車両に搭載され、該車両の周辺の画像を取得する撮像手段と、前記撮像手段により取得されたグレースケール画像を多値化する多値化手段と、多値化された画像において対象物の候補を含む領域に第1のエッジ抽出マスクを適用して、該マスク内の画像での複数の水平エッジを検出する水平エッジ検出手段と、前記第1のエッジ抽出マスク内の画像において、前記複数の水平エッジの中でエッジ強度が最大な水平エッジの位置を対象物の頭部上端の位置として検出する頭部上端検出手段と、前記多値化された画像において、前記対象物の頭部上端の位置から下方に伸びる第2のエッジ抽出マスクを適用して、当該第2のエッジ抽出マスク内の画像での複数の垂直エッジを検出する垂直エッジ検出手段と、前記第2のエッジ抽出マスク内の画像において、前記複数の垂直エッジの位置変化に基づいて、前記対象物の頭部下端の位置を検出する頭部下端検出手段と、前記対象物の頭部上端の位置と頭部下端の位置との間隔に基づいて、前記多値化された画像において前記対象物の頭部領域を特定する頭部領域特定手段と、少なくとも前記対象物の頭部領域を含む前記多値化された画像に基づいて、前記対象物が監視対象の所定対象物であるか否かを判定する対象物判定手段と、を備える車両の周辺監視装置。前記撮像手段は単一の赤外線カメラからなり、さらに、前記多値化された画像上の前記監視対象の所定対象物のサイズまたは当該サイズの時間変化に基づいて、実空間上での前記車両と前記監視対象の対象物との距離を算出する距離算出手段を備える、請求項1に記載の周辺監視装置。前記距離算出手段により算出された前記距離と、前記車両のブレーキ操作量、車速およびヨーレートの中から選択した少なくとも1つとに基づき、前記車両と前記所定対象物との接触可能性を判定する接触判定手段をさらに備える、請求項2に記載の周辺監視装置。前記グレースケール画像上の輝度プロファイルを利用して、前記対象物の頭部領域の情報を算出する頭部領域情報算出手段と、当該算出された頭部領域の情報と前記頭部領域特定手段により特定された前記対象物の頭部領域の情報とを比較して、当該特定された前記対象物の頭部領域の情報の信頼性を判定する信頼性判定手段と、をさらに備える請求項1~3のいずれかに記載の周辺監視装置。特許文献1に記載の周辺監視装置では、左右一組の赤外線カメラステレオカメラにより取得した左右画像中の対象物の視差を求めることにより該対象物までの距離を算出し、その距離情報を用いて画像上の監視する対象物が含まれる領域マスク領域を設定している。したがって、単一の赤外線カメラを用いる場合は正確な距離情報を得ることができず、画像上のマスク領域を適切に設定できない場合がある。また、2台のカメラを搭載することによるコストアップ、さらには両カメラの光軸調整等が必要となる。さらに、近年、車両周辺の大人子供判定等のために歩行者の頭部サイズを距離算出前の処理にて利用するアルゴリズムも考えられており、距離情報を用いない歩行者の頭部サイズ算出手法が求められている。そこで、本発明は、この従来技術の問題を軽減あるいは解消すること、すなわち、車両と監視する対象物例えば歩行者との距離情報を用いることなく、画像上の対象物の頭部領域を精度よく検出して、対象物の検知精度を向上させることを目的とする。本発明は、車両の周辺監視装置を提供する。その周辺監視装置は、車両に搭載され、該車両の周辺の画像を取得する撮像手段と、撮像手段により取得されたグレースケール画像を多値化する多値化手段と、多値化された画像において対象物の候補を含む領域に第1のエッジ抽出マスクを適用して、該マスク内の画像での複数の水平エッジを検出する水平エッジ検出手段と、第1のエッジ抽出マスク内の画像において、複数の水平エッジの中でエッジ強度が最大な水平エッジの位置を対象物の頭部上端の位置として検出する頭部上端検出手段と、多値化された画像において、対象物の頭部上端の位置から下方に伸びる第2のエッジ抽出マスクを適用して、当該第2のエッジ抽出マスク内の画像での複数の垂直エッジを検出する垂直エッジ検出手段と、第2のエッジ抽出マスク内の画像において、複数の垂直エッジの位置変化に基づいて、対象物の頭部下端の位置を検出する頭部下端検出手段と、対象物の頭部上端の位置と頭部下端の位置との間隔に基づいて、多値化された画像において対象物の頭部領域を特定する頭部領域特定手段と、少なくとも対象物の頭部領域を含む多値化された画像に基づいて、対象物が監視対象の所定対象物であるか否かを判定する対象物判定手段と、を備える。本発明によれば、車両と監視する対象物例えば歩行者との距離情報を用いることなく、画像上の対象物の頭部領域を精度よく検出して、対象物の識別精度を向上させることが可能となる。本発明の一形態によると、撮像手段は単一の赤外線カメラからなり、さらに、多値化画像上の監視対象の所定対象物のサイズまたは当該サイズの時間変化に基づいて、実空間上での車両と監視対象の対象物との距離を算出する距離算出手段を備える。本発明の一形態によれば、単一の赤外線カメラを用いた場合においても、画像上の対象物の頭部領域を精度よく検出することができ、さらに実空間上での車両と監視対象の対象物との距離を算出することが可能となる。図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の一実施例に従う、車両の周辺監視装置の構成を示すブロック図である。周辺監視装置は、車両に搭載され、赤外線カメラ10によって撮像された画像データに基づいて車両周辺の物体を検出するための画像処理ユニット12と、画像処理ユニット12による検出結果に基づいて音または音声で警報を発生するスピーカ14と、赤外線カメラ10の撮像を介して得られた画像を表示すると共に、運転者に車両周辺の対象物を認識させるための表示を行う表示装置16とを備える。なお、ナビゲーション装置を備える車両においては、スピーカ14および表示装置16として、ナビゲーション装置が備える該当機能を利用してもよい。また、赤外線カメラ10の数は1つに限られず2つ以上設けてもよい。さらに、赤外線カメラ10の代わりに他の波長帯可視光等を利用するカメラCCDカメラ等を用いてもよい。図1の画像処理ユニット12は、その構成機能としてブロック121~129で示される機能を有する。すなわち、画像処理ユニット12は、赤外線カメラ10により取得されたグレースケール画像を多値化する多値化手段121と、多値化された画像において対象物の候補を含む領域を抽出する領域抽出手段122と、その領域に第1のエッジ抽出マスクを適用して、該マスク内の画像での複数の水平エッジを検出する水平エッジ検出手段123と、第1のエッジ抽出マスク内の画像において、複数の水平エッジの中でエッジ強度が最大な水平エッジの位置を対象物の頭部上端の位置として検出する頭部上端検出手段124と、多値化された画像において、対象物の頭部上端の位置から下方に伸びる第2のエッジ抽出マスクを適用して、当該第2のエッジ抽出マスク内の画像での複数の垂直エッジを検出する垂直エッジ検出手段125と、第2のエッジ抽出マスク内の画像において、複数の垂直エッジの位置変化に基づいて、対象物の頭部下端の位置を検出する頭部下端検出手段126として機能する。画像処理ユニット12は、さらに、対象物の頭部上端の位置と頭部下端の位置との間隔に基づいて、多値化された画像において対象物の頭部領域を特定する頭部領域特定手段127と、少なくとも対象物の頭部領域を含む多値化された画像に基づいて、対象物が監視対象の所定対象物であるか否かを判定する対象物判定手段128と、多値化された画像上の監視対象の所定対象物のサイズまたは当該サイズの時間変化に基づいて、実空間上での車両と監視対象の対象物との距離を算出する距離算出手段129として機能する。画像処理ユニット12は、さらに、自車両の速度車速を検出する車速センサ、ブレーキセンサ、ヨーレート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等からの検出信号を受けて必要な処理をおこなう機能を有する。各ブロックの機能は、画像処理ユニット12が有するコンピュータCPUによって実現される。なお、画像処理ユニット12の構成は、ナビゲーション装置の中に組み込んでもよい。画像処理ユニット12は、ハードウエア構成として、例えば、入力アナログ信号をデジタル信号に変換するA/D変換回路、デジタル化した画像信号を記憶する画像メモリ、各種演算処理を行う中央演算処理装置CPU、CPUが演算に際してデータを記憶するのに使用するRAM、CPUが実行するプログラムおよび用いるデータテーブル、マップを含むを記憶するROM、スピーカ14に対する駆動信号および表示装置16に対する表示信号などを出力する出力回路を備えている。赤外線カメラ10の出力信号は、デジタル信号に変換されてCPUに入力されるよう構成される。図2は、本発明の一実施例に従う、図1に示した赤外線カメラ10の取り付け位置を説明するための図である。赤外線カメラ10は、図2に示すように車両20の前部バンパー部上、車幅方向の中心部に配置される。赤外線カメラ10は、物体の温度が高いほど、その出力信号レベルが高くなる輝度が増加する特性を有している。図2の符号16aは、表示装置16としてヘッドアップディスプレイ以下HUDというを用いた場合の例を示している。HUD16aは、図に示すように、車両20のフロントウインドシールドの運転者の前方視界を妨げない位置に表示画面が表示されるように設けられる。図3は、本発明の一実施例に従う、画像処理ユニット12によって実行される処理フローである。この処理フローは、画像処理ユニット12のCPUがメモリに格納している処理プログラムを呼び出して、所定の時間間隔で実行される。なお、以下の説明では、取得したグレースケール画像を2値化して白黒画像を得る場合を例にとり説明しているが、3値以上の多値化をしてもよい。その場合は、設定するしきい値の数は増えるが、基本的に2値化の場合と同様な処理をすることにより多値化画像を得ることができる。ステップS10において、赤外線カメラ10によりフレーム毎に撮影されたフレーム毎の出力信号である赤外線画像のアナログ信号を入力し、該アナログ信号をA/D変換によりデジタル化したグレースケール画像をメモリに格納する。ステップS11において、得られたグレースケール画像に2値化処理輝度が閾値以上の画素を1白とし、該閾値よりも小さい画素を0黒とする処理を行って、撮影したフレーム毎にグレースケール画像に対応する2値化画像としてメモリに格納する。ステップS12において、2値化画像の1白をX方向水平方向の走査ライン毎にランレングスデータに変換し、Y方向に重なる部分のあるラインを1つの対象物とみなし、当該対象物の外接四角形にそれぞれラベルを付け、対象物候補領域とするラベリング処理を行う。次のステップS13において、ステップS12で得られた対象物候補領域の画像について、対象物の頭部を抽出するルーチンを実行する。図4は、対象物の頭部を抽出するルーチン処理フローを示す図である。図4のステップS131において、対象物候補領域を含む画像上に水平エッジを検出するためのエッジ抽出マスクを適用する。図5は、エッジ抽出マスクの適用を説明するための図である。図5のaは、対象物候補領域22を含む2値化画像である。対象物候補領域22内に対象物として人体歩行者らしき像があり、頭部23と胴体部24の2つの部分に分かれている。イメージとしてエッジ抽出マスクを符号25で示すように適用する。具体的には、エッジ抽出マスク25内の画像画素に、例えばSobel、Prewitt等のノイズ除去機能のあるエッジフィルタを適用する。ステップS132において、エッジ抽出マスク25内の画像における水平エッジ26を検出する。水平エッジの検出は、従来方法を利用して、例えばエッジフィルタの出力値が所定の閾値より大きいか否かでおこなう。ステップS133において、水平エッジ26の中で最もエッジ強度の高い画素位置を頭部の上端の位置として検出する。図5の例では、bの点PTの位置が頭部23の上端の位置となる。このように、本発明の一実施形態によれば、エッジ抽出マスク内で検出された水平エッジそのエッジ強度から対象物の頭部上端の位置を特定することができる。ステップS134において、対象物候補領域の画像上に垂直エッジを検出するためのエッジ抽出マスクを適用する。図6は、エッジ抽出マスクの適用を説明するための図である。図6のaは、図5aと同様に対象物候補領域22を含む2値化画像である。エッジ抽出マスクを符号28で示すように、ステップS133において検出した頭部23の上端の位置PTから下に伸びるマスクとして適用する。具体的には、エッジ抽出マスク28内の画像画素に、例えば所定諧調以上の輝度の差分を抽出するフィルタを適用する。その際、必要に応じてノイズ成分の除去をおこなう。ステップS135において、エッジ抽出マスク28内の画像における垂直エッジ29を検出する。垂直エッジの検出は、従来方法を利用して、例えばエッジフィルタの出力値が所定の閾値より大きいか否かでおこなう。ステップS136において、垂直エッジ29を検出した画素の位置変化が所定のパターンに合致した場合に、その画素位置を頭部23の下端の位置として検出する。図6の例では、頭部23の下部における画素の位置変化が例えばbに示すパターン、すなわち両側共に2画素以上広がるパターンに合致した場合に、その画素位置が頭部23の下端の位置PBとして検出される。なお、図6bにおいて、符号30で指示される1つの領域四角が1つの画素を表わしている。また、このbパターンはあくまで例示であって、所定のパターンとして、頭部23の下端の位置を抽出可能な任意のパターンを採用することができる。このように、本発明の一実施形態によれば、エッジ抽出マスク内で検出された垂直エッジを含む画素の位置変化パターンから対象物の頭部下端肩部の位置を特定することができる。ステップS137において、頭部23の高さ、幅、中心位置を算出する。図7は、頭部23の高さ、幅、中心位置の算出を説明するための図である。図7において、最初に既に検出された頭部23の上端PTと下端PBで特定される領域にマスク領域30を設定する。頭部23の高さは、マスク領域30の高さ、すなわち頭部23の上端PTと下端PBの間隔hとして算出される。次に、設定されたマスク領域30において、垂直エッジ29を抽出する。その際、連続性のないエッジ画素はノイズとして除去される。そして、Xライン毎に連続したエッジ ゙抽出画素数を算出し、所定の閾値よりも大きい画素位置の両端を頭部両端として頭部幅を算出する。より具体的には、マスク領域30を左右2つの領域に分けて、各領域において、外側から内側に向かって探索して最初にエッジポイントの合計値が存在した画素位置で所定の条件に合致した場合に頭部両端の位置とする。図7の例では、bの位置Xa、Xbが頭部23の両端の位置となり、両位置の間隔から頭部幅Wが算出される。頭部23の中心位置は、算出された頭部幅Wでの中心画素位置として算出される。図7の例では、符号PCの位置が中心位置となる。このように、本発明の一実施形態によれば、車両と対象物例えば歩行者との距離情報を利用することなく、対象物の頭部領域のサイズ上端、下端、高さ、幅を精度よく検出することが可能となる。図3に戻って、ステップS14において対象物の領域を特定する。図5~図7における対象物候補の場合を例にとれば、最初にステップS13において検出された頭部上端の位置PTから下に伸びるマスク領域を設定する。次に、そのマスク領域内の頭部下端の位置PBから下側にかつ左側から右側に向かって順次画素値を走査しながら探索していく。そして、暗い領域の0画素が連続して続いた場合、その走査部分が画像中の対象物候補23、24と路面との境界と判定し、その境界位置を対象物の下端PFとする。なお、対象物の上端は先の頭部上端の位置PTである。この位置PTとPF間の領域が対象物領域として特定される。ステップS15において、対象物の種別判定をする。例えば対象物候補が歩行者等の特定の対象物に該当するか否かを判定する。その具体的な判定方法は、従来から行われているように、例えば歩行者を対象とする場合は、対象物候補が歩行者の特徴頭部、脚部等に該当するか否か、あるいは周知のパターンマッチングを利用し、予め保管してある歩行者を表す所定のパターンとの類似度を算出し、その類似度から歩行者であるか否かを判定する。ステップS16において、対象物のサイズを推定する。歩行者を例にとると、まず、取得した2値化画像中の歩行者候補の身長Hと頭部幅Wの比率RiRi=H/Wを算出する。なお、画素が正方向でない場合には、予め規格化しておく。次に、予めメモリに保管してある比率Rのテーブル、すなわち比率Rと実空間上の身長および頭部幅との関係を示すテーブルを参照し、比率Rが算出した比率RiであるR=Riときの、実空間上の身長HT実空間上での人体の身長であるサイズを推定算出する。ステップS17において、車両と対象物との距離を算出する。具体的には、歩行者の場合を例にとると、ステップS16で推定した実空間の身長HTと画像上の身長H長さ=画素数×画素長と焦点距離Fとから、実空間上の歩行者候補までの距離Zを次の1式により算出する。なお、1式は歩行者の平均身長を約170cmと仮定した場合の算出式である。Z=HT×F/H1ステップS18において、経時的にフレーム毎に得られるグレースケール画像及び2値化画像から、歩行者等の温度の高い部分の動体動いているものを対象物として検出し、動体の移動ベクトル速度と方向を検出する。また、このステップS18において、ブレーキセンサ、車速センサ、及びヨーレートセンサの各出力であるブレーキ操作量、車速、ヨーレートと、ステップS17で算出した対象物までの距離Zとに基づき、車両が対象物歩行者に接触の可能性があるか否かを判定する。接触の可能性があると判定した場合には、ステップS19において、運転者に報知する。具体的には、歩行者のグレースケール画像を表示装置16HUD16aに表示するとともに、スピーカ14を通じて警報を発生して運転者に報知し、車両の運転者に接触の回避操作を促す。以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこのような実施形態に限定されることはなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において改変して用いることができる。例えば、従来から行われているグレースケール画像上の輝度プロファイルを利用して対象物の頭部の情報幅、中心等を算出して、上述した本発明の実施形態による2値化画像上のエッジを利用して検出される頭部の情報と比較して、後者の情報の信頼性を確認した上で、車両と対象物との距離の算出および両者の接触の可能性の判断をするようにしてもよい。これにより、車両周辺の対象物の監視精度、運転者への報知精度をより向上させることが可能となる。