"自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を0度、他方を180度で表したときの前記注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する変換手段と、前記変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が90度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する算出手段と、前記画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、該経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する検出手段と、を含む走行可能領域検出装置。前記モノジェニック信号は、前記局所領域における前記注目点の輝度値の変化の方向を示す局所方位ベクトルを含み、前記検出手段は、前記コストを累積する際に、前記局所方位ベクトルと前記経路とのなす角が直角に近いほど評価が高くなるコストを加算する請求項1記載の走行可能領域検出装置。前記変換手段は、前記局所領域の範囲を定める複数のスケールパラメータ毎に前記モノジェニック信号を算出し、前記画像の各点を、前記局所領域内の局所振幅値が最大となるスケールパラメータを用いて算出されたモノジェニック信号に変換する請求項1または請求項2記載の走行可能領域検出装置。前記画像の各点に対応する位置の路面平面からの高さを計測する計測手段を含み、前記算出手段は、前記計測手段により計測された路面平面からの高さに基づく値を、前記コストに加算する請求項1~請求項3のいずれか1項記載の走行可能領域検出装置。前記変換手段は、リース変換、またはリース変換カーネルに基づく近似法を用いて、前記画像の各点を前記モノジェニック信号に変換する請求項1~請求項4のいずれか1項記載の走行可能領域検出装置。コンピュータを、自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を0度、他方を180度で表したときの前記注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する変換手段、前記変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が90度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する算出手段、及び前記画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、該経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する検出手段として機能させるための走行可能領域検出プログラム。コンピュータを、請求項1~請求項5のいずれか1項記載の走行可能領域検出装置を構成する各手段として機能させるための走行可能領域検出プログラム。しかしながら、特許文献1及び2の技術のように、エッジ検出により走行可能領域の境界を検出する技術では、日照条件等の影響を受け易く、画像がコントラスト不足となった場合には、境界が未検出となる場合がある、という問題がある。また、エッジ検出は、近傍画素との演算に基づくため、汚れた路面や植生などの高周波数成分を含む領域中で、境界を誤検出する場合がある、という問題がある。また、エッジが画像中で連続的に分布するとは限らず、エッジから線分を抽出しても不連続な部分が存在し、望ましい境界を検出できない場合がある、という問題がある。また、特許文献3~8の技術のように、ステレオカメラやレーザレーダ等により障害物を検出し、障害物を含まない領域を走行可能領域として検出する技術では、ステレオカメラやレーザレーダを単体で用いると、低い段差や縁石などが障害物として検出されなかった場合に、走行可能領域が適切に検出されない、という問題がある。また、道路脇に私有地が隣接している場合などのように、走行可能領域と走行不可能領域とで路面の高さがほぼ等しい場合には、走行不可能領域を走行可能領域であると誤分類する可能性がある、という問題がある。本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、画像の雑音やコントラスト不足、及び路面の高さなどの影響により、走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出することができる走行可能領域検出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、本発明の走行可能領域検出装置は、自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を0度、他方を180度で表したときの前記注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する変換手段と、前記変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が90度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する算出手段と、前記画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、該経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する検出手段と、を含んで構成されている。本発明の走行可能領域検出装置によれば、変換手段が、自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を0度、他方を180度で表したときの注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する。このように変換されたモノジェニック信号においては、局所位相が90度に近い点は、相対的高輝度成分と相対的低輝度成分との移り変わり部分に相当することを表す。これを利用して、算出手段が、変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が90度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する。なお、実際のコスト値としては、局所位相が90度に近いほど小さくなる値としてもよいし、局所位相が90度に近いほど大きくなる値としてもよい。そして、検出手段が、画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する。なお、算出手段により各点のコストとして、局所位相が90度に近いほど小さくなる値とした場合には、累積したコストが最小となる経路を選択し、局所位相が90度に近いほど大きくなる値とした場合には、累積したコストが最大となる経路を選択するようにするとよい。このように、画像の各点をモノジェニック信号に変換し、局所位相が90度に近いほど評価が高くなるコストを算出し、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路のうち、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出するため、画像の雑音やコントラスト不足、及び路面の高さなどの影響により、走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出することができる。また、前記モノジェニック信号は、前記局所領域における前記注目点の輝度値の変化の方向を示す局所方位ベクトルを含み、前記検出手段は、前記コストを累積する際に、前記局所方位ベクトルと前記経路とのなす角が直角に近いほど評価が高くなるコストを加算することができる。局所方位ベクトルは、輝度値の変化の方向を表すため、局所方位ベクトルと経路とが直交する場合には、その経路が画像上の線状成分であることを表すことになる。これを利用したコストを加算することにより、より精度良く走行可能領域を検出することができる。また、前記変換手段は、前記局所領域の範囲を定める複数のスケールパラメータ毎に前記モノジェニック信号を算出し、前記画像の各点を、前記局所領域内の局所振幅値が最大となるスケールパラメータを用いて算出されたモノジェニック信号に変換することができる。これにより、画像の各点が、局所領域の範囲が適切に設定された状態で算出されたモノジェニック信号に変換されるため、より精度良く走行可能領域を検出することができる。また、本発明の走行可能領域検出装置は、前記画像の各点に対応する位置の路面平面からの高さを計測する計測手段を含んで構成することができ、前記算出手段は、前記計測手段により計測された路面平面からの高さに基づく値を、前記コストに加算することができる。これにより、より精度良く走行可能領域を検出することができる。また、前記変換手段は、リース変換、またはリース変換カーネルに基づく近似法を用いて、前記画像の各点を前記モノジェニック信号に変換することができる。また、本発明の走行可能領域検出プログラムは、コンピュータを、自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を0度、他方を180度で表したときの前記注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する変換手段、前記変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が90度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する算出手段、及び前記画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、該経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する検出手段として機能させるためのプログラムである。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、本発明の走行可能領域検出装置及びプログラムによれば、画像の各点をモノジェニック信号に変換し、局所位相が90度に近いほど評価が高くなるコストを算出し、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路のうち、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出するため、画像の雑音やコントラスト不足、及び路面の高さなどの影響により、走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出することができる、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。図1に示すように、第1の実施の形態に係る走行可能領域検出装置10は、車両図示省略に搭載され、かつ、道路領域を含む自車両前方を撮像して画像を出力する撮像装置12と、撮像装置12から得られる画像に基づいて、走行可能領域を検出する処理を実行するコンピュータ14と、検出結果が表示される表示装置16とを含んで構成されている。撮像装置12は、自車両前方を撮像し、画像の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画像信号をA/D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。コンピュータ14は、CPUと、RAMと、後述する走行可能領域検出処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMと、これらを接続するバスとを含んで構成されている。このコンピュータ14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、撮像装置12により撮像された画像を取得する画像入力部20と、モノジェニック信号変換部22と、局所コスト算出部24と、最適経路探索部26と、領域検出部28と、を含んだ構成で表すことができる。なお、最適経路探索部26及び領域検出部28が、本発明の検出手段の一例である。モノジェニック信号変換部22は、取得した画像の各点をモノジェニック信号に変換する。モノジェニック信号monogenicsignalはFelsbergらにより、解析信号analyticsignalの2次元拡張として提案された信号である参考文献MFelsbergandGSommerThemonogenicsignalIEEETransonSignalProcessingvol49no12pp31363144December2001。モノジェニック信号は、画像の局所位相、局所振幅、局所方位、局所周波数などの、人間の視覚特性に近い局所的特徴を埋め込んだ四元数クォータニオン形式の信号である。モノジェニック信号を利用することにより、白線などの明確な境界がない場合であっても、画像中に散在する不明瞭な道路境界の手がかりから走行可能領域の境界を定めることができる。一般的なエッジ検出と異なり、画像のコントラスト不足や雑音による影響が少ない点が有用である。リースRiesz変換を用いて、画像をモノジェニック信号に変換する手法は、以下の通りである。ここでは、画像の横方向をX座標、縦方向をY座標とし、画像中の注目点の座標をx,yで表す。[Riesz変換]1.画像fx,yをRadon変換し、投影像^fr,θを得る。ここで、rは画像中心からの位置、θは投影方向である。2.投影像^fr,θを変数rに対しHilbert変換し、解析信号複素数化した投影像Hr{^f}r,θを得る。3.解析信号化した投影像Hr{^f}r,θから、四元数化した投影像R{^f}r,θを、下記1式により得る。ここで、i及びjは虚数単位である。4.四元数化した投影像R{^f}r,θを逆Radon変換することにより、モノジェニック信号R{f}x,yを得る。実際、上記の処理はRadon変換に多くの計算コストを要するため、より実用的な、以下の近似手法によってもモノジェニック信号を求めることができる。[近似Riesz変換]1.画像fx,yを2次元高速Fourier変換し、周波数成分Fu,vを得る。2.画像にlog-Gabor関数を畳み込んだ成分Fru,v下記2式を得る。ここで、w0はスケールパラメータ、kはガウス分布の分散に相当する定数である。3.Riesz変換カーネルを畳み込みFxu,v及びFyu,v下記3式を得る。ここで、iは虚数単位である。4.Fru,v、Fxu,v及びFyu,vを逆Fourier変換し、それぞれfrx,y、fxx,y及びfyx,yを得る。5.モノジェニック信号R{f}x,yを、下記4式により得る。ここで、i及びjは虚数単位である。この近似Riesz変換は、Fourier変換4回順方向1回、逆方向3回により求められるので、Radon変換に基づく方法よりも高速である。この近似Riesz変換においては、スケールパラメータとして適切なw0を与える必要がある。kは固定値0.55<k<0.75を与えるのが適当である。画像中のある注目点のモノジェニック信号は、図2のように表現される。モノジェニック信号は、四元数により表現され、実数成分と2つの虚数成分i及びjとからなるそれ以外の虚数成分は常に0である。局所位相φは、実軸とモノジェニック信号とがなす角である。局所位相は、注目点を含む局所領域内に存在する周辺画素の輝度値の変化の極大点及び極小点においてそれぞれ0度及び180度となる。局所方位は、虚数平面上に投影したモノジェニック信号により表現される。局所方位ベクトル→vは、虚数[i]軸を画像横方向、虚数[j]軸を画像縦方向として画像平面に射影すると、輝度値の変化の極大点から極小点へと向かうベクトル場と一致する。モノジェニック信号は、画像中の各点を中心とした準局所的な輝度分布特徴を四元数の表現形式に埋め込んだ画像特徴記述手段であるといえる。従って、モノジェニック信号による画像特徴は、以下に示すような、一般に用いられる画像特徴の性質と比較して、不明瞭な境界の検出において、優位である。エッジ検出はきわめて局所的な特徴のみに基づくため、雑音やコントラスト低下の影響が大きい。ガボールフィルタは特定方向のエッジ検出に特化しており、局所方位が一意に得られない。また、モノジェニック信号変換部22は、2式で用いるスケールパラメータw0を複数用意しておき、スケールパラメータw0各々を用いて算出されたモノジェニック信号のうち、局所振幅値が最大となるスケールパラメータw0を選択する。近似Riesz変換を用いる場合、スケールパラメータw0を変化させることで、局所特徴に影響を及ぼす領域の範囲が変わる。スケールパラメータw0を大きく設定し過ぎると、遠方にある細い帯状のパターンが雑音とみなされ境界の候補から除外されることがある。一方、スケールパラメータw0を小さく設定し過ぎると雑音の影響を受け易くなる。そこで、複数のスケールパラメータw0を用いてモノジェニック信号を算出し、注目点毎にスケールパラメータw0を使い分けることで、これらの問題に対処できる。例えば、下記5式で表される局所振幅値が最大となるスケールパラメータw0で算出されたモノジェニック信号を注目点毎に選択することができる。局所コスト算出部24は、モノジェニック信号の局所位相に基づいて、各点の組み合わせ毎に局所コストを算出する。モノジェニック信号の局所位相が90度となる等位相線は、走行可能領域の境界をほぼ包含する。これは、局所位相が、各注目点に対する局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点を0~180度の範囲で表しているため、画像中における相対的高輝度成分と相対的低輝度成分との間の移り変わり部分が局所位相90度となるからである。すなわち、各点の局所位相が90度に近いほど、その点が何らかの境界を表しており、この境界に走行可能領域を表す境界も含まれることになる。点x,yの局所位相φx,yは、下記6式により表される。図3aに示すような画像が取得された場合に、局所位相φx,yを画像化した例を同図bに示す。同図bでは、局所位相が90度に近い箇所を黒で示している。本実施の形態では、画像中の各点の局所コストとして、局所位相の90度からのずれ量を利用する。この局所コストに基づいて、境界らしさの評価が高い点を求める。局所コストは、画像のY座標y及びそのY座標における走行可能領域の左端X座標x1で表される点x1,yと、画像のY座標y及びそのY座標における走行可能領域の右端X座標x2で表される点x2,yとの組み合わせx1,x2,y毎に算出する。この組み合わせの局所コストをcx1,x2,yとおき、下記7式により得る。7式の局所コストcx1,x2,yは、点x1,y及び点x2,yの局所位相が90度に近いほど小さくなる値となっており、局所コストcx1,x2,yが小さいほど、点x1,y及び点x2,yが境界を表す点であることの評価が高いことを意味する。最適経路探索部26は、各点を連続させることにより構成される経路に沿って、局所コスト算出部24で算出された局所コストを累積して累積コストを算出し、累積コストが最小となる最適経路を探索する。具体的には、図4に示すように、画像の左上を基準としてX座標の上限をxmax、Y座標の上限をymax、xmax-x2をx2’、ymax-yをy’とする。そして、図5に示すように、x1、x2’、y’を変数とするコスト空間を定義する。コスト空間中の各点には、局所コスト算出部24で算出した局所コストc’x1,x2’,y’=cx1,x2,yが格納されている。累積の関始点をx1,x2’,y’=0,0,0とし、小さなy’から順に、下記8式に示す漸化式により累積コストCx1,x2’,y’を算出する。ここで、点x1-Δx1,x2’-Δx2’,y’-Δy’から点x1,x2’,y’へ経路を辿る際に、Δx1,Δx2’,Δy’には、例えば、図6で表されるような傾斜制限を設ける。この傾斜制限は、検出対象である走行可能領域の形状に基づくものである。画像上での走行可能領域は、図4中の破線で示すような領域となるため、走行可能領域の境界は、累積の開始点x1,x2’,y’=0,0,0から消失点へ向かう点を連続させた経路となる。従って、各点を連続させて経路を構成する場合に、各点が連続する方向が、傾斜制限から外れる経路は、走行可能領域の境界ではないと考えらるため、そのような経路の累積コストは算出しない。コスト空間中の傾斜制限下における全点において累積コストCx1,x2’,y’を算出したのち、線分x1x2’=xmax上のいずれかを終点とする累積コスト最小経路をバックトレースにより求める。この累積コスト最小経路が最適経路となる。バックトレースとは、8式の計算時に最右項の最小値を与えるx1-Δx1,x2’-Δx2’,y’-Δy’を保持しておき、処理の最後に終点から遡って経路を求めることである。なお、線分x1x2’=xmaxは消失点を表す線分である。また、この線分上から終点としいずれかの点を選択する際には、線分上の点の中で、累積コストが最小となる点を選択するとよい。領域検出部28は、最適経路探索部26により探索された最適経路に基づいて、走行可能領域を検出する。最適経路上のx1,x2’,y’から、Y座標y=ymax-y’、走行可能領域の左端X座標x1、走行可能領域の右端X座標x2=xmax-x2’を求める。そして、x1,y及びx2,yで囲まれた領域を走行可能領域として検出する。なお、ここでは、最適経路探索部26において、図5に示すようなコスト空間上での最適経路を探索しているが、この最適経路は、図4に示した変数の定義を介して、画像上での最適経路と同等となる。次に、第1の実施の形態に係る走行可能領域検出装置10の作用について説明する。まず、撮像装置12によって、自車両前方の撮像が開始されると、コンピュータ14において、図7に示す走行可能領域検出処理ルーチンが繰り返し実行される。ステップ100で、撮像装置12で撮像された画像を取得する。次に、ステップ102で、上記ステップ100で取得した画像の1点を注目点に設定し、複数のスケールパラメータw0毎に、2式~4式に従って、設定した注目点についてのモノジェニック信号を算出する。そして、複数のスケールパラメータw0毎に算出されたモノジェニック信号のうち、5式で表される局所振幅値が最大となるスケールパラメータw0で算出されたモノジェニック信号を選択することにより、注目画素をモノジェニック信号に変換する。画像上の全点を注目画素に設定して、上記処理を繰り返し、画像の各点をモノジェニック信号に変換する。次に、ステップ104で、画像のY座標y及びそのY座標における走行可能領域の左端X座標x1で表される点x1,yと、画像のY座標y及びそのY座標における走行可能領域の右端X座標x2で表される点x2,yとの組み合わせx1,x2,y毎に、7式により局所コストcx1,x2,yを算出する。次に、ステップ106で、画像の左上を基準としてX座標の上限をxmax、Y座標の上限をymax、xmax-x2をx2’、ymax-yをy’とし、x1、x2’、y’を変数とするコスト空間を定義し、コスト空間中の各点に、上記ステップ104で算出した局所コストc’x1,x2’,y’=cx1,x2,yを格納する。そして、累積の関始点をx1,x2’,y’=0,0,0とし、小さなy’から順に、Δx1,Δx2’,Δy’に走行可能領域の形状に基づく傾斜制限を設けて、8式に従って、累積コストCx1,x2’,y’を算出する。そして、コスト空間中の線分x1x2’=xmax上で累積コストが最小となる点を終点とする最適経路を、バックトレースにより探索する。次に、ステップ108で、上記ステップ106で探索された最適経路上のx1,x2’,y’から、Y座標y=ymax-y’、走行可能領域の左端X座標x1、走行可能領域の右端X座標x2=xmax-x2’を求め、x1,y及びx2,yで囲まれた領域を走行可能領域として検出する。そして、上記ステップ100で取得した画像に、検出した走行可能領域を色付けして重畳するなどして表示装置16に表示して、処理を終了する。以上説明したように、第1の実施の形態の走行可能領域検出装置によれば、撮像された画像の各点をモノジェニック信号に変換し、局所位相90度の点が相対的高輝度成分と相対的低輝度成分との間の移り変わり部分を示すことを利用した局所コストを各点の組み合わせ毎に算出する。モノジェニック信号は、人間の視覚特性との乖離が少ない局所特徴表現であり、従来のエッジ検出と異なり、画像のコントラスト不足や雑音による影響を受け難く、また、エッジが不連続に分布していても境界を求めることができる。そして、走行可能領域の形状に基づく傾斜制限下で、局所コストを累積した累積コストが最小となる最適経路を探索して、走行可能領域を検出する。このため、局所位相と境界との整合性を画像全体で最適化することができる。このように、第1の実施の形態によれば、画像の雑音やコントラスト不足、及び路面の高さなどの影響により、走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出することができる。図8aに、モノジェニック信号不使用の場合の走行可能領域の検出結果の一例、同図bに、本実施の形態の手法を適用した走行可能領域の検出結果の一例を示す。同図aでは、画像のコントラストが不足している部分で境界が適切に検出されず、走行不可能領域が走行可能領域として誤分類されている。一方、同図bでは、画像のコントラストが不足している部分で境界が適切に検出され、適切に走行可能領域が検出されている。次に、第2の実施の形態について説明する。なお、第2の実施の形態に係る走行可能領域検出装置の構成において、第1の実施の形態に係る走行可能領域検出装置10と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。図1に示すように、第2の実施の形態に係る走行可能領域検出装置210は、撮像装置12と、コンピュータ214と、表示装置16とを含んで構成されている。コンピュータ214は、機能的には、画像入力部20と、モノジェニック信号変換部22と、局所コスト算出部24と、最適経路探索部226と、領域検出部28と、を含んだ構成で表すことができる。最適経路探索部226は、第1の実施の形態の最適経路探索部26において算出される累積コストに、さらに、モノジェニック信号の局所方位ベクトルを用いたコストを加算する。局所方位ベクトルとは、虚数平面虚数[i]軸と虚数[j]軸とが張る平面上に投影したモノジェニック信号である。局所方位ベクトルは、局所領域における注目点の輝度値の変化の方向を表しており、画像中の線状要素とは直交の関係にある。従って、局所方位ベクトルと最適経路探索の際の各経路とのなす角に応じたコストを累積時に加算することで、画像中の線状の要素に沿うような境界が採用され易くなる。具体的には、モノジェニック信号の局所方位ベクトルを、虚数[i]成分とX軸、虚数[j]成分とY軸とがそれぞれ対応するよう画像座標上に表し、→vx,yとする。図9aに示すような画像が取得された場合に、局所方位ベクトル→vx,yを画像化した例を同図bに示す。また、各点を連続させた経路の方向ベクトルを→ux,yとする。また、→ux,yは、大きさが1となるように正規化されているものとする。そして、→ux,yと→vx,yとのなす角θが直角に近いほど、小さなコストを与える。本実施の形態では、画像上における双方のベクトルがなす角に応じ、例えば、図10に示すコストを加算する。図10では、横軸が双方のベクトルがなす角θ、縦軸が加算するコストである。また、Aは、A=|→v|x,yであり、局所方位ベクトルの大きさである。このコストをbx,y,Δx,Δyとおき、下記9式により表す。この場合、累積コストの算出には、8式に代えて、下記10式を用いる。ここで、w1は、局所方位情報にどれだけ依存するかを定める重みである。第2の実施の形態に係る走行可能領域検出装置210の作用は、第1の実施の形態における走行可能領域検出処理ルーチン図7のステップ106において、8式に代えて、10式を用いて累積コストを算出する点が異なるだけであるため、説明を省略する。以上説明したように、第2の実施の形態に係る走行可能領域検出装置によれば、モノジェニック信号の局所方位ベクトルに基づくコストを、累積コストの算出の際に加算するため、より画像上の線状に沿う境界を検出することができ、より精度良く走行可能領域を検出することができる。次に、第3の実施の形態について説明する。なお、第3の実施の形態に係る走行可能領域検出装置の構成において、第1の実施の形態に係る走行可能領域検出装置10と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。図11に示すように、第3の実施の形態に係る走行可能領域検出装置310は、撮像装置12と、コンピュータ314と、表示装置16と、自車両の前方に対してレーザを走査しながら照射し、レーザの反射によりレーザが照射された物体上の点の路面平面からの高さを計測するレーザレーダ18とを含んで構成されている。コンピュータ314は、機能的には、画像入力部20と、モノジェニック信号変換部22と、局所コスト算出部324と、最適経路探索部26と、領域検出部28と、を含んだ構成で表すことができる。局所コスト算出部324は、第1の実施の形態の局所コスト算出部24において算出される各点の局所コストに、さらに、路面平面からの高さに基づくコストを加算する。具体的には、レーザレーダ18の計測データに基づいて、画像中の各点x,yに対応する車両前方の位置の路面平面からの高さhx,yを取得する。そして、7式に代えて、下記11式により、各点の局所コストを算出する。ここで、w2は高さ情報にどれだけ依存するかを定める重みである。第3の実施の形態に係る走行可能領域検出装置310の作用は、第1の実施の形態における走行可能領域検出処理ルーチン図7のステップ100において、撮像された画像と共に、レーザレーダ18の計測データを取得する点、及びステップ104において、7式に代えて、11式を用いて局所コストを算出する点が異なるだけであるため、説明を省略する。以上説明したように、第3の実施の形態に係る走行可能領域検出装置によれば、画像の各点に対応する位置の路面平面からの高さに基づくコストを、各点の局所コストの算出の際に加算するため、より精度良く走行可能領域を検出することができる。なお、上記各実施の形態では、各点の組み合わせ毎に局所コストを算出する場合について説明したが、各点毎に局所コストを算出するようにしてもよい。この場合、走行可能領域の左端X座標、及び右端X座標の各々に対応した傾斜制限を設定するようにするとよい。また、上記各実施の形態では、複数のスケールパラメータを用いる場合について説明したが、予め定めた1つのスケールパラメータを用いるようにしてもよい。また、上記各実施の形態では、局所位相が90度に近いほど小さくなる局所コストを算出する場合について説明したが、局所位相が90度に近いほど大きくなる局所コストを算出するようにしてもよい。この場合、最適経路探索では、累積コストが最大となる経路を探索するようにするとよい。"