"車両に搭載された単一のカメラによる撮像画像に基づいて、該撮像画像から抽出した画像部分に対応する実空間上の物体と前記車両間の距離を算出する距離算出部と、前記画像部分に対応する実空間上の物体の種別を判定する物体種別判定部とを備えた車両周辺監視装置において、前記距離算出部は、所定期間における前記画像部分又は前記画像部分に対応する実空間上の物体の形状変化を判定し、前記形状変化が所定レベルを超えるときは、前記物体の種別を想定して設定された実空間上の前記車両からの距離と前記撮像画像での画像部分の大きさとの相関関係に基づいて、前記撮像画像から抽出された前記物体の画像部分の大きさに応じて、前記物体と前記車両との距離を算出する第1距離算出処理を実行し、前記形状変化が前記所定レベル以下であるときには、前記カメラによる時系列の撮像画像から抽出した前記物体の画像部分の大きさの変化に基づいて、前記物体と前記車両との距離を算出する第2距離算出処理を実行することを特徴とする車両周辺監視装置。請求項1記載の車両周辺監視装置において、前記物体は道路を横断する歩行者であり、前記距離算出部は、前記第1距離算出処理において、歩行者の高さが所定値であるとして設定された、実空間上の前記車両からの距離と前記撮像画像での画像部分の高さとの相関関係に基づいて、前記撮像画像から抽出された画像部分の高さに応じて該画像部分に対応する実空間上の物体と前記車両との距離を算出することを特徴とする車両周辺監視装置。上述した特許文献1に記載された車両周辺監視装置によれば、時系列画像から同一物体の画像部分を抽出することによって、物体と車両との距離を比較的精度良く算出することができる。しかし、距離の算出対象である物体が、道路を横断する歩行者や野生動物等であって、車両から見たときの移動に伴う姿勢変化が大きい場合には、時系列の撮像画像間での物体の画像部分の形状変化が大きくなる。そのため、時系列画像から同一物体の画像部分を抽出することが困難になって、車両と物体間の距離の算出精度が低下するおそれがある。本発明は上記背景を鑑みてなされたものであり、単一のカメラによる撮像画像に基づく、物体と車両間の距離の算出精度が低下することを抑制した車両周辺監視装置を提供することを目的とする。本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、車両に搭載された単一のカメラによる撮像画像に基づいて、該撮像画像から抽出した画像部分に対応する実空間上の物体と前記車両間の距離を算出する距離算出部と、前記画像部分に対応する実空間上の物体の種別を判定する物体種別判定部とを備えた車両周辺監視装置に関する。そして、前記距離算出部は、所定期間における前記画像部分又は前記画像部分に対応する実空間上の物体の形状変化を判定し、前記形状変化が所定レベルを超えるときは、前記物体の種別を想定して設定された実空間上の前記車両からの距離と前記撮像画像での画像部分の大きさとの相関関係に基づいて、前記撮像画像から抽出された前記物体の画像部分の大きさに応じて、前記物体と前記車両との距離を算出する第1距離算出処理を実行し、前記形状変化が前記所定レベル以下であるときには、前記カメラによる時系列の撮像画像から抽出した前記物体の画像部分の大きさの変化に基づいて、前記物体と前記車両との距離を算出する第2距離算出処理を実行することを特徴とする第1発明。第1発明によれば、前記距離算出部は、所定期間における前記画像部分又は前記画像部分に対応する実空間上の物体の形状変化を判定し、該形状変化が前記所定レベルを超えているときは、前記第1距離算出処理を実行して、前記車両と物体との距離を算出する。そして、これにより、形状変化が大きい物体について前記第2距離算出処理を用いることによって、該物体と前記車両との距離の算出精度が低下することを抑制することができる。また、前記物体は道路を横断する歩行者であり、前記距離算出部は、前記第1距離算出処理において、歩行者の高さが所定値であるとして設定された、実空間上の前記車両からの距離と前記撮像画像での画像部分の高さとの相関関係に基づいて、前記撮像画像から抽出された画像部分の高さに応じて該画像部分に対応する実空間上の物体と前記車両との距離を算出することを特徴とする第2発明。第2発明によれば、前記物体種別判定部により、前記撮像画像から抽出された画像部分に対応する実空間上の物体の種別が歩行者であると判定されたときは、前記距離算出部は、歩行者の高さが所定値であるとして設定された、実空間上の前記車両からの距離と前記撮像画像での画像部分の高さとの相関関係に基づいて、前記カメラにより撮像された道路を横断中の歩行者と前記車両との距離を算出することができる。本発明の実施形態について、図1~図9を参照して説明する。図1を参照して、本実施形態の車両周辺監視装置10は車両1に搭載して使用され、車両1には、遠赤外線を検出可能な赤外線カメラ2本発明のカメラに相当するが備えられている。赤外線カメラ2は、車両1の前方を撮像するために車両1の前部に取り付けられており、車両1の前部を原点Oとして、車両1の左右方向をX軸、上下方向をY軸、前後方向をZ軸とした実空間座標系が定義されている。なお、赤外線カメラ2に代えて、可視光等の他の波長域に感度を有するカメラを用いてもよい。次に、図2を参照して、車両1には、車両1のヨーレートを検出するヨーレートセンサ3、車両1の走行速度を検出する車速センサ4、運転者によるブレーキの操作量を検出するブレーキセンサ5、音声による注意喚起等を行うためのスピーカ6、及び赤外線カメラ2により撮像された画像を表示すると共に、車両1と接触する可能性が高い物体を運転者に視認させる表示を行うためのヘッドアップディスプレイHeadUpDisplay7以下、HUD7というが接続されている。HUD7は、図1に示したように、車両1のフロントウインドウの運転者側の前方位置に画面7aが表示されるように設けられている。車両周辺監視装置10は、CPU,メモリ図示しない等により構成された電子ユニットであり、赤外線カメラ2から出力される映像信号をデジタルデータに変換して画像メモリ図示しないに取り込み、画像メモリに取り込んだ車両1の前方の撮像画像に対して、CPUにより各種の演算処理を行う機能を有している。そして、CPUに車両周辺監視装置10の制御用プログラムを実行させることによって、CPUが、赤外線カメラ2により撮像された画像から所定条件を有する画像部分を抽出する対象物抽出部11、抽出された画像部分に対応する実空間上の物体の種別を判定する物体種別判定部12、物体と車両1との距離を算出する距離算出部13、物体の実空間位置を算出する実空間位置算出部14、実空間における物体の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部15、及び、移動ベクトルに基づいて物体を警報の対象とするか否かを判断する警報判断部16として機能する。次に、図3に示したフローチャートに従って、車両周辺監視装置10による一連の車両周辺監視処理について説明する。車両周辺監視装置10は、所定の制御周期毎に図3に示したフローチャートによる処理を実行して、車両1の周辺を監視する。車両周辺監視装置10は、STEP1で赤外線カメラ2から出力される映像信号を入力し、この映像信号をデジタルの諧調輝度データに変換したグレースケール画像を画像メモリに取り込む。続くSTEP2は対象物抽出部11による処理である。対象物抽出部11は、グレースケール画像の各画素について、輝度が所定の閾値以上である画素を1白とし、輝度が閾値よりも小さい画素を0黒とする2値化処理を行って2値画像を取得する。そして、対象物抽出部11は、2値画像中の白の各領域のランレングスデータを算出し、ラベリング処理等を行って物体の画像部分を抽出する。次のSTEP3は物体種別判定部12による処理である。物体種別判定部12は、STEP2で抽出された物体以下、対象物というの画像部分の特徴量に基づいて、対象物が道路を横断している歩行者以下、横断歩行者というであるか否かを判断する。ここで、図4は横断歩行者の画像を例示したものであり、物体種別判定部12は、横断歩行者の頭部と推定される画像部分Tkの上方の領域M,Mと下方の領域M~Mを探索して、各領域の特徴を認識する。そして、物体種別判定部12は、画像部分Tkの上方の領域M,Mに特徴がある部分がなく、下方の領域M~Mに、横断歩行者に特有の特徴である下端部のハの字形状上方で交差する2本の斜めエッジが認識されたときに、対象物の種別は横断歩行者であると判定する。また、物体種別判定部12は、頭部と推定される画像部分Tkから下端部のMまでを含む対象物領域Rkを設定する。なお、横断歩行者の判定は、画像の複雑度や輝度分散の変化、周期性等によってもよい。続くSTEP4~STEP5及びSTEP20は、距離算出部13による処理である。距離算出部13は、STEP4で対象物の種別が横断歩行者であると判定されたか否かを判断し、横断歩行者であると判定されたときこの場合は、対象物及びその画像部分の形状変化が大きく、所定レベルを超えると想定されるはSTEP20に分岐して第1距離算出処理を実行する。一方、対象物の種別が横断歩行者ではないと判定されたときこの場合は、対象物及びその画像部分の形状変化が小さく、前記所定レベル以下になると想定されるには、STEP5に進み、距離算出部13は、第2距離算出処理を実行する。ここで、第2距離算出処理は、後述するように、赤外線カメラ2により撮像された時系列画像から抽出された同一対象物の画像部分の大きさの変化率に基づいて、対象物と車両1との距離を算出するものである。そして、図5に示したように、横断歩行者は、図5のIk1~Ik4に示したように、両手と両足を大きく動かして車両1の前方を横切るため、赤外線カメラ2の撮像画像における横断歩行者の画像部分の形状幅W等は大きく変化する。そのため、赤外線カメラ2により撮像された時系列画像間で、横断歩行者の画像部分を同一物体の画像部分として抽出することができない場合があり、また、抽出できても大きさの変化率を精度良く求めることが難しい。そこで、距離算出部13は、対象物の種別が横断歩行者であると判定されたときには、STEP20で、単一の撮像画像での対象物の画像部分の高さに基づいて、対象物と車両1との距離を算出する。図6に示したように、歩行者の高さを一定例えば170cmとした場合、歩行者と車両1との距離が長くなるに従って、赤外線カメラ2の撮像画像Im1における歩行者の画像部分の高さHが低くなる。そのため、距離算出部13は、実空間上の歩行者の高さを一定として、歩行者と車両1との実空間上の距離Lと、撮像画像上での歩行者の画像部分の高さHとの相関関係を設定したマップ或いは相関式に、撮像画像上での対象物の画像部分の高さを適用して、対象物と車両1との実空間上での距離を算出する。また、対象物の種別が横断歩行者ではないと判定されたときには、距離算出部13は、STEP5で、第2距離算出処理を実行して対象物と車両1との距離を算出する。第2距離算出処理では、図7に示したように、前回の制御周期撮像時点t11で撮像された画像Im2と、今回の制御周期撮像時点t12で撮像された画像Im3との間で、同一対象物の画像部分を追跡する処理を行う。なお、この追跡の処理については、例えば特開2007-213561号公報に詳説されているので、ここでは説明を省略する。そして、距離算出部21は、以下の式1により、画像Im2における画像部分31の幅w11を画像Im3における画像部分32の幅w12で除して、変化率Rateを算出する。なお、車両1と対象物間の相対速度Vsは、車速センサ4により検出される車両1の走行速度で近似される。但し、w11:前回の撮像時撮像時点t11における対象物の画像部分の幅、w12:今回の撮像時撮像時点t12における対象物の画像部分の幅、f:f=F赤外線カメラ2の焦点距離/p撮像画像の画素ピッチ、W:実空間における対象物の幅、Z1:前回の撮像時撮像時点t11における車両1から対象物までの距離、Z2:今回の撮像時撮像時点t12における車両1から対象物までの距離、Vs:車両と対象物間の相対速度、dT:撮像間隔、T:自車両到達時間対象物が車両1に到達するまでの推定時間。続いて、距離算出部13は、上記式1において、車両1と対象物間の相対速度Vs=車両1の走行速度Vj対象物の移動速度Vdが、車両1の走行速度Vjが対象物の移動速度Vdよりも十分に高いとみなして、車両1の走行速度Vjに置き換えて変形した以下の式2により、今回の撮像時における車両1から対象物までの距離Z2を算出する。但し、Z2:今回の撮像時における車両1から対象物までの距離、Rate:変化率、Vj:車両1の走行速度、dT:撮像間隔。次のSTEP6は実空間位置算出部14による処理である。実空間位置算出部14は、以下の式3により、前回の撮像時における車両1から対象物までの距離Z1を算出する。但し、Z1:前回の撮像時における車両1から対象物までの距離、Z2:今回の撮像時における車両1から対象物までの距離、Vj:車両1の走行速度、dT:撮像間隔。そして、実空間位置算出部14は、今回及び前回の2値画像における対象物の画像部分の位置から、今回及び前回の撮像時における対象物の実空間位置を算出する。ここで、図8aは、2値画像Im4上の今回の対象物の画像部分の位置Pi2x12,y12と、前回の対象物の画像部分の位置Pi1x11,y11を示しており、縦軸yが画像の垂直方向に設定され、横軸xが画像の水平方向に設定されている。また、図8bは実空間上の対象物の移動状況を示しており、Z軸が車両1の進行方向に設定され、X軸がZ軸と直交する方向に設定されている。そして、図中Pr2X12,Y12,Z12は今回の撮像時における対象物の位置を示し、Pr1X11,Y11,Z11は前回の撮像時における対象物の位置を示している。また、Vmは、Pr2とPr1から推定した実空間上の対象物の移動ベクトルである。実空間位置算出部14は、以下の式4により今回の撮像時における対象物の実空間座標Pr2X12,Y12,Z12を算出し、以下の式5により前回の撮像時における対象物の実空間座標Pr1X11,Y11,Z11を算出する。なお、Z11=Z1、Z12=Z2である。但し、X12,Y12:今回の撮像時における対象物の実空間座標値、x12,y12:今回の2値画像における対象物の画像部分の座標値、Z2:今回の撮像時における車両から対象物までの距離、f:f=F赤外線カメラの焦点距離/p撮像画像の画素ピッチ。但し、X11,Y11:前回の撮像時における対象物の実空間座標値、x11,y11:前回の2値画像における対象物の画像部分の座標値、Z1:前回の撮像時における車両から対象物までの距離、f:f=F赤外線カメラの焦点距離/p撮像画像の画素ピッチ。また、実空間位置算出部14は、車両1が回頭することによる画像上の位置ずれを、ヨーレートセンサ3の検出信号YRから認識される回頭角に基づいて補正する回頭角補正を行う。具体的には、前回の撮像時から今回の撮像時までの間における車両1の回頭角がθrであったときに、以下の式6により実空間座標値を補正する。但し、Xr,Yr,Zr:回頭角補正後の実空間座標値、θr:回頭角、Xo,Yo,Zo:回頭角補正前の実空間座標値。続くSTEP7は移動ベクトル算出部15による処理である。移動ベクトル算出部15は、図8bに示したように、同一の対象物についての前回の撮像時の実空間位置Pr1と今回の撮像時の実空間位置Pr2から、対象物と自車両1との相対移動ベクトルに対応する近似直線Vmを求める。なお、過去の複数時点における対象物の実空間位置を用いて、相対移動ベクトルを求めるようにしてもよい。また、近時直線の具体的な算出処理は、例えば特開2001-6096号公報に記載された手法による。続くSTEP9及びSTEP30~STEP31は警報判断部16による処理である。警報判断部16は、STEP9で、対象物が車両1の前方の接近判定領域内に存在しているか、対象物の移動ベクトルが接近判定領域内に向かっているときに、この対象物を警報の対象とする。そして、対象物が警報対象とされたときには、警報判断部16は、さらに、ブレーキセンサ5の出力から運転者によるブレーキ操作が行われているか否かを判断する。そして、ブレーキ操作が行われ、且つ、車両1の加速度ここでは減速方向を正とするが予め設定された加速度閾値よりも大きいとき運転者により適切なブレーキ操作がなされていると想定されるは、回避操作がなされているために警報出力は不要であると判断して、STEP10に進む。それに対して、ブレーキ操作が行われていないか、或いは車両1の加速度が加速度閾値以下であるときには、STEP30に分岐する。そして、警報判断部16は、STEP30でスピーカ6から警報音を出力すると共に、STEP31でHUD7に対象物の強調画像を表示して、STEP10に進む。なお、本実施の形態において、距離算出部13は、第2距離算出処理において、図7に示した2値画像間の同一対象物の画像部分の時間追跡処理により変化率Rateを算出したが、図9に示した対象物の画像部分の相間演算により変化率Rateを算出するようにしてもよい。図9を参照して、Im5は前回の撮像時におけるグレースケール画像であり、51は対象物の画像部分を示している。また、Im6は今回の撮像時におけるグレースケール画像であり、52は対象物の画像部分を示している。そして、距離算出部13は、今回のグレースケール画像Im6における対象物の画像部分52の大きさをアフィン変換により縮小対象物が自車両に近づいている場合又は拡大対象物が自車両から遠ざかっている場合して、前回の撮像時における対象物の画像部分51との相間度を算出する。具体的には、図示したように、画像部分50を1.5倍した画像60,1.25倍した画像61、1.0倍した画像62、0.75倍した画像63、0.5倍した画像64と、画像部分51との相間度を算出する。そして、変化率算出手段21は、相間度が最も高くなったときの画像部分52の倍率を変化率Rateとして決定する。また、本実施の形態においては、車両前方を撮像する構成を示したが、車両の後方や側方等、他の方向を撮像して監視対象物との接触可能性を判断するようにしてもよい。また、本実施の形態では、本発明の特定種別が横断歩行者である場合を示したが、道路を横断する大型の野生動物等、時系列の撮像画像間における画像部分の形状が、同一物体の画像部分として抽出することが困難な程度に変化すると想定されるの他の種別の物体についても、該種別の物体の大きさ高さ、幅等を予め想定して、車両1からの距離と撮像画像での該物体の画像部分との相関関係を設定することで、本発明の適用が可能である。また、本実施の形態では横断歩行者の判定を行って第1距離算出処理と第2距離算出処理とを切替えたが、時系列画像間での画像の形状変化が小さい物体車両や所定の静止物等であるか否かの判定を行い、形状変化が小さい物体であると判定されたときは第2距離算出処理を用い、形状変化が小さい物体であると判定されなかったときには第1距離算出処理を用いて、車両1と物体との距離を算出するようにしてもよい。この場合は、図3のSTEP4の横断歩行者の判定に代えて形状変化が小さい物体であるか否かの判定を行い、形状変化が小さい物体であるときはSTEP5に進んで第2距離算出処理により車両1と物体との距離を算出し、形状変化が小さい物体でないときにはSTEP20に分岐して第1距離算出処理により車両1と物体との距離を算出する構成となる。"