"画像を二値化する二値化手段と、前記画像の明るさに応じて当該画像の二値化に用いる閾値を算出する閾値算出手段と、背景画像を前記閾値算出手段に入力して第1の閾値を算出し、前記背景画像及び前記第1の閾値を前記二値化手段に入力して当該背景画像を二値化する背景二値化手段と、対象画像を前記閾値算出手段に入力して第2の閾値を算出し、前記対象画像及び前記第2の閾値を前記二値化手段に入力して当該対象画像を二値化する対象二値化手段と、前記背景画像を二値化して得られた背景二値化画像と、前記対象画像を二値化して得られた対象二値化画像との差分から物体を検出する物体検出手段と、を備えることを特徴とする、物体検出装置。前記閾値算出手段は、前記画像が明るいほど前記閾値を大きくし、前記画像が暗いほど前記閾値を小さくすることを特徴とする、請求項1に記載の物体検出装置。前記閾値算出手段は、前記画像を構成する画素について輝度値のヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムに基づいて前記閾値を算出することを特徴とする、請求項1又は2に記載の物体検出装置。前記閾値算出手段は、前記ヒストグラムのピークに対応する輝度値を前記閾値とすることを特徴とする、請求項3に記載の物体検出装置。前記閾値算出手段は、前記画像を構成する画素の輝度値について当該輝度値の分布傾向を示す統計値に基づいて前記閾値を算出することを特徴とする、請求項1又は2に記載の物体検出装置。前記閾値算出手段は、前記輝度値の平均値又は中央値を前記閾値とすることを特徴とする、請求項5に記載の物体検出装置。前記二値化手段は、前記閾値に対応する輝度値が前記画像における輝度分布の中心となるように前記画像をゲインアップするゲイン調整手段と、前記画像を構成する画素のうち、前記ゲイン調整手段によるゲインアップ後に輝度値が所定値を越える画素の輝度値を前記所定値に設定するクリップ手段と、前記ゲイン調整手段及び前記クリップ手段による処理後の前記画像を二値化する二値化処理手段と、を含むことを特徴とする、請求項3~6のいずれか1項に記載の物体検出装置。前記画像を構成する各画素は、所定の走査順序に沿って連続して読み出され、前記二値化手段は、m=1~Mについて、判定対象となる前記画素Xの輝度値と、当該判定対象となる画素Xよりmステップ前に読み出された前記画素Xmの輝度値との差分が前記閾値より大きいか否かを判定し、当該差分が前記閾値より大きくなる回数を計数する判定手段と、前記第1判定手段により計数された回数が所定値よりも大きい場合に前記判定対象となる画素Xの輝度値を第1の値に設定し、当該回数が前記所定値よりも小さい場合に前記判定対象となる画素Xの輝度値を第2の値に設定する二値設定手段と、を含むことを特徴とする、請求項3~6のいずれか1項に記載の物体検出装置。請求項1~8のいずれか1項に記載の物体検出装置と、前記背景画像及び前記対象画像を撮像する撮像手段と、前記物体検出手段による検出結果を監視者に通知する通知手段と、を備えることを特徴とする、監視カメラ。画像を二値化する二値化手段と、画像の明るさに応じて当該画像の二値化に用いる閾値を算出する閾値算出手段と、を有する物体検出装置が、背景画像を前記閾値算出手段に入力して第1の閾値を算出し、前記背景画像及び前記第1の閾値を前記二値化手段に入力して当該背景画像を二値化する背景二値化工程と、対象画像を前記閾値算出手段に入力して第2の閾値を算出し、前記対象画像及び前記第2の閾値を前記二値化手段に入力して当該対象画像を二値化する対象二値化工程と、前記背景画像を二値化して得られた背景二値化画像と、前記対象画像を二値化して得られた対象二値化画像との差分から物体を検出する物体検出工程と、を含むことを特徴とする、物体検出方法。上記のような理由から、可能な限り少ない背景画像できれば1枚程度の背景画像を用い、少ない演算負荷及び少ないメモリ量で精度良く物体検出する仕組みの実現が求められている。例えば、上記のRRC法のようなReach点ペアの探索を必要とせず、また、ラインメモリを必要とせずに物体検出できる方法が好ましい。ラインメモリを設けずに済めば回路規模を小さくすることが可能になり、装置の小型化やコスト低減に寄与する。また、被写体の輝度変化に対して頑健な物体検出技術の開発が望まれている。そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、照明変動に強く高速動作が可能な、新規かつ改良された物体検出装置、監視カメラ、及び物体検出方法を提供することにある。また、回路規模の低減が可能である。上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、画像を二値化する二値化手段と、前記画像の明るさに応じて当該画像の二値化に用いる閾値を算出する閾値算出手段と、背景画像を前記閾値算出手段に入力して第1の閾値を算出し、前記背景画像及び前記第1の閾値を前記二値化手段に入力して当該背景画像を二値化する背景二値化手段と、対象画像を前記閾値算出手段に入力して第2の閾値を算出し、前記対象画像及び前記第2の閾値を前記二値化手段に入力して当該対象画像を二値化する対象二値化手段と、前記背景画像を二値化して得られた背景二値化画像と、前記対象画像を二値化して得られた対象二値化画像との差分から物体を検出する物体検出手段と、を備える、物体検出装置が提供される。かかる構成により、被写体の輝度が変化しても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、低い演算負荷、少ないメモリ量、小さな回路規模で高速に物体検出が可能になる。また、前記閾値算出手段は、前記画像が明るいほど前記閾値を大きくし、前記画像が暗いほど前記閾値を小さくするように構成されていてもよい。かかる構成により、被写体の輝度が変化しても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、前記閾値算出手段は、前記画像を構成する画素について輝度値のヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムに基づいて前記閾値を算出するように構成されていてもよい。かかる構成により、被写体の輝度が変化しても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、前記閾値算出手段は、前記ヒストグラムのピークに対応する輝度値を前記閾値とするように構成されていてもよい。かかる構成により、被写体の輝度が変化しても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、前記閾値算出手段は、前記画像を構成する画素の輝度値について当該輝度値の分布傾向を示す統計値に基づいて前記閾値を算出するように構成されていてもよい。かかる構成により、被写体の輝度が変化しても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、前記閾値算出手段は、前記輝度値の平均値又は中央値を前記閾値とするように構成されていてもよい。かかる構成により、被写体の輝度が変化しても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、前記二値化手段は、前記閾値に対応する輝度値が前記画像における輝度分布の中心となるように前記画像をゲインアップするゲイン調整手段と、前記画像を構成する画素のうち、前記ゲイン調整手段によるゲインアップ後に輝度値が所定値を越える画素の輝度値を前記所定値に設定するクリップ手段と、前記ゲイン調整手段及び前記クリップ手段による処理後の前記画像を二値化する二値化処理手段と、を含むものであってもよい。かかる構成により、より精度良く物体を検出することが可能になる。また、前記画像を構成する各画素は、所定の走査順序に沿って連続して読み出されるように構成されていてもよい。この場合、前記二値化手段は、m=1~Mについて、判定対象となる前記画素Xの輝度値と、当該判定対象となる画素Xよりmステップ前に読み出された前記画素Xmの輝度値との差分が前記閾値より大きいか否かを判定し、当該差分が前記閾値より大きくなる回数を計数する判定手段と、前記第1判定手段により計数された回数が所定値よりも大きい場合に前記判定対象となる画素Xの輝度値を第1の値に設定し、当該回数が前記所定値よりも小さい場合に前記判定対象となる画素Xの輝度値を第2の値に設定する二値設定手段と、を含む。かかる構成により、少ないメモリ量で、より精度良く物体を検出することが可能になる。また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、上記の物体検出装置と、前記背景画像及び前記対象画像を撮像する撮像手段と、前記物体検出手段による検出結果を監視者に通知する通知手段と、を備える、監視カメラが提供される。かかる構成により、被写体の輝度が変化しても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、低い演算負荷、少ないメモリ量、小さな回路規模で高速に物体検出が可能になる。また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、画像を二値化する二値化手段と、画像の明るさに応じて当該画像の二値化に用いる閾値を算出する閾値算出手段と、を有する物体検出装置が、背景画像を前記閾値算出手段に入力して第1の閾値を算出し、前記背景画像及び前記第1の閾値を前記二値化手段に入力して当該背景画像を二値化する背景二値化工程と、対象画像を前記閾値算出手段に入力して第2の閾値を算出し、前記対象画像及び前記第2の閾値を前記二値化手段に入力して当該対象画像を二値化する対象二値化工程と、前記背景画像を二値化して得られた背景二値化画像と、前記対象画像を二値化して得られた対象二値化画像との差分から物体を検出する物体検出工程と、を含む、物体検出方法が提供される。かかる構成により、被写体の輝度が変化しても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、低い演算負荷、少ないメモリ量、小さな回路規模で高速に物体検出が可能になる。以上説明したように本発明によれば、照明変動に強く、高速動作が可能な物体検出技術が実現される。また、実装時に回路規模の低減が可能である。以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。[説明の流れについて]ここで、以下に記載する本発明の実施形態に関する説明の流れについて簡単に述べる。まず、図1~図3を参照しながら、本発明の一実施形態に係る物体検出装置100の構成について説明する。次いで、図4を参照しながら、同実施形態の一変形例変形例1に係る物体検出装置100の構成について説明する。次いで、図5を参照しながら、同実施形態の一変形例変形例2に係る物体検出装置200の構成について説明する。次いで、図6及び図7を参照しながら、同実施形態に係るヒストグラム作成手段101、201の回路構成例について説明する。最後に、図8を参照しながら、同実施形態に係る技術を適用した場合に得られる効果について述べる。<1:基本構成>本発明の一実施形態に係る物体検出技術について説明する。ここでは、当該物体検出技術を実装した物体検出装置100の基本構成について説明する。[1-1:全体構成]まず、図1を参照しながら、本実施形態に係る物体検出装置100の全体構成について説明する。図1は、本実施形態に係る物体検出装置100の全体構成について説明するための説明図である。図1に示すように、物体検出装置100は、主に、ヒストグラム作成手段101と、閾値ゲイン更新手段102と、2値化手段103と、記憶手段104とを有する。さらに、物体検出装置100は、ヒストグラム作成手段105と、閾値ゲイン更新手段106と、2値化手段107と、差分算出手段108とを有する。なお、物体検出装置100は、被写体を撮像し、撮像画像から各画素の輝度値を表す輝度信号を生成する撮像手段非図示をさらに有していてもよい。また、物体検出装置100は、物体検出用画像から、侵入者や不審者、或いは、自動車や自転車などの物体を検出する解析手段非図示をさらに有していてもよい。また、物体検出装置100は、当該撮像手段及び/又は解析手段を有する外部機器と有線又は無線の電気通信回線を介して接続されていてもよいし、ケーブルなどで直接的に接続されていてもよい。但し、ここでは物体検出装置100に対して外部から輝度信号が入力されるものとし、物体検出装置100により生成された物体検出用画像は外部へと出力されるものとして説明を進める。背景画像の処理に関する構成要素についてまず、物体検出装置100には、背景画像の輝度信号以下、背景輝度信号P1が入力される。物体検出装置100に入力された背景輝度信号P1は、ヒストグラム作成手段101及び2値化手段103に入力される。背景輝度信号P1が入力されると、ヒストグラム作成手段101は、背景輝度信号P1から輝度値の度数分布を計算し、背景輝度信号P1のヒストグラムを作成する。なお、ヒストグラム作成手段101の回路構成例については後段において詳述する。ヒストグラム作成手段101により作成されたヒストグラムの情報は、閾値ゲイン更新手段102に入力される。ヒストグラムの情報が入力されると、閾値ゲイン更新手段102は、当該ヒストグラムに基づいて背景輝度信号P1の2値化に用いる閾値SA及びゲイン調整値GAGAは自然数を算出する。閾値ゲイン更新手段102により算出された閾値SA及びゲイン調整値GAは、2値化手段103に入力される。なお、閾値SAは、例えば、ヒストグラムのピーク、平均値、中央値、或いは、分散値など、輝度値の分布傾向を示す統計値に基づいて決定される。上記の通り、2値化手段103には、背景輝度信号P1、閾値SA及びゲイン調整値GAが入力される。背景輝度信号P1、閾値SA及びゲイン調整値GAが入力されると、2値化手段103は、図2に示すような処理手順で背景輝度信号P1を2値化し、各画素に対応する出力値A以下、2値化後背景画素値Aを出力する。なお、2値化手段103による処理の内容については後段において詳述する。2値化手段103から出力された2値化後背景画素値Aは、記憶手段104に格納される。そして、記憶手段104に格納された2値化後背景画素値Aは、必要に応じて差分算出手段108により読み出される。入力画像の処理に関する構成要素について次に、物体検出装置100には、物体検出の対象となる入力画像の輝度信号以下、入力輝度信号P2が入力される。物体検出装置100に入力された入力輝度信号P2は、ヒストグラム作成手段105及び2値化手段107に入力される。入力輝度信号P2が入力されると、ヒストグラム作成手段105は、入力輝度信号P2から輝度値の度数分布を計算し、入力輝度信号P2のヒストグラムを作成する。なお、ヒストグラム作成手段105の回路構成例については後段において詳述する。ヒストグラム作成手段105により作成されたヒストグラムの情報は、閾値ゲイン更新手段106に入力される。ヒストグラムの情報が入力されると、閾値ゲイン更新手段106は、当該ヒストグラムに基づいて入力輝度信号P2の2値化に用いる閾値SB及びゲイン調整値GBGBは自然数を算出する。閾値ゲイン更新手段106により算出された閾値SB及びゲイン調整値GBは、2値化手段107に入力される。なお、閾値SBは、例えば、ヒストグラムのピーク、平均値、中央値、或いは、分散値など、輝度値の分布傾向を示す統計値に基づいて決定される。上記の通り、2値化手段107には、入力輝度信号P2、閾値SB及びゲイン調整値GBが入力される。入力輝度信号P2、閾値SB及びゲイン調整値GBが入力されると、2値化手段107は、図3に示すような処理手順で入力輝度信号P2を2値化し、各画素に対応する出力値B以下、2値化後入力画素値Bを出力する。なお、2値化手段107による処理の内容については後段において詳述する。2値化手段107から出力された2値化後入力画素値Bは、差分算出手段108に入力される。物体検出用画像の生成に関する構成要素について2値化後入力画素値Bが入力されると、差分算出手段108は、記憶手段104から2値化後背景画素値Aを読み出す。そして、差分算出手段108は、2値化後入力画素値Bと2値化後背景画素値Bとの差分を算出し、その差分を物体検出用画像の画素値として出力する。例えば、差分算出手段108は、2値化後背景画像Aを反転させ、反転後の2値化後背景画像Aバーと、2値化後入力画像Bとを合成して物体検出用画像を生成する。例えば、図8の上段に示すような背景画像及び入力画像が与えられた場合、同下段に示すような出力画像が物体検出用画像として出力される。以上、本実施形態に係る物体検出装置100の全体構成について説明した。監視カメラなどへの応用ところで、本実施形態に係る物体検出装置100は、撮像手段などを追加することで監視カメラとして機能しうる。また、撮像手段により撮像された画像が物体検出装置100に入力されるようにし、物体検出装置100から出力された物体検出用画像が侵入者/不審者検出用の画像解析手段に入力されるようにすれば、監視システムが実現される。この場合、撮像手段や画像解析手段と物体検出装置100との間は有線又は無線の電気通信回線を介して接続されてもよいし、ケーブルなどで直接的に接続されてもよい。こうした実装形態の変形についても当然に本実施形態の技術的範囲に属することは言うまでもない。[1-2:2値化処理の内容について]ここで、図2及び図3を参照しながら、2値化手段103、107による2値化処理の内容について、より詳細に説明する。なお、背景輝度信号P1及び入力輝度信号P2は、それぞれラスタースキャンで入力されるものとする。また、処理は1行単位で実行されるものとし、異なる行との間で相互作用は考えないものとする。背景画像に基づく2値化閾値まず、2値化手段103による2値化処理の内容について説明する。図2に示すように、2値化手段103は、ゲイン調整工程、輝度制限工程、遅延工程を順次実行する。さらに、2値化手段103は、遅延工程で得られた輝度信号から2値化後背景画素値Aを算出する。以下、各工程について、より詳細に説明する。ゲイン調整工程において、2値化手段103は、ゲイン調整機能111により、閾値ゲイン更新手段102により入力されたゲイン調整値GAに基づいて背景輝度信号P1の各画素値をGA倍にゲインアップする。次いで、2値化手段103は、輝度制限機能112により、ゲインアップ後の各画素値を所定の最大値でクリップする。例えば、背景輝度信号P1が8ビットで表現されている場合、2値化手段103は、ゲインアップ後の画素値が255を越えた場合に、その画素値を255に設定する。次いで、2値化手段103は、遅延機能113により、画素値Xを有する注目画素を基準として時間Tずつ遅延したM個例えば、Mは基準とする画素と同じ行内の画素数の画素値X1,...,XMを取得する。つまり、2値化手段103は、注目画素よりも1個前に位置する画素、...、M個前に位置する画素の画素値を順次取得する。次いで、2値化手段103は、閾値ゲイン更新手段102により入力された閾値SA及び所定の閾値TAに基づいて2値化後背景画素値Aを算出する。まず、2値化手段103は、画素値Xと画素値Xmm=1,...,Mとの差分ΔXmΔXm=|X-Xm|を算出する。次いで、2値化手段103は、ΔXm>SAの場合に中間判定値AmをAm=1とし、ΔXm≦SAの場合に中間判定値AmをAm=0とする。m=1,...,Mについて中間判定値Amを得ると、2値化手段103は、中間判定値Amm=1,...,Mの総和ΣAmを算出する。そして、2値化手段103は、総和ΣAm>TAである場合に2値化後背景画素値AをA=1とし、総和ΣAm≦TAである場合に2値化後背景画素値AをA=0とする。背景輝度信号P1の各画素について上述した処理が実施され、各画素に対応する2値化後背景画素値Aは、記憶手段104に格納される。なお、上記の閾値TAは、例えば、固定値0に設定される。もちろん、この閾値TAを0以外の値に設定したり、外部から値を変更したりできるようにすることも可能である。また、上述した処理の流れから明らかなように、本実施形態に係る2値化処理は、パイプライン構成となっており、ラインメモリを必要とする構成とはなっていない。そのため、小型の回路を用いて本実施形態に係る2値化処理を実施することが可能である。入力画像に基づく2値化閾値次に、2値化手段107による2値化処理の内容について説明する。図3に示すように、2値化手段107は、ゲイン調整工程、輝度制限工程、遅延工程を順次実行する。さらに、2値化手段107は、遅延工程で得られた輝度信号から2値化後入力画素値Bを算出する。以下、各工程について、より詳細に説明する。ゲイン調整工程において、2値化手段107は、ゲイン調整機能121により、閾値ゲイン更新手段106により入力されたゲイン調整値GBに基づいて入力輝度信号P2の各画素値をGB倍にゲインアップする。次いで、2値化手段107は、輝度制限機能122により、ゲインアップ後の各画素値を所定の最大値でクリップする。例えば、入力輝度信号P2が8ビットで表現されている場合、2値化手段107は、ゲインアップ後の画素値が255を越えた場合に、その画素値を255に設定する。次いで、2値化手段107は、遅延機能123により、画素値Xを有する注目画素を基準として時間Tずつ遅延したM個例えば、Mは基準とする画素と同じ行内の画素数の画素値X1,...,XMを取得する。つまり、2値化手段107は、注目画素よりも1個前に位置する画素、...、M個前に位置する画素の画素値を順次取得する。次いで、2値化手段107は、閾値ゲイン更新手段106により入力された閾値SB及び所定の閾値TBに基づいて2値化後入力画素値Bを算出する。まず、2値化手段107は、画素値Xと画素値Xmm=1,...,Mとの差分ΔXmΔXm=|X-Xm|を算出する。次いで、2値化手段107は、ΔXm>SBの場合に中間判定値BmをBm=1とし、ΔXm≦SBの場合に中間判定値BmをBm=0とする。m=1,...,Mについて中間判定値Bmを得ると、2値化手段107は、中間判定値Bmm=1,...,Mの総和ΣBmを算出する。そして、2値化手段107は、総和ΣBm>TBである場合に2値化後入力画素値BをB=1とし、総和ΣBm≦TBである場合に2値化後入力画素値BをB=0とする。入力輝度信号P2の各画素について上述した処理が実施され、各画素に対応する2値化後入力画素値Bは、差分算出手段108に入力される。なお、上記の閾値TBは、例えば、固定値0に設定される。もちろん、この閾値TBを0以外の値に設定したり、外部から値を変更したりできるようにすることも可能である。また、上述した処理の流れから明らかなように、本実施形態に係る2値化処理は、パイプライン構成となっており、ラインメモリを必要とする構成とはなっていない。そのため、小型の回路を用いて本実施形態に係る2値化処理を実施することが可能である。以上、本実施形態に係る2値化処理の内容について説明した。なお、上記のSAとSBとは異なる値に設定されることもあるし、同じ値に設定されることもある。同様に、上記のGAとGBとは異なる値に設定されることもあるし、同じ値に設定されることもある。また、1フレーム前の入力輝度信号P2に対する閾値SB及びゲイン調整値GBを利用して、現在の入力輝度信号P2の2値化処理を実施するように構成されていてもよい。このような構成にすると、照度の顕著な変化があると2値化に用いる閾値SB及びゲイン調整値GBは最適な値からずれてしまうが、1フレーム分のずれが物体検出の精度を劣化させる要因とはならないと考えられる。以上、本実施形態に係る物体検出装置100の基本構成について説明した。<2:変形例1背景画像の更新制御>次に、図4を参照しながら、本実施形態の一変形例変形例1に係る物体検出装置100の構成について説明する。図4は、本実施形態の一変形例変形例1に係る物体検出装置100の構成について説明するための説明図である。ここで説明する変形例1は、外部から入力される更新制御信号に応じて新たな背景輝度信号P1に基づく2値化後背景画素値Aを生成し、記憶手段104に格納されている2値化後背景画素値Aを更新する点で上述した基本構成と相違する。図4に示すように、変形例1に係る物体検出装置100は、主に、ヒストグラム作成手段101と、閾値ゲイン更新手段102と、2値化手段103と、記憶手段104とを有する。さらに、物体検出装置100は、ヒストグラム作成手段105と、閾値ゲイン更新手段106と、2値化手段107と、差分算出手段108と、切替手段109とを有する。なお、入力画像の処理に関する構成要素及び物体検出用画像の生成に関する構成要素は上述した基本構成と実質的に同じであるため、ここでは詳細な説明を省略する。背景画像の処理に関する構成要素についてまず、物体検出装置100には、背景画像の輝度信号以下、背景輝度信号P1が入力される。物体検出装置100に入力された背景輝度信号P1は、ヒストグラム作成手段101及び2値化手段103に入力される。背景輝度信号P1が入力されると、ヒストグラム作成手段101は、背景輝度信号P1から輝度値の度数分布を計算し、背景輝度信号P1のヒストグラムを作成する。なお、ヒストグラム作成手段101の回路構成例については後段において詳述する。ヒストグラム作成手段101により作成されたヒストグラムの情報は、閾値ゲイン更新手段102に入力される。ヒストグラムの情報が入力されると、閾値ゲイン更新手段102は、当該ヒストグラムに基づいて背景輝度信号P1の2値化に用いる閾値SA及びゲイン調整値GAGAは自然数を算出する。閾値ゲイン更新手段102により算出された閾値SA及びゲイン調整値GAは、2値化手段103に入力される。なお、閾値SAは、例えば、ヒストグラムのピーク、平均値、中央値、或いは、分散値など、輝度値の分布傾向を示す統計値に基づいて決定される。上記の通り、2値化手段103には、背景輝度信号P1、閾値SA及びゲイン調整値GAが入力される。背景輝度信号P1、閾値SA及びゲイン調整値GAが入力されると、2値化手段103は、図2に示すような処理手順で背景輝度信号P1を2値化し、各画素に対応する出力値A以下、2値化後背景画素値Aを出力する。2値化手段103から出力された2値化後背景画素値Aは、記憶手段104に格納される。その後、差分算出手段108は、記憶手段104に格納された2値化後背景画素値Aを利用して物体検出用画像を生成する。しかし、外部から更新制御信号が入力されると、切替手段109は、更新制御信号の入力に合わせて新たに入力された背景輝度信号P1をヒストグラム作成手段101及び2値化手段103に入力する。新たな背景輝度信号P1が入力されると、ヒストグラム作成手段101は新たな背景輝度信号P1に基づいてヒストグラムを作成する。さらに、閾値ゲイン更新手段102は、新たなヒストグラムに基づいて閾値SA及びゲイン調整値GAを更新する。そして、2値化手段103は、更新後の閾値SA及びゲイン調整値GAに基づいて新たな背景輝度信号P1を2値化して2値化後背景画素値Aを生成する。2値化手段103により新たに生成された2値化後背景画素値Aは、記憶手段104に格納される。その後、差分算出手段108は、記憶手段104に格納された新たな2値化後背景画素値Aを利用して物体検出用画像を生成する。このように、変形例1に係る物体検出装置100は、外部から入力された更新制御信号に応じて2値化後背景画素値Aを更新することができる。そのため、所定のタイミングで更新制御信号を入力したり、所定の周期で更新制御信号を入力したり、物体検出結果に応じて更新制御信号を入力したりすることで、より輝度変化に強い物体検出が可能になる。以上、変形例1に係る物体検出装置100の全体構成について説明した。<3:変形例2回路共有化>次に、図5を参照しながら、本実施形態の一変形例変形例2に係る物体検出装置200の構成について説明する。図5は、本実施形態の一変形例変形例2に係る物体検出装置200の構成について説明するための説明図である。ここで説明する変形例2は、背景画像用の2値化処理回路と、入力画像用の2値化処理回路とを共有化する構成に関する。図5に示すように、変形例2に係る物体検出装置200は、主に、ヒストグラム作成手段201と、閾値ゲイン更新手段202と、2値化手段203と、記憶手段204と、切替制御手段205と、差分算出手段206とを有する。なお、物体検出装置200は、被写体を撮像し、撮像画像から各画素の輝度値を表す輝度信号を生成する撮像手段非図示をさらに有していてもよい。また、物体検出装置200は、物体検出用画像から、侵入者や不審者、或いは、自動車や自転車などの物体を検出する解析手段非図示をさらに有していてもよい。また、物体検出装置200は、当該撮像手段及び/又は解析手段を有する外部機器と有線又は無線の電気通信回線を介して接続されていてもよいし、ケーブルなどで直接的に接続されていてもよい。但し、ここでは物体検出装置200に対して外部から輝度信号が入力されるものとし、物体検出装置200により生成された物体検出用画像は外部へと出力されるものとして説明を進める。背景画像の処理に関する構成要素についてまず、物体検出装置200には、背景画像の輝度信号以下、背景輝度信号P1が入力される。物体検出装置200に入力された背景輝度信号P1は、ヒストグラム作成手段201及び2値化手段203に入力される。背景輝度信号P1が入力されると、ヒストグラム作成手段201は、背景輝度信号P1から輝度値の度数分布を計算し、背景輝度信号P1のヒストグラムを作成する。なお、ヒストグラム作成手段201の回路構成例については後段において詳述する。ヒストグラム作成手段201により作成されたヒストグラムの情報は、閾値ゲイン更新手段202に入力される。ヒストグラムの情報が入力されると、閾値ゲイン更新手段202は、当該ヒストグラムに基づいて背景輝度信号P1の2値化に用いる閾値SA及びゲイン調整値GAGAは自然数を算出する。閾値ゲイン更新手段202により算出された閾値SA及びゲイン調整値GAは、2値化手段203に入力される。なお、閾値SAは、例えば、ヒストグラムのピーク、平均値、中央値、或いは、分散値など、輝度値の分布傾向を示す統計値に基づいて決定される。上記の通り、2値化手段203には、背景輝度信号P1、閾値SA及びゲイン調整値GAが入力される。背景輝度信号P1、閾値SA及びゲイン調整値GAが入力されると、2値化手段203は、上述した基本構成に係る2値化手段103と同様の処理手順で背景輝度信号P1を2値化し、各画素に対応する出力値A以下、2値化後背景画素値Aを出力する。2値化手段203から出力された2値化後背景画素値Aは、記憶手段204に格納される。そして、記憶手段204に格納された2値化後背景画素値Aは、必要に応じて差分算出手段206により読み出される。入力画像の処理に関する構成要素について次に、物体検出装置200には、物体検出の対象となる入力画像の輝度信号以下、入力輝度信号P2が入力される。このとき、切替制御信号が入力され、切替制御手段205により閾値ゲイン更新手段202は、入力輝度信号P2の2値化処理に用いる閾値SB及びゲイン調整値GBを算出する動作モードに切り替えられる。物体検出装置200に入力された入力輝度信号P2は、ヒストグラム作成手段201及び2値化手段203に入力される。入力輝度信号P2が入力されると、ヒストグラム作成手段201は、入力輝度信号P2から輝度値の度数分布を計算し、入力輝度信号P2のヒストグラムを作成する。ヒストグラム作成手段201により作成されたヒストグラムの情報は、閾値ゲイン更新手段202に入力される。ヒストグラムの情報が入力されると、閾値ゲイン更新手段202は、当該ヒストグラムに基づいて入力輝度信号P2の2値化に用いる閾値SB及びゲイン調整値GBGBは自然数を算出する。閾値ゲイン更新手段202により算出された閾値SB及びゲイン調整値GBは、2値化手段203に入力される。なお、閾値SBは、例えば、ヒストグラムのピーク、平均値、中央値、或いは、分散値など、輝度値の分布傾向を示す統計値に基づいて決定される。上記の通り、2値化手段203には、入力輝度信号P2、閾値SB及びゲイン調整値GBが入力される。入力輝度信号P2、閾値SB及びゲイン調整値GBが入力されると、2値化手段203は、上述した基本構成に係る2値化手段107と同様の処理手順で入力輝度信号P2を2値化し、各画素に対応する出力値B以下、2値化後入力画素値Bを出力する。2値化手段203から出力された2値化後入力画素値Bは、差分算出手段206に入力される。物体検出用画像の生成に関する構成要素について2値化後入力画素値Bが入力されると、差分算出手段206は、記憶手段204から2値化後背景画素値Aを読み出す。そして、差分算出手段206は、2値化後入力画素値Bと2値化後背景画素値Bとの差分を算出し、その差分を物体検出用画像の画素値として出力する。例えば、差分算出手段206は、2値化後背景画像Aを反転させ、反転後の2値化後背景画像Aバーと、2値化後入力画像Bとを合成して物体検出用画像を生成する。例えば、図8の上段に示すような背景画像及び入力画像が与えられた場合、同下段に示すような出力画像が物体検出用画像として出力される。以上、変形例2に係る物体検出装置200の構成について説明した。変形例2の構成を適用することで、さらに回路規模を抑制することが可能になる。監視カメラなどへの応用ところで、本実施形態に係る物体検出装置200は、撮像手段などを追加することで監視カメラとして機能しうる。また、撮像手段により撮像された画像が物体検出装置200に入力されるようにし、物体検出装置200から出力された物体検出用画像が侵入者/不審者検出用の画像解析手段に入力されるようにすれば、監視システムが実現される。この場合、撮像手段や画像解析手段と物体検出装置200との間は有線又は無線の電気通信回線を介して接続されてもよいし、ケーブルなどで直接的に接続されてもよい。こうした実装形態の変形についても当然に本実施形態の技術的範囲に属することは言うまでもない。<4:ヒストグラム作成手段の回路構成例>ここで、図6及び図7を参照しながら、ヒストグラム作成手段101、105、201の機能を実現可能な回路構成例について説明する。図6及び図7は、ヒストグラム作成手段101、201の機能を実現可能な回路構成例について説明するための説明図である。なお、入力される輝度信号が背景輝度信号P1の場合も入力輝度信号P2の場合も処理内容は実質的に同じであるため、ここでは入力輝度信号Pが入力されるものとする。図6に示すように、ヒストグラム作成手段101、105、201の機能は、例えば、イネーブル生成回路301及びカウンタ302により実現可能である。イネーブル生成回路301は、図7の例に示すような入出力関係Xは0でも1でもよいことを意味する。を実現する回路である。図7は、入力輝度信号Pが8ビットで表現されること、及びQVGA程度の解像度であることを想定した例である。この場合、入力輝度信号Pが入力されたイネーブル生成回路301は、入力輝度信号Pの輝度値に応じて8個の信号E0,...,E7を出力する。例えば、入力輝度信号Pの輝度値が2進数表記で00011101の場合、イネーブル生成回路301は、上位3ビットが0であるから、図7の表に従って、E0,E1,E2,E3,E4,E5,E6,E7=0,0,0,0,1,0,0,0を出力する。他の場合も同様である。イネーブル生成回路301から出力された信号E0,...,E7は、それぞれ対応するカウンタ302に入力される。各カウンタ302は、入力された信号が1の場合に自身のカウント値をカウントアップし、0の場合にはカウントアップしない。例えば、イネーブル生成回路301からE0,E1,E2,E3,E4,E5,E6,E7=0,0,0,0,1,0,0,0が出力された場合、信号E4に対応するカウンタ302は自身のカウント値をカウントアップし、他の信号に対応するカウンタ302はカウントアップしない。画像を構成する各画素の入力輝度信号Pに対してイネーブル生成回路301及びカウンタ302による処理が実行されると、各カウンタ302は、それぞれ自身のカウント値を出力する。上記の構成から明らかなように、各カウンタ302から出力されるカウント値は、ヒストグラムを構成する各輝度範囲の度数になっている。例えば、信号E5に対応する輝度範囲は、32~64である。同様に、信号E6に対応する輝度範囲は64~128であり、信号E7に対応する輝度範囲は128~255である。信号E0,...,E4についても同様である。なお、輝度範囲の設定方法はこの例に限定されないが、この例のように輝度値が比較的低い領域で輝度範囲の幅を狭く、輝度値が比較的高い領域で輝度範囲の幅を広くとることにより、低照度時における画像の輝度変化に敏感な特性が得られる。閾値ゲイン更新手段102、106、202は、カウンタ302の出力に基づき、例えば、最も度数の多い輝度範囲ピークを検出して、その輝度範囲が画像の中心となるように、輝度に乗算するゲイン調整値GA及び閾値SA又はゲイン調整値GB及び閾値SBを決定する。なお、輝度範囲の決定方法としては、上記のようにピークを基準に決定する方法もあるが、平均値、中央値、或いは、分散値などの統計値に基づいて画像の中心にする輝度範囲を決定する方法も考えられる。また、要求される検出精度、処理負荷、或いは、撮像条件などによっては、背景画像に基づくゲイン調整値GA及び閾値SAを入力画像に基づくゲイン調整値GB及び閾値SBに設定する方法も考えられる。以上、ヒストグラム作成手段101、105、201の機能を実現可能な回路構成例について説明した。<5:効果>本実施形態に係る技術を適用すると、図8に模式的に示したように、撮像対象の照度が低下した状態でも、物体を十分に高い精度で認識できる程度にはっきりと物体の輪郭が得られる。そのため、突然に輝度が変化したり、比較対象の背景画像が異なる時間帯に撮像されたものであったりしても、精度良く物体を検出することが可能になる。また、実際に撮像した画像を用いてシミュレーションの結果において、照明が暗い状況や雑音を挿入した状況においても、被写体の輪郭を判別可能な物体検出用画像が得られている。上述したように、本実施形態は、照明変動に対して頑健にするために画像信号を2値符号化し、さらに、雑音に対して頑健にするために2値化に利用する判定用閾値を変更する構成を採用している。RRC法などでは、放射状の点に対して統計的な処理を実施し、さらに探索処理を必要としていた。一方、本実施形態の構成は、ラインメモリなしのパイプライン構成で画像輝度のヒストグラムを作成できるようにし、ヒストグラムから輝度信号の乗算係数ゲイン調整値及び閾値を得るようにした。結果として、回路の小型化、及び高速動作が可能となった。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。"