。すると、特徴点の各グループは、少なくとも下限に相当する所定数以上の特徴点を含むことになるので、同一物体として信頼のおける判定を行うことができる。例えば、偶々、ノイズなどで特徴点が抽出されてしまった場合などに、それを接近物体として誤検出することを防止することができる。ただし、所定数が大き過ぎると、例えば遠方にあるため、画像に示す面積が少ないなどの理由から、特徴点の数が少なくなってしまった接近物体を未検出にする虞がある。そのため、所定数は、適切な値に設定する必要がある。例えば、実用上、所定数を2~4に設定することが好ましいが、それ以外の数値でも良い。また、ステップS110の処理において、特徴点ごとに、尤度の算出に加えて、接近物体の属性が決定されている場合、ステップS140のグルーピング処理において、その属性情報も考慮して、グルーピングを行なっても良い。すなわち、接近物体の属性として同じ属性情報を持つ特徴点を、同一接近物体を示すものとして同じラベルを付与してグループ化しても良い。上述したグルーピング処理が終了すると、尤度算出部33は、図2のフローチャートのステップS150に進み、グループ化された特徴点により表される物体に関して、そのグループ化された複数の特徴点の尤度に基づき、物体が接近物体である確からしさを表す尤度の期待値を算出する。この尤度の期待値が、尤度算出部33の出力となる。この尤度の期待値は、例えば、グループ化された複数の特徴点の尤度を平均化処理することにより算出することができる。このような平均化処理により、グループ化された複数の特徴点の尤度を総合的に勘案して、尤度の期待値を算出することができるためである。この平均化処理は、単純平均でも良いが、特徴点毎に重みを付けた重み付け平均でも良い。この重みの取り方の一例を以下に説明する。上述した消失点座標や衝突時間TTCは、比較的小さな誤差であっても、地平線に近い位置にある特徴点ほど、その誤差の影響を大きく受ける。そのため、地平線に近い特徴点ほど、グルーピング結果に誤りが生じる可能性が高くなる。従って、地平線からの距離などに応じて、各特徴点のグルーピングの信頼性を数値化することができる。そして、同じグループラベルを持つ特徴点の集合の中で、各特徴点の信頼性を示す値を正規化し、上記の重みとすることができる。また、グルーピングの信頼性の数値化のため、各特徴点の消失点範囲の逆数を取ることも可能である。なお、特徴点の尤度が、接近物体のそれぞれの属性ごとに算出されている場合には、接近物体の属性ごとに、尤度の期待値を算出し、最も高い尤度の期待値を示す属性を、接近物体の属性として決定することが好ましい。このようにすれば、接近物体が存在することを検出できるだけなく、その接近物体の属性を定めることも可能になる。次に、画像処理ECU30のτ算出部34について説明する。まず、本実施形態では、図7に示すように、自車両への接近物体を運転者に報知するために、接近物体を取り囲む枠を、車両周辺画像に重畳表示するとともに、その枠及び枠で囲まれた接近物体を含む部分画像を時間の経過とともに拡大させて、接近物体について運転者の注意を喚起する。その際、各物体が接近物体である確からしさを表す尤度の期待値に応じて、当該接近物体の存在を運転者に報知する報知形態を異ならせるべく、上記枠及び部分画像を、尤度の期待値に応じた拡大率で拡大する。具体的には、尤度の期待値が大きくなるほど、枠及び部分画像が大きく拡大されるように、拡大率を定める。このように、尤度の期待値に応じた拡大率を定めるべく、本実施形態では、光学情報τを利用する。光学情報τは、図8に示すように、目の水晶体中の一点から物体上の輪郭部分の2点に向かう2直線の成す角度をθとしたとき、τ=θ/dθ/dtと定義される。なお、dθ/dtは、角度θの時間微分を表す。この光学情報τは、物体が接近物体である場合、その接近物体が網膜を含む平面まで到達する時間とほぼ等しいことが分かっている。このため、光学情報τは、接近物体が網膜を含む平面まで到達する時間と相関する値としても定義されるものである。人間やその他の動物にはτニューロンと呼ばれる、τの値を持つ物体を視覚したときに発火する神経細胞の存在が知られており、その働きにより他の運動に関する情報距離、速度、加速度などと比べて、上述の到達時間がより直感的に知覚できることが知られている。例えば、自分に向かってくるボールを見たとき、ボールまでの距離やボールの速度、加速度は、少なくとも瞬時のうちに認知できないが、ボールが自分に到達するまでの時間の程度は、瞬時に認知することが可能である。このように、光学情報τは、人間にとって非常に認知することが容易な情報であり、それ故、光学情報τと、人間において注意が喚起される度合とは密接な関係があると言える。例えば、人間は、光学情報τが小さく、より短時間で自分に到達する物体、換言すれば、より早い速度で自分に向かってくる物体に、より強く注意が喚起される。そのため、τ算出部34では、尤度算出部33から出力された尤度の期待値が大きくなるほど、小さくなる光学情報τを算出する。すなわち、光学情報τは、尤度の期待値に対して減少関数となる。例えば、光学情報τは、尤度の期待値の逆数から算出することができる。この場合、係数は予め実験的に定めておく。また、光学情報τを、尤度の期待値に対して傾きを負とする一次関数により算出しても良い。この場合、傾きや切片は予め実験的に定めておく。逆数や一次関数以外の、より複雑な関数によって光学情報τを算出しても良いことはいうまでもない。枠/部分画像描画部35は、τ算出部34によって算出された光学情報τを用いて、枠及び部分画像の拡大率を定め、時間の経過とともに、その拡大率に従った大きさの枠及び部分画像を生成する。ここで、光学情報τを用いて拡大率を定める場合、拡大率を1τ-1とする。このように拡大率を定めることにより、接近物体に対応する枠及び部分画像が、光学情報τに従って接近するように画面上に表示することができる。従って、尤度の期待値が大きく、そのため、光学情報τとして小さな値が設定される接近物体に対応する枠及び部分画像ほど、時間の経過とともに大きく拡大されるようになる。また、枠/部分画像描画部35は、図7に示すように、枠及び部分画像の拡大を所定時間だけ実行すると、枠及び部分画像の大きさを拡大しない状態に戻す。そして、その状態から、再び、枠及び部分画像を、τ算出部34にて算出された光学情報τに応じた拡大率で拡大させる。すなわち、枠/部分画像描画部35は、所定時間毎に、枠及び部分画像の拡大を繰り返し実行する。このように、枠及び部分画像の拡大を繰り返し実行することにより、枠及び部分画像の拡大表示を継続的に行うことができ、注意喚起の効果を高めることができる。また、表示器40の表示範囲の制約から、枠及び部分画像の大きさを拡大するにも限界があるが、上述したように所定時間毎に、拡大しない状態に戻すことにより、表示範囲の制約もクリアすることができる。画像描画部36は、カメラ10によって撮影された画像情報に基づいて、表示器40に表示するための画像を生成するものである。また、合成部37は、画像描画部36にて生成された画像上に、枠/部分画像描画部35にて生成された枠及び部分画像を重畳することにより、それらの画像を合成するものである。そして、表示器40は、車室内に設けられ、合成部37によって合成された画像を表示する。本実施形態では、上述したように、車両周辺に接近物体が存在する場合、その接近物体を取り囲む枠、及び枠によって囲まれた部分画像を時間の経過とともに拡大するように表示する。このため、接近物体の存在を、自車両の運転者に視覚を通じて分かりやすく報知することができる。特に、枠及び部分画像は、尤度の期待値に対応した拡大率で拡大されるので、尤度の期待値が大きいほど、枠及び部分画像が大きく拡大されることになる。このため、尤度の期待値の大きさの違いが一目瞭然であるとともに、より尤度の期待値の高い接近物体に対して一層の注意を払うように、運転者に注意喚起を促すことができる。なお、上述した実施形態において、枠/部分画像描画部35は、枠の表示に関して、以下に示すような表示を行なっても良い。まず、枠/部分画像描画部35は、枠及び部分画像が拡大される拡大率に応じて、枠の線の太さを変化させても良い。すなわち、時間の経過とともに枠が徐々に拡大表示されるとき、拡大される大きさが大きくなるほど、枠の線の太さを太くしても良い。これにより、枠が大きく拡大されるほど、より枠の表示が目立つように表示することができ、運転者の注意をより強く喚起することができる。また、枠/部分画像描画部35は、枠を、その背景部分が視認できるように、半透明にて表示しても良い。これにより、枠を重畳表示しながら、車両周辺の画像全体を運転者が視認できるようになる。また、枠/部分画像描画部35は、枠の影を、枠の奥側に表示するようにしても良い。これにより、枠を拡大させる際に、立体感を与えることができ、枠が運転者に近づいているような感覚を与えることができる。なお、枠の影は、枠の場合と同様に、その背景部分が視認できるように、半透明にて表示するようにしても良い。また、枠/部分画像描画部35あるいは合成部37は、複数の接近物体に対応する枠を同時に車両周辺画像に重畳表示する必要がある場合であって、複数の接近物体に対応する枠が重なる場合には、尤度の期待値が大きい接近物体に対応する枠が手前に表示されるように、枠を示す画像を生成したり、枠を示す画像を合成したりすることが好ましい。これにより、車両に対して接近する複数の接近物体が有る場合に、運転者が注意を払うべき優先度合に応じた表示を行うことができる。また、枠/部分画像描画部35は、尤度算出部33により、接近物体の属性が決定されている場合には、枠の形態を、その決定された接近物体の属性に応じたものとしても良い。例えば、枠の形状を、歩行者、自転車、あるいは車両を形どったものにしたり、枠の色を接近物体の属性に応じた色にしたりする。これにより、運転者に対して、枠の表示形態を用いて、接近物体の属性も報知することが可能になる。さらに、画像処理ECU30は、表示器40が立体的な表示を行うことが可能なものである場合、枠を立体的に表示させつつ、拡大させても良い。このような立体的な表示を行うことにより、枠が運転者に近づいているような感覚をより一層鮮明に与えることができる。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なんら制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。例えば、上述した実施形態では、尤度算出部33は、特徴点の尤度を、接近物体のそれぞれの属性ごとに算出した場合、算出した尤度の期待値の中で最も高い値を示す属性を、その接近物体の属性と決定した。しかしながら、例えば、少なくとも歩行者、自転車、自動車を接近物体の属性とし、接近物体が、歩行者である確率、自転車である確率、車両である確率を、それぞれの事前確率分布として予め定めておき、接近物体の属性ごとに、尤度の期待値と事前確率とをかけ合わせて事後確率を算出し、最も高い事後確率を有する属性を、接近物体の属性として決定しても良い。このように事前確率を用いることにより、例えば車両を停車させた場所に応じて、異なる事前確率分布を設定することも可能となり、接近物体の属性の決定をより一層精度良く行うことが可能となる。例えば、車両専用の駐車場においては、接近物体は歩行者、車両である確率が高く、自転車である確率は低いといえる。一方、道路から歩道を挟んで設けられた駐車スペースに車両を停車した場合、接近物体は歩行者又は自転車である確率が高く、車両である確率は低いといえる。従って、尤度の期待値だけではなく、このような事前確率分布を考慮することで、接近物体の属性を判別する精度をより向上することが可能となる。また、上述した実施形態では、接近物体である確からしさを表す尤度の期待値に応じた拡大率で、接近物体を取り囲む枠、及びその枠に囲まれた接近物体を含む部分画像を時間の経過とともに拡大表示するものであった。しかしながら、拡大表示するのは、枠のみでも良いし、あるいは、枠の表示は行わず、部分画像のみを拡大表示するようにしても良い。"