検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出装置において、前記背景画像と前記検出対象画像との差分に基いて検出対象物体を検出する演算処理部を備え、前記演算処理部は、前記背景画像と前記検出対象画像との差分値を所定の差分値用の閾値で2値化した差分2値画像を生成し、前記検出対象画像又は前記検出対象画像を平滑化した平滑画像の2次微分値を所定の微分値用の閾値で2値化した2次微分2値画像を生成し、前記差分2値画像と前記2次微分2値画像との論理積に基いて、検出対象物体を検出する、ことを特徴とする物体検出装置。前記検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、前記演算処理部は、前記検出対象画像から前記背景画像を差し引いた差分値が前記差分値用の閾値以上である領域を第1の値とすると共に、前記検出対象画像から前記背景画像を差し引いた差分値が前記差分値用の閾値未満である領域を第2の値とすることにより、前記差分2値画像を生成し、前記微分値用の閾値を0として、前記検出対象画像又は前記平滑画像の2次微分値が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項1に記載の物体検出装置。前記検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、前記演算処理部は、前記背景画像から前記検出対象画像を差し引いた差分値が前記差分値用の閾値以上である領域を第1の値とすると共に、前記背景画像から前記検出対象画像を差し引いた差分値が前記差分値用の閾値未満である領域を第2の値とすることにより、前記差分2値画像を生成し、前記微分値用の閾値を0として、前記検出対象画像又は前記平滑画像の2次微分値が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項1に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記検出対象画像又は前記平滑画像に対してラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、前記検出対象画像又は前記平滑画像の2次微分値を求め、このラプラシアンフィルタ処理を施すことにより求めた2次微分値を前記微分値用の閾値で2値化することにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記検出対象画像又は前記平滑画像の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値を求め、これら水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項2に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記検出対象画像又は前記平滑画像の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値を求め、これら水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項3に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記微分値用の閾値として、前記検出対象画像又は前記平滑画像の領域によって、異なる値を適用し、前記検出対象画像又は前記平滑画像のうち、前記差分2値画像の値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、前記微分値用の閾値を下げ、それ以外の領域については、前記微分値用の閾値を上げる、ことを特徴とする請求項2に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記微分値用の閾値として、前記検出対象画像又は前記平滑画像の領域によって、異なる値を適用し、前記検出対象画像又は前記平滑画像のうち、前記差分2値画像の値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、前記微分値用の閾値を上げ、それ以外の領域については、前記微分値用の閾値を下げる、ことを特徴とする請求項3に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記差分2値画像の値が第1の値である領域を温度凸領域として、この温度凸領域の主軸方向を求め、前記検出対象画像又は前記平滑画像の前記温度凸領域の主軸方向に対応する方向についての2次微分値を求め、この2次微分値を前記微分値用の閾値で2値化することにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項2又は請求項3に記載の物体検出装置。前記演算処理部は、前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら各温度凸領域の主軸方向を求め、前記検出対象画像又は前記平滑画像の前記各温度凸領域に対応する領域においては、その温度凸領域の主軸方向に対応する方向についての2次微分値を求め、この2次微分値を前記微分値用の閾値で2値化することにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項9に記載の物体検出装置。検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出方法において、前記検出領域の温度分布を検出する温度分布センサの出力に基いて前記背景画像を生成する背景画像生成処理と、前記温度分布センサの出力に基いて前記検出対象画像を生成する検出対象画像生成処理と、前記背景画像と前記検出対象画像との差分に基いて検出対象物体を検出する物体検出処理とを実行し、前記物体検出処理において、前記背景画像と前記検出対象画像との差分値を所定の差分値用の閾値で2値化した差分2値画像を生成し、前記検出対象画像又は前記検出対象画像を平滑化した平滑画像の2次微分値を所定の微分値用の閾値で2値化した2次微分2値画像を生成し、前記差分2値画像と前記2次微分2値画像との論理積に基いて、検出対象物体を検出する、ことを特徴とする物体検出方法。前記検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、前記物体検出処理において、前記検出対象画像から前記背景画像を差し引いた差分値が前記差分値用の閾値以上である領域を第1の値とすると共に、前記検出対象画像から前記背景画像を差し引いた差分値が前記差分値用の閾値未満である領域を第2の値とすることにより、前記差分2値画像を生成し、前記微分値用の閾値を0として、前記検出対象画像又は前記平滑画像の2次微分値が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項11に記載の物体検出方法。前記検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、前記物体検出処理において、前記背景画像から前記検出対象画像を差し引いた差分値が前記差分値用の閾値以上である領域を第1の値とすると共に、前記背景画像から前記検出対象画像を差し引いた差分値が前記差分値用の閾値未満である領域を第2の値とすることにより、前記差分2値画像を生成し、前記微分値用の閾値を0として、前記検出対象画像又は前記平滑画像の2次微分値が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項11に記載の物体検出方法。前記物体検出処理において、前記検出対象画像又は前記平滑画像に対してラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、前記検出対象画像又は前記平滑画像の2次微分値を求め、このラプラシアンフィルタ処理を施すことにより求めた2次微分値を前記微分値用の閾値で2値化することにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項11乃至請求項13のいずれか一項に記載の物体検出方法。前記物体検出処理において、前記検出対象画像又は前記平滑画像の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値を求め、これら水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項12に記載の物体検出方法。前記物体検出処理において、前記検出対象画像又は前記平滑画像の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値を求め、これら水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項13に記載の物体検出方法。前記物体検出処理において、前記微分値用の閾値として、前記検出対象画像又は前記平滑画像の領域によって、異なる値を適用し、前記検出対象画像又は前記平滑画像のうち、前記差分2値画像の値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、前記微分値用の閾値を下げ、それ以外の領域については、前記微分値用の閾値を上げる、ことを特徴とする請求項12に記載の物体検出方法。前記物体検出処理において、前記微分値用の閾値として、前記検出対象画像又は前記平滑画像の領域によって、異なる値を適用し、前記検出対象画像又は前記平滑画像のうち、前記差分2値画像の値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、前記微分値用の閾値を上げ、それ以外の領域については、前記微分値用の閾値を下げる、ことを特徴とする請求項13に記載の物体検出方法。前記物体検出処理において、前記差分2値画像の値が第1の値である領域を温度凸領域として、この温度凸領域の主軸方向を求め、前記検出対象画像又は前記平滑画像の前記温度凸領域の主軸方向に対応する方向についての2次微分値を求め、この2次微分値を前記微分値用の閾値で2値化することにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項12又は請求項13に記載の物体検出方法。前記物体検出処理において、前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら各温度凸領域の主軸方向を求め、前記検出対象画像又は前記平滑画像の前記各温度凸領域に対応する領域においては、その温度凸領域の主軸方向に対応する方向についての2次微分値を求め、この2次微分値を前記微分値用の閾値で2値化することにより、前記2次微分2値画像を生成する、ことを特徴とする請求項19に記載の物体検出方法。しかしながら、上述した従来の背景差分法による物体検出方法においては、検出対象物体が複数存在している場合特に、複数存在している検出対象物体が近接している場合に、それら複数の検出対象物体が1つ検出対象物体として検出される可能性がある。また、LoGフィルタ処理を適用した2次微分値に基く物体検出方法においては、検出対象物体以外つまり背景に、周囲よりも温度の高い領域2次微分値が負の領域が存在すると、検出対象物体以外のものが検出対象物体として誤検出されてしまう。本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、検出領域内に検出対象物体が複数存在している場合でも、各検出対象物体を分離して検出することができる物体検出装置及び物体検出方法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本発明の物体検出装置は、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出装置において、背景画像と検出対象画像との差分に基いて検出対象物体を検出する演算処理部を備え、演算処理部は、背景画像と検出対象画像との差分値を所定の差分値用の閾値で2値化した差分2値画像を生成し、検出対象画像又は検出対象画像を平滑化した平滑画像の2次微分値を所定の微分値用の閾値で2値化した2次微分2値画像を生成し、差分2値画像と2次微分2値画像との論理積に基いて、検出対象物体を検出する、ものである。また、本発明の物体検出装置において、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、演算処理部は、検出対象画像から背景画像を差し引いた差分値が差分値用の閾値以上である領域を第1の値とすると共に、検出対象画像から背景画像を差し引いた差分値が差分値用の閾値未満である領域を第2の値とすることにより、差分2値画像を生成し、微分値用の閾値を0として、検出対象画像又は平滑画像の2次微分値が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、演算処理部は、背景画像から検出対象画像を差し引いた差分値が差分値用の閾値以上である領域を第1の値とすると共に、背景画像から検出対象画像を差し引いた差分値が差分値用の閾値未満である領域を第2の値とすることにより、差分2値画像を生成し、微分値用の閾値を0として、検出対象画像又は平滑画像の2次微分値が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、検出対象画像又は平滑画像に対してラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、検出対象画像又は平滑画像の2次微分値を求め、このラプラシアンフィルタ処理を施すことにより求めた2次微分値を微分値用の閾値で2値化することにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、検出対象画像又は平滑画像の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値を求め、これら水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、検出対象画像又は平滑画像の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値を求め、これら水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、微分値用の閾値として、検出対象画像又は平滑画像の領域によって、異なる値を適用し、検出対象画像又は平滑画像のうち、差分2値画像の値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、微分値用の閾値を下げ、それ以外の領域については、微分値用の閾値を上げる、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、微分値用の閾値として、検出対象画像又は平滑画像の領域によって、異なる値を適用し、検出対象画像又は平滑画像のうち、差分2値画像の値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、微分値用の閾値を上げ、それ以外の領域については、微分値用の閾値を下げる、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、差分2値画像の値が第1の値である領域を温度凸領域として、この温度凸領域の主軸方向を求め、検出対象画像又は平滑画像の温度凸領域の主軸方向に対応する方向についての2次微分値を求め、この2次微分値を微分値用の閾値で2値化することにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら各温度凸領域の主軸方向を求め、検出対象画像又は平滑画像の各温度凸領域に対応する領域においては、その温度凸領域の主軸方向に対応する方向についての2次微分値を求め、この2次微分値を微分値用の閾値で2値化することにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法は、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出方法において、検出領域の温度分布を検出する温度分布センサの出力に基いて背景画像を生成する背景画像生成処理と、温度分布センサの出力に基いて検出対象画像を生成する検出対象画像生成処理と、背景画像と検出対象画像との差分に基いて検出対象物体を検出する物体検出処理とを実行し、物体検出処理において、背景画像と検出対象画像との差分値を所定の差分値用の閾値で2値化した差分2値画像を生成し、検出対象画像又は検出対象画像を平滑化した平滑画像の2次微分値を所定の微分値用の閾値で2値化した2次微分2値画像を生成し、差分2値画像と2次微分2値画像との論理積に基いて、検出対象物体を検出する、ものである。また、本発明の物体検出方法において、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、物体検出処理において、検出対象画像から背景画像を差し引いた差分値が差分値用の閾値以上である領域を第1の値とすると共に、検出対象画像から背景画像を差し引いた差分値が差分値用の閾値未満である領域を第2の値とすることにより、差分2値画像を生成し、微分値用の閾値を0として、検出対象画像又は平滑画像の2次微分値が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、物体検出処理において、背景画像から検出対象画像を差し引いた差分値が差分値用の閾値以上である領域を第1の値とすると共に、背景画像から検出対象画像を差し引いた差分値が差分値用の閾値未満である領域を第2の値とすることにより、差分2値画像を生成し、微分値用の閾値を0として、検出対象画像又は平滑画像の2次微分値が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、物体検出処理において、検出対象画像又は平滑画像に対してラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、検出対象画像又は平滑画像の2次微分値を求め、このラプラシアンフィルタ処理を施すことにより求めた2次微分値を微分値用の閾値で2値化することにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、物体検出処理において、検出対象画像又は平滑画像の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値を求め、これら水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が負である領域、又は、負か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、物体検出処理において、検出対象画像又は平滑画像の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値を求め、これら水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が正である領域、又は、正か0のいずれかである領域を第1の値とすると共に、それ以外の領域を第2の値とすることにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、物体検出処理において、微分値用の閾値として、検出対象画像又は平滑画像の領域によって、異なる値を適用し、検出対象画像又は平滑画像のうち、差分2値画像の値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、微分値用の閾値を下げ、それ以外の領域については、微分値用の閾値を上げる、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、物体検出処理において、微分値用の閾値として、検出対象画像又は平滑画像の領域によって、異なる値を適用し、検出対象画像又は平滑画像のうち、差分2値画像の値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、微分値用の閾値を上げ、それ以外の領域については、微分値用の閾値を下げる、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、物体検出処理において、差分2値画像の値が第1の値である領域を温度凸領域として、この温度凸領域の主軸方向を求め、検出対象画像又は平滑画像の温度凸領域の主軸方向に対応する方向についての2次微分値を求め、この2次微分値を微分値用の閾値で2値化することにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。また、本発明の物体検出方法において、物体検出処理において、温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら各温度凸領域の主軸方向を求め、検出対象画像又は平滑画像の各温度凸領域に対応する領域においては、その温度凸領域の主軸方向に対応する方向についての2次微分値を求め、この2次微分値を微分値用の閾値で2値化することにより、2次微分2値画像を生成する、ものが好ましい。本発明によれば、差分2値画像と2次微分2値画像との論理積に基いて、検出対象物体を検出することにより、検出領域内に検出対象物体が複数存在している場合でも、各検出対象物体を分離して検出することができる。以下、本発明を具体化した実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について図面を参照して説明する。<第1の実施形態>まず、第1の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。図1は、第1の実施形態による物体検出装置の構成を示す。物体検出装置1は、背景差分法により物体を検出する装置である。すなわち、物体検出装置1は、検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する装置である。この物体検出装置1は、熱体を検出対象物体として検出する。また、物体検出装置1は、検出対象物体の温度が検出領域の背景の温度よりも高いことを想定しており、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出する。物体検出装置1は、検出領域Rの温度分布を検出する温度分布センサ2と、各種処理を行う演算処理部3と、各種情報を記憶するための記憶部4と、各種情報を出力するための出力部5とを備える。温度分布センサ2は、検出領域Rから放射される赤外線を検出して、検出領域Rの温度分布を検出し、その検出結果を出力する。演算処理部3は、温度分布センサ2の出力に基いて、各種処理を実行することにより、検出領域R内の検出対象物体Sを検出する。記憶部4は、演算処理部3の各種処理により生成される各種情報を記憶する。出力部5は、演算処理部3による検出対象物体Sの検出結果検出対象物体Sの個数や位置などの情報を、無線又は有線の通信によって、外部装置に送信する。ここで、温度分布センサ2及び温度分布センサ2の出力について説明する。温度分布センサ2は、2次元状に配列された多数の赤外線検出素子を有しており、検出領域Rから放射される赤外線をこれら多数の赤外線検出素子により検出して、検出領域Rの温度分布を検出する。すなわち、温度分布センサ2は、検出領域Rを平面的に捉え、平面的に捉えた検出領域Rの各位置の温度、すなわち、平面的に捉えた検出領域Rの温度分布を検出する。そして、温度分布センサ2は、平面的に捉えた検出領域Rの各位置の温度、すなわち、平面的に捉えた検出領域Rの温度分布を検出温度画像として出力する。温度分布センサ2は、平面的に捉えた検出領域Rをu行×v列本実施形態では、8行×8列u=8、v=8に分割した各領域をpi、ji=1、2、、u;j=1、2、、vとして、各領域各位置pi、jの温度を検出する。そして、温度分布センサ2は、検出した各領域pi、jの温度をAi、jとして、検出温度画像Ax、yを出力する。Ax、yは、Ai、ji=1、2、、u;j=1、2、、vの全体である。すなわち、Ax、yは、A1、1、A1、2、、A1、v、A2、1、A2、2、、A2、v、、Au、1、Au、2、、Au、vの全体である。Ax、yのx=i、y=jにおける値温度が、Ai、jである。検出温度画像Ax、yは、図2に示すように、捉えることができる。すなわち、検出温度画像Ax、yは、u行×v行の画素qi、ji=1、2、、u;j=1、2、、vから成り、Ax、yのx=i、y=jにおける値Ai、jを画素qi、jの値とする画像である、と捉えることができる。図2において、画素qi、jの濃淡によって、画素qi、jの値Ai、jの大小を示している。検出温度画像Ax、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、検出温度画像Ax、yの画素qi、jの値Ai、jは、温度分布センサ2による検出領域R内の領域pi、jの検出温度である。温度分布センサ2は、所定時間毎例えば0.1秒毎に、検出領域Rの温度分布を検出して、検出温度画像Ax、yを出力する。すなわち、温度分布センサ2は、検出時点tにおける検出温度画像Ax、yをA[t]x、yとして、検出温度画像A[t]x、yt=t1、t2、t3、を出力する。ここで、t1、t2、t3、は、所定時間毎の検出時点である。つまり、温度分布センサ2は、時間の経過につれて、所定時間毎に、検出温度画像A[t1]x、y、検出温度画像A[t2]x、y、検出温度画像A[t3]x、y、を順次出力する。図3は、物体検出装置1の演算処理部3の動作のフローチャートを示す。演算処理部3は物体検出装置1は、検出領域R内の検出対象物体Sを検出するために、以下のように動作する。演算処理部3は、物体検出装置1の電源が投入されると、まず、背景画像Bx、yを生成する背景画像生成処理を実行するS1。背景画像Bx、yとは、検出領域Rの温度分布を示す画像であって、検出領域R内に検出対象物体Sが存在しないことの基準とする画像である。背景画像生成処理において、演算処理部3は、温度分布センサ2の出力である検出温度画像Ax、yに基いて、背景画像Bx、yを生成する。背景画像Bx、yは、検出温度画像Ax、yと同様に、u行×v行の画素qi、jから成り、Bx、yのx=i、y=jにおける値Bi、jを画素qi、jの値とする画像である。背景画像Bx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、背景画像Bx、yの画素qi、jの値Bi、jは、検出領域R内の領域pi、jの背景温度検出対象物体Sが存在しないことの基準とする温度を示す。演算処理部3は、検出対象物体Sを排除した状態検出対象物体Sが存在していない状態で、任意の1つの時点における温度分布センサ2の出力である検出温度画像Ax、yを背景画像Bx、yとすることにより、背景画像Bx、yを生成する。演算処理部3は、背景画像生成処理により生成した背景画像Bx、yを記憶部4に記憶する。続いて、演算処理部3は、検出対象画像Fx、yを生成する検出対象画像生成処理を実行するS2。検出対象画像Fx、yとは、検出領域Rの温度分布を示す画像であって、検出領域R内の検出対象物体Sを検出するための検出対象の背景画像Bx、yと比較される画像である。検出対象画像生成処理において、演算処理部3は、温度分布センサ2の出力である検出温度画像Ax、yに基いて、検出対象画像Fx、yを生成する。検出対象画像Fx、yは、検出温度画像Ax、yと同様に、u行×v行の画素qi、jから成り、Fx、yのx=i、y=jにおける値Fi、jを画素qi、jの値とする画像である。検出対象画像Fx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、検出対象画像Fx、yの画素qi、jの値Fi、jは、検出領域R内の領域pi、jの温度を示す。演算処理部3は、任意の1つの時点検出しようとする時点における温度分布センサ2の出力である検出温度画像Ax、yを検出対象画像Fx、yとすることにより、検出対象画像Fx、yを生成する。続いて、演算処理部3は、検出領域R内の検出対象物体Sを検出する物体検出処理を実行するS3。物体検出処理において、演算処理部3は、背景画像Bx、yと検出対象画像Fx、yとの差分に基いて、検出対象物体Sを検出する。物体検出処理における検出対象物体Sの検出方法の詳細については後述する。演算処理部3は、物体検出処理による検出対象物体Sの検出結果を出力部5に送信する。これにより、出力部5は、検出対象物体Sの検出結果を出力する。物体検出処理の後、演算処理部3は、上記S2以降の処理を繰り返す。S2、S3の処理は、所定の周期例えば0.1秒周期で繰り返される。S2、S3の処理が所定の周期で繰り返されることにより、定常的に、検出領域R内の検出対象物体Sが検出される。このように、演算処理部3は物体検出装置1は、背景画像生成処理と、検出対象画像生成処理と、物体検出処理とを実行することにより、検出領域R内の検出対象物体Sを検出する。つまり、温度分布センサ2の出力に基いて、背景画像Bx、yを生成すると共に、検出対象画像Fx、yを生成し、背景画像Bx、yと検出対象画像Fx、yとの差分に基いて、検出領域Rの背景の温度よりも高い温度の検出対象物体Sを検出する。ここで、上記物体検出処理における検出対象物体Sの検出方法の概略について説明する。まず、演算処理部3は、背景画像Bx、yと検出対象画像Fx、yとの差分値を所定の差分値用の閾値で2値化した差分2値画像Cx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、検出対象画像Fx、yから背景画像Bx、yを差し引いた差分値を所定の差分値用の閾値で2値化した差分2値画像Cx、yを生成する。つまり、検出対象画像Fx、yから背景画像Bx、yを差引いた差分値が差分値用の閾値以上である領域を1第1の値とする。また、検出対象画像Fx、yから背景画像Bx、yを差引いた差分値が差分値用の閾値未満である領域を0第2の値とする。これにより、差分2値画像Cx、yを生成する。また、演算処理部3は、検出対象画像Fx、yを平滑化した平滑画像F’x、yの2次微分値を所定の微分値用の閾値で2値化した2次微分2値画像Dx、yを生成する。つまり、微分値用の閾値を0として、平滑画像F’x、yの2次微分値が負である領域を1第1の値とする。また、平滑画像F’x、yのそれ以外の領域2次微分値が正か0のいずれかである領域を0第2の値とする。これにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。そして、演算処理部3は、差分2値画像Cx、yと2次微分2値画像Dx、yとに基いた総合的な判断によって、検出対象物体Sを検出する。すなわち、演算処理部3は、差分2値画像Cx、yと2次微分2値画像Dx、yとの論理積に基いて、検出対象物体Sを検出する。差分2値画像Cx、yの値が1である領域検出対象画像Fx、yから背景画像Bx、yを差引いた差分値が差分値用の閾値以上である領域は、検出対象物体Sが存在している可能性のある領域である。また、差分2値画像Cx、yの値が0である領域検出対象画像Fx、yから背景画像Bx、yを差引いた差分値が差分値用の閾値未満である領域は、検出対象物体Sが存在している可能性のない領域である。一方、温度分布の2次微分値について考えた場合、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域は、温度分布の2次微分値が負になり、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域は、温度分布の2次微分値が正になる。そして、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域、すなわち、温度分布の2次微分値が負になる領域は、周囲よりも温度の高い領域がある場合に、その領域内に生じ得る。また、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域、すなわち、温度分布の2次微分値が正になる領域は、周囲よりも温度の低い領域がある場合に、その領域内に生じ得る。検出対象画像Fx、yは、検出領域Rの温度分布を示す画像であり、検出対象画像Fx、yを平滑化した平滑画像F’x、yも、検出領域Rの温度分布を示す画像である。従って、2次微分2値画像Dx、yの値が1である領域平滑画像F’x、yの2次微分値が負である領域は、検出領域Rの温度分布の2次微分値が負である領域に対応する。つまり、2次微分2値画像Dx、yの値が1である領域は、検出領域R内における周囲よりも温度の高い領域に対応する。また、2次微分2値画像Dx、yの値が0である領域平滑画像F’x、yの2次微分値が正か0のいずれかである領域は、検出領域Rの温度分布の2次微分値が正か0のいずれかである領域に対応する。つまり、2次微分2値画像Dx、yの値が0である領域は、検出領域R内における周囲よりも温度の低い領域に対応する。そして、物体検出装置1は、検出対象物体Sの温度が背景の温度周囲の温度よりも高いことを想定している。従って、2次微分2値画像Dx、yの値が1である領域平滑画像F’x、yの2次微分値が負である領域は、検出対象物体Sが存在している可能性のある領域である。また、2次微分2値画像Dx、yの値が0である領域平滑画像F’x、yの2次微分値が正か0のいずれかである領域は、検出対象物体Sが存在している可能性のない領域である。これらのことから、差分2値画像Cx、yの値が1である領域であっても、2次微分2値画像Dx、yの値が0である領域は、検出対象物体Sが存在している可能性のない領域である。また、2次微分2値画像Dx、yの値が1である領域であっても、差分2値画像Cx、yの値が0である領域は、検出対象物体Sが存在している可能性のない領域である。そこで、演算処理部3は、差分2値画像Cx、yと2次微分2値画像Dx、yとの論理積に基いて、差分2値画像Cx、yと2次微分2値画像Dx、yとの論理積の値が1第1の値となる領域に、検出対象物体Sが存在しているとする。また、演算処理部3は、論理積の値が1となる領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している論理積の値が1となる領域の各々に、別の検出対象物体Sが存在しているとする。図4は、上記物体検出処理における処理の流れを示す。図5は、物体検出処理において基にする背景画像Bx、y、検出対象画像Fx、y、及び、物体検出処理において生成される差分2値画像Cx、y、2次微分2値画像Dx、y、論理積画像Ex、yの例を示す。物体検出処理において、演算処理部3は、検出対象画像Fx、y及び背景画像Bx、yに基いて、以下のようにして、検出対象物体Sを検出する。検出対象画像Fx、y本実施形態では検出温度画像Aは、例えば、図5に示すような画像である。検出対象画像Fx、yは、u行×v行の画素qi、jから成り、Fx、yのx=i、y=jの値Fi、jを画素qi、jの値とする画像である。図5に示す検出対象画像Fx、yにおいて、画素qi、jの濃淡によって、画素qi、jの値Fi、jの大小を示している。検出対象画像Fx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、検出対象画像Fx、yの画素qi、jの値Fi、jは、検出領域R内の領域pi、jの温度を示す。また、背景画像Bx、yは、例えば、図5に示すような画像である。背景画像Bx、yは、u行×v行の画素qi、jから成り、Bx、yのx=i、y=jの値Bi、jを画素qi、jの値とする画像である。図5に示す背景画像Bx、yおいて、画素qi、jの濃淡によって、画素qi、jの値Fi、jの大小を示している。背景画像Bx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、背景画像Bx、yの画素qi、jの値Fi、jは、検出領域R内の領域pi、jの背景温度を示す。まず、演算処理部3は、検出対象画像Fx、yから背景画像Bx、yを差し引く差分処理を施すことにより、差分画像Hx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、Fi、jからBi、jを差し引いた差分値をHi、jとすることにより、差分画像Hx、yを生成する。Hx、yのx=i、y=jにおける値が、Hi、jである。そして、演算処理部3は、差分画像Hx、yを2値化処理することにより、差分2値画像Cx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、Hi、jを所定の差分値用の閾値で2値化した値をCi、jとすることにより、差分2値画像Cx、yを生成する。つまり、演算処理部3は、Hi、jが差分値用の閾値以上である領域を1第1の値とすると共に、Hi、jが差分値用の閾値未満である領域を0第2の値とすることにより、差分2値画像Cx、yを生成する。つまり、演算処理部3は、Hi、jが差分値用の閾値以上であれば、Ci、jを1第1の値とし、Hi、jが差分値用の閾値未満であれば、Ci、jを0第2の値とすることにより、差分2値画像Cx、yを生成する。Cx、yのx=i、y=jにおける値が、Ci、jである。差分2値画像Cx、yは、例えば、図5に示すようになる。差分2値画像Cx、yは、u行×v行の画素qi、jから成り、Cx、yのx=i、y=jの値Ci、jを画素qi、jの値とする画像である。図5に示す差分2値画像Cx、yおいて、各画素qi、jに記している01の数値は、その画素qi、jの値Ci、jを示している。また、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対して、平滑化処理の一種であるガウシアンフィルタ処理を施すことにより、平滑画像F’x、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対してガウシアンフィルタ処理を施すことにより、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、検出対象画像Fx、yのx=i、y=jにおける平滑値を求める。検出対象画像Fx、yのx=i、y=jにおける平滑値は、所定のガウシアンフィルタ係数を用いて、検出対象画像Fx、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値に基いて、ガウシアンフィルタ処理を施すことにより求められる。そして、演算処理部3は、各i、jについて、検出対象画像Fx、yのx=i、y=jにおける平滑値をF’i、jとすることにより、平滑画像F’x、yを生成する。F’x、yのx=i、y=jにおける値が、F’i、jである。平滑画像F’x、yは、検出領域Rの温度分布を示す画像である。平滑画像F’x、yは、u行×v行の画素qi、jから成り、F’x、yのx=i、y=jの値F’i、jを画素qi、jの値とする画像である。平滑画像F’x、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応し、平滑画像F’x、yの画素qi、jの値F’’i、jは、検出領域R内の領域pi、jの温度を示す。続いて、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対して、ラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、2次微分画像Gx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対してラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける2次微分値を求める。平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける2次微分値は、所定のラプラシアンフィルタ係数を用いて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値に基いて、ラプラシアンフィルタ処理を施すことにより求められる。そして、演算処理部3は、各i、jについて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける2次微分値をGi、jとすることにより、2次微分画像Gx、yを生成する。Gx、yのx=i、y=jにおける値が、Gi、jである。2次微分画像Gx、yは、検出領域Rの温度分布の2次微分値すなわち、検出領域R内の温度変化率の増減度合いを示す画像である。2次微分画像Gx、yの生成において、演算処理部3は、例えば図6に示す3行×3列のラプラシアンフィルタ係数k11、k12、k13、k21、k22、k23、k31、k32、k33を用いて、ラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、Gi、jを求める。Gij=-1×k11×F’i1、j1k12×F’i1、jk13×F’i1、j1k21×F’i、j1k22×F’i、jk23×F’i、j1k31×F’i1、j1k32×F’i1、jk33×F’i1、j1である。図6に示す例において、k11=-1、k12=-1、k13=-1、k21=-1、k22=8、k23=-1、k31=-1、k32=-1、k33=-1である。平滑画像F’x、yのある3行×3列の領域の値すなわち、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値が、例えば図7に示す値であるとする。すなわち、F’i1、j1=10、F’i1、1=11、F’i1、j1=10、F’i、j1=8、F’i、j=10、F’i、j1=8、F’i1、j1=10、F’i1、j=11、F’i1、j1=10であるとする。この場合、図6に示すラプラシアンフィルタ係数を用いて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける2次微分値Gi、jを求めると、Gi、j=-2となる。2次微分画像Gx、yは、u行×v行の画素qi、jから成り、Gx、yのx=i、y=jの値Gi、jを画素qi、jの値とする画像である。2次微分画像Gx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応する。2次微分画像Gx、yの画素qi、jの値Gi、jは、検出領域Rの温度分布の、画素qi、jに対応する検出領域R内の領域pi、jにおける2次微分値を示す。すなわち、2次微分画像Gx、yの画素qi、jの値Gi、jは、画素qi、jに対応する検出領域R内の領域pi、jの、周辺の領域に対する温度変化率の増減度合いを示す。そして、演算処理部3は、2次微分画像Gx、yを2値化処理することにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、Gi、jを所定の微分値用の閾値で2値化した値をDi、jとすることにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。つまり、演算処理部3は、Gi、jが微分値用の閾値未満である領域を1第1の値とすると共に、Gi、jが微分値用の閾値以上である領域を0第2の値とすることにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。つまり、演算処理部3は、微分値用の閾値を0として、Gi、jが負であれば、Di、jを1とすると共に、Gi、jが負でなければ正か0のいずれかであれば、Di、jを0とすることにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。Dx、yのx=i、y=jにおける値が、Di、jである。2次微分2値画像Dx、yは、検出領域R内の温度分布の2次微分値検出領域R内の温度変化率の増減度合いを2値化して示す画像である。すなわち、2次微分2値画像Dx、yは、検出領域Rを、検出領域R内の温度分布の2次微分値が負である領域と、検出領域R内の温度分布の2次微分値が負でない正か0のいずれかである領域とに、区分して示す画像である。温度分布の2次微分値が負である領域は、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域であり、温度分布の2次微分値が正である領域は、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域である。2次微分2値画像Dx、yは、例えば、図5に示すようになる。2次微分2値画像Dx、yは、u行×v行の画素qi、jから成り、Dx、yのx=i、y=jの値Di、jを画素qi、jの値とする画像である。図5に示す2次微分2値画像Dx、yにおいて、各画素qi、jに記している01の数値は、その画素qi、jの値Di、jを示している。2次微分2値画像Dx、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応する。2次微分2値画像Dx、yの画素qi、jの値Di、jは、検出領域Rの温度分布の、画素qi、jに対応する検出領域R内の領域pi、jにおける2次微分値が負であるか否かを示す。すなわち、画素qi、jの値Di、jが1であることは、検出領域Rの温度分布の、その画素qi、jに対応する領域pi、jにおける2次微分値が負であることを示す。また、画素qi、jの値Di、jが0であることは、その画素qi、jに対応する検出領域R内の領域pi、jにおける検出領域Rの温度分布の2次微分値が負でない正か0のいずれかであることを示す。そして、演算処理部3は、論理積演算処理を行うことにより、差分2値画像Cx、yと2次微分2値画像Dx、yとの論理積画像Ei、jを生成する。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、Ci、jとDi、jとの論理積の値をEi、jとすることにより、論理積画像Ei、jを生成する。つまり、演算処理部3は、Ci、jとDi、jとの論理積の値が1であれば、Ei、jを1とすると共に、Ci、jとDi、jとの論理積の値が0であれば、Ei、jを0とすることにより、論理積画像Ei、jを生成する。Ex、yのx=i、y=jにおける値が、Ei、jである。論理積画像Ex、yは、例えば、図5に示すようになる。論理積画像Ex、yは、u行×v行の画素qi、jから成り、Ex、yのx=i、y=jの値Ei、jを画素qi、jの値とする画像である。図5に示す論理積画像Ex、yにおいて、各画素qi、jに記している01の数値は、その画素qi、jの値Ei、jを示している。論理積画像Ex、yの画素qi、jは、検出領域R内の領域pi、jに対応する。そして、演算処理部3は、この論理積画像Ex、yに基いて、すなわち、差分2値画像Cx、yと2次微分2値画像Dx、yとの論理積に基いて、検出対象物体Sを検出する。すなわち、演算処理部3は、論理積画像Ex、yの値Ei、jが1となる領域に、検出対象物体Sが存在しているとする。また、演算処理部3は、論理積画像Ex、yの値Ei、jが1となる領域が分離して複数存在している場合には、それら分離して存在しているEi、jが1となる領域の各々に、別の検出対象物体Sが存在しているとする。演算処理部3は、このように物体検出処理を実行して、検出領域R内の検出対象物体Sを検出する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、差分2値画像Cと2次微分2値画像Dとの論理積に基いて、検出対象物体を検出することにより、検出領域内に検出対象物体が複数存在している場合でも、各検出対象物体を分離して検出することができる。つまり、検出領域内に検出対象物体が複数存在している場合に、それら複数の検出対象物体を、別々の検出対象物体として検出することができる。しかも、画像の分解能が低く、複数の検出対象物体が近接している場合でも、それらの複数の検出対象物体を分離して検出することができる。また、ラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、平滑画像F’の2次微分値を求めて、2次微分2値画像Dを生成するので、平滑画像F’の2次微分値の算出が一度一画像分で済み、省メモリ化かつ処理の高速化を実現できる。なお、本実施形態において、ガウシアンフィルタ処理に代えて、他の平滑化処理を施すことにより、平滑画像F’を生成するようにしてもよい。また、ラプラシアンフィルタ処理に代えて、他の2次微分値算出処理を施すことにより、平滑画像F’の2次微分値を求めて、2次微分2値画像Dを生成するようにしてもよい。また、本実施形態において、検出対象画像Fは、1つの時点における検出温度画像Aに限られず、複数の異なる時点における複数の検出温度画像Aを平均した画像であってもよい。また、本実施形態において、平滑画像F’の2次微分値が負か0のいずれかである領域を1第1の値とすると共に、平滑画像F’のそれ以外の領域2次微分値が正である領域を0第2の値とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。また、本実施形態において、2次微分2値画像Dは、検出対象画像Fを平滑化した平滑画像F’の2次微分値を所定の微分値用の閾値で2値化した画像に代えて、検出対象画像Fの2次微分値を所定の微分値用の閾値で2値化した画像であってもよい。すなわち、検出対象画像Fの2次微分値が負である領域を1第1の値とすると共に、検出対象画像Fのそれ以外の領域2次微分値が正か0である領域を0第2の値とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。また、検出対象画像Fの2次微分値が負か0のいずれかである領域を1第1の値とすると共に、検出対象画像Fのそれ以外の領域2次微分値が正である領域を0第2の値とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。また、物体検出装置1は、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合にも適用可能である。検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合、背景画像Bから検出対象画像Fを差し引いた差分値が差分値用の閾値以上である領域を1第1の値とすればよい。そして、背景画像Bから検出対象画像Fを差し引いた差分値が差分値用の閾値未満である領域を0第2の値とすればよい。検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合、このように差分2値画像Cを生成すればよい。また、平滑画像F’の2次微分値が正である領域を1第1の値とすると共に、それ以外の領域を0第2の値とすることにより、2次微分2値画像Dを生成すればよい。なお、検出領域の背景よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合において、平滑画像F’の2次微分値が正か0のいずれかである領域を1とし、平滑画像F’のそれ以外の領域2次微分値が負である領域を0として、2次微分2値画像Dを生成してもよい。また、検出領域の背景よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合において、2次微分2値画像Dは、平滑画像F’の2次微分値を微分値用の閾値で2値化した画像に代えて、検出対象画像Fの2次微分値を微分値用の閾値で2値化した画像であってもよい。すなわち、検出対象画像Fの2次微分値が正である領域を1第1の値とすると共に、検出対象画像Fのそれ以外の領域2次微分値が負か0である領域を0第2の値とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。また、検出対象画像Fの2次微分値が正か0のいずれかである領域を1第1の値とすると共に、検出対象画像Fのそれ以外の領域2次微分値が負である領域を0第2の値とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。<第2の実施形態>次に、第2の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法は、物体検出処理検出対象物体Sの検出方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第1の実施形態と同様である。図8は、本実施形態の物体検出処理における処理の流れを示す。本実施形態の物体検出処理は、2次微分2値画像Dx、yの生成方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態の物体検出処理における他の処理差分2値画像Cx、yの生成方法、論理積画像Ex、yの生成方法については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態では、演算処理部3は、以下のようにして、2次微分2値画像Dx、yを生成する。まず、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、平滑画像F’x、yを生成する。続いて、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対して、水平2次微分フィルタ処理を施すことにより、水平2次微分画像G1x、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対して水平2次微分フィルタ処理を施すことにより、各i、jについて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける水平方向についての2次微分値を求める。F’x、yのx=i、y=jにおける水平方向についての2次微分値は、所定の水平2次微分フィルタ係数を用いて、F’x、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値に基いて、水平2次微分フィルタ処理を施すことにより求められる。そして、演算処理部3は、各i、jについて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける水平方向についての2次微分値をG1i、jとすることにより、水平2次微分画像G1x、yを生成する。水平2次微分画像G1x、yの生成において、演算処理部3は、図9に示す3行×3列の水平2次微分フィルタ係数m11、m12、m13、m21、m22、m23、m31、m32、m33を用いて、水平2次微分フィルタ処理を施すことにより、G1i、jを求める。G1ij=-1×m11×F’i1、j1m12×F’i1、jm13×F’i1、j1m21×F’i、j1m22×F’i、jm23×F’i、j1m31×F’i1、j1m32×F’i1、jm33×F’i1、j1である。図9に示す例において、m11=-1、m12=0、m13=-1、m21=-1、m22=6、m23=-1、m31=-1、m32=0、m33=-1である。平滑画像F’x、yのある3行×3列の領域の値すなわち、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値が、例えば上記図7に示す値であるとする。この場合、図9に示す水平2次微分フィルタ係数を用いて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける水平方向についての2次微分値G1i、jを求めると、G1i、j=-4となる。また、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対して、垂直2次微分フィルタ処理を施すことにより、垂直2次微分画像G2x、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対して垂直2次微分フィルタ処理を施すことにより、各i、jについて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける垂直方向についての2次微分値を求める。F’x、yのx=i、y=jにおける垂直方向についての2次微分値は、所定の垂直2次微分フィルタ係数を用いて、F’x、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値に基いて、垂直2次微分フィルタ処理を施すことにより求められる。そして、演算処理部3は、各i、jについて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける垂直方向についての2次微分値をG2i、jとすることにより、垂直2次微分画像G2x、yを生成する。垂直2次微分画像G2x、yの生成において、演算処理部3は、図10に示す3行×3列の垂直2次微分フィルタ係数n11、n12、n13、n21、n22、n23、n31、n32、n33を用いて、垂直2次微分フィルタ処理を施すことにより、G2i、jを求める。G2ij=-1×n11×F’i1、j1n12×F’i1、jn13×F’i1、j1n21×F’i、j1n22×F’i、jn23×F’i、j1n31×F’i1、j1n32×F’i1、jn33×F’i1、j1である。図10に示す例において、n11=-1、n12=-1、n13=-1、n21=0、n22=6、n23=0、n31=-1、n32=-1、n33=-1である。平滑画像F’x、yのある3行×3列の領域の値すなわち、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける画素及びその周辺の画素の値が、例えば上記図7に示す値であるとする。この場合、図10に示す垂直2次微分フィルタ係数を用いて、平滑画像F’x、yのx=i、y=jにおける垂直方向についての2次微分値G2i、jを求めると、G2i、j=2となる。そして、演算処理部3は、2次微分2値画像Dx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、G1i、jとG2i、jの両方が負である領域を1第1の値とする。また、G1i、jとG2i、jの少なくとも一方が負でない少なくとも一方が正か0のいずれかである領域を0第2の値とする。つまり、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、G1i、jとG2i、jの両方が負であれば、Di、jを1とする。また、G1i、jとG2i、jの少なくとも一方が負でなければ少なくとも一方が正か0のいずれかであれば、Di、jを0とする。演算処理部3は、このようにして、2次微分2値画像Dx、yを生成する。Dx、yのx=i、y=jにおける値が、Di、jである。ここで、上記第1の実施形態の方法により2次微分2値画像Dx、yを生成する場合と、本実施形態の方法により2次微分2値画像Dx、yを生成する場合とを比較する。上記第1の実施形態の方法は、ラプラシアンフィルタ処理で2次微分値を求めて2次微分2値画像Dx、yを生成する方法である。本実施形態の方法は、水平方向の2次微分値と垂直方向の2次微分値を求めて2次微分2値画像Dx、yを生成する方法である。例えば、上記図7に示す平滑画像F’x、yの領域について考える。すなわち、図7に示す平滑画像F’x、yの領域のx=i、y=jにおける2次微分値を求めて、2次微分2値画像Dx、yのx=i、y=jにおける値Di、j決定する場合について考える。上記第1の実施形態の方法では、以下のようになる。すなわち、上記図6に示す3行×3列のラプラシアンフィルタ係数を用いて、ラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、図7に示す平滑画像F’x、yの領域のx=i、y=jにおける2次微分値Gi、jを求めると、Gi、j=-2となる。従って、Gi、jが負であるので、2次微分2値画像Dx、yのx=i、y=jにおける値Di、jは1となる。これに対し、本実施形態の方法では、以下のようになる。図9に示す水平2次微分フィルタ係数を用いて、水平2次微分フィルタ処理を施すことにより、図7に示す平滑画像F’x、yの領域のx=i、y=jにおける水平方向についての2次微分値G1i、jを求めると、G1i、j=-4となる。また、図10に示す垂直2次微分フィルタ係数を用いて、垂直2次微分フィルタ処理を施すことにより、図7に示す平滑画像F’x、yの領域のx=i、y=jにおける垂直方向についての2次微分値G2i、jを求めると、G2i、j=2となる。従って、G1i、jとG2i、jの少なくとも一方が負でないG2が正であるので、2次微分2値画像Dx、yのx=i、y=jにおける値Di、jは0となる。このように、図7に示す例では、上記第1の実施形態の方法と本実施形態の方法とでは、2次微分2値画像Dx、yのx=i、y=jにおける値Di、jが異なる値となる。つまり、上記第1の実施形態の方法により2次微分2値画像Dx、yを生成する場合と、本実施形態の方法により2次微分2値画像Dx、yを生成する場合とでは、異なる結果となることがある。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、上記第1の実施形態と同様に、検出領域内に検出対象物体が複数存在している場合でも、各検出対象物体を分離して検出することができる。しかも、水平方向の2次微分値と垂直方向の2次微分値を求めて2次微分2値画像Dを生成することにより、ラプラシアンフィルタ処理で2次微分値を求めて2次微分2値画像Dを生成したのでは検出できない点でも、検出することができる。なお、本実施形態において、平滑画像F’の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が負か0のいずれかである領域を1とすると共に、平滑画像F’のそれ以外の領域を0とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。すなわち、G1i、jとG2i、jの両方が負か0のいずれかである領域を1とし、G1i、jとG2i、jの少なくとも一方が負か0でない少なくとも一方が正である領域を0として、2次微分2値画像Dを生成してもよい。また、本実施形態において、平滑画像F’の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値に代えて、検出対象画像Fの水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値に基いて、2次微分2値画像Dを生成してもよい。すなわち、検出対象画像Fの水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が負である領域を1とすると共に、検出対象画像Fのそれ以外の領域を0とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。また、検出対象画像Fの水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が負か0のいずれかである領域を1とすると共に、検出対象画像Fのそれ以外の領域を0とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。つまり、検出対象画像Fに対して水平2次微分フィルタ処理を施すことにより、水平2次微分画像G1を生成し、検出対象画像Fに対して垂直2次微分フィルタ処理を施すことにより、垂直2次微分画像G2を生成してもよい。また、本実施形態において、水平2次微分フィルタ係数は、図9に示す係数に限られず、図11aや図11bに示す係数であってもよい。また、垂直2次微分フィルタ係数は、図10に示す係数に限られず、図12aや図12bに示す係数であってもよい。また、検出領域の背景よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合、平滑画像F’の水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が正の領域を1とし、平滑画像F’のそれ以外の領域を0として、2次微分2値画像Dを生成すればよい。すなわち、G1i、jとG2i、jの両方が正である領域を1とし、G1i、jとG2i、jの少なくとも一方が正でない少なくとも一方が負か0正である領域を0として、2次微分2値画像Dを生成すればよい。また、検出領域の背景よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合、平滑画像F’の水平方向の2次微分値と垂直方向の2次微分値の両方が正か0のいずれかである領域を1とし、平滑画像F’のそれ以外の領域を0として、2次微分2値画像Dを生成してもよい。すなわち、G1i、jとG2i、jの両方が正か0のいずれかである領域を1とし、G1i、jとG2i、jの少なくとも一方が正か0でない少なくとも一方が負である領域を0として、2次微分2値画像Dを生成してもよい。また、検出領域の背景よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合にも、平滑画像F’の水平方向の2次微分値と垂直方向の2次微分値に代えて、検出対象画像Fの水平方向の2次微分値と垂直方向の2次微分値に基いて、2次微分2値画像Dを生成してもよい。この場合、検出対象画像Fの水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が正である領域を1とすると共に、検出対象画像Fのそれ以外の領域を0とすることにより、2次微分2値画像Dを生成すればよい。また、検出対象画像Fの水平方向についての2次微分値と垂直方向についての2次微分値の両方が正か0のいずれかである領域を1とすると共に、検出対象画像Fのそれ以外の領域を0とすることにより、2次微分2値画像Dを生成してもよい。<第3の実施形態>次に、第3の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法は、物体検出処理検出対象物体Sの検出方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第1の実施形態と同様である。図13は、本実施形態の物体検出処理における処理の流れを示す。本実施形態の物体検出処理は、2次微分2値画像Dx、yの生成方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態の物体検出処理における他の処理差分2値画像Cx、yの生成方法、論理積画像Ex、yの生成方法については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態では、演算処理部3は、以下のようにして、2次微分2値画像Dx、yを生成する。まず、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、平滑画像F’x、yを生成する。また、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、2次微分画像Gx、yを生成する。そして、演算処理部3は、2次微分画像Gx、yを2値化処理することにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。但し、演算処理部3は、上記第1の実施形態と異なり、微分値用の閾値として、領域によって異なる値を適用する。すなわち、演算処理部3は、微分値用の閾値として、差分2値画像Cx、yの値が1である領域に応じて、領域によって異なる値を適用する。つまり、演算処理部3は、閾値画像Wx、yを、差分2値画像Cx、yの値Ci、jに基いて、更新処理することにより、閾値画像W’x、yを生成する。ここで、閾値画像W’x、yのx=i、y=jにおける値W’i、jが、2次微分画像Gx、yのx=i、y=jにおける値Gi、jを2値化するときの微分値用の閾値である。ここで、演算処理部3は、差分2値画像Cx、yの値が1である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、微分値用の閾値を下げ0から負の値に下げ、それ以外の領域については、微分値用の閾値を上げる0から正の値に上げる。すなわち、演算処理部3は、Ci、jが1である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、Wi、jの値を下げてW’i、jとし、それ以外の領域については、Wi、jの値を上げてW’i、jとする。そして、演算処理部3は、このように領域によって異なる微分値用の閾値W’i、jを適用して、2次微分画像Gx、yを2値化処理することにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、Gi、jが微分値用の閾値W’i、j未満である領域を1第1の値とする。また、Gi、jが微分値用の閾値W’i、j以上である領域を0第2の値とする。つまり、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、Gi、jが微分値用の閾値W’i、j未満であれば、Di、jを1とする。また、Gi、jが微分値用の閾値W’i、j以上であれば、Di、jを0とする。演算処理部3は、このようにして、2次微分2値画像Dx、yを生成する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、上記第1の実施形態と同様に、検出領域内に検出対象物体が複数存在している場合でも、各検出対象物体を分離して検出することができる。しかも、微分値用の閾値として、領域によって異なる値を適用することにより、1つの検出対象物体を誤って複数の検出対象物体に分離して検出することを防ぐことができると共に、複数の検出対象物体をより確実に分離して検出することができる。なお、検出領域の背景よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合、差分2値画像Cの値が第1の値である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、微分値用の閾値を上げる0から正の値に上げるようにすればよい。また、それ以外の領域については、微分値用の閾値を下げる0から負の値に下げるようにすればよい。<第4の実施形態>次に、第4の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法は、物体検出処理検出対象物体Sの検出方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第1の実施形態と同様である。図14は、本実施形態の物体検出処理における処理の流れを示す。本実施形態の物体検出処理は、2次微分2値画像Dx、yの生成方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態の物体検出処理における他の処理差分2値画像Cx、yの生成方法、論理積画像Ex、yの生成方法については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態では、演算処理部3は、以下のようにして、2次微分2値画像Dx、yを生成する。まず、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、平滑画像F’x、yを生成する。続いて、演算処理部3は、上記第2の実施形態と同様に、平滑画像F’x、yに対して、水平2次微分フィルタ処理を施すことにより、水平2次微分画像G1x、yを生成する。また、演算処理部3は、上記第2の実施形態と同様に、平滑画像F’x、yに対して、垂直2次微分フィルタ処理を施すことにより、垂直2次微分画像G2x、yを生成する。そして、演算処理部3は、2次微分2値画像Dx、yを生成する。但し、演算処理部3は、上記第1の実施形態と異なり、微分値用の閾値として、領域によって異なる値を適用する。このとき、演算処理部3は、上記第3の実施形態と同様に、微分値用の閾値として、差分2値画像Cx、yの値が1である領域に応じて、領域によって異なる値を適用する。すなわち、演算処理部3は、上記第3の実施形態と同様に、閾値画像Wx、yを、差分2値画像Cx、yの値Ci、jに基いて、更新処理することにより、閾値画像W’x、yを生成する。つまり、演算処理部3は、上記第3の実施形態と同様に、Ci、jが1である領域及びその近隣の領域に対応する領域については、Wi、jの値を下げてW’i、jとし、それ以外の領域については、Wi、jの値を上げてW’i、jとする。そして、演算処理部3は、このように領域によって異なる微分値用の閾値W’i、jを適用して、2次微分2値画像Dx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、G1i、jとG2i、jの両方が微分値用の閾値W’i、j未満である領域を1第1の値とする。また、G1i、jとG2i、jの少なくとも一方が微分値用の閾値W’i、j以上である領域を0第2の値とする。つまり、演算処理部3は、i=1、2、、u;j=1、2、、vの各i、jについて、G1i、jとG2i、jの両方が微分値用の閾値W’i、j未満であれば、Di、jを1とする。また、G1i、jとG2i、jの少なくとも一方が微分値用の閾値W’i、j以上であれば、Di、jを0とする。演算処理部3は、このようにして、2次微分2値画像Dx、yを生成する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、上記第1の実施形態と同様に、検出領域内に検出対象物体が複数存在している場合でも、各検出対象物体を分離して検出することができる。しかも、上記第2の実施形態と同様に、ラプラシアンフィルタ処理で2次微分値を求めて2次微分2値画像Dを生成したのでは検出できない点でも、検出することができる。また、上記第3の実施形態と同様に、1つの検出対象物体を誤って複数の検出対象物体に分離して検出することを防ぐことができると共に、複数の検出対象物体をより確実に分離して検出することができる。<第5の実施形態>次に、第5の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法は、物体検出処理検出対象物体Sの検出方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態の物体検出処理は、2次微分2値画像Dx、yの生成方法が上記第1の実施形態の構成と異なっている。本実施形態の物体検出処理における他の処理差分2値画像Cx、yの生成方法、論理積画像Ex、yの生成方法については、上記第1の実施形態と同様である。本実施形態では、演算処理部3は、以下のようにして、2次微分2値画像Dx、yを生成する。まず、演算処理部3は、上記第1の実施形態と同様に、平滑画像F’x、yを生成する。ここで、演算処理部3は、平滑画像F’x、yのうち、差分2値画像Cx、yの値Ci、jが1である領域に対応する領域を、温度凸領域とする。続いて、演算処理部3は、この温度凸領域の主軸方向を求める。そして、演算処理部3は、平滑画像F’x、yの主軸方向についての2次微分値を求めて、2次微分画像Gx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、平滑画像F’x、yに対して、主軸方向についての2次微分値を求める2次微分フィルタ処理を施すことにより、平滑画像F’x、yの主軸方向についての2次微分値を求める。そして、演算処理部3は、平滑画像F’x、yの主軸方向についての2次微分値を、2次微分画像Gx、yの値Gi、jとする。また、温度凸領域が分離して複数存在している場合には、演算処理部3は、それら分離して存在している各温度凸領域の主軸方向を求める。そして、演算処理部3は、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、その温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求めて、2次微分画像Gx、yを生成する。すなわち、演算処理部3は、平滑画像F’x、yの各温度凸領域に対して、その温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求める2次微分フィルタ処理を施すことにより、各温度凸領域におけるその温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求める。そして、演算処理部3は、各温度凸領域におけるその温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を、その温度凸領域における2次微分画像Gx、yの値Gi、jとする。このとき、演算処理部3は、温度凸領域以外の領域については、2次微分フィルタ処理を施さずに2次微分値を求めずに、温度凸領域以外の領域における2次微分画像Gx、yの値Gi、jを0とする。これは、温度凸領域以外の領域温度凸領域以外の領域は、差分2値画像Cx、yの値Ci、jが0の領域であるについては、Gi、jの値に関わらず、後の論理積演算処理により、論理積画像Ex、yの値Ei、jが0となるためである。そして、演算処理部3は、このように生成した2次微分画像Gx、yを、上記第1の実施形態と同様に、2値化処理することにより、2次微分2値画像Dx、yを生成する。温度凸領域が分離して複数存在している場合、演算処理部3は、以下のようにして、各温度凸領域の主軸方向、及び各温度凸領域におけるその温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求める。まず、演算処理部3は、ラベリング処理を行うことにより、分離して複数存在している各温度凸領域に温度凸領域を構成する画素群の各画素にラベル番号LL=1、2、を付与する。例えば、平滑画像F’x、yの温度凸領域が、図15aに示すように存在しているとする。図15aに示す平滑画像F’x、yにおいて、1と記してある画素qi、jの領域が、温度凸領域であり、1と記してない画素qi、jの領域が、温度凹領域である。図15aに示す平滑画像F’x、yでは、温度凸領域が2つに分離しており、温度凸領域が分離して2つ存在している。この場合、ラベル番号Lは、図15bに示すように付与される。図15bに示す平滑画像F’x、yにおいて、1と記されている画素qi、jは、ラベル番号L=1の付与された温度凸領域の画素を示し、2と記されている画素qi、jは、ラベル番号L=2の付与された温度凸領域の画素を示している。温度凸領域が分離して2つ存在しているので、1つの温度凸領域にラベル番号L=1が付与され、別の1つの温度凸領域にラベル番号L=2が付与されている。続いて、演算処理部3は、各ラベル番号Lの温度凸領域の主軸方向を求める。本実施形態では、演算処理部3は、重み付き最小二乗法により、分離して存在している各温度凸領域の主軸方向を求める。図15bの例では、図中の直線Q1と平行な方向が、ラベル番号L=1の温度凸領域の主軸方向であり、図中の直線Q2と平行な方向が、ラベル番号L=2の温度凸領域の主軸方向である。そして、演算処理部3は、各ラベル番号Lの温度凸領域毎に、その温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求める。すなわち、演算処理部3は、各ラベル番号Lの温度凸領域に対して、その温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求めるフィルタ処理を施すことにより、各ラベル番号Lの温度凸領域におけるその温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求める。例えば、図15bのラベル番号L=1の温度凸領域に対しては、図16aに示す2次微分フィルタ係数z11、z12、z13、z21、z22、z23、z31、z32、z33を用いて、フィルタ処理を施すことにより、温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求める。図16aに示す例において、z11=-1、z12=-1、z13=0、z21=-1、z22=6、z23=-1、z31=0、z32=-1、z33=-1である。また、図15bのラベル番号L=2の温度凸領域に対しては、図16bに示す2次微分フィルタ係数m11、m12、m13、m21、m22、m23、m31、m32、m33を用いて、フィルタ処理を施すことにより、温度凸領域の主軸方向についての2次微分値を求める。図16bに示す例において、m11=-1、m12=0、m13=-1、m21=-1、m22=6、m23=-1、m31=-1、m32=0、m33=-1である。本実施形態の物体検出装置1及び物体検出方法によれば、上記第1の実施形態と同様に、検出領域内に検出対象物体が複数存在している場合でも、各検出対象物体を分離して検出することができる。しかも、温度凸領域差分2値画像Cの値が1である領域に対応する領域の主軸方向についての2次微分値を求めて2次微分2値画像Dを生成することにより、複数の検出対象物体をより確実に分離して検出することができる。なお、本実施形態において、各温度凸領域の主軸方向は、重み付き最小二乗法に限られず、主成分分析などで求めてもよい。また、1つの温度凸領域内に温度が極大値となる位置が2個存在する場合、それら温度が極大値となる2つの位置を結ぶ方向を、主軸方向としてもよい。