画像を取得する画像取得手段と、前記画像を構成する画素の画素値を、補正係数を用いて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の前記画像において物体を認識する物体認識手段と、を備えた画像処理装置の調整方法であって、前記画像取得手段により、所定の標準光源を撮像した標準光源画像を取得する工程と、前記標準光源画像を前記補正手段により補正する工程と、補正後の前記標準光源画像の色特性Aと、前記標準光源の色特性Bとを対比する対比工程と、前記対比工程の結果に応じて、前記色特性Aと、前記色特性Bとの差が減少するように、前記補正係数を更新する更新工程と、を備えることを特徴とする画像処理装置の調整方法。画像を取得する画像取得手段と、前記画像を構成する画素の画素値を、補正係数を用いて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の前記画像において物体を認識する物体認識手段と、前記物体認識手段により所定の認識対象物体を認識した場合、その認識対象物体の色特性を取得する色特性取得手段と、前記色特性取得手段で取得した色特性Cと、予め保持された、同一の前記認識対象物体の標準色特性Dとを対比する対比手段と、前記対比手段による対比結果に応じて、前記色特性Cと前記標準色特性Dとの差が減少するように、前記補正係数を更新する更新手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。画像処理装置で取得する画像データの色特性は、様々な要因例えば、ウインドシールド、レンズ、変更フィルタ、OLPF、カラーフィルタ、イメージャー特性等に左右され、画像処理装置ごとにばらついてしまうことがある。この場合、画像データにおいて、先行車又は対向車を正確に認識できなくなってしまうことがある。また、カメラの撮像素子やレンズが経年劣化し、画像データの色特性が、本来の正しい色特性からずれてしまうことがある。この場合も、画像データにおいて、先行車又は対向車を正確に認識できなくなってしまうことがある。本発明は以上の点に鑑みなされたものであり、画像処理装置の構成要素にばらつきがあったり、経年劣化が生じた場合でも、認識対象を精度よく認識できる画像処理装置及びその調整方法を提供することを目的とする。本発明の画像処理装置の調整方法は、画像を取得する画像取得手段と、前記画像を構成する画素の画素値を、補正係数を用いて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の前記画像において物体を認識する物体認識手段と、を備えた画像処理装置をその対象とする。本発明の画像処理装置の調整方法は、前記画像取得手段により、所定の標準光源を撮像した標準光源画像を取得する工程と、前記標準光源画像を前記補正手段により補正する工程と、補正後の前記標準光源画像の色特性Aと、前記標準光源の色特性Bとを対比する対比工程と、前記対比工程の結果に応じて、前記色特性Aと、前記色特性Bとの差が減少するように、前記補正係数を更新する更新工程とを備える。本発明の調整方法では、標準光源画像を補正手段により補正した画像の色特性Aと、標準光源の色特性Bとの差が小さくなるように、補正係数を更新する。そのことにより、画像処理装置で取得する画像の色特性を左右する要因例えば、ウインドシールド、レンズ、変更フィルタ、OLPF、カラーフィルタ、イメージャー特性等において、画像処理装置ごとにばらつきがあったとしても、補正手段による補正処理でそのばらつきを相殺し、画像認識に用いる画像の色特性を、ばらつきの少ないものとすることができる。その結果、画像処理装置は、物体を精度良く認識できるようになる。本発明の調整方法は、例えば、画像処理装置の出荷時に行うことができる。また、その他のタイミング例えば出荷から所定の期間が経過したときに行ってもよい。本発明の画像処理装置は、画像を取得する画像取得手段と、前記画像を構成する画素の画素値を、補正係数を用いて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の前記画像において物体を認識する物体認識手段と、前記物体認識手段により所定の認識対象物体を認識した場合、その認識対象物体の色特性を取得する色特性取得手段と、前記色特性取得手段で取得した色特性Cと、予め保持された、同一の前記認識対象物体の標準色特性Dとを対比する対比手段と、前記対比手段による対比結果に応じて、前記色特性Cと前記標準色特性Dとの差が減少するように、前記補正係数を更新する更新手段とを備える。本発明の画像処理装置は、画像取得手段で取得し、補正手段で補正した画像中に存在する認識対象物体の色特性Cと、予め保持された、同一の前記認識対象物体の標準色特性Dとの差が小さくなるように、補正係数を更新する。そのことにより、画像取得手段の構成要素例えば撮像素子やレンズが経年劣化しても、画像データの色特性を、本来の正しい色特性に保つことができる。その結果、画像認識を精度良く行うことができる。本発明の画像処理装置において、補正係数の更新に関する処理は、予め設定された更新条件が満たされた場合に実行してもよいし、ユーザの指示により随時実行してもよい。本発明の実施形態を図面に基づき説明する。1.画像処理装置1の構成画像処理装置1の構成を図1に基づいて説明する。なお、図1は、画像処理装置1の構成を表すブロック図である。画像処理装置1は車載装置である。画像処理装置1は、それが搭載されている車両の前方の風景を撮影し、その画像データを取得するカメラ画像取得手段3と、カメラ3で取得した画像データを用いて後述する画像処理を行うマイコン5とを備える。マイコン5は、CPU、ROM、RAM等の周知の構成を備え、画像処理の結果に応じて、車両の灯具7を制御する。カメラ3、マイコン5、及び灯具7は、車両通信プロトコルCANで接続されている。また、マイコン5には、図示しないナビゲーション装置からのナビ情報、及び図示しないセンサ類からの車両情報車両の速度、ヨーレート等がCANを通して入力される。また、マイコン5は、灯具7以外の対象にも、画像処理の結果を表す信号等、各種信号を出力することができる。なお、マイコン5は、請求項1又は2における補正手段、物体認識手段、色特性取得手段、対比手段、及び更新手段として機能する。2.画像処理装置1が実行する処理画像処理装置1特にマイコン5が実行する処理を図2のフローチャートに基づいて説明する。ステップ10では、カメラ3により車両前方の風景を撮影し、その画像データを取得する。画像データは、複数の画素から構成され、各画素は、0~255のいずれかの画素値を保持している。この画像データには、主として赤の波長を透過するフィルタを透過した光の強さに対応する画素値を保持する画素以下、R画素とすると、主として緑の波長を透過するフィルタを透過した光の強さに対応する画素値を保持する画素以下、G画素とすると、主として青の波長を透過するフィルタを透過した光の強さに対応する画素値を保持する画素以下、B画素とするとが、ベイヤー配列により配列されている。この画像データにおいて、R画素は赤の画素値を保持し、G画素は緑の画素値を保持し、B画素は青の画素値を保持することになる。ステップ20では、ナビゲーション装置からのナビ情報、及びセンサ類からの車両情報車両の速度、ヨーレート等を、CANを通して取得する。ステップ30では、前記ステップ10で取得した画像データを補正する。この補正は、以下のように行う。画像データを構成する各画素が保持する画素値にそれぞれ補正係数を乗じて、補正後の画素値を算出する。補正係数は、R画素、G画素、B画素のそれぞれに対応するものが設定されている。R画素用の補正係数をKRとし、G画素用の補正係数をKGとし、B画素用の補正係数をKBとする。R画素については、元の補正前の画素値に補正係数KRを乗じて補正後の画素値を算出し、G画素については、元の画素値に補正係数KGを乗じて補正後の画素値を算出し、B画素については、元の画素値に補正係数KBを乗じて補正後の画素値を算出する。次に、図3に示す、画素値-輝度の変換直線マイコン5のROMに予め記憶されているものを用いて、補正後の画素値を、輝度に変換する。画素値-輝度の変換直線には、R画素用、G画素用、B画素用の区別があり、R画素については、R画素用の画素値-輝度の変換直線を用い、画素値xRを輝度yRに変換する。また、G画素については、G画素用の画素値-輝度の変換直線を用い、画素値xGを輝度yGに変換する。B画素についてはB画素用の画素値-輝度の変換直線を用い、画素値xBを輝度yBに変換する。ここまでの工程により、画像データの各画素は、その画素に対応する色の輝度を保持するようになる。すなわち、R画素はRの光の輝度を保持し、G画素はGの光の輝度を保持し、B画素はBの光の輝度を保持する。最後に、周知のデモザイク処理により、各画素について、R、G、Bそれぞれの輝度を算出する。以上の工程により、各画素は、R、G、Bそれぞれの輝度を保持するようになる。ステップ40では、前記ステップ30で補正した画像データにおいて、画像認識の方法により、予め設定された認識対象Xが認識できたか否かを判断する。この認識対象Xは、対向車又は先行車である。認識対象Xの画像認識には、前記ステップ20で入力したナビ情報車両の位置情報、車両の速度、ヨーレートも用い、周知の方法で行う。認識対象Xが認識できなかった場合はステップ50に進み、認識できた場合はステップ90へ進む。ステップ50では、所定の更新条件を満たしているか否かを判断する。この更新条件は、例えば、以下のa~cのうちのいずれかとすることができる。a後述するステップ90の処理を最後に実行してから、所定時間が経過している。b車両のイグニッションONから所定時間が経過している。cナビ情報に基づく車両の位置が予め設定された位置である。更新条件を満たす場合はステップ60に進み、満たさない場合は本処理を終了する。ステップ60では、前記ステップ30で補正した画像データにおいて、周知の画像認識の方法により、予め設定された認識対象Yが認識できたか否かを判断する。この認識対象Yは、車両のテールライト、信号機の青色灯、及び標識の背景のうちのいずれかである。なお、この認識対象Yは、色、明るさが一定のものである。認識対象Yが認識できた場合はステップ70に進み、認識できなかった場合は本処理を終了する。ステップ70では、前記ステップ30で補正した画像データのうち、前記ステップ60で認識した認識対象Yの部分の色特性Cを取得する。ステップ80では、前記ステップ70で取得した色特性Cと、前記ステップ60で認識した認識対象Yの色特性として予めマイコン5のROMに記憶しておいた標準色特性Dとを対比する。色特性の対比は、LuvJISZ8729またはLabJISZ8729の色空間において行う。これらの色空間は、知覚的にほぼ均等な歩度を持つ色空間である。なお、色特性の対比は、前記ステップ60で認識した認識対象Yと同一物の標準色特性Dを用いて行う。すなわち、前記ステップ60で認識した認識対象Yが車両のテールライトである場合は、車両のテールライトの標準色特性Dを用い、前記ステップ60で認識した認識対象Yが信号機の青色灯である場合は、信号機の青色灯の標準色特性Dを用い、前記ステップ60で認識した認識対象Yが標識の背景である場合は、標識の背景の標準色特性Dを用いる。ステップ90では、前記ステップ70で取得した色特性Cと標準色特性Dとの差が小さくなるように、補正係数KR、KG、KBを更新する。この更新の方法としては、例えば以下の方法、のうちのいずれかにすることができる。前記ステップ70で取得した色特性Cが、標準色特性Dに比べて、色空間におけるどの方向にどの程度ずれているかを取得し、その結果に応じて、予め定められたパターンで、補正係数KR、KG、KBを更新する。補正係数KR、KG、KBの値を少しずつ変化させるステップと、その変化させた補正係数KR、KG、KBを用いて認識対象Yの色特性Cを取得するステップと、その取得した認識対象Yの色特性Cと標準色特性Dとを前記ステップ80のように対比し、それらの差を算出するステップとを繰り返し、色特性Cと標準色特性Dの差が最も小さくなったときの補正係数KR、KG、KBを、更新後の補正係数KR、KG、KBとする。なお、前記ステップ70で取得した色特性Cと標準色特性Dとの差が所定値未満である場合は、補正係数KR、KG、KBの更新を行わないようにすることができる。一方、前記ステップ40で認識対象Xを認識したと判断した場合はステップ90に進み、灯具7を制御する。具体的には、灯具7の状態がハイビームであれば、ロービームに変更する。3.画像処理装置1に対して行う調整方法画像処理装置1に対して行う調整方法を説明する。まず、画像処理装置1を車両に搭載した状態で、カメラ3に対し、車両の前方から、ウインドシールドを通して、標準光を照射する。なお、標準光は、夜間に調整を行う場合は、JIS規格標準光A2848Kを用いる。また、昼間に調整を行う場合は、標準の光D65約6500Kを用いる。このとき、画像処理装置1は、前記ステップ10の処理により、標準光を撮像した画像データを取得し、前記ステップ30の処理により、その画像データを補正する。補正後の画像データをマイコン5から取り出し、その色特性以下、色特性Aとすると、標準光の標準色特性B既知とを対比する。色特性の対比は、LuvJISZ8729またはLabJISZ8729の色空間において行う。これらの色空間は、知覚的にほぼ均等な歩度を持つ色空間である。次に、色特性Aと標準色特性Bとの対比結果に応じ、それらの差が小さくなるように、補正係数KR、KG、KBを更新する。この更新の方法としては、例えば以下の方法、のうちのいずれかにすることができる。色特性Aが、標準色特性Bに比べて、色空間におけるどの方向にどの程度ずれているかを取得し、その結果に応じて、予め定められたパターンで、補正係数KR、KG、KBを更新する。補正係数KR、KG、KBの値を少しずつ変化させるステップと、その変化させた補正係数KR、KG、KBを用いて色特性Aを取得するステップと、その色特性Aと標準色特性Bとを前記ステップ80のように対比し、それらの差を算出するステップとを繰り返し、色特性A色特性Bの差が最も小さくなったときの補正係数KR、KG、KBを、更新後の補正係数KR、KG、KBとする。なお、色特性Aと標準色特性Bとの差が所定値未満である場合は、補正係数KR、KG、KBの更新を行わないようにすることができる。4.画像処理装置1が奏する効果画像処理装置1は、画像データにおける認識対象Yの色特性Cと、標準色特性Dとの差が小さくなるように、補正係数KR、KG、KBを更新する。そのことにより、カメラ3の撮像素子やレンズが経年劣化しても、画像データの色特性を、本来の正しい色特性に保つことができる。その結果、前記ステップ40において認識対象Xを精度良く認識することができる。5.画像処理装置1に対して行う調整方法が奏する効果上述した調整方法では、標準光を画像処理装置1のカメラ3で撮像し、前記ステップ30の処理で補正した画像データの色特性Aと、標準色特性Bとの差が小さくなるように、補正係数KR、KG、KBを更新する。そのことにより、画像処理装置1で取得する画像データの色特性を左右する要因ウインドシールド、レンズ、変更フィルタ、OLPF、カラーフィルタ、イメージャー特性等について、画像処理装置1ごとにばらつきがあったとしても、取得画像補正処理前記ステップ30の処理によってそのばらつきを相殺し、画像認識に用いる画像データの色特性を、ばらつきのないものとすることができる。その結果、前記ステップ40において認識対象Xを精度良く認識することができる。また、カメラ3により取得した画像の色特性を、厳密に一定にしなくてもよいため、安価なカメラ3を用いることができる。尚、本発明は前記実施の形態になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。例えば、前記ステップ50では、特に更新条件を設定せず、全てYESと判断するようにしてもよい。また、画像処理装置1は、ユーザからの指示に応じて、補正係数KR、KG、KBの更新に関する処理を実行してもよい。また、前記ステップ50、60では、車両が予め設定された位置にあり、且つ予め設定された単一の認識対象Y又は前回の処理で認識したものと同一の認識対象Yを認識した場合にステップ70~90の処理を実行するようにしてもよい。こうすることにより、補正の精度を一層向上させることができる。また、補正係数KR、KG、KBを用いた補正方法は、線形でも非線形でもよい。すなわち、補正係数KR、KG、KBの値は、画素値の値によらず一定であってもよいし、画素値の値によって異なる値であってもよい。また、画像処理装置1は、灯具7の制御以外の制御も、画像認識の結果を用いて実行してもよい。