"自車両の前方を連続して撮像した複数の撮像画像の各々からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジに基づいて、各撮像画像について、エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を、歩行者候補の輪郭線として生成する輪郭線生成手段と、前記輪郭線生成手段によって各撮像画像について生成された前記輪郭線に基づいて、各撮像画像において対応する輪郭線を検索する検索手段と、前記検索手段によって検索された対応する輪郭線のペアの各々について、前記撮像画像上の水平方向の移動量を算出する移動量算出手段と、前記移動量算出手段によって算出された前記移動量に基づいて、前記輪郭線を、複数の輪郭線群に分類する分類手段と、前記複数の輪郭線群の各々について、前記輪郭線群に属する全ての前記輪郭線の高さ方向の大きさを算出するサイズ算出手段と、前記複数の輪郭線群の各々について、前記移動量算出手段によって算出された前記輪郭線群に属する前記輪郭線の前記水平方向の移動量と、前記サイズ算出手段によって算出された前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを判定する飛び出し判定手段と、を含む飛び出し歩行者判定装置。前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジに基づいて、車線を検出する車線検出手段を更に含み、前記輪郭線生成手段は、前記車線検出手段によって検出された車線に基づいて求められる道路領域内を始点として、前記エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を、前記歩行者候補の輪郭線として生成する請求項1記載の飛び出し歩行者判定装置。前記輪郭線生成手段によって生成された前記輪郭線に基づいて、前記輪郭線が歩行者の輪郭線であると仮定した場合の前記歩行者の大きさを推定する候補サイズ推定手段と、前記輪郭線生成手段によって生成された前記輪郭線のうち、前記候補サイズ推定手段によって推定された前記歩行者の大きさが所定範囲内となる輪郭線を選択する輪郭線選択手段とを更に含み、前記検索手段は、前記輪郭線選択手段によって選択された前記輪郭線について、各撮像画像において対応する輪郭線を検索する請求項1又は2記載の歩行者判定装置。前記検索手段は、前記撮像画像を、予め定められた進路領域、前記進路領域より右側の右領域、及び前記進路領域より左側の左領域に分割し、前記右領域内に生成された前記輪郭線については、次時刻の撮像画像の、前記輪郭線より左側に探索範囲を設定し、前記左領域内に生成された前記輪郭線については、次時刻の撮像画像の、前記輪郭線より右側に探索範囲を設定し、前記進路領域内に生成された前記輪郭線については、次時刻の撮像画像の、前記輪郭線より左側及び右側を含む探索範囲を設定し、前記設定された探索範囲内から、対応する輪郭線を検索する請求項1~請求項3の何れか1項記載の歩行者判定装置。前記分類手段は、前記輪郭線を、複数の輪郭線群に分類すると共に、前記複数の輪郭線群の各々について、前記輪郭線群に属する全ての前記輪郭線に基づいて、前記水平方向の移動量を算出し、前記飛び出し判定手段は、前記複数の輪郭線群の各々について、前記算出された前記輪郭線群の前記水平方向の移動量と、前記サイズ算出手段によって算出された前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを判定する請求項1~請求項4の何れか1項記載の歩行者判定装置。自車両の速度を検出する速度検出手段を更に含み、前記飛び出し判定手段は、前記複数の輪郭線群の各々について、前記移動量算出手段によって算出された前記輪郭線群に属する前記輪郭線の前記水平方向の移動量と、前記速度検出手段によって検出された自車両の速度とに基づいて、衝突危険性を判定し、前記判定された衝突危険性と、前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさが閾値以上であるか否かとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い飛び出し歩行者が存在するか否かを判定する請求項1~請求項5の何れか1項記載の歩行者判定装置。コンピュータを、自車両の前方を連続して撮像した複数の撮像画像の各々からエッジを抽出するエッジ抽出手段、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジに基づいて、各撮像画像について、エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を、歩行者候補の輪郭線として生成する輪郭線生成手段、前記輪郭線生成手段によって各撮像画像について生成された前記輪郭線に基づいて、各撮像画像において対応する輪郭線を検索する検索手段、前記検索手段によって検索された対応する輪郭線のペアの各々について、前記撮像画像上の水平方向の移動量を算出する移動量算出手段、前記移動量算出手段によって算出された前記移動量に基づいて、前記輪郭線を、複数の輪郭線群に分類する分類手段、前記複数の輪郭線群の各々について、前記輪郭線群に属する全ての前記輪郭線の高さ方向の大きさを算出するサイズ算出手段、及び前記複数の輪郭線群の各々について、前記移動量算出手段によって算出された前記輪郭線群に属する前記輪郭線の前記水平方向の移動量と、前記サイズ算出手段によって算出された前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを判定する飛び出し判定手段として機能させるためのプログラム。しかしながら、上記の特許文献1に記載の技術では、特に市街地において、道路の路側物として、ガードレールや電柱などの構造物や樹木、ビル、塀などがあり、それが歩行者と一緒にその背景に映り込んでノイズとなる。これらの背景ノイズは、静止物なので、横断歩行者とは異なるオプティカルフローを生じてしまい、オプティカルフローによる歩行者検出が困難になる、という問題がある。また、上記の特許文献2に記載の技術では、横断歩行者の頭部の背景には、道路の路側物が映り込む傾向があり、さらに、脚部の背景には、路面上にペイントされた車線境界の白線、横断歩道などの路面標示、車速規制などの路面表記があり、それらが背景ノイズとして映り込む。これらの背景ノイズは静止しているので、横断歩行者とは異なる画像上の移動速度を生じてしまい、画像上の移動速度による歩行者検出が困難になる、という問題がある。また、上記の特許文献3に記載の技術では、脚部背景に、車線境界の白線、横断歩道などの路面標示、車速規制などの路面表記が映りこみ、それが背景ノイズとなるため、ステレオ視のための照合が困難となる、という問題がある。本発明は、上述した問題を解決するために成されたものであり、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを精度良く判定する飛び出し歩行者判定装置及びプログラム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飛び出し歩行者判定装置は、自車両の前方を連続して撮像した複数の撮像画像の各々からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジに基づいて、各撮像画像について、エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を、歩行者候補の輪郭線として生成する輪郭線生成手段と、前記輪郭線生成手段によって各撮像画像について生成された前記輪郭線に基づいて、各撮像画像において対応する輪郭線を検索する検索手段と、前記検索手段によって検索された対応する輪郭線のペアの各々について、前記撮像画像上の水平方向の移動量を算出する移動量算出手段と、前記移動量算出手段によって算出された前記移動量に基づいて、前記輪郭線を、複数の輪郭線群に分類する分類手段と、前記複数の輪郭線群の各々について、前記輪郭線群に属する全ての前記輪郭線の高さ方向の大きさを算出するサイズ算出手段と、前記複数の輪郭線群の各々について、前記移動量算出手段によって算出された前記輪郭線群に属する前記輪郭線の前記水平方向の移動量と、前記サイズ算出手段によって算出された前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを判定する飛び出し判定手段と、を含んで構成されている。本発明のプログラムは、コンピュータを、自車両の前方を連続して撮像した複数の撮像画像の各々からエッジを抽出するエッジ抽出手段、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジに基づいて、各撮像画像について、エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を、歩行者候補の輪郭線として生成する輪郭線生成手段、前記輪郭線生成手段によって各撮像画像について生成された前記輪郭線に基づいて、各撮像画像において対応する輪郭線を検索する検索手段、前記検索手段によって検索された対応する輪郭線のペアの各々について、前記撮像画像上の水平方向の移動量を算出する移動量算出手段、前記移動量算出手段によって算出された前記移動量に基づいて、前記輪郭線を、複数の輪郭線群に分類する分類手段、前記複数の輪郭線群の各々について、前記輪郭線群に属する全ての前記輪郭線の高さ方向の大きさを算出するサイズ算出手段、及び前記複数の輪郭線群の各々について、前記移動量算出手段によって算出された前記輪郭線群に属する前記輪郭線の前記水平方向の移動量と、前記サイズ算出手段によって算出された前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを判定する飛び出し判定手段として機能させるためのプログラムである。本発明によれば、エッジ抽出手段によって、自車両の前方を連続して撮像した複数の撮像画像の各々からエッジを抽出する。輪郭線生成手段によって、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジに基づいて、各撮像画像について、エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を、歩行者候補の輪郭線として生成する。そして、検索手段によって、前記輪郭線生成手段によって各撮像画像について生成された前記輪郭線に基づいて、各撮像画像において対応する輪郭線を検索する。移動量算出手段によって、前記検索手段によって検索された対応する輪郭線のペアの各々について、前記撮像画像上の水平方向の移動量を算出する。そして、分類手段によって、前記移動量算出手段によって算出された前記移動量に基づいて、前記輪郭線を、複数の輪郭線群に分類する。サイズ算出手段によって、前記複数の輪郭線群の各々について、前記輪郭線群に属する全ての前記輪郭線の高さ方向の大きさを算出する。そして、飛び出し判定手段によって、前記複数の輪郭線群の各々について、前記移動量算出手段によって算出された前記輪郭線群に属する前記輪郭線の前記水平方向の移動量と、前記サイズ算出手段によって算出された前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを判定する。このように、エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を生成し、撮像画像間における輪郭線の水平方向の移動量に基づいて、輪郭線群に分類し、輪郭線群の水平方向の移動量と、輪郭線群の高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを精度良く判定することができる。本発明に係る飛び出し歩行者判定装置は、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジに基づいて、車線を検出する車線検出手段を更に含み、前記輪郭線生成手段は、前記車線検出手段によって検出された車線に基づいて求められる道路領域内を始点として、前記エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を、前記歩行者候補の輪郭線として生成するようにすることができる。これによって、背景ノイズを排除できるため、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かをより精度良く判定することができる。本発明に係る飛び出し歩行者判定装置は、前記輪郭線生成手段によって生成された前記輪郭線に基づいて、前記輪郭線が歩行者の輪郭線であると仮定した場合の前記歩行者の大きさを推定する候補サイズ推定手段と、前記輪郭線生成手段によって生成された前記輪郭線のうち、前記候補サイズ推定手段によって推定された前記歩行者の大きさが所定範囲内となる輪郭線を選択する輪郭線選択手段とを更に含み、前記検索手段は、前記輪郭線選択手段によって選択された前記輪郭線について、各撮像画像において対応する輪郭線を検索するようにすることができる。これによって、背景ノイズを排除できるため、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かをより精度良く判定することができる。本発明に係る前記検索手段は、前記撮像画像を、予め定められた進路領域、前記進路領域より右側の右領域、及び前記進路領域より左側の左領域に分割し、前記右領域内に生成された前記輪郭線については、次時刻の撮像画像の、前記輪郭線より左側に探索範囲を設定し、前記左領域内に生成された前記輪郭線については、次時刻の撮像画像の、前記輪郭線より右側に探索範囲を設定し、前記進路領域内に生成された前記輪郭線については、次時刻の撮像画像の、前記輪郭線より左側及び右側を含む探索範囲を設定し、前記設定された探索範囲内から、対応する輪郭線を検索するようにすることができる。これによって、背景ノイズを排除できるため、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かをより精度良く判定することができる。本発明に係る前記分類手段は、前記輪郭線を、複数の輪郭線群に分類すると共に、前記複数の輪郭線群の各々について、前記輪郭線群に属する全ての前記輪郭線に基づいて、前記水平方向の移動量を算出し、前記飛び出し判定手段は、前記複数の輪郭線群の各々について、前記算出された前記輪郭線群の前記水平方向の移動量と、前記サイズ算出手段によって算出された前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを判定するようにすることができる。これによって、輪郭線群の水平方向の移動量を精度良く算出できるため、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かをより精度良く判定することができる。本発明に係る飛び出し歩行者判定装置は、自車両の速度を検出する速度検出手段を更に含み、前記飛び出し判定手段は、前記複数の輪郭線群の各々について、前記移動量算出手段によって算出された前記輪郭線群に属する前記輪郭線の前記水平方向の移動量と、前記速度検出手段によって検出された自車両の速度とに基づいて、衝突危険性を判定し、前記判定された衝突危険性と、前記輪郭線群の前記高さ方向の大きさが閾値以上であるか否かとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い飛び出し歩行者が存在するか否かを判定するようにすることができる。なお、本発明のプログラムを記憶する記憶媒体は、特に限定されず、ハードディスクであってもよいし、ROMであってもよい。また、CD-ROMやDVDディスク、光磁気ディスクやICカードであってもよい。更にまた、該プログラムを、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。以上説明したように、本発明によれば、エッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を生成し、撮像画像間における輪郭線の水平方向の移動量に基づいて、輪郭線群に分類し、輪郭線群の水平方向の移動量と、輪郭線群の高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを精度良く判定することができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、車両に搭載され、衝突危険度が高い飛び出し歩行者が存在するか否かを判定する飛び出し歩行者判定装置に本発明を適用した場合について説明する。図1に示すように、第1の実施の形態に係る飛び出し歩行者判定装置10は、自車両の前方を撮像する画像撮像部12と、自車両の速度を検出する車速センサ14と、画像撮像部12から出力される撮像画像及び車速センサ14により検出される自車両の速度に基づいて衝突危険度が高い飛び出し歩行者が存在するか否かを判定する飛び出し歩行者判定処理ルーチンを実行するコンピュータ16と、コンピュータ16での処理結果を出力するための出力装置18と、を備えている。画像撮像部12は、自車両の前方を連続して撮像し、画像信号を生成する撮像部図示省略と、撮像部で生成されたアナログ信号である画像信号をデジタル信号に変換するA/D変換部図示省略と、A/D変換された画像信号を一時的に格納するための画像メモリ図示省略とを備えている。なお、用いる画像はカラーでもモノクロでも良いし、可視光画像でも赤外画像でもよい。コンピュータ16は、飛び出し歩行者判定装置10全体の制御を司るCPU、後述する飛び出し歩行者判定処理ルーチンのプログラム等を記憶した記憶媒体としてのROM、ワークエリアとしてデータを一時格納するRAM、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このような構成の場合には、各構成要素の機能を実現するためのプログラムをROMやHDD等の記憶媒体に記憶しておき、これをCPUが実行することによって、各機能が実現されるようにする。このコンピュータ16をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図1に示すように、画像撮像部12で連続して撮像されコンピュータ16へ入力された複数の撮像画像連続した複数フレームの撮像画像を取得する画像取得部20と、取得した複数の撮像画像の各々からエッジを抽出するエッジ抽出部22と、抽出されたエッジに基づいて、歩行者候補の輪郭線を生成する輪郭線生成部24と、生成された輪郭線に基づいて、歩行者候補のサイズを推定する候補サイズ推定部26と、複数の撮像画像間で対応する輪郭線を検索する対応輪郭線検索部28と、検索された対応する輪郭線のペア毎に、輪郭線の移動量を推定する移動量推定部30と、輪郭線の移動量に基づいて、輪郭線をグルーピングするグルーピング部32と、グルーピングされた輪郭線のグループ毎に、グループの輪郭線全体のサイズを算出するグループサイズ算出部34と、推定された輪郭線の移動量と算出されたグループのサイズに基づいて、衝突危険度が高い飛び出し歩行者が存在するか否かを判定する飛び出し判定部36とを備えている。画像取得部20は、画像撮像部12によって撮像された撮像画像を、予め設定したフレーム数分だけ取得してメモリ図示省略に記憶する。エッジ抽出部22は、複数の撮像画像の各々について、既存のSobelオペレータやPrewittオペレータを用いて、各画素のエッジ輝度勾配の大きさと方向を抽出する。例えば、図2Aに示すような撮像画像に対して、Sobelオペレータを適用して、各画素のエッジ輝度勾配の大きさを示すエッジ画像図2B参照が得られる。エッジ抽出部22では、エッジを抽出したが、このままでは、エッジは複数部分に断片化されていて、路側物のエッジも混在している。そのため、輪郭線生成部24では、画像中のエッジをグルーピングして線分化することにより、歩行者と背景の分離度を向上させる。歩行者は路面上に存在しているため、歩行者の輪郭線は路面の高さから画像上方の歩行者高さの範囲に連続分布している。そのため、輪郭線生成部24は、複数の撮像画像の各々について、図3A、Bに示すように、予め定められた路面領域予め定められた路面の高さまでの領域内から、最下端となるエッジのピーク点を選択して、そのピーク点から画像の上方もしくは斜め上方へ連続するエッジのピーク点を追跡して輪郭線として統合する。エッジ点が連続しなくなったら、ピーク追跡を終了して、追跡されたエッジのピーク点をひとつのグループとして、歩行者候補の輪郭線を生成する。エッジのピーク点を上方へ追跡することにより、ノイズとなる路側物エッジの混入を防ぐことができる。候補サイズ推定部26は、複数の撮像画像の各々について、生成した輪郭線の最下端点が平面の路面上であると仮定し、輪郭線が表わす歩行者候補の高さと幅を、以下のように推定する。図4Aに示すように、撮像画像上の消失点を原点とした場合の歩行者候補の輪郭線下端の座標値をyp、画像撮像部12の路面からの高さをhc、歩行者候補の実際の高さと幅を各々hpとwp、撮像画像上で生成された輪郭線の高さと幅を各々hiとwiとする。このとき、以下の1式、2式に従って、歩行者候補のhpとwpが求められる画像撮像部12は水平、前向きに設置と仮定。また、平均的な横向きの歩行者のサイズは大きくても高さ2m、幅0.5mであるので、候補サイズ推定部26は、図4Bに示すように、上記1式で計算されたhpが高さ2m以上、あるいは上記2式で計算されたwpが幅0.5m、以上となる輪郭線を非歩行者として除去する。また、車道に飛び出す歩行者は3歳児の平均身長以上の大きさはあると考えられるので、候補サイズ推定部26は、上記図4Bに示すように、求められたhpが約0.8m以下となる輪郭線を非歩行者として除去する。以上の処理により、歩行者候補の輪郭を示す輪郭線を選択して、背景物などによるノイズを低減することができる。対応輪郭線検索部28は、連続して撮像された複数の撮像画像の各々について生成された歩行者候補の輪郭線を、当該複数の撮像画像間で対応付ける。ここで、時刻tの撮像画像における輪郭線と対応する、時刻tTの撮像画像における輪郭線を検索する場合には、時刻tTの撮像画像に、以下に説明する探索範囲を設定し、設定された探索範囲内から、対応する輪郭線を検索する。まず、自車進路に進入する方向に移動して、衝突する可能性のある飛び出し歩行者を検出したいので、図5に示すように、撮像画像を右左進路領域に分割し、各領域毎に、対応する輪郭線の探索範囲を設定する。なお、領域分割の境界線の角度は以下の3式によって表わされる。ただし、wcは自車両の幅であり、hcは、画像撮像部12の設置位置の高さである。時刻tで検出した輪郭線が右領域内に存在する場合には、時刻tTの撮像画像において、当該輪郭線の左側に探索範囲を設定する。時刻tで検出した輪郭線が左領域内に存在する場合には、時刻tTの撮像画像において、当該輪郭線の右側に探索範囲を設定する。時刻tで検出した輪郭線が進路領域内に存在する場合には、時刻tTの撮像画像において、当該輪郭線の左側及び右側を含む探索範囲を設定する。さらに、歩行者の移動速度は高々2ms程度であるので、路面平面仮定から、図6に示すように、画像上の探索範囲の水平方向の幅を限定できる。探索範囲の水平方向の幅xserchは、以下の4式に従って表わされる。ただし、vxは、歩行者移動速度であり、Tは撮像画像間の時間間隔である。移動量推定部30は、検索された対応する輪郭線の各ペアについて、複数の撮像画像間での移動量を推定する。前段にて連続する時刻tと時刻tTにおける歩行者候補の輪郭線を抽出しているので、図7に示すように、以下の5式に従って、輪郭線の各画素のx軸方向水平方向の移動量の平均値から移動量が求められる。ただし、yの集合は、時刻tと時刻tTにおける輪郭線の共通するy座標の集合であり、Nはその数である。また、背景物は頭部背景に映り込み、脚部は胴体に対して移動量が大きいため、輪郭線をy方向高さ方向に三分割し、上下の部分の重みcyを小さく設定して計算することにより、歩行者の胴体部の移動量Δxを精度良く求めることができる。歩行者の輪郭は、頭部胴体四肢服鞄などの持物などの複数の輪郭線から構成されているので、それらの輪郭線を統合することにより、推定精度が向上される。そこで、グルーピング部32は、各輪郭線について、図8に示すように、輪郭線の最下点を基準に統合範囲xint、yintの範囲内で、x方向の移動量Δxの値がほぼ等しい輪郭線移動量Δxの差分が予め定められた誤差範囲のものを統合することにより、各輪郭線を複数の輪郭線群にグルーピングする。統合範囲xint、yintは、以下の6式、7式で表される。このとき、横向きの歩行者のサイズを想定すると、最大高さhmax=2m、最大幅wmax=0.5mと設定すればよい。グルーピング部32は、各輪郭線群について、輪郭線群に属する複数の輪郭線全体の移動量を、上記6式に従って再計算し、輪郭線群の移動量Δxを算出する。グループサイズ算出部34は、各輪郭線群について、輪郭線群に属する複数の輪郭線全体の最上端と最下端との高さy方向の距離Lを算出する。なお、以下の8式により、Lを画像上の歩行者の基準の高さで正規化しておく。このとき、hstdは、歩行者の基準となる身長を設定する。飛び出し判定部36は、各輪郭線群の移動量Δxと自車両の車速vcとに基づいて、以下に説明するように、衝突危険度が高い飛び出し歩行者が存在するか否かを判定する。まず、図9に示すように、自車両と飛び出し歩行者が定速運動をしていると仮定して、自車両がY=0に到達した時点での飛び出し歩行者との距離Xcrossを、以下の9式に従って予測する。この距離Xcrossが、自車両との衝突危険度の指標となる。ただし、Tは、時刻tと時刻tTとの間の時間間隔であり、y1、y2は、時刻t、tTでの画像上の歩行者足元y座標と消失線の間の間隔である図10参照。そして、Xcross<wc/2、かつ、L ́>設定閾値であれば、当該輪郭線群が示す歩行者候補が、衝突危険度が高い飛び出し歩行者であると判定する。飛び出し判定部36は、衝突危険度が高い飛び出し歩行者が存在すると判定した場合、出力装置18によって警報メッセージを出力するように制御する。次に、図11を参照して、第1の実施の形態の飛び出し歩行者判定装置10のコンピュータ16で実行される飛び出し歩行者判定処理ルーチンについて説明する。ステップ100で、画像撮像部12で連続して撮像された時刻t、tTの撮像画像を取得すると共に、車速センサ14で検出された自車両の速度を取得する。次のステップ102では、上記ステップ100で取得した時刻t、tTの撮像画像の各々について、各画素のエッジを抽出する。そして、ステップ104において、上記ステップ100で取得した時刻t、tTの撮像画像の各々について、上記ステップ102で抽出したエッジに基づいて、歩行者候補の輪郭線を生成する。次のステップ106では、上記ステップ104で生成した歩行者候補の輪郭線の各々について、上記1式、2式に従って、歩行者候補の大きさを推定し、ステップ108において、上記ステップ106で推定された歩行者候補の大きさに基づいて、大きさが所定範囲外となる輪郭線は除外し、大きさが所定範囲内となる輪郭線を、歩行者候補の輪郭線として選択する。そして、ステップ110において、上記ステップ108で選択された、時刻tの撮像画像における各輪郭線について、輪郭線が位置する進路領域、右領域、左領域に応じて、時刻tTの撮像画像に探索範囲を設定する。次のステップ112では、時刻tの撮像画像における各輪郭線について、時刻tTの撮像画像に設定した探索領域から、対応する輪郭線を検索する。そして、ステップ114において、上記ステップ112での検索結果に基づいて、時刻t、tTの撮像画像の間で対応する輪郭線のペアの各々について、上記5式に従って、水平方向の移動量Δxを推定する。次のステップ116では、上記ステップ114で推定された移動量Δxに基づいて、輪郭線を、複数の輪郭線群にグルーピングすると共に、各輪郭線群について、水平方向の移動量Δxを再計算する。ステップ118において、輪郭線群の各々について、高さ方向の大きさを算出し、ステップ120において、上記ステップ116で計算された各輪郭線群の移動量Δxと、上記ステップ118で算出された各輪郭線群の高さ方向の大きさと、上記ステップ100で取得した自車両の速度とに基づいて、各輪郭線群が示す歩行者候補が、衝突危険度の高い飛び出し歩行者であるか否かを判定する。そして、ステップ122において、上記ステップ120の判定により、衝突危険度の高い飛び出し歩行者が存在するか否かを判定し、衝突危険度の高い飛び出し歩行者が存在しない場合には、飛び出し歩行者判定処理ルーチンを終了する。一方、衝突危険度の高い飛び出し歩行者が存在する場合には、ステップ124において、出力装置18によって警報メッセージを出力するように制御して、飛び出し歩行者判定処理ルーチンを終了する。以上説明したように、第1の実施の形態の飛び出し歩行者判定装置10によればエッジのピーク点が画像上方へ向かって連続する輪郭線を歩行者候補の輪郭線として生成し、撮像画像間において対応する輪郭線の水平方向の移動量に基づいて、歩行者候補の輪郭線を輪郭線群に分類し、輪郭線群の水平方向の移動量と、輪郭線群の高さ方向の大きさとに基づいて、自車両の進路に飛び出す危険性が高い歩行者が存在するか否かを精度良く判定することができる。輪郭線の生成では、飛び出し歩行者は輪郭が連続して道路面上に存在するという前提に基づき、路面位置から画像上方へエッジのピーク点を追跡して輪郭線を生成することにより路側物の輪郭線を分離することができる。また、生成された輪郭線の大きさと、基準となる歩行者の大きさを比較することにより、背景の路面表示の輪郭線を分離することができる。また、時刻t、tTの撮像画像間の輪郭線の移動量を算出後、輪郭線の移動量に基づき輪郭線のグルーピングを実施する。歩行者と背景物の移動方向は異なるので,歩行者と背景物を分離することが可能となる。このように、歩行者の輪郭線群は道路面上から連続し、かつ、同一方向に移動し、背景の路側物や路面表示の輪郭線群とは異なる方向に移動する傾向を利用することにより、背景物を分離して飛び出し歩行者の移動量を求めることができる。また、不安定な特徴点のオプティカルフローの算出は避けて、歩行者の輪郭線の水平方向の移動量を算出することにより、移動量の算出精度を向上する。次に、第2の実施の形態について説明する。なお、第1の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。第2の実施の形態では、撮像画像から車線を検出し、道路領域内を始点とする輪郭線を、歩行者候補の輪郭線として生成している点が、第1の実施の形態と異なっている。図12に示すように、第2の実施の形態の飛び出し歩行者判定装置210のコンピュータ216は、画像取得部20と、エッジ抽出部22と、抽出されたエッジに基づいて、車線を検出する車線検出部223と、検出された車線に基づいて求められる道路領域内を始点として、歩行者候補の輪郭線を生成する輪郭線生成部224と、候補サイズ推定部26と、対応輪郭線検索部28と、移動量推定部30と、グルーピング部32と、グループサイズ算出部34と、飛び出し判定部36とを備えている。車線検出部20は、複数の撮像画像の各々から、抽出されたエッジに基づいて、車線車道端の白線を検出する。また、車線検出部20は、白線だけでなく、縁石を検出して車道端を推定してもよい。輪郭線生成部224は、車線検出部20によって検出された車線や縁石から、道路領域を推定し、推定された道路領域内から、最下端となるエッジのピーク点を選択し、選択されたエッジのピーク点から、連続するエッジのピーク点を上方に追跡し、歩行者候補の輪郭線を生成する。なお、第2の実施の形態に係る飛び出し歩行者判定装置210の他の構成及び作用については第1の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。このように、歩行者候補の輪郭線の開始点を道路領域内に限定することにより、歩行者の背景にある路側物の誤検出を低減することができ、より適切な飛び出し判定が可能となる。"