"物体の自車両への接近を検知する装置であって、前記自車両に搭載されている撮像装置が前記物体を撮像して得た時系列の撮像画像から、該撮像画像間で対応している特徴点を複数抽出する抽出部と、前記複数の特徴点の各々についての前記撮像画像間での挙動を検出する挙動検出部と、前記複数の特徴点の各々について前記挙動がランダムであるか否かを判定する挙動判定部と、前記複数の特徴点のうちで前記挙動がランダムではないと前記挙動判定部が判定した特徴点についての挙動に基づいて、前記物体が前記自車両に接近しているか否かを判定し、該判定の結果を出力する接近判定部と、を備える物体接近検知装置。前記挙動検出部は、前記複数の特徴点の各々についてのオプティカルフローを前記時系列の撮像画像から検出し、前記挙動判定部は、前記オプティカルフローの向きの時間変化量に基づいて、前記挙動がランダムであるか否かを判定する、請求項1に記載の物体接近検知装置。前記挙動判定部は、前記抽出部が抽出した複数の特徴点のうちの1つの特徴点についての、時系列で連続している2つのオプティカルフロー間でのオプティカルフローの向きの変化を求め、該向きの変化が所定角度以上であった度数が所定時間の間で所定度数よりも大きい場合には、該1つの特徴点の挙動がランダムであるとの判定を下し、該度数が該所定時間の間で該所定度数よりも小さい場合には、該1つの特徴点の挙動はランダムではないとの判定を下す請求項2に記載の物体接近検知装置。コンピュータによって実行される、物体の自車両への接近を検知する方法であって、前記自車両に搭載されている撮像装置が前記物体を撮像して得た時系列の撮像画像から、該撮像画像間で対応している特徴点を複数抽出し、前記複数の特徴点の各々についての前記撮像画像間での挙動を検出し、前記複数の特徴点の各々について前記挙動がランダムであるか否かを判定し、前記複数の特徴点のうちで前記挙動がランダムではないと判定された特徴点についての挙動に基づいて、前記物体が前記自車両に接近しているか否かを判定して、該判定の結果を出力する、物体接近検知方法。前記挙動の検出においては、前記複数の特徴点の各々についてのオプティカルフローを前記時系列の撮像画像から検出し、前記挙動がランダムであるか否かの判定においては、前記オプティカルフローの向きの時間変化量に基づいて、前記挙動がランダムであるか否かを判定する、請求項4に記載の物体接近検知方法。前記挙動がランダムであるか否かの判定においては、前記時系列の撮像画像から抽出された複数の特徴点のうちの1つの特徴点についての、時系列で連続している2つのオプティカルフロー間でのオプティカルフローの向きの変化を求め、該向きの変化が所定角度以上であった度数が所定時間の間で所定度数よりも大きい場合には、該1つの特徴点の挙動がランダムであるとの判定を下し、該度数が該所定時間の間で該所定度数よりも小さい場合には、該1つの特徴点の挙動はランダムではないとの判定を下す請求項5に記載の物体接近検知方法。物体の自車両への接近を検知する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記自車両に搭載されている撮像装置が前記物体を撮像して得た時系列の撮像画像から、該撮像画像間で対応している特徴点を複数抽出し、前記複数の特徴点の各々についての前記撮像画像間での挙動を検出し、前記複数の特徴点の各々について前記挙動がランダムであるか否かを判定し、前記複数の特徴点のうちで前記挙動がランダムではないと判定された特徴点についての挙動に基づいて、前記物体が前記自車両に接近しているか否かを判定して、該判定の結果を出力する、処理をコンピュータに実行させるプログラム。前記挙動の検出においては、前記複数の特徴点の各々についてのオプティカルフローを前記時系列の撮像画像から検出し、前記挙動がランダムであるか否かの判定においては、前記オプティカルフローの向きの時間変化量に基づいて、前記挙動がランダムであるか否かを判定する、請求項7に記載のプログラム。前記挙動がランダムであるか否かの判定においては、前記時系列の撮像画像から抽出された複数の特徴点のうちの1つの特徴点についての、時系列で連続している2つのオプティカルフロー間でのオプティカルフローの向きの変化を求め、該向きの変化が所定角度以上であった度数が所定時間の間で所定度数よりも大きい場合には、該1つの特徴点の挙動がランダムであるとの判定を下し、該度数が該所定時間の間で該所定度数よりも小さい場合には、該1つの特徴点の挙動はランダムではないとの判定を下す請求項8に記載のプログラム。自車両に搭載したカメラでの撮影により得られた自車両周囲の画像に映っている物体の像の変化の様子は、その物体が同一の大きさであって同一の速度で自車両に接近している場合であっても、物体とカメラとの位置関係により異なるものである。例えば、遠くに位置する物体に対応する画像上の特徴点は、近くに位置する物体に対応する画像上の特徴点と比較して、その動きが小さく見える。また、同一の物体に対応する特徴点であっても、その特徴点の移動の向きは、カメラの光軸中心から見たときの物体の移動方向によって異なるものである。例えば、カメラの正面方向から当該カメラに向かう方向に物体が接近しているのであれば、その物体の各部に対応する画像上での各特徴点は、放射状に拡大する向きに移動するように見える。また、例えば、自車両から側方を撮影するカメラで、自車両の側方を走行している他車両が自車両を追い抜く様子を撮影した場合には、他車両の各部に対応する各特徴点の画像上の軌跡は、画像の中央付近では膨らみ、当該画像の端部付近では窄まる樽形状を呈する。従って、同一の物体の異なる部位から抽出した複数の特徴点であっても、物体とカメラとの距離や物体の移動方向によっては、特徴点のオプティカルフローが互いに異なるものとなることがある。オプティカルフローを用いて画像から移動物体の画像領域を検出する技術は、画像を構成する特徴点のうちでオプティカルフローが同一のものを集めて構成される画像領域を、移動物体の画像領域として検出するというものである。しかしながら、前述の事情を考慮すると、車載カメラでの撮像画像から抽出した特徴点のオプティカルフローを利用して行う接近物体の検知では、オプティカルフローがある程度類似していれば、接近物体の画像領域を構成する特徴点であると判定する必要がある。ところが、接近物体の画像領域を構成するための特徴点のグルーピングを上述のようにある程度ラフに行うと、例えば下記の[1]から[3]の場合において、接近物体のものではない特徴点を、接近物体の画像領域を構成するものと誤判定してしまうことがある。[1]特徴点のオプティカルフローを求めるには、時系列の2枚の画像である前画像と後画像との間で対応している特徴点を探し出す必要がある。ところが、自車両が高速に移動していると、前画像と後画像との間での特徴点の画像上の位置の移動量が過大となり、後画像の探索範囲から特徴点の位置が外れてしまうことがある。この場合には、前画像と後画像との間で対応関係にない画素を特徴点として後画像から誤抽出してしまうことがあり、これにより特徴点のオプティカルフローが誤ったものとなる結果、接近物体の画像領域の検知を誤ってしまうことがある。[2]例えば、車線の境界を表すために道路上に連続して直線に描かれている白線のペイントのエッジを特徴点として選択する場合がある。このような白線のペイントは前画像と後画像との両者において同様な構図で映っているため、前画像のペイントの像から選択された特徴点は、対応する画素を後画像から見つけ出すことが困難であり、両画像間での特徴点の対応関係が一意には決まらないことが多い。従って、このような場合にも、前画像と後画像との間で対応関係にない画素を特徴点として誤抽出してしまうことがあり、これにより特徴点のオプティカルフローが誤ったものとなる結果、接近物体の画像領域の検知を誤ってしまうことがある。[3]例えば夜間や薄明時の撮影では、被写体が暗いためにカメラで生じるノイズが撮像画像に目立つようになるが、このような、自車両に実在するものではないノイズを、誤って特徴点として選択してしまうことがある。このようにして誤って選択された特徴点が接近物体の画像領域として抽出されてしまうと、接近物体の画像領域の検知を誤ることとなる。以上のような原因によって接近物体の画像領域の誤検知が発生すれば、自車両への物体の接近の誤検知が生じることは明らかである。本明細書で後述する接近物体検知装置は、上述した問題に鑑み、自車両への物体の接近の検知の精度を向上させることを課題としている。本明細書で後述する物体接近検知装置は、物体の自車両への接近を検知する装置である。この物体接近検知装置のひとつに、抽出部、挙動検出部、挙動判定部、及び接近判定部を備えるというものがある。ここで、抽出部は、自車両に搭載されている撮像装置が物体を撮像して得た時系列の撮像画像から、当該撮像画像間で対応している特徴点を複数抽出する。挙動検出部は、抽出された複数の特徴点の各々についての撮像画像間での挙動を検出する。挙動判定部は、抽出された複数の特徴点の各々についての挙動がランダムであるか否かを判定する。接近判定部は、物体が自車両に接近しているか否かを判定して、当該判定の結果を出力する。接近判定部は、この判定を、抽出された複数の特徴点のうちで挙動がランダムではないと挙動判定部が判定した特徴点についての挙動に基づいて行う。また、本明細書で後述する物体接近検知方法は、コンピュータによって実行される、物体の自車両への接近を検知する方法である。この方法のひとつは、まず、自車両に搭載されている撮像装置が物体を撮像して得た時系列の撮像画像から、当該撮像画像間で対応している特徴点を複数抽出する。次に、抽出された複数の特徴点の各々についての撮像画像間での挙動を検出する。次に、抽出された複数の特徴点の各々について挙動がランダムであるか否かを判定する。そして、抽出された複数の特徴点のうちで挙動がランダムではないと判定された特徴点についての挙動に基づいて、物体が自車両に接近しているか否かを判定して、当該判定の結果を出力する。また、本明細書で後述するプログラムのひとつは、物体の自車両への接近を検知する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。この処理は、まず、自車両に搭載されている撮像装置が物体を撮像して得た時系列の撮像画像から、当該撮像画像間で対応している特徴点を複数抽出する。次に、抽出された複数の特徴点の各々についての撮像画像間での挙動を検出する。次に、抽出された複数の特徴点の各々について挙動がランダムであるか否かを判定する。そして、抽出された複数の特徴点のうちで挙動がランダムではないと判定された特徴点についての挙動に基づいて、物体が自車両に接近しているか否かを判定して、当該判定の結果を出力する。本明細書で後述する接近物体検知装置は、自車両への物体の接近の検知を高精度に行えるという効果を奏する。まず図1について説明する。図1は、物体接近検知装置の一実施例の機能ブロック図である。図1の物体接近検知装置1は、物体の自車両への接近を検知する装置である。物体接近検知装置1には、自車両に搭載されている撮像装置2が接続されている。この物体接近検知装置1は、抽出部3、挙動検出部4、挙動判定部5、及び接近判定部6を備えている。抽出部3は、撮像装置2が物体を撮像して得た時系列の撮像画像から、当該撮像画像間で対応している特徴点を複数抽出する。挙動検出部4は、抽出部3が抽出した複数の特徴点の各々についての撮像画像間での挙動を検出する。挙動判定部5は、抽出部3が抽出した複数の特徴点の各々についての挙動検出部4により検出された挙動がランダムであるか否かを判定する。接近判定部6は、物体が自車両に接近しているか否かを判定して、当該判定の結果を出力する。接近判定部6は、この判定を、抽出部3が抽出した複数の特徴点のうちで前述の挙動がランダムではないと挙動判定部5が判定した特徴点についての挙動に基づいて行う。前述した[1]から[3]のような、自車両への物体の接近の誤検知を生じさせる原因となる特徴点は、時間の経過に応じたその挙動がランダムなものとなることは明らかである。そこで、物体接近検知装置1では、上述の構成を備えて、物体が自車両に接近しているか否かの判定を、撮像画像から抽出された特徴点のうちで挙動に何らかの規則性を有しているもののみに基づいて行うようにする。すなわち、この物体接近検知装置1では、挙動がランダムである特徴点については、当該判定の基準として使用しないようにする。このようにすることで、前述した[1]から[3]の場合における誤検知の発生が抑制されるので、自車両への物体の接近の検知の精度が向上する。なお、図1の物体接近検知装置1において、挙動検出部4は、抽出部3が抽出した複数の特徴点の各々についてのオプティカルフローを前記時系列の撮像画像から検出するようにしてもよい。このようにする場合には、挙動判定部5は、挙動がランダムであるか否かの判定を、このオプティカルフローの向きの時間変化量に基づいて行うようにする。より具体的には、挙動判定部5は、抽出部3が抽出した複数の特徴点のうちの1つの特徴点についての、時系列で連続している2つのオプティカルフロー間でのオプティカルフローの向きの変化を求める。挙動判定部5は、ここで、当該向きの変化が所定角度以上であった度数が所定時間の間で所定度数よりも大きい場合には、当該1つの特徴点の挙動がランダムであるとの判定を下す。一方、挙動判定部5は、当該度数が当該所定時間の間で当該所定度数よりも小さい場合には、当該1つの特徴点の挙動はランダムではないとの判定を下す。挙動判定部5は、このようにして、特徴点の挙動がランダムであるか否かの判定を行うようにしてもよい。次に図2について説明する。図2は、物体接近検知装置の別の一実施例の機能ブロック図である。図2の物体接近検知装置10は、特徴点抽出処理部11、特徴点追跡管理処理部12、オプティカルフロー演算処理部13、接近判定処理部14、及び領域特定処理部15を備えている。なお、この物体接近検知装置10には、車載カメラ20と警告部30とが接続されている。車載カメラ20は、自車両に搭載されている撮像装置である。なお、本実施例においては、広い画角が得られる広角レンズ例えば対角線魚眼レンズを車載カメラ20に装備して、自車両の側方の広い範囲の画像を取得するものとする。このような広角レンズを用いて撮像した画像から抽出した特徴点であっても、前述した自車両への物体の接近の誤検知を生じさせる原因となる特徴点は、その挙動がランダムなものとなることに変わりはない。もちろん、標準的な画角が得られる標準レンズを車載カメラ20に装備してもよい。特徴点抽出処理部11は、車載カメラ20で撮像された動画像、すなわち時系列の静止画像である複数枚の撮像画像が入力されて、各撮像画像から特徴点となる画素を抽出する処理を行う。特徴点追跡管理処理部12は、特徴点抽出処理部11により抽出された特徴点を管理して各撮像画像で対応している特徴点の追跡を行う。オプティカルフロー演算処理部13は、車載カメラ20で撮像された各撮像画像に含まれている、特徴点抽出処理部11により抽出された特徴点のオプティカルフローを算出する処理を行う。接近判定処理部14は、特徴点追跡管理処理部12により追跡されている特徴点の軌跡が所定の条件を満たすか否かを判定する処理を行い、当該所定の条件を満たしている特徴点を、領域特定処理部15による領域抽出の対象から除外する。領域特定処理部15は、特徴点抽出処理部11により抽出された特徴点のうちで接近判定処理部14による除外がされずに残ったものを集めて画像領域を構成し、得られた画像領域に映っている物体の像を、接近物体の検出結果として出力する。図2の物体接近検知装置10における接近判定処理部14は、ランダム性評価処理部16を備えている。ランダム性評価処理部16は、特徴点の軌跡のランダム性の評価を各特徴点について行う。接近判定処理部14は、前述の所定の条件として、評価値の基準値が予め設定されており、ランダム性評価処理部16による評価によって得られる評価値が当該基準値以上であるか否かを判定する。そして、この評価値が所定の基準値以上である特徴点を、領域特定処理部15による領域抽出の対象から除外する。前述したような、自車両への物体の接近の誤検知を生じさせる原因となる特徴点についてオプティカルフローの時間変化を観察すると、当該オプティカルフローの向きがランダムに変化する。そこで、ランダム性評価処理部16は、各特徴点についてのオプティカルフローの変化のランダム性を評価し、その評価結果を表す評価値が所定値よりも高いランダム性を表している特徴点を、領域特定処理部15による領域抽出の対象から除外する。警告部30は、接近物体の検出結果を領域特定処理部15から受け取ると、自車両へ接近する物体が検出された旨の警告を、例えば、LED発光ダイオードの点灯による視覚的な手段や、ブザー音の発音による聴覚的な手段によって、自車両の運転者に通知する。なお、図2の物体接近検知装置10の各機能ブロックによって、図1の物体接近検知装置1の各機能ブロックが有する機能の提供が行われる。すなわち、抽出部3の機能は、図2においては特徴点抽出処理部11によって提供され、挙動検出部4の機能は、図2においては特徴点追跡管理処理部12とオプティカルフロー演算処理部13とによって提供される。また、挙動判定部5の機能は、図2においては接近判定処理部14及びランダム性評価処理部16によって提供され、接近判定部6の機能は、図2においては領域特定処理部15によって提供される。次に、図2の物体接近検知装置10による、物体の自車両への接近を検知する処理の処理手順について、図3を用いて説明する。図3は、図2の物体接近検知装置10によって行われる、物体接近検知処理の処理内容を図解したフローチャートである。図3において、まず、S101では、特徴点抽出処理を抽出部3が行う。この処理では、まず、車載カメラ20で撮像された動画像、すなわち時系列の静止画像である複数枚の撮像画像を車載カメラ20から受け取る処理が行われる。次に、この撮像画像から、ある種の特徴を有する画素を抽出する処理が行われる。本実施例では、この抽出処理において、撮像画像上の映像において形状の特徴が著しい位置の画素を撮像画像から抽出する処理を行う。より具体的には、この抽出処理において、周知であるハリスオペレータHarrisOperatorを使用して、コーナーの形状を呈している位置の画素を撮像画像上の映像から抽出する処理を行う。次に、S102では、S101で抽出した各特徴点に関する情報を取得して、取得した情報を特徴点毎に特徴点追跡管理テーブルに登録する処理を特徴点追跡管理処理部12が行う。特徴点追跡管理テーブルの構造を図4に図解する。このテーブルでは最新ID、周辺画像データ、特徴点座標、時刻、オプティカルフロー、及び直近IDの各項目のデータが特徴点毎に対応付けられる。最新IDは、S101で抽出した各特徴点を個々に識別するために抽出部3が各特徴点に付与する識別番号のデータである。周辺画像データは、特徴点が抽出された撮影画像のデータから抽出される、当該特徴点を中心とした所定の範囲内の画像領域の画像テンプレートを表している画素についての画素値のデータである。この周辺画像データは、後述するオプティカルフロー演算処理において使用されるデータである。特徴点座標は、特徴点の画像上の位置を表している座標のデータである。時刻のデータは、この特徴点が抽出された撮像画像の撮像時刻を表しているデータである。従って、このデータが同一である特徴点は、同一の撮像画像から抽出されたものであることが分かる。オプティカルフローは、各特徴点についての、撮像画像から算出されたオプティカルフローの成分のデータである。直近IDは、上述したS101において特徴点を抽出した撮像画像の1枚前の撮像画像から抽出された、当該特徴点に対応する特徴点に対して付与されていた最新IDである。従って、特徴点追跡管理テーブルでの最新IDと直近IDとの対応関係によって、撮像画像間での各特徴点の対応関係が示される。なお、オプティカルフロー及び直近IDの両データは、後述するS105の処理によって特徴点追跡管理テーブルに登録される。図3の説明に戻る。S103では、特徴点追跡管理テーブルに関連情報が登録された特徴点毎の処理が開始され、以降のS104からS112までの処理が、当該特徴点毎に行われる。まず、S104では、オプティカルフロー演算をオプティカルフロー演算処理部13が行う。この処理について、図5を参照しながら説明する。物体接近検知装置10が受け取った撮像画像のうち、最新の画像フレーム最新画像フレームと称することとすると、その1つの前の画像フレーム直近画像フレームと称することとするに注目する。そして、まず、特徴点追跡管理テーブルを参照して、直近画像フレームから抽出した周辺画像データを取得する処理が行われる。次に、最新画像フレームを参照し、最新画像フレームから抽出されるテンプレートと同一サイズの画像領域のうちで、直近画像フレームから抽出した周辺画像データとの類似度が最大である画像領域を見つけ出すブロックマッチング処理が行われる。そして、直近画像フレームから抽出した特徴点と、ブロックマッチング処理によって最新画像フレームから見出された画像領域の中心の画素との座標から、当該特徴点についての直近画像フレームから最新画像フレームへの動きベクトルを算出する処理が行われる。この処理により得られた動きベクトルが、当該特徴点についての、直近フレームから最新フレームへのオプティカルフローである。図3の説明に戻る。次に、S105では、特徴点追跡管理テーブルを更新する処理を特徴点追跡管理処理部12が行う。この処理では、まず、処理対象の特徴点についてS104の処理によって算出されたオプティカルフローの成分を、特徴点追跡管理テーブルにおける当該特徴点についてのオプティカルフローの欄に登録する処理が行われる。更に、特徴点追跡管理テーブルにおける当該特徴点についての直近IDの欄に、S104の処理におけるオプティカルフローの算出に使用された直近画像フレームの特徴点に対して最新IDとして付与されていた識別番号のデータを登録する処理も行われる。次に、S106では、時間経過を計時する不図示のタイマによって、同一特徴点についてのオプティカルフローの算出を所定数回行うのに十分な時間である所定時間の経過が計時されか否かを判定する処理を接近判定処理部14が行う。ここで、所定時間の経過が計時されたと判定されたとき判定結果がYesのときにはS107に処理が進み、所定時間の経過が未だ計時されていないと判定されたとき判定結果がNoのときにはS101へ処理が戻って上述した処理が再度行われる。次に、S107では、処理対象の特徴点の挙動のランダム性を評価する処理をランダム性評価処理部16が行う。本実施例では、現在の時刻t0より時間nだけ前から当該時刻t0までの各時刻における、特徴点のオプティカルフローを用いて、このランダム性の評価を行う。ここで、時刻tにおける特徴点PのオプティカルフローPtは、Pt=xt-xt-1,yt-yt-1である。なお、ここで、時刻tにおける特徴点Pの座標がxt,ytであり、時刻t-1における特徴点Pの座標がxt-1,yt-1である。また、特徴点Pについての、時刻t-1におけるオプティカルフローPt-1から時刻tにおけるオプティカルフローPt-1への向きの変化量θtは、ベクトルの内積の導出式を変形して、下記の式により求める。θt=acos{PtPt-1/|Pt||Pt-1|}なお、関数acosは逆余弦関数である。そこで、処理対象の特徴点について、例えば、iを、t0-n-2からt0までの整数としてθiを算出する。そして、得られたθt0-n-2、...、θt0のうちで、所定の角度θthよりも大きいものの個数を計数する。そして、この個数が、予め設定しておいた所定個数よりも多いか否かを判定する。ここで、計数した個数が所定個数Nthよりも多い場合には、特徴点Pの挙動はランダムであるとの評価を下す。一方、計数した個数が所定個数Nth以下の場合には、特徴点Pの挙動はランダムではないとの評価を下す。例えば、時刻t0-nを、現在の時刻t0において得られた撮像画像から5枚前の画像を撮像した時刻とし、θt0-3、θt0-2、θt0-1、及びθt0を算出する。そして、このうちで、所定角度θth例えば90°よりも大きいものの個数を計数する。ここで、この個数が所定個数Nth例えば3個よりも大きい場合には、この特徴点の挙動はランダムであるとの評価を下す。一方、計数した個数が所定個数Nth以下の場合には、この特徴点の挙動はランダムではないとの評価を下す。S108では、S107による挙動のランダム性の評価処理により、処理対象の特徴点の挙動がランダムであると評価されたか否かを判定する処理を接近判定処理部14が行う。ここで、処理対象の特徴点の挙動がランダムであると評価されたと判定されたとき判定結果がYesのときには、S112に処理が進む。一方、ここで、処理対象の特徴点の挙動がランダムではないと評価されたと判定されたとき判定結果がNoのときには、S109に処理が進む。S109では、処理対象の特徴点が、自車両へ接近する物体の像を構成するものであるか否かを判定するために、接近条件の充足性を評価する処理を接近判定処理部14が行う。そして、続くS110において、処理対象の特徴点が接近条件を充足するか否かを判定する処理を接近判定処理部14が行う。例えば、車載カメラ20での撮像画像が自車両の左側方の画像である場合において、当該撮像画像から抽出される、自車両の後方より接近する物体例えば自車両の追い抜きを行っている他車両の像についての特徴点は、オプティカルフローの向きが右向きとなる。これに対し、当該撮像画像から抽出される背景の像についての特徴点は、オプティカルフローの向きが逆向き左向きとなる。そこで、この場合には、オプティカルフローの向きが右向きであることを接近条件として設定しておく。そして、S109の処理において、最新フレームについての特徴点管理テーブルを参照する処理が行われ、続くS110の処理において、処理対象の特徴点のオプティカルフローの向きが右向きであるか否かを判定する処理が行われる。このS110の判定処理において、処理対象の特徴点が接近条件を充足すると評価されたと判定されたとき判定結果がYesのときには、S111に処理が進む。一方、処理対象の特徴点が接近条件を充足しないと評価されたと判定されたとき判定結果がNoのときには、S112に処理が進む。S111では、処理対象の特徴点を、領域特定処理部15による領域抽出の対象として採択する処理を接近判定処理部14が行い、その後はS113に処理が進む。S112では、処理対象の特徴点を棄却して、領域特定処理部15による領域抽出の対象から除外する処理を接近判定処理部14が行い、その後はS113に処理が進む。S113では、S103の処理によって開始された、特徴点追跡管理テーブルに関連情報が登録された特徴点毎の処理が終了する。S114では、S111の処理によって採択された特徴点をグルーピングすることによって、S101の処理において特徴点を抽出した撮像画像における接近物体の画像領域を特定し、この画像領域の位置情報を出力する処理を領域特定処理部15が行う。領域特定処理部15によって行われる、特徴点のグルーピングの手法を、図6を用いて説明する。図6において、白丸の点が、S111の処理によって採択された特徴点を表している。これらの採択された特徴点は、図6の例では破線の環で囲まれている領域内に全て位置している。領域特定処理部15は、本実施例では、S111の処理によって採択された特徴点の全てを囲む最小の矩形を撮像画像上に設定し、この矩形の領域を接近物体の画像領域とする。以上のS114までの処理を終えると、この図3の物体接近検知処理が終了する。警告部30は、画像領域の位置情報を領域特定処理部15から受け取ると、自車両へ接近する物体が検出された旨の警告を、前述したようにして自車両の運転者に通知する。また、警告部30が表示装置を備えて車載カメラ20での撮像画像を表示すると共に、領域特定処理部15から受け取った画像領域の位置情報を、当該撮像画像の表示に重畳して表示するようにしてもよい。以上のように、図2の物体接近検知装置10は、撮像画像から抽出した特徴点のオプティカルフローを利用して、接近する物体の存在を検知する。ここで、各特徴点の挙動がランダムであるか否かを、各特徴点のオプティカルフローに基づき判定し、挙動がランダムである特徴点については、接近物体の存在の検知の基準として使用しないようにしている。従って、図2の物体接近検知装置10では、自車両への物体の接近の検知を、高い精度で行える。なお、図2の物体接近検知装置10を、標準的なハードウェア構成のコンピュータを用いて構成してもよい。ここで図7について説明する。図7は、コンピュータのハードウェア構成例であり、図2に機能ブロックを図解した物体接近検知装置10を構成することができるものの一例である。このコンピュータ40は、MPU41、ROM42、RAM43、ハードディスク装置44、入力装置45、表示装置46、インタフェース装置47、及び記録媒体駆動装置48を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン49を介して接続されており、MPU41の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。MPUMicroProcessingUnit41は、このコンピュータ40全体の動作を制御する演算処理装置である。ROMReadOnlyMemory42は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。MPU41は、この基本制御プログラムをコンピュータ40の起動時に読み出して実行することにより、このコンピュータ40の各構成要素の動作制御が可能になる。RAMRandomAccessMemory43は、MPU41が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。ハードディスク装置44は、MPU41によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。MPU41は、ハードディスク装置44に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、各種の制御処理を行えるようになる。入力装置45は、例えばキーボード装置やマウス装置であり、コンピュータ40の使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をMPU41に送付する。表示装置46は例えば液晶ディスプレイであり、MPU41から送付される表示データに応じて各種のテキストや画像を表示する。インタフェース装置47は、このコンピュータ40に接続される各種機器との間での各種データの授受の管理を行う。より具体的には、車載カメラ20から送られてくる時系列の撮像画像動画像の取り込みや、警告部30へのデータの送出などを行う。記録媒体駆動装置48は、可搬型記録媒体50に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。MPU41は、可搬型記録媒体50に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置48を介して読み出して実行することによって、後述する各種の制御処理を行うようにすることもできる。なお、可搬型記録媒体50としては、例えばUSBUniversalSerialBus規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリ、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、DVD-ROMDigitalVersatileDiscReadOnlyMemoryなどがある。このようなコンピュータ40を物体接近検知装置10として動作させるには、まず、図3に図解した物体接近検知処理の処理内容をMPU41に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置44若しくは可搬型記録媒体50に予め格納しておく。そして、MPU41に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、MPU41が、図2に図解した各機能ブロックとして機能し、このコンピュータ40が物体接近検知装置10として動作するようになる。また、端末装置と、当該端末装置との間で各種データの授受を行うことのできるサーバ装置とからなるコンピュータシステムを用いて、物体接近検知装置10を構成してもよい。このコンピュータシステムで図2の物体接近検知装置10を構成する場合には、例えば、自車両に設置される端末装置にサーバ装置との通信用の通信装置を備えると共に、図4の車載カメラ20及び警告部30を接続する。一方、サーバ装置には、例えば図7のコンピュータ40の構成を備える。但し、インタフェース装置47には、端末装置の通信装置との間でのデータ通信を管理する通信装置を備える。そして、端末装置は、車載カメラ20が得た時系列の撮像画像すなわち動画像をサーバ装置に送付する。一方、サーバ装置では、端末装置から受け取った撮像画像に基づき、前述した物体接近検知処理を行い、その結果を端末装置に送付して警告部30の動作制御を行わせる。このようにして、コンピュータシステムにより、前述した物体接近検知装置10を構成してもよい。"