夜間車両検知装置
【課題】夜間走行時における対向車両の光源と路上反射物とを識別し、車両前方の対向車両を精度良く検知することのできる夜間車両検知装置を提供する。
【解決手段】撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域及び第１閾値より低く設定された第２閾値よりも大きな輝度を有する低輝度領域を抽出する領域抽出手段と、領域抽出手段の抽出結果に基づき高輝度領域に関連付けられた第１面積及び高輝度領域に近接する低輝度領域に関連付けられた第２面積を算出する面積算出手段と、面積算出手段により算出された第１面積と第２面積との比に基づいて、高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、を備える。
【解決手段】撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域及び第１閾値より低く設定された第２閾値よりも大きな輝度を有する低輝度領域を抽出する領域抽出手段と、領域抽出手段の抽出結果に基づき高輝度領域に関連付けられた第１面積及び高輝度領域に近接する低輝度領域に関連付けられた第２面積を算出する面積算出手段と、面積算出手段により算出された第１面積と第２面積との比に基づいて、高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、夜間車両検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の夜間走行の際、車両の前方を撮像し、対向車両のヘッドランプ（「ヘッドライト」と称呼される場合もあり、本明細書では同義として扱う）を検出して、該対向車両を検知する夜間車両検知装置が知られている。
【０００３】
ところで、ヘッドランプは車両の夜間走行時、運転者の視認性を良くするために前方に対向車両が存在しなければハイビームとすることが望ましい。しかし、自車両の前方に対向車両が存在する場合、対向車両に不快なグレアを与えないためにヘッドランプをロービームにする必要がある。そこで、夜間車両検知装置による検知結果は、例えばヘッドランプの配光に関する制御（以下、「配光制御」という）を行う際に利用されている。従って、この種の夜間車両検知装置では、対向車両を精度良く検知するための技術が重要となる。
【０００４】
これに関連して、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等の撮像手段により走行し
ている道路の路面を撮像し、得られたカラー画像を処理して道路上の白線や黄線等のレーンマークを検出し、検出した結果から認識される車両が走行する車線（走行レーン）の情報に基づいて、車両の走行制御や運転者への情報提示を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、従来のヘッドライト制御装置として、車両に搭載された撮像手段が撮影した画像の解析を行う画像解析手段を備え、画像解析手段は、撮影された画像から高輝度検出用画像と低輝度検出用画像を取得し、高輝度検出用画像から対向車両のヘッドライトを検出し、低輝度検出用画像から先行車両のテールライトを検出するものが知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−５３６９１号公報
【特許文献２】特開２００５−９２８５７号公報
【特許文献３】特開２００８−１４８０５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor
）カメラ等、可視光カメラのダイナミックレンジは比較的狭いのが実情である。その結果、反射光を発する道路標識、看板、リフレクタなどの物体（以下、これらをまとめて「路上反射物」と称す）と、対向車両におけるヘッドランプの双方における画像特徴量が類似する傾向があり、これらを分けて識別することが難しかった。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑み、夜間走行時における対向車両の光源（ヘッドランプ等）と路上反射物とを識別（判別）し、車両前方の対向車両を精度良く検知することのできる夜間車両検知装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記した課題を解決するために、本発明にかかる夜間車両検知装置は、以下の手段を採用した。すなわち、自車両に搭載されて且つ該自車両の前方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域、及び該第１閾値より低く設定された第２閾値よりも大きな輝度を有する低輝度領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段の抽出結果に基づき、前記高輝度領域に関連付けられた第１面積、及び該高輝度領域に近接する低輝度領域に関連付けられた第２面積を算出する面積算出手段と、
前記面積算出手段により算出された前記第１面積と第２面積との比に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１０】
上記構成によれば、２つの異なる輝度閾値を用いた画像処理により、画像内における高輝度領域と、低輝度領域とが抽出される。第１閾値は、例えば対向車両のヘッドランプによるものと想定される光源を検出するために設定された輝度閾値である。高輝度領域は、対向車両の光源が存在する候補領域としての意義を有する。ここで「候補」とするのは、画像内において、反射光を発している路上反射物が存在する領域であっても、その輝度が第１閾値より大きい場合があるためである。
【００１１】
本発明では、画像内における光源の中心側領域から外方に向かうにつれて輝度値が変化するときの性状が、対向車両の光源とする場合と路上反射物を光源とする場合とで大きく異なることに着目した。画像内に対向車両の光源（例えば、ヘッドランプ）があると所謂ハレーションを起こすため、光源の中心側領域から外方へ向かうに従って輝度値は徐々に低下する。一方、画像内における光源が路上反射物である場合にはハレーションが起こらないため、反射光を発する部分が存在する領域内からその外部へと移行した途端に輝度が急激に低下する。
【００１２】
その結果、自車両前方に存在する光源が路上反射物である場合に比べて、対向車両の光源である場合には、画像内における高輝度領域とその高輝度領域に近接する（例えば、包含する）低輝度領域との面積差が顕著に大きくなる。そのため、自車両前方に存在する光源の違いは、高輝度領域に関連付けられた第１面積と、その高輝度領域に近接する低輝度領域に関連付けられた第２面積との比の大小に対して顕著に影響を及ぼす。本発明によれば、第１面積と第２面積との比に基づいて高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別するため、対向車両の検知精度を高めることができる。
【００１３】
なお、高輝度領域及び第１面積の関連性とは、第１面積が高輝度領域の面積に相関のある面積として算出されることを意味する。同様に、低輝度領域及び第２面積の関連性とは、第２面積が低輝度領域の面積に相関のある面積として算出されることを意味する。例えば、前記面積算出手段は、前記高輝度領域の面積を前記第１面積として算出し、且つ前記低輝度領域の面積を前記第２面積として算出しても良い。
【００１４】
また、第１面積に対する第２面積の比を考えると、画像内の光源が路上反射物である場合に比べて対向車両の光源である場合の方が相対的に大きい値を示す。そこで、判別手段は、第１面積に対する第２面積の比を所定の判定基準比と対比し、該判定基準比よりも大きい場合に、高輝度領域における光源が対向車両の光源であると判別しても良い。判定基準比は、画像内の高輝度領域に、対向車両の光源と路上反射物の何れがあるのかを判別するための基準となる面積比の閾値である。これにより、自車両前方の光源が対向車両によるものか否かを好適に判別することができる。
【００１５】
また、夜間車両検知装置は、前記画像内において、前記領域抽出手段により抽出された
高輝度領域の周囲にマージン領域が形成されるように該高輝度領域を包含するマージン枠を生成するマージン枠生成手段を、更に備え、
前記面積算出手段は、少なくとも前記領域抽出手段により抽出された低輝度領域における前記マージン枠の外側に属する領域を除外して前記第２面積を算出することができる。例として、面積算出手段は、低輝度領域とマージン枠の内側の領域とが重複する領域の面積を第２面積として算出しても良い。
【００１６】
画像内に複数の光源が存在する際に光源に対応する低輝度領域同士が互いに重なり合う場合があるが、このような状況においては低輝度領域の境界が画定しないため、低輝度領域に関連付けられる第２面積を適正な面積として導出することが難しくなる。そこで、この構成のように、高輝度領域を包含するマージン枠を生成し、低輝度領域に関連付けて導出する第２面積を算出するに当たり、低輝度領域からマージン枠の外側領域を除外することで、マージン枠に含まれる高輝度領域に対応する光源以外の、他の光源の影響を受けることなく、マージン枠内の高輝度領域が対向車両の光源であるか路上反射物であるかを的確に判別することができる。
【００１７】
夜間車両検知装置において、前記面積算出手段は、該マージン枠の内側に属する領域の面積を前記第１面積として算出することができる。更に、前記マージン枠生成手段は、前記高輝度領域を包含する矩形枠として前記マージン枠を生成しても良い。これにより、マージン枠を単純な形状とすることで、本検知装置における処理速度、効率が向上するため、対向車両の検知に要する時間を短縮することができる。
【００１８】
また、夜間車両検知装置において、前記面積算出手段は、前記マージン枠の内側に属する領域から前記高輝度領域を差し引いた面積を前記第１面積として算出し、且つ前記低輝度領域から前記マージン枠の外側に属する領域と該高輝度領域とを差し引いた面積を前記第２面積として算出することもできる。
【００１９】
また、夜間車両検知装置において、前記領域抽出手段により複数の高輝度領域が抽出された場合に、該複数の高輝度領域から対向車両の光源の候補となる一対の高輝度領域を選定する選定手段を、更に備え、
前記マージン枠生成手段は、前記選定手段により選定された一対の高輝度領域をまとめて包含する（ひとまとめに包含する）マージン枠を生成することができる。
【００２０】
ここで、自車両の前方に４輪の対向車両が存在する場合を考えると、通常、撮像手段により撮像された画像内には、水平方向に車幅程度の間隔を挟んで並ぶ１対の光源が映し出される。従って、画像内において、水平方向に車幅程度の間隔を挟んで並ぶ１対（１組）の高輝度領域が領域抽出手段によって抽出された場合、その一対の高輝度領域は対向車両の光源である確度が高い。
【００２１】
そこで、この構成では、対向車両の光源である可能性が高い一対の高輝度領域を画像内から選定し、これらをひとまとめにしてマージン枠を生成するようにした。ここで、面積算出手段は、抽出された低輝度領域におけるマージン枠の外側に属する領域を除外して第２面積を算出する。更に、面積算出手段は、一対の高輝度領域の総面積や、マージン枠の内側領域の面積を第１面積として算出すると良い。これにより、選定手段により選定された一対の高輝度領域をひとまとめとして、対向車両の光源であるか否かの判別を行うことができる。従って、自車両の前方に存在する対向車両を、より速やかに検知することができる。
【００２２】
上記構成において、選定手段により選定されない高輝度領域が画像内に存在する場合、その高輝度領域は対向車両の光源である確度が低いと考えることができる。そこで、判別
手段は、選定手段により選定されなかった高輝度領域については、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別しないようにしても良い。これによれば、対向車両である可能性が低い光源について、徒に判別が行われることを回避することができ、対向車両の検知を合理的に行うことができる。
【００２３】
また、夜間車両検知装置は、前記画像内における前記高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出するエッジ長さ算出手段を、更に備え、
前記判別手段は、前記第１面積と第２面積との比、及び該第１面積と前記エッジ長さ算出手段により算出されたエッジ長さとの比、の双方に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別することができる。
【００２４】
また、他の観点による夜間車両検知装置は、自車両に搭載されて且つ車外を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域を抽出する領域抽出手段と、
前記画像内における前記高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出するエッジ長さ算出手段と、
前記高輝度領域の面積と前記エッジ長さ算出手段により算出されたエッジ長さとの比に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、を備えることを特徴とする。
【００２５】
エッジとは、画像内における高輝度部分と低輝度部分との境界のことであり、画像を特徴づける線要素である。ここで、高輝度領域に含まれるエッジの長さであるエッジ長さが、対向車両の光源とする場合と路上反射物を光源とする場合とで相違する点に着目する。
【００２６】
例えば、対向車両のヘッドランプが撮像された場合、画像内の高輝度領域における外縁（輪郭）部分がエッジとして抽出される。一方、路上反射物が撮像された場合、高輝度領域の外縁に加えて、路上反射物表面に描かれた文字、絵、図などの縁部に相当する部分もエッジとして抽出される。その結果、例えば、高輝度領域の大きさが同等であれば、ヘッドランプよりも路上反射物に対応する高輝度領域の方が、算出されるエッジ長さが長くなる。
【００２７】
そこで、エッジ長さ算出手段によって画像内の高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出し、高輝度領域の面積とエッジ長さとの比を求めることにおり、その大小に基づいて、高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別することができる。なお、例えば高輝度領域に含まれるエッジに該当する部分の画素の総数を算出し、これをエッジ長さと見なしても良い。
【００２８】
高輝度領域の面積に対するエッジ長さの比の大きさを考えると、画像内の光源が路上反射物である場合に比べて対向車両の光源である場合の方が相対的に小さな値を示す。そこで、判別手段は、高輝度領域の面積に対するエッジ長さの比が所定値以下の場合に、高輝度領域における光源が対向車両の光源であると判別しても良い。この所定値は、高輝度領域にある光源が対向車両の光源であるかどうかを判別するための閾値である。この構成によれば、自車両の前方に対向車両が存在する場合、路上反射物が存在する場合に比べて相対的に、画像内における高輝度領域に含まれるエッジの長さが短くなる（例えば、エッジに相当する部分の画素数が少なくなる）ことを利用して、車両の前方に対向車両が存在するか否かを好適に検知することができる。
【００２９】
なお、本発明における課題を解決するための手段は、可能な限り組み合わせることができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明に係る夜間車両検知装置によれば、夜間走行時における対向車両の光源と路上反射物とを識別し、対向車両を精度良く検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施例１に係る夜間車両検知装置を備えるシステムを車両に搭載した構成を模式的に示した図である。
【図２】実施例１の夜間車両検知装置における光源判別制御の内容を説明するための説明図である。（ａ）は、単一のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳとが並んで配置されている画像を模式的に示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示した画像に対して、高輝度用閾値ＳＨを用いて２値化処理を行った後の画像を示す図である。（ｃ）は、（ａ）に示した画像に対して、低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行った後の画像を示す図である。
【図３】実施例１における画像処理ユニットの内部構成を示した模式図である。
【図４】実施例１における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。
【図５】実施例２における画像処理ユニットの内部構成を示した模式図である。
【図６】高輝度光点領域ＦＨＢの周囲に生成されるマージン枠ＣＭＺについて説明するための説明図である。
【図７】実施例２における光源判別制御の内容を説明するための説明図である。（ａ）は、カメラが撮像した車両前方画像の一例を示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示した画像に対して、高輝度用閾値ＳＨを用いて２値化処理を行った後の画像を示す図である。（ｃ）は、（ａ）に示した画像に対して、低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行った後の画像を示す図である。
【図８】実施例３における画像処理ユニットの内部構成を示した模式図である。
【図９】実施例３における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。
【図１０】実施例３におけるマージン枠ＣＭＺＵの高輝度光点領域ＦＨＢ及び低輝度光点領域ＦＬＢとの関係を説明するための説明図である。
【図１１】実施例４における画像処理ユニットの内部構成を示した模式図である。
【図１２】実施例４における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。
【図１３】対向車両のヘッドランプＨＬ及び路上反射物ＲＳにそれぞれ対応する高輝度光点領域ＦＨＢに含まれるエッジの抽出結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下に図面を参照して、この発明を実施するための形態を例示的に詳しく説明する。尚、本実施の形態に記載されている構成要素の寸法、材質、形状、その相対配置等は、特に特定的な記載がない限りは、発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００３３】
＜実施例１＞
図１は、本実施例に係る夜間車両検知装置１を備えるシステムを自動車などの車両（自車両）１００に搭載した構成を模式的に示した図である。本実施例に係る夜間車両検知装置１は、カメラ（撮像手段）１０１と、画像処理ユニット１０２を有する。カメラ１０１は、レンズとＣＣＤ（charge-coupled device）やＣＭＯＳ（complementary metal oxide
semiconductor）等の撮像素子により、車両１００が走行する前方を撮像する。カメラ１０１は、運転室のルームミラーのステイ（図示省略）付近に配設されているが、車体前部のバンパ、グリルなどに設けることも可能である。
【００３４】
カメラ１０１により撮像された自車両前方の画像は、画像信号化されて画像処理ユニット１０２に入力される。画像処理ユニット１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing
Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び入出力
インターフェイスなどを備えて構成される自動車デバイスのコンピュータであり、カメラ１０１から送信された画像の解析処理を行う。
【００３５】
ところで、車両１００の夜間走行時において、ヘッドランプ（「ヘッドライト」と称呼される場合もあり、本明細書では同義として扱う）１０４は、運転者の視認性を良くするために前方に対向車両が存在しなければハイビームとすることが望ましい。しかし、前方に対向車両が存在する場合、対向車両に不快なグレアを与えないためにヘッドランプ１０４をロービームにする必要がある。
【００３６】
そこで、本実施例のシステムは、ヘッドランプ１０４の配光制御を行う配光制御ユニット１０３を備えている。そして、画像処理ユニット１０２は、カメラ１０１から送信された画像を解析し、画像内に対向車両のヘッドランプＨＬ（以下、符号ＨＬ付された「ヘッドランプ」は、対向車両のヘッドランプを意味するものであり、本発明における「対向車両の光源」に対応している）に相当する光源の検出を試みる。そして、画像内におけるヘッドランプＨＬに相当する光源の有無に基づき車両１００前方に対向車両が存在するか否かを判別し、その判別結果が配光制御ユニット１０３に入力される。
【００３７】
配光制御ユニット１０３は、画像処理ユニット１０２からの出力信号を受け、ヘッドランプ１０４を制御する制御信号を生成する。配光制御ユニット１０３が生成した制御信号は、ヘッドランプ１０４に送られる。具体的には、配光制御ユニット１０３は、車両１００の前方に対向車両が存在する事を表す出力信号を画像処理ユニット１０２から受けた場合にはヘッドランプ１０４のハイビームに対応する印加電圧量（供給電流量であっても良い）を算出する一方、前方に対向車両が存在しない事を表す出力信号を受けた場合にはロービームに対応する印加電圧量を算出し、この算出結果を基にヘッドランプ１０４に電圧を供給する配光制御を行う。
【００３８】
以上のように、本実施例の夜間車両検知装置１による対向車両の検知結果は、ヘッドランプ１０４の配光制御に用いられるため、自車両１００の運転者の視認性、安全性を確保しつつ対向車両の運転者に対して不快なグレアを与えることを回避するには、同装置１における検知精度の向上が重要となる。しかしながら、路上には、道路標識、看板、リフレクタなどの路上反射物ＲＳが存在する。そして、例えば自車両又は他車両のヘッドランプの光が当たるなどして反射光を発している状態の路上反射物ＲＳがカメラ１０１により撮像されると、路上反射物ＲＳを対向車両のヘッドランプＨＬと誤認することが懸念される。そうすると、自車両１００のヘッドランプ１０４を、本来であればハイビームとすべきところをロービームとして制御してしまい、自車両１００における運転者の視認性、安全性を低下させてしまう要因となる。
【００３９】
そこで、本検知装置１においては、車両１００前方に存在する光源が、対向車両のヘッドライトＨＬと路上反射物ＲＳの何れによるものであるのかについて精度よく識別できる独自の判別制御、判別方法を採用する。その概略を述べると、画像処理ユニット１０２は、カメラ１０１により撮像された同一の画像に対して、高輝度用閾値ＳＨと低輝度用閾値ＳＬの２つの異なる輝度閾値を用いて２値化処理を行い、画像内において、高輝度用閾値ＳＨよりも輝度の大きな領域（以下、「高輝度光点領域ＦＨＢ」と称する）と、低輝度用閾値ＳＬよりも輝度の大きな領域（以下、「低輝度光点領域ＦＬＢ」と称する）と、のそれぞれを画像から抽出する。
【００４０】
更に、画像処理ユニット１０２は上記抽出結果に基づき、高輝度光点領域ＦＨＢに関連付けられた第１対象領域面積Ａ１ｓｔ（第１面積）、及び該高輝度光点領域ＦＨＢに近接する低輝度光点領域ＦＬＢに関連付けられた第２対象領域面積Ａ２ｎｄ（第２面積）を算
出し、第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄの比に基づいて、車両１００前方に存在する光源が対向車両のヘッドライトＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるのかを判別する制御（以下、「光源判別制御」と称す）を行う。
【００４１】
図２は、本実施例の夜間車両検知装置１における光源判別制御の内容を説明するための説明図である。図２（ａ）は、単一のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳとが並んで配置されている画像を模式的に示した図である。通常、対向車両が４輪車の場合、ヘッドランプＨＬは車両前部の左側面近傍と右側面近傍の各々に配置されている。従って、ヘッドランプＨＬを照射している対向する４輪車をカメラ１０１で撮像した場合、水平方向に所定の間隔を挟んで並んだ１対の光源が映し出されるが、ここでは説明の簡素化を図るため、単一のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳとが横並びに配置されている場合を例に説明する（或いは、バイクなど２輪車両のヘッドランプＨＬを想定しても良い）。なお、図中の符号「ａ」がヘッドランプＨＬに対応し、符号「ｂ」が路上反射物ＲＳに対応している。また、右図の「５０」との文字は、道路標識（路上反射物ＲＳ）に描かれた文字を意図するものである。
【００４２】
図２（ｂ）は、図２（ａ）に示した画像に対して、高輝度用閾値ＳＨを用いて２値化処理を行った後の画像を示したものである。図２（ｃ）は、図２（ａ）に示した画像に対して、高輝度用閾値ＳＨよりも低く設定された低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行った後の画像を示したものである。２値化処理とは、濃淡のある画像を白と黒の2階調に変
換する処理であり、例えば輝度閾値を基準として、画像内における各画素の輝度（値）が輝度閾値より大きければ白、輝度閾値以下であれば黒に置き換える処理をいう。
【００４３】
図２（ｂ）において、画像内における高輝度光点領域ＦＨＢを白抜き（符号「ａ１」、「ｂ１」を付す）にて表し、画像内における高輝度光点領域ＦＨＢ以外の領域（すなわち、高輝度用閾値ＳＨ以下の輝度を有する領域）をハッチングにて表す。同様に、図２（ｃ）において、画像内における低輝度光点領域ＦＬＢを白抜き（符号「ａ２」、「ｂ２」を付す）にて表し、画像内における低輝度光点領域ＦＬＢ以外の領域（すなわち、低輝度光点領域ＦＬＢ以下の輝度を有する領域）をハッチングにて表す。
【００４４】
まず、高輝度用閾値ＳＨについて説明する。高輝度用閾値ＳＨは、例えば対向車両のヘッドランプＨＬによるものと想定される光源を検出するために設定された輝度閾値である。この実施例では、ヘッドランプＨＬの光源中心部に比較的近い光源の中心側領域の輝度が、少なくとも高輝度用閾値ＳＨよりも大きくなるように、すなわち画像を２値化した場合には当該領域が白に置き換えられるように高輝度用閾値ＳＨの値が決められている。
【００４５】
高輝度光点領域ＦＨＢは、光を照射しているヘッドランプが存在する候補領域としての意義を有する。ここで、「候補」と述べたのは、反射光を発している路上反射物ＲＳが存在する領域も、その輝度が高輝度用閾値ＳＨより高くなることがあるためである。この場合、図２（ｂ）に示すように、路上反射物ＲＳが存在する領域が、高輝度光点領域ＦＨＢとして検出されてしまう。これは、高輝度用閾値ＳＨのみを用いて画像の２値化処理を行うだけでは、路上反射物ＲＳとヘッドランプＨＬとを識別、或いは判別することが困難であることを示唆する。
【００４６】
そこで、本検知装置１においては、ヘッドランプＨＬを光源とする場合と路上反射物ＲＳを光源とする場合とにおいて、光源の中心側領域から外方に向かう（つまり、光源から離間する）につれて輝度値が変化するときの性状（輝度値の変化性状）が相違する点に着目した。ヘッドランプＨＬは、その発光量が多く、画像内において所謂ハレーション（「レンズフレア」と称呼される場合もある）を起こす。そのため、画像内にヘッドランプＨＬに相当する光源がある場合、その光源の中心側領域から外方へ向かうに従って輝度の値
が徐々に低下してゆく。一方、道路標識などの路上反射物ＲＳはヘッドランプＨＬに比べて発光量が少ないため、画像内において、反射光を発する光源としての反射面が存在する領域（以下、「反射面領域」ともいう）内での輝度は大きいが、該反射面領域内から同領域外へと移行した途端に輝度が急激に低下する。
【００４７】
本実施例では、画像内において、光源の中心側領域から外方に向かう過程における輝度値の変化性状の差異を利用して、高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源がヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるのかを判別・識別する。そして、上記輝度値の変化性状の差異を検知、検出するために、画像処理ユニット１０２は、カメラ１０１により撮像された同一の画像に対して、高輝度用閾値ＳＨの他に低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行うようにしている。
【００４８】
図２（ｃ）中の破線は、既述の高輝度光点領域ＦＨＢの外縁を図示したものである。低輝度用閾値ＳＬは、高輝度用閾値ＳＨよりも低く設定されるため、基本的には図示のように、ヘッドランプＨＬ及び路上反射物ＲＳの何れを光源としても、高輝度光点領域ＦＨＢが低輝度光点領域ＦＬＢに包含される。ここでの「包含」とは、低輝度光点領域ＦＬＢと高輝度光点領域ＦＨＢの、画像内における位置が一致する場合を含む概念である。
【００４９】
また、既に述べた通り、路上反射物ＲＳに関してはハレーションが起こらず、反射面領域の内外における輝度差は顕著となる。従って、この図においては、高輝度光点領域ＦＨＢの面積（破線に囲まれた面積）と、それを包含する低輝度光点領域ＦＬＢの面積（実線で囲まれた面積）が、ほぼ等しい。一方、ヘッドランプＨＬを光源とする場合、光源の中心側領域の周辺にハレーションが起こるため、画像内において光源中心側領域から離間するに従って徐々に（緩やかに）輝度が低下していく。言い換えると、画像内において光源中心側領域から離間する際に急激に輝度が低下することがない。その結果、高輝度光点領域ＦＨＢ（破線に囲まれた領域）と、その周囲に存在する低輝度光点領域ＦＬＢ（実線に囲まれた領域）との面積差が、路上反射物ＲＳを光源とする場合に比べて顕著に大きくなる。
【００５０】
その結果、車両１００前方に存在する光源が路上反射物ＲＳである場合に比べて、対向車両のヘッドランプＨＬである場合、高輝度光点領域ＦＨＢに対する、該高輝度光点領域ＦＨＢを包含する低輝度光点領域ＦＬＢの面積比が大きな値を示すことが判る。そこで、本実施例の光源判別制御では、上記面積比を所定の判定基準比と対比し、その大小関係に基づいて車両１００前方に対向車両が存在するか（すなわち、ヘッドランプＨＬが存在するか）どうかを判別する。
【００５１】
低輝度用閾値ＳＬは、ヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの双方における上記輝度値変化性状の差異が、画像の２値化処理の結果に明確に現れるような値として設定されている。より具体的に述べると、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源がヘッドランプＨＬである場合には高輝度光点領域ＦＨＢとその周囲に現れる低輝度光点領域ＦＬＢとの面積差が十分に大きな値となり、且つ、上記光源が路上反射物ＲＳである場合には高輝度光点領域ＦＨＢとその周囲の低輝度光点領域ＦＬＢとの面積差が小さな値として得られるように、低輝度用閾値ＳＬを設定する。低輝度用閾値ＳＬの具体的な数値は、実験などの経験則に基づいて適正な値を求めておくと良い。
【００５２】
図３は、本実施例における画像処理ユニット１０２の内部構成を示した模式図である。画像処理ユニット１０２は、領域抽出部（領域抽出手段）１０２１と、面積算出部（面積算出手段）１０２２、判別部（判別手段）１０２３を含む。図４は、本実施例における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。本制御ルーチンは、ヘッドランプ１０４がＯＮの状態で車両１００が走行している場合、一定時間毎に繰り返し行われるルー
チンであり、画像処理ユニット１０２によって実行される。以下、図３及び４を参照して、画像処理ユニット１０２を構成する各部の機能、処理内容について説明する。
【００５３】
図４に示す光源判別制御ルーチンが実行されると、ステップＳ１０１では、カメラ１０１が車両１００前方を撮像した画像（以下、「車両前方画像」という）が画像処理ユニット１０２の領域抽出部１０２１に入力される。すなわち、領域抽出部１０２１はカメラ１０１から車両前方画像を受信する。画像処理ユニット１０２の領域抽出部１０２１は、カメラ１０１から車両前方画像を受信すると、ステップＳ１０２において、車両前方画像から高輝度光点領域ＦＨＢを抽出する。
【００５４】
より詳細に述べると、領域抽出部１０２１は、高輝度用閾値ＳＨを用いて車両前方画像の２値化を行い、車両前方画像内において高輝度用閾値ＳＨより大きな輝度を有する領域を白（明領域）に変換し、且つ、高輝度用閾値ＳＨ以下の輝度を有する領域を黒（暗領域）に変換する。以下、高輝度用閾値ＳＨによる２値化処理後の車両前方画像を、特に「高輝度２値化後画像」とも称する場合がある（図２（ｂ）に示した画像に該当する）。
【００５５】
更に、領域抽出部１０２１は、車両前方画像（高輝度２値化後画像）内において１又は複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、各々の高輝度光点領域ＦＨＢに対して例えば番号、符号などからなるラベルを付すラベリング処理を施す。「ラベリング処理」とは一般に、画像上の画素の集合にラベルを付けることで画素を分類する処理のことをいう。この処理を行うことによって画像上の画素を分類できるため、ラベリングされた領域ごとに区別して画像処理することができる。またラベリングされた領域の情報（面積、形状）をまとめることで、画像情報のサイズ（データサイズ）を小さくすることができる。なお、図２（ｂ）中の符号「ａ１」、「ｂ１」などがラベルに該当する。
【００５６】
次に、ステップＳ１０３において領域抽出部１０２１は、車両前方画像内における低輝度光点領域ＦＬＢを抽出する。具体的には、ステップＳ１０２と同様の手順により、低輝度用閾値ＳＬを用いて車両前方画像の２値化を行い、車両前方画像内における低輝度用閾値ＳＬより大きな輝度を有する領域を白（明領域）に変換し、且つ、低輝度用閾値ＳＬ以下の輝度を有する領域を黒（暗領域）に変換する。以下、低輝度用閾値ＳＬによる２値化処理後の車両前方画像を、特に「低輝度２値化後画像」とも称する場合がある。
【００５７】
更に、領域抽出部１０２１は、車両前方画像（低輝度２値化後画像）内において１又は複数の低輝度光点領域ＦＬＢが存在する場合、各々の低輝度光点領域ＦＬＢに対してラベリング処理を施す。
【００５８】
次に、ステップＳ１０４では、画像処理ユニット１０２は、車両前方画像内に、対向車両のヘッドランプＨＬの候補（ここで「候補」としたのは、車両１００の前方の光源が、路上反射物ＲＳであるケースがあることによる）となる光源が存在するかどうかを判定する。具体的には、ステップＳ１０２において作成された高輝度２値化後画像にアクセスし、この画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在するか否かに基づいて判断する。高輝度２値化後画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、ヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在すると判定され、ステップＳ１０５に進む。一方、高輝度２値化後画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在しない場合、ヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在しないと判定され、ステップＳ１１１に進む。
【００５９】
次に、ステップＳ１０５において、面積算出部１０２２は、領域抽出部１０２１の抽出結果に基づき、高輝度光点領域ＦＨＢに関連付けられて導出される第１対象領域面積Ａ１ｓｔ、及びこの高輝度光点領域ＦＨＢに近接する（例えば、包含する）低輝度光点領域ＦＬＢに関連付けられて導出される第２対象領域面積Ａ２ｎｄをそれぞれ算出する。本実施
例において、面積算出部１０２２は、高輝度光点領域ＦＨＢの面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出し、且つ低輝度光点領域ＦＬＢの面積を第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出する。ここで、高輝度光点領域ＦＨＢ内に含まれる画素数を第１対象領域面積Ａ１ｓｔと見なしても良く、低輝度光点領域ＦＬＢ内に含まれる画素数を第２対象領域面積Ａ２ｎｄと見なしても良い。
【００６０】
なお、車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、面積算出部１０２２は、高輝度光点領域ＦＨＢとこれに対応する（高輝度光点領域ＦＨＢの周囲を包含する）低輝度光点領域ＦＬＢの組み合わせ毎に、第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄを算出する。
【００６１】
次に、ステップＳ１０６では、判別部１０２３は、面積算出部１０２２により算出された第１対象領域面積Ａ１ｓｔに対する第２対象領域面積Ａ２ｎｄの比（以下、単に「領域面積比」と称す）Ｒａ（Ｒａ＝Ａ２ｎｄ／Ａ１ｓｔ）を算出する。上記のように、車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、高輝度光点領域ＦＨＢ及び低輝度光点領域ＦＬＢの組み合わせ毎に、領域面積比Ｒａを算出する。
【００６２】
次に、ステップＳ１０７において、判別部１０２３は、ステップＳ１０６において算出した領域面積比Ｒａが所定の判定基準比Ｒａｂよりも大きいか否かを判定する。判定基準比Ｒａｂは、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源（すなわち、車両１００前方に存在する光源）が、対向車両のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるのかを判別するための基準となる比の値である。
【００６３】
本ステップにおいて、領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂよりも大きいと判定された場合（車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、何れかの領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂより大きいと判定された場合）、ステップＳ１０８に進む。一方、領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂ以下であると判定された場合（車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、全ての領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂ以下であると判定された場合）、ステップＳ１１０に進む。
【００６４】
ステップＳ１０８において、判別部１０２３は、高輝度光点領域ＦＨＢにヘッドランプＨＬがあると判別する。なお、車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、複数のうちの少なくとも一の高輝度光点領域ＦＨＢにヘッドランプＨＬがあると判別する。
【００６５】
次に、ステップＳ１０９において判別部１０２３は、自車両１００の前方に対向車両が存在する事を表す内容の情報信号（対向車両有り信号）を生成し、配光制御ユニット１０３に対してこの情報信号を出力する。画像処理ユニット１０２からの情報信号を受けた配光制御ユニット１０３は、その情報信号の内容に基づいてヘッドランプ１０４を制御する。この場合、情報信号は、自車両１００の前方に対向車両が存在する事を表すため、配光制御ユニット１０３は、ヘッドランプ１０４がロービームとなるように配光制御を行う。本ステップの処理が終了すると、本ルーチンを一旦終了する。
【００６６】
ステップＳ１１０において、判別部１０２３は、高輝度光点領域ＦＨＢに路上反射物ＲＳがあると判別する。なお、車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、全ての高輝度光点領域ＦＨＢが路上反射物ＲＳであると判別する。
【００６７】
次に、ステップＳ１１１において判別部１０２３は、自車両１００の前方に対向車両が存在しない事を表す内容の情報信号（対向車両無し信号）を生成し、配光制御ユニット１０３に対してこの情報信号を出力する。画像処理ユニット１０２からの情報信号を受けた
配光制御ユニット１０３は、ヘッドランプ１０４がハイビームとなるように配光制御を行う。本ステップの処理が終了すると、本ルーチンを一旦終了する。
【００６８】
以上のように、本実施例に係る夜間車両検知装置１によれば、夜間走行時において、自車両１００の前方における対向車両のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳとを識別し、対向車両を精度良く検知することが可能となる。そして、ヘッドランプ１０４の配光制御を、車間車両検知装置１による対向車両の検知結果に基づいて適正に行うことができる。従って、自車両１００の運転者の視認性の確保と、対向車両の運転者に対して不快なグレアを与えることの回避とを両立することができる。
【００６９】
本実施例においては、高輝度用閾値ＳＨ、低輝度用閾値ＳＬ、高輝度光点領域ＦＨＢ、低輝度光点領域ＦＬＢ、第１対象領域面積Ａ１ｓｔ、第２対象領域面積Ａ２ｎｄのそれぞれが、本発明における第１閾値、第２閾値、高輝度領域、低輝度領域、第１面積、第２面積のそれぞれに対応する。
【００７０】
また、本実施例の光源判別制御に際して、判定基準比Ｒａｂの設定値が高いほど、高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源が路上反射物ＲＳであると判別され易く、判定基準比Ｒａｂの設定値が低いほど高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源がヘッドランプＨＬであると判別され易くなる。従って、路上反射物ＲＳ及びヘッドランプＨＬを互いに誤って認識することがないように、予め実験などの経験則に基づいて判定基準比Ｒａｂとしての適正な値を求めておくと良い。
【００７１】
また、上記制御ルーチンでは、車両前方画像内に対向車両のヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在するかどうかを、画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在するか否かに基づいて判断しているが（ステップＳ１０４）、他の条件に基づいて判断しても良い。例えば、画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合であっても、更に、高輝度光点領域ＦＨＢにおける画像特徴量（例えば面積、位置、形状等）の条件が一定の条件を満たす場合のみ、車両前方画像内に対向車両のヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在すると判断することもできる。この条件とは、例えば高輝度光点領域ＦＨＢの面積が一定サイズ以上である、領域形状が円形或いは楕円形である、水平方向に車幅程度の間隔をあけて並ぶ１対の領域である、等の条件を例示できる。
【００７２】
＜実施例２＞
次に、第２の実施例について説明する。本実施例における夜間車両検知装置は、画像処理ユニットの内部構成の一部が実施例１と相違する。図５は、本実施例における画像処理ユニット１０２Ａの内部構成を示した模式図である。図５に示すように、画像処理ユニット１０２Ａは、マージン枠生成部（マージン枠生成手段）１０２４を更に具備する点で、実施例１の画像処理ユニット１０２と相違する。このマージン枠生成部１０２４は、カメラ１０１が撮像した車両前方画像内において、領域抽出部１０２１により抽出された高輝度光点領域ＦＨＢの周囲にマージン枠ＣＭＺを生成する。
【００７３】
図６は、高輝度光点領域ＦＨＢの周囲に生成されるマージン枠ＣＭＺについて説明するための説明図である。図中の符号「ＦＨＢ」、「ＦＬＢ」は、実施例１と同様に高輝度光点領域、低輝度光点領域のそれぞれを表す。本図は、マージン枠ＣＭＺやその生成方法を説明するための説明図であり、高輝度光点領域ＦＨＢ、低輝度光点領域ＦＬＢなどの形状等は例示に過ぎない。
【００７４】
マージン枠生成部１０２４は、高輝度光点領域ＦＨＢの周囲にマージン領域ＦＭＺが形成されるように、高輝度光点領域ＦＨＢを包含するマージン枠ＣＭＺを生成する。この図では、高輝度光点領域ＦＨＢにおける外周部の一部と接する矩形枠（以下、「当接矩形枠
」と称す）ＣＨＢを生成し、更に、当接矩形枠ＣＨＢを含み且つ該当接矩形枠ＣＨＢに一定長を加えた周長を有する矩形枠としてマージン枠ＣＭＺを生成（作成）している。
【００７５】
なお、図６は、高輝度光点領域ＦＨＢの周囲にマージン領域ＦＭＺが形成されるように高輝度光点領域ＦＨＢを包含するマージン枠ＣＭＺの例示をしたものであり、図示以外の形態を採用しても構わない。例えば、当接矩形枠ＣＨＢを所定縮尺で拡大した相似形状としても良い。また、画像処理ユニット１０２Ａでの画像処理の効率、処理速度の向上を図る観点からはマージン枠ＣＭＺの形状をなるべく単純な形状とした方が有利であるが、例えば凸多角形など、矩形以外の形状を採用することもできる。
【００７６】
図７は、実施例２における光源判別制御の内容を説明するための説明図である。図７（ａ）は、カメラ１０１が撮像した車両前方画像の一例を示す図である。この図において、図中の符号「Ｘａ」、「Ｘｂ」が対向車両のヘッドランプＨＬに対応し、符号「Ｙ」が路上反射物ＲＳに対応している。なお、一対の「Ｘａ」、「Ｘｂ」は、４輪の対向車両における左右のヘッドランプのそれぞれに対応している。
【００７７】
図７（ｂ）は、図７（ａ）に示した車両前方画像に対して高輝度用閾値ＳＨを用いて２値化処理を行った後の画像（高輝度２値化後画像）を示す図である。図７（ｃ）は、図７（ａ）に示した車両前方画像に対して低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行った後の画像（低輝度２値化後画像）を示す図である。
【００７８】
画像処理ユニット１０２Ａは、領域抽出部１０２１において、高輝度用閾値ＳＨを用いて車両前方画像の２値化を行い、該車両前方画像内において高輝度光点領域ＦＨＢを抽出する。図７（ｂ）には、抽出された高輝度光点領域ＦＨＢが示されている。符号「Ｘａ１」、「Ｘｂ１」、「Ｙ１」の各々は、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」の各々に対応する高輝度光点領域ＦＨＢに付されたラベルである。
【００７９】
高輝度用閾値ＳＨは、ヘッドランプＨＬを光源とした場合の光源中心部に比較的近い領域の輝度のみが、その値を超えるように設定されているため、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」に対応する個々の高輝度光点領域ＦＨＢは互いに独立している。そのため、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」の各々に対応する高輝度光点領域ＦＨＢには、個別のラベル（Ｘａ１、Ｘｂ１、Ｙ１）が付される。
【００８０】
領域抽出部１０２１は、低輝度用閾値ＳＬを用いて車両前方画像の２値化を行い、車両前方画像内において低輝度光点領域ＦＬＢを抽出する。図７（ｃ）には、抽出された低輝度光点領域ＦＬＢが示されている。図から判るように、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」に対応する低輝度光点領域ＦＬＢは、その領域の一部が互いに重なり合っている。そうすると、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」毎に対応する低輝度光点領域ＦＬＢの領域（範囲）を画定することはできない。そのため、領域抽出部１０２１は、画像内にひとまとまりの（一つの領域としての）低輝度光点領域ＦＬＢが存在すると判断する。従って、ラベリング処理においても、一つの連続した低輝度光点領域ＦＬＢ（ここでは、３つの円の一部同士が互いに重なり合った形状となっている）に単一のラベル「Ｚ」が付される。
【００８１】
実施例１に係る光源判別制御では、領域面積比Ｒａを算出するための第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄを、高輝度光点領域ＦＨＢの面積及び低輝度光点領域ＦＬＢの面積として算出した。しかし、図７に示したような条件下では、光源毎に対応する低輝度光点領域ＦＬＢの面積を個別に算出することができないため、このままでは第２対象領域面積Ａ２ｎｄを適正な値として算出することができない。
【００８２】
例えば、図７の光源「Ｙ」は、実際は路上反射物ＲＳである。しかし、ヘッドランプＨ
Ｌであるかどうかを判別する際、第１対象領域面積Ａ１ｓｔをラベル「Ｙ１」が付された高輝度光点領域ＦＨＢの面積とする一方、第２対象領域面積Ａ２ｎｄをラベル「Ｚ」が付された低輝度光点領域ＦＬＢ全体の面積としてしまうと、領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂを超えることが想定される。そうすると、路上反射物ＲＳをヘッドランプＨＬであると誤って検出する等の誤検出を招いてしまう。
【００８３】
そこで、本実施例に係る光源判別制御では、図６で説明したマージン枠ＣＭＺを高輝度光点領域ＦＨＢの周囲に生成し（図７（ｃ）中、符号ＣＭＺ１〜ＣＭＺ３にて表す）、面積算出部１０２２は、低輝度光点領域ＦＬＢにおけるマージン枠ＣＭＺの外側領域（図６中におけるハッチング領域）を除外して第２対象領域面積Ａ２ｎｄを算出する。すなわち、面積算出部１０２２は、低輝度光点領域ＦＬＢとマージン枠の内側領域とが重複する領域（以下、「マージン枠内低輝度光点領域」と称す）の面積を第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出する。
【００８４】
図７（ｃ）においてハッチングされた「ＦＩＭＺ１」、「ＦＩＭＺ２」、「ＦＩＭＺ３」のそれぞれは、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」に対応するマージン枠内低輝度光点領域を示したものである。面積算出部１０２２は、対応する高輝度光点領域ＦＨＢ及びマージン枠内低輝度光点領域の組み合わせ毎に、領域面積比Ｒａ１〜Ｒａ３を算出する。なお、各領域面積比Ｒａ１〜Ｒａ３は、ラベル「Ｘａ１」の高輝度光点領域ＦＨＢに対するマージン枠内低輝度光点領域ＦＩＭＺ１の面積比、ラベル「Ｘｂ１」の高輝度光点領域ＦＨＢに対するマージン枠内低輝度光点領域ＦＩＭＺ２の面積比、ラベル「Ｙ１」の高輝度光点領域ＦＨＢに対するマージン枠内低輝度光点領域ＦＩＭＺ３のそれぞれを指す。
【００８５】
判別部１０２３は、各領域面積比Ｒａ１〜Ｒａ３が第２判定基準比Ｒａｂ２より大きいか否かを判定する。第２判定基準比Ｒａｂ２は、実施例１に係る判定基準比Ｒａｂと同様、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源が、対向車両のヘッドランプＨＬであるか否かを判別するための基準となる比の値である。なお、実施例１及び２とでは、領域面積比を算出する基礎となる第１対象領域面積Ａ１ｓｔ、第２対象領域面積Ａ２ｎｄの対象が相違するため、第２判定基準比Ｒａｂ２の値を判定基準比Ｒａｂと一致させる必要はなく、実験などによりその適正値を求めておくと良い。
【００８６】
判別部１０２３は、領域面積比Ｒａ１〜Ｒａ３毎に上記判定を行う。そして、第２判定基準比Ｒａｂ２に比べて領域面積比が大きいと判定された場合、対応する高輝度光点領域ＦＨＢに対向車両のヘッドランプＨＬがあると判別する。逆に、領域面積比が第２判定基準比Ｒａｂ２以下であると判定された場合、対応する高輝度光点領域ＦＨＢには路上反射物ＲＳがあると判別する。
【００８７】
以上のように、本実施例における光源判別制御においては、高輝度光点領域ＦＨＢの周囲にこれを包含するマージン枠ＣＭＺを生成し、且つマージン枠内低輝度光点領域の面積を第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出するので、画像内において複数の光源に対応する低輝度光点領域ＦＬＢが重なり合うような場合でも、その影響を受けることなく光源の識別を行うことが可能となり、以って対向車両の検知を精度良く行うことができる。
【００８８】
＜変形例＞
以下に、変形例を説明する。本変形例では、面積算出部１０２２による第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄの算出対象を上記制御例と相違させている。第１の変形例として、面積算出部１０２２は、マージン枠ＣＭＺの内側領域の面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出するようにした。高輝度光点領域ＦＨＢに関連付けられて導出される第１対象領域面積Ａ１ｓｔを、矩形枠たるマージン枠ＣＭＺの内側領域の面積として算出することで、画像処理ユニット１０２Ａにおける処理効率、処理速度の向上を
図ることができる。
【００８９】
また、第２の変形例として、面積算出部１０２２は、マージン枠ＣＭＺの内側領域から、これに包含される高輝度光点領域ＦＨＢを差し引いた（くり抜いた）面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出し、且つ対応するマージン枠内低輝度光点領域から、これに包含される高輝度光点領域ＦＨＢを差し引いた面積を第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出することもできる。この場合、高輝度光点領域ＦＨＢに存在する光源がヘッドランプＨＬである場合と路上反射物ＲＳである場合とにおいて、算出される領域面積比の差がより顕著となるため、光源の判別に関する精度を向上させることができる。
【００９０】
＜実施例３＞
次に、第３の実施例について説明する。本実施例における夜間車両検知装置は、画像処理ユニットの内部構成の一部が実施例１及び２と相違する。図８は、本実施例における画像処理ユニット１０２Ｂの内部構成を示した模式図である。画像処理ユニット１０２Ｂは、更に対象選定部（選定手段）１０２５を具備する点で図５に示した画像処理ユニット１０２Ａと相違する。
【００９１】
ここで、ヘッドランプＬＨから光を照射している４輪の対向車両をカメラ１０１で撮像した場合、カメラ１０１から画像処理ユニット１０２Ｂに送信される車両前方画像には、水平方向に車幅程度の間隔を挟んで並ぶ１対の光源が映し出される。従って、高輝度用閾値ＳＨを用いて車両前方画像を２値化した場合、画像内において、水平方向に車幅程度の間隔を挟んで並ぶ１対（１組）の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、その一対の高輝度光点領域ＦＨＢは対向車両のヘッドランプＬＨである可能性が高い。以下、このような、対向車両の左右のヘッドランプＬＨの候補となる一対の高輝度光点領域を、特に「一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２」と称す。
【００９２】
一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２の各々に対して、既述した領域面積比Ｒａを個別に算出してヘッドランプＬＨであるかどうかを判別しても良いが、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２をひとまとめにして上記判別を行うことができれば、光源判別制御に関する処理速度、処理効率を向上させる観点、すなわち対向車両を速やかに検知する観点から好適である。
【００９３】
そこで、対象選定部１０２５は、高輝度用閾値ＳＨを用いて車両前方画像を２値化した結果、領域抽出部１０２１によって複数の高輝度光点領域ＦＨＢが抽出された場合、該複数の高輝度光点領域ＦＨＢから一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２を選定する。そして、マージン枠生成部１０２４は、対象選定部１０２５により選定された一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２をまとめて包含するマージン枠ＣＭＺＵを生成することとした。
【００９４】
図９は、本実施例における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。本制御ルーチンも、ヘッドランプ１０４がＯＮの状態で車両１００が走行している場合、一定時間毎に繰り返し行われるルーチンであり、画像処理ユニット１０２によって実行される。図４のフローチャートと共通する処理は、同じステップ番号を付すことで説明を省略する。
【００９５】
ステップＳ１０３の処理が終了するとステップＳ２０１に進む。ステップＳ２０１において、車両前方画像（高輝度２値化後画像）内に一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２が存在するか否かが判定される。そして、車両前方画像内に一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２が存在すると判定された場合にはステップＳ２０２に進み、そうでない場合にはステップＳ１１１に進む。
【００９６】
ステップＳ２０２において、対象選定部１０２５は、車両前方画像における一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２を選定する。図７（ｂ）を参照すると、この図の例ではラベル「Ｘａ１」、「Ｘｂ１」が付された高輝度光点領域ＦＨＢが一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２として選定される。
【００９７】
ステップＳ２０３において、マージン枠生成部１０２４は、対象選定部１０２５により選定された一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２をまとめて包含するマージン枠ＣＭＺＵを生成する。図１０は、実施例３におけるマージン枠ＣＭＺＵの高輝度光点領域ＦＨＢ及び低輝度光点領域ＦＬＢとの関係を説明するための説明図である。図中の符号「Ｘａ１」、「Ｘｂ１」、「Ｙ１」、「Ｚ」は、図７において説明したものと同義である。
【００９８】
図１０に示した例では、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２（Ｘａ１、Ｘｂ１）の外周部と一部で接する矩形枠ＣＨＢが生成される。そして、矩形枠ＣＨＢを包含し、且つ該矩形枠ＣＨＢよりも大きな矩形枠としてマージン枠ＣＭＺＵが生成されるようになっている。例えば、マージン枠ＣＭＺＵの周長（枠長）は、矩形枠ＣＨＢの周長に比べて一定長だけ長くなるように設定される。
【００９９】
ステップＳ２０４において、面積算出部１０２２は、第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄをそれぞれ算出する。本ルーチンでは、マージン枠ＣＭＺＵの内側領域の面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出しているが、例えば、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２（Ｘａ１、Ｘｂ１）の総面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出しても構わない。そして、マージン枠ＣＭＺＵの内側領域に含まれる低輝度光点領域ＦＬＢ（すなわち、マージン枠ＣＭＺＵの内側領域と低輝度光点領域ＦＬＢとが重複する部分）の面積を、第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出する。
【０１００】
ステップＳ２０５において判別部１０２３は、ステップＳ２０４で算出した第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄに基づいて領域面積比Ｒａ（Ｒａ＝Ａ２ｎｄ／Ａ１ｓｔ）を算出する。
【０１０１】
ステップＳ２０６において判別部１０２３は、領域面積比Ｒａが第３判定基準比Ｒａｂ３より大きいか否かを判定する。第３判定基準比Ｒａｂ３は、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２にある光源が、対向車両のヘッドランプＨＬであるか否かを判別するための基準となる比の値である。第３判定基準比Ｒａｂ３の値は、判定基準比Ｒａｂや第２判定基準比Ｒａｂ２と一致する必要はなく、実験などによりその適正値を求めておくことができる。
【０１０２】
領域面積比Ｒａが第３判定基準比Ｒａｂ３より大きいと判定された場合、ステップＳ２０７に進み、そうでない場合にはステップＳ２０８に進む。ステップＳ２０７では、判別部１０２３が、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２にある光源が、対向車両のヘッドランプＨＬであると判別する。本ステップの処理が終了すると、既述したステップＳ１０９に進む。一方、ステップＳ２０８では、判別部１０２３が、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２にある光源が、路上反射物ＲＳであると判別する。本ステップの処理が終了すると、既述したステップＳ１１１に進む。
【０１０３】
以上のように、本実施例に係る制御によれば、車両前方画像内における一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２、すなわち対向車両のヘッドランプＬＨである可能性が高い（確度が高い）一組の高輝度光点領域ＦＨＢにターゲットを絞り、これらをまとめて効率的に路上反射物ＲＳとの識別を行うことができる。従って、対向車両を検知するのに
要する時間の短縮、応答性向上などを図ることができる。
【０１０４】
＜実施例４＞
次に、第４の実施例について説明する。本実施例における夜間車両検知装置は、画像処理ユニットの内部構成の一部が実施例１〜３と相違する。図１１は、本実施例における画像処理ユニット１０２Ｃの内部構成を示した模式図である。図示の通り、本実施例の画像処理ユニット１０２Ｃは、更にエッジ長さ算出部（エッジ長さ算出手段）１０２６を備える点で図３の画像処理ユニット１０２と相違する。
【０１０５】
エッジ長さ算出部１０２６は、車両前方画像内における高輝度光点領域ＦＨＢに含まれるエッジを抽出し、その長さであるエッジ長さを算出する。そして、光源判別制御においては、高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源がヘッドランプＨＬかどうかを、高輝度光点領域ＦＨＢの面積と、エッジ長さ算出部１０２６が算出したエッジ長との比Ｒｅｇに基づいて判別する。
【０１０６】
エッジとは、画像内に生じる明るい部分と暗い部分の境界のことであり、画像を特徴づける線要素である。エッジ抽出（検出）とは、この輝度値変化の境界、すなわち隣り合う画素の輝度差が大きい箇所を抽出（検出）することをいう。エッジの抽出法（検出法）は既知の手法（例えば、微分フィルタ法、プリューウィットフィルタ(Prewitt filter)法、ソーベルフィルタ(Sobel filter)法などが一例として挙げられる）を採用することができる。
【０１０７】
図１２は、本実施例における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。本制御ルーチンも、ヘッドランプ１０４がＯＮの状態で車両１００が走行している場合、一定時間毎に繰り返し行われるルーチンであり、画像処理ユニット１０２によって実行される。図４及び９のフローチャートと共通する処理は、同じステップ番号を付すことで説明を省略する。
【０１０８】
ステップＳ１０２の処理が終了すると、ステップＳ１０４に進む。なお、本制御ルーチンでは、領域抽出部１０２１は、車両前方画像内における低輝度光点領域ＦＬＢの抽出を行わない（図４におけるステップＳ１０３の処理）。
【０１０９】
ステップＳ１０４においては、車両前方画像内に、対向車両のヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在するか否かが判定される。具体的な判定手法は、例えば図４で説明した通りである。画像内に対向車両のヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在すると判定された場合にはステップＳ３０１に進み、そうでない場合にはステップＳ１１１に進む。
【０１１０】
ステップＳ３０１では、エッジ長さ算出部１０２６が、車両前方画像内において抽出された高輝度光点領域ＦＨＢに含まれるエッジ（エッジ点）を抽出する。更に、エッジ長さ算出部１０２６は、エッジの抽出結果に基づき、高輝度光点領域ＦＨＢ内におけるエッジ長さを算出する。ここでは、高輝度光点領域ＦＨＢ内におけるエッジに該当する画素の総数を算出し、エッジ長さとしている。エッジ長さは、エッジに該当する画素の総数に限られず、エッジ長さに相関するものであれば他の物理量を基に算出しても良い。
【０１１１】
図１３を参照して、エッジ抽出方法、及びエッジ長さの算出方法について説明する。図１３は、対向車両のヘッドランプＨＬ及び路上反射物ＲＳにそれぞれ対応する高輝度光点領域ＦＨＢに含まれるエッジの抽出結果の一例を示す図である。左図がヘッドランプＨＬに対応し、右図が路上反射物ＲＳに対応する。なお、図中の白抜き部分は高輝度光点領域ＦＨＢを表し、ハッチング部分は輝度が高輝度用閾値ＳＨ以下の部分を表す。
【０１１２】
図中の破線は、エッジに該当する部分を示している。ヘッドランプＨＬに関しては、高輝度光点領域ＦＨＢ（ラベルａ１）の外縁（輪郭）、すなわち高輝度用閾値ＳＨより大きな輝度を有する明領域と高輝度用閾値ＳＨ以下の輝度を有する暗領域との境界部がエッジとして抽出される。一方、路上反射物ＲＳに関しては、高輝度光点領域ＦＨＢ（ラベルｂ１）の外縁（輪郭）の他、路上反射物ＲＳ表面に描かれた文字、絵、図などの縁部（輪郭）に相当する部分もエッジとして抽出される（この図の例では、「５０」と描かれた数字の輪郭部もエッジとして抽出される）。すなわち、路上反射物ＲＳを光源とする場合には、高輝度光点領域ＦＨＢの外縁（輪郭）部分のみならず、高輝度光点領域ＦＨＢの内部領域からもエッジが抽出される。その結果、高輝度光点領域ＦＨＢの大きさが同等であれば、ヘッドランプＨＬよりも路上反射物ＲＳに対応する高輝度光点領域ＦＨＢの方が、算出されるエッジ長さが長くなる。
【０１１３】
図１２のフローチャートに戻り、ステップＳ３０２では、面積算出部１０２２が高輝度光点領域ＦＨＢの面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出する。続くステップＳ３０３において、判別部１０２３は、面積算出部１０２２により算出された第１対象領域面積Ａ１ｓｔ（高輝度光点領域ＦＨＢの面積）に対する、高輝度光点領域ＦＨＢ内におけるエッジ長さ（エッジに該当する画素の数）の比（以下、「高輝度光点領域内エッジ比」と称す）Ｒｅｇを算出する。
【０１１４】
なお、画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合には、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇは、高輝度光点領域ＦＨＢ毎に算出される。本ステップにおいて算出された高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが高いほど、高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源が路上反射物ＲＳである確度（可能性）が高いと判断できる。
【０１１５】
ステップＳ３０４において、判別部１０２３は、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂ以下であるか否かを判定する。基準エッジ比Ｒｅｇｂは、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源が対向車両のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるのかを判別するための基準となる高輝度光点領域内エッジ比の閾値である。
【０１１６】
本ステップにおいて、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂ以下であると判定された場合（車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、何れかの高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂ以下と判定された場合）、ステップＳ１０８に進む。一方、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂよりも大きいと判定された場合（車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、全ての高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂよりも大きいと判定された場合）、ステップＳ１１０に進む。以降の処理内容は図４のフローチャートと同様であり、その説明を省略する。
【０１１７】
以上のように、本実施例に係る光源判別制御によれば、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源が対向車両のヘッドランプＨＬである場合に、光源が路上反射物ＲＳである場合よりも高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが小さくなることを利用して、車両１００の前方に対向車両が存在するか否かを好適に検知することができる。
【０１１８】
以上述べた実施例は、可能な限り組み合わせることができる。例えば、実施例１及び４を組み合わせて光源判別制御を実施することができる。すなわち、判別部１０２３は、第１対象領域面積Ａ１ｓｔに対する第２対象領域面積Ａ２ｎｄの比（領域面積比Ｒａ）、及び第１対象領域面積Ａ１ｓｔに対するエッジ長さの比（高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇ）に基づいて、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源が対向車両のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるかを判別しても良い。
【０１１９】
図４及び図１２のフローチャートを参照して説明すると、図４のステップＳ１０７において、領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂよりも大きいと判定された場合、直ちにステップＳ１０８に進まず（高輝度光点領域ＦＨＢにヘッドランプＨＬがあると判別せず）、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇと基準エッジ比Ｒｅｇｂとを対比する。具体的には、図１２におけるステップＳ３０１〜Ｓ３０４の処理を行う。そして、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂ以下であると判定された場合に、高輝度光点領域ＦＨＢにヘッドランプＨＬがあると判別し、上記ステップＳ１０８に進むようする。これによれば、対向車両の検知精度が上記実施例に比べて更に高まり、夜間車両検知装置の信頼性が向上し、製品価値を高めることができる。
【符号の説明】
【０１２０】
１・・・・夜間車両検知装置
１００・・自車両
１０１・・カメラ
１０２・・画像処理ユニット
１０３・・配光制御ユニット
１０４・・ヘッドランプ
１０２１・領域抽出部
１０２２・面積算出部
１０２３・判別部
１０２４・マージン枠生成部
１０２５・対象選定部
１０２６・エッジ長さ算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、夜間車両検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の夜間走行の際、車両の前方を撮像し、対向車両のヘッドランプ（「ヘッドライト」と称呼される場合もあり、本明細書では同義として扱う）を検出して、該対向車両を検知する夜間車両検知装置が知られている。
【０００３】
ところで、ヘッドランプは車両の夜間走行時、運転者の視認性を良くするために前方に対向車両が存在しなければハイビームとすることが望ましい。しかし、自車両の前方に対向車両が存在する場合、対向車両に不快なグレアを与えないためにヘッドランプをロービームにする必要がある。そこで、夜間車両検知装置による検知結果は、例えばヘッドランプの配光に関する制御（以下、「配光制御」という）を行う際に利用されている。従って、この種の夜間車両検知装置では、対向車両を精度良く検知するための技術が重要となる。
【０００４】
これに関連して、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等の撮像手段により走行し
ている道路の路面を撮像し、得られたカラー画像を処理して道路上の白線や黄線等のレーンマークを検出し、検出した結果から認識される車両が走行する車線（走行レーン）の情報に基づいて、車両の走行制御や運転者への情報提示を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、従来のヘッドライト制御装置として、車両に搭載された撮像手段が撮影した画像の解析を行う画像解析手段を備え、画像解析手段は、撮影された画像から高輝度検出用画像と低輝度検出用画像を取得し、高輝度検出用画像から対向車両のヘッドライトを検出し、低輝度検出用画像から先行車両のテールライトを検出するものが知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−５３６９１号公報
【特許文献２】特開２００５−９２８５７号公報
【特許文献３】特開２００８−１４８０５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor
）カメラ等、可視光カメラのダイナミックレンジは比較的狭いのが実情である。その結果、反射光を発する道路標識、看板、リフレクタなどの物体（以下、これらをまとめて「路上反射物」と称す）と、対向車両におけるヘッドランプの双方における画像特徴量が類似する傾向があり、これらを分けて識別することが難しかった。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑み、夜間走行時における対向車両の光源（ヘッドランプ等）と路上反射物とを識別（判別）し、車両前方の対向車両を精度良く検知することのできる夜間車両検知装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記した課題を解決するために、本発明にかかる夜間車両検知装置は、以下の手段を採用した。すなわち、自車両に搭載されて且つ該自車両の前方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域、及び該第１閾値より低く設定された第２閾値よりも大きな輝度を有する低輝度領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段の抽出結果に基づき、前記高輝度領域に関連付けられた第１面積、及び該高輝度領域に近接する低輝度領域に関連付けられた第２面積を算出する面積算出手段と、
前記面積算出手段により算出された前記第１面積と第２面積との比に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１０】
上記構成によれば、２つの異なる輝度閾値を用いた画像処理により、画像内における高輝度領域と、低輝度領域とが抽出される。第１閾値は、例えば対向車両のヘッドランプによるものと想定される光源を検出するために設定された輝度閾値である。高輝度領域は、対向車両の光源が存在する候補領域としての意義を有する。ここで「候補」とするのは、画像内において、反射光を発している路上反射物が存在する領域であっても、その輝度が第１閾値より大きい場合があるためである。
【００１１】
本発明では、画像内における光源の中心側領域から外方に向かうにつれて輝度値が変化するときの性状が、対向車両の光源とする場合と路上反射物を光源とする場合とで大きく異なることに着目した。画像内に対向車両の光源（例えば、ヘッドランプ）があると所謂ハレーションを起こすため、光源の中心側領域から外方へ向かうに従って輝度値は徐々に低下する。一方、画像内における光源が路上反射物である場合にはハレーションが起こらないため、反射光を発する部分が存在する領域内からその外部へと移行した途端に輝度が急激に低下する。
【００１２】
その結果、自車両前方に存在する光源が路上反射物である場合に比べて、対向車両の光源である場合には、画像内における高輝度領域とその高輝度領域に近接する（例えば、包含する）低輝度領域との面積差が顕著に大きくなる。そのため、自車両前方に存在する光源の違いは、高輝度領域に関連付けられた第１面積と、その高輝度領域に近接する低輝度領域に関連付けられた第２面積との比の大小に対して顕著に影響を及ぼす。本発明によれば、第１面積と第２面積との比に基づいて高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別するため、対向車両の検知精度を高めることができる。
【００１３】
なお、高輝度領域及び第１面積の関連性とは、第１面積が高輝度領域の面積に相関のある面積として算出されることを意味する。同様に、低輝度領域及び第２面積の関連性とは、第２面積が低輝度領域の面積に相関のある面積として算出されることを意味する。例えば、前記面積算出手段は、前記高輝度領域の面積を前記第１面積として算出し、且つ前記低輝度領域の面積を前記第２面積として算出しても良い。
【００１４】
また、第１面積に対する第２面積の比を考えると、画像内の光源が路上反射物である場合に比べて対向車両の光源である場合の方が相対的に大きい値を示す。そこで、判別手段は、第１面積に対する第２面積の比を所定の判定基準比と対比し、該判定基準比よりも大きい場合に、高輝度領域における光源が対向車両の光源であると判別しても良い。判定基準比は、画像内の高輝度領域に、対向車両の光源と路上反射物の何れがあるのかを判別するための基準となる面積比の閾値である。これにより、自車両前方の光源が対向車両によるものか否かを好適に判別することができる。
【００１５】
また、夜間車両検知装置は、前記画像内において、前記領域抽出手段により抽出された
高輝度領域の周囲にマージン領域が形成されるように該高輝度領域を包含するマージン枠を生成するマージン枠生成手段を、更に備え、
前記面積算出手段は、少なくとも前記領域抽出手段により抽出された低輝度領域における前記マージン枠の外側に属する領域を除外して前記第２面積を算出することができる。例として、面積算出手段は、低輝度領域とマージン枠の内側の領域とが重複する領域の面積を第２面積として算出しても良い。
【００１６】
画像内に複数の光源が存在する際に光源に対応する低輝度領域同士が互いに重なり合う場合があるが、このような状況においては低輝度領域の境界が画定しないため、低輝度領域に関連付けられる第２面積を適正な面積として導出することが難しくなる。そこで、この構成のように、高輝度領域を包含するマージン枠を生成し、低輝度領域に関連付けて導出する第２面積を算出するに当たり、低輝度領域からマージン枠の外側領域を除外することで、マージン枠に含まれる高輝度領域に対応する光源以外の、他の光源の影響を受けることなく、マージン枠内の高輝度領域が対向車両の光源であるか路上反射物であるかを的確に判別することができる。
【００１７】
夜間車両検知装置において、前記面積算出手段は、該マージン枠の内側に属する領域の面積を前記第１面積として算出することができる。更に、前記マージン枠生成手段は、前記高輝度領域を包含する矩形枠として前記マージン枠を生成しても良い。これにより、マージン枠を単純な形状とすることで、本検知装置における処理速度、効率が向上するため、対向車両の検知に要する時間を短縮することができる。
【００１８】
また、夜間車両検知装置において、前記面積算出手段は、前記マージン枠の内側に属する領域から前記高輝度領域を差し引いた面積を前記第１面積として算出し、且つ前記低輝度領域から前記マージン枠の外側に属する領域と該高輝度領域とを差し引いた面積を前記第２面積として算出することもできる。
【００１９】
また、夜間車両検知装置において、前記領域抽出手段により複数の高輝度領域が抽出された場合に、該複数の高輝度領域から対向車両の光源の候補となる一対の高輝度領域を選定する選定手段を、更に備え、
前記マージン枠生成手段は、前記選定手段により選定された一対の高輝度領域をまとめて包含する（ひとまとめに包含する）マージン枠を生成することができる。
【００２０】
ここで、自車両の前方に４輪の対向車両が存在する場合を考えると、通常、撮像手段により撮像された画像内には、水平方向に車幅程度の間隔を挟んで並ぶ１対の光源が映し出される。従って、画像内において、水平方向に車幅程度の間隔を挟んで並ぶ１対（１組）の高輝度領域が領域抽出手段によって抽出された場合、その一対の高輝度領域は対向車両の光源である確度が高い。
【００２１】
そこで、この構成では、対向車両の光源である可能性が高い一対の高輝度領域を画像内から選定し、これらをひとまとめにしてマージン枠を生成するようにした。ここで、面積算出手段は、抽出された低輝度領域におけるマージン枠の外側に属する領域を除外して第２面積を算出する。更に、面積算出手段は、一対の高輝度領域の総面積や、マージン枠の内側領域の面積を第１面積として算出すると良い。これにより、選定手段により選定された一対の高輝度領域をひとまとめとして、対向車両の光源であるか否かの判別を行うことができる。従って、自車両の前方に存在する対向車両を、より速やかに検知することができる。
【００２２】
上記構成において、選定手段により選定されない高輝度領域が画像内に存在する場合、その高輝度領域は対向車両の光源である確度が低いと考えることができる。そこで、判別
手段は、選定手段により選定されなかった高輝度領域については、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別しないようにしても良い。これによれば、対向車両である可能性が低い光源について、徒に判別が行われることを回避することができ、対向車両の検知を合理的に行うことができる。
【００２３】
また、夜間車両検知装置は、前記画像内における前記高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出するエッジ長さ算出手段を、更に備え、
前記判別手段は、前記第１面積と第２面積との比、及び該第１面積と前記エッジ長さ算出手段により算出されたエッジ長さとの比、の双方に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別することができる。
【００２４】
また、他の観点による夜間車両検知装置は、自車両に搭載されて且つ車外を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域を抽出する領域抽出手段と、
前記画像内における前記高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出するエッジ長さ算出手段と、
前記高輝度領域の面積と前記エッジ長さ算出手段により算出されたエッジ長さとの比に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、を備えることを特徴とする。
【００２５】
エッジとは、画像内における高輝度部分と低輝度部分との境界のことであり、画像を特徴づける線要素である。ここで、高輝度領域に含まれるエッジの長さであるエッジ長さが、対向車両の光源とする場合と路上反射物を光源とする場合とで相違する点に着目する。
【００２６】
例えば、対向車両のヘッドランプが撮像された場合、画像内の高輝度領域における外縁（輪郭）部分がエッジとして抽出される。一方、路上反射物が撮像された場合、高輝度領域の外縁に加えて、路上反射物表面に描かれた文字、絵、図などの縁部に相当する部分もエッジとして抽出される。その結果、例えば、高輝度領域の大きさが同等であれば、ヘッドランプよりも路上反射物に対応する高輝度領域の方が、算出されるエッジ長さが長くなる。
【００２７】
そこで、エッジ長さ算出手段によって画像内の高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出し、高輝度領域の面積とエッジ長さとの比を求めることにおり、その大小に基づいて、高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別することができる。なお、例えば高輝度領域に含まれるエッジに該当する部分の画素の総数を算出し、これをエッジ長さと見なしても良い。
【００２８】
高輝度領域の面積に対するエッジ長さの比の大きさを考えると、画像内の光源が路上反射物である場合に比べて対向車両の光源である場合の方が相対的に小さな値を示す。そこで、判別手段は、高輝度領域の面積に対するエッジ長さの比が所定値以下の場合に、高輝度領域における光源が対向車両の光源であると判別しても良い。この所定値は、高輝度領域にある光源が対向車両の光源であるかどうかを判別するための閾値である。この構成によれば、自車両の前方に対向車両が存在する場合、路上反射物が存在する場合に比べて相対的に、画像内における高輝度領域に含まれるエッジの長さが短くなる（例えば、エッジに相当する部分の画素数が少なくなる）ことを利用して、車両の前方に対向車両が存在するか否かを好適に検知することができる。
【００２９】
なお、本発明における課題を解決するための手段は、可能な限り組み合わせることができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明に係る夜間車両検知装置によれば、夜間走行時における対向車両の光源と路上反射物とを識別し、対向車両を精度良く検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施例１に係る夜間車両検知装置を備えるシステムを車両に搭載した構成を模式的に示した図である。
【図２】実施例１の夜間車両検知装置における光源判別制御の内容を説明するための説明図である。（ａ）は、単一のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳとが並んで配置されている画像を模式的に示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示した画像に対して、高輝度用閾値ＳＨを用いて２値化処理を行った後の画像を示す図である。（ｃ）は、（ａ）に示した画像に対して、低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行った後の画像を示す図である。
【図３】実施例１における画像処理ユニットの内部構成を示した模式図である。
【図４】実施例１における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。
【図５】実施例２における画像処理ユニットの内部構成を示した模式図である。
【図６】高輝度光点領域ＦＨＢの周囲に生成されるマージン枠ＣＭＺについて説明するための説明図である。
【図７】実施例２における光源判別制御の内容を説明するための説明図である。（ａ）は、カメラが撮像した車両前方画像の一例を示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示した画像に対して、高輝度用閾値ＳＨを用いて２値化処理を行った後の画像を示す図である。（ｃ）は、（ａ）に示した画像に対して、低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行った後の画像を示す図である。
【図８】実施例３における画像処理ユニットの内部構成を示した模式図である。
【図９】実施例３における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。
【図１０】実施例３におけるマージン枠ＣＭＺＵの高輝度光点領域ＦＨＢ及び低輝度光点領域ＦＬＢとの関係を説明するための説明図である。
【図１１】実施例４における画像処理ユニットの内部構成を示した模式図である。
【図１２】実施例４における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。
【図１３】対向車両のヘッドランプＨＬ及び路上反射物ＲＳにそれぞれ対応する高輝度光点領域ＦＨＢに含まれるエッジの抽出結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下に図面を参照して、この発明を実施するための形態を例示的に詳しく説明する。尚、本実施の形態に記載されている構成要素の寸法、材質、形状、その相対配置等は、特に特定的な記載がない限りは、発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００３３】
＜実施例１＞
図１は、本実施例に係る夜間車両検知装置１を備えるシステムを自動車などの車両（自車両）１００に搭載した構成を模式的に示した図である。本実施例に係る夜間車両検知装置１は、カメラ（撮像手段）１０１と、画像処理ユニット１０２を有する。カメラ１０１は、レンズとＣＣＤ（charge-coupled device）やＣＭＯＳ（complementary metal oxide
semiconductor）等の撮像素子により、車両１００が走行する前方を撮像する。カメラ１０１は、運転室のルームミラーのステイ（図示省略）付近に配設されているが、車体前部のバンパ、グリルなどに設けることも可能である。
【００３４】
カメラ１０１により撮像された自車両前方の画像は、画像信号化されて画像処理ユニット１０２に入力される。画像処理ユニット１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing
Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び入出力
インターフェイスなどを備えて構成される自動車デバイスのコンピュータであり、カメラ１０１から送信された画像の解析処理を行う。
【００３５】
ところで、車両１００の夜間走行時において、ヘッドランプ（「ヘッドライト」と称呼される場合もあり、本明細書では同義として扱う）１０４は、運転者の視認性を良くするために前方に対向車両が存在しなければハイビームとすることが望ましい。しかし、前方に対向車両が存在する場合、対向車両に不快なグレアを与えないためにヘッドランプ１０４をロービームにする必要がある。
【００３６】
そこで、本実施例のシステムは、ヘッドランプ１０４の配光制御を行う配光制御ユニット１０３を備えている。そして、画像処理ユニット１０２は、カメラ１０１から送信された画像を解析し、画像内に対向車両のヘッドランプＨＬ（以下、符号ＨＬ付された「ヘッドランプ」は、対向車両のヘッドランプを意味するものであり、本発明における「対向車両の光源」に対応している）に相当する光源の検出を試みる。そして、画像内におけるヘッドランプＨＬに相当する光源の有無に基づき車両１００前方に対向車両が存在するか否かを判別し、その判別結果が配光制御ユニット１０３に入力される。
【００３７】
配光制御ユニット１０３は、画像処理ユニット１０２からの出力信号を受け、ヘッドランプ１０４を制御する制御信号を生成する。配光制御ユニット１０３が生成した制御信号は、ヘッドランプ１０４に送られる。具体的には、配光制御ユニット１０３は、車両１００の前方に対向車両が存在する事を表す出力信号を画像処理ユニット１０２から受けた場合にはヘッドランプ１０４のハイビームに対応する印加電圧量（供給電流量であっても良い）を算出する一方、前方に対向車両が存在しない事を表す出力信号を受けた場合にはロービームに対応する印加電圧量を算出し、この算出結果を基にヘッドランプ１０４に電圧を供給する配光制御を行う。
【００３８】
以上のように、本実施例の夜間車両検知装置１による対向車両の検知結果は、ヘッドランプ１０４の配光制御に用いられるため、自車両１００の運転者の視認性、安全性を確保しつつ対向車両の運転者に対して不快なグレアを与えることを回避するには、同装置１における検知精度の向上が重要となる。しかしながら、路上には、道路標識、看板、リフレクタなどの路上反射物ＲＳが存在する。そして、例えば自車両又は他車両のヘッドランプの光が当たるなどして反射光を発している状態の路上反射物ＲＳがカメラ１０１により撮像されると、路上反射物ＲＳを対向車両のヘッドランプＨＬと誤認することが懸念される。そうすると、自車両１００のヘッドランプ１０４を、本来であればハイビームとすべきところをロービームとして制御してしまい、自車両１００における運転者の視認性、安全性を低下させてしまう要因となる。
【００３９】
そこで、本検知装置１においては、車両１００前方に存在する光源が、対向車両のヘッドライトＨＬと路上反射物ＲＳの何れによるものであるのかについて精度よく識別できる独自の判別制御、判別方法を採用する。その概略を述べると、画像処理ユニット１０２は、カメラ１０１により撮像された同一の画像に対して、高輝度用閾値ＳＨと低輝度用閾値ＳＬの２つの異なる輝度閾値を用いて２値化処理を行い、画像内において、高輝度用閾値ＳＨよりも輝度の大きな領域（以下、「高輝度光点領域ＦＨＢ」と称する）と、低輝度用閾値ＳＬよりも輝度の大きな領域（以下、「低輝度光点領域ＦＬＢ」と称する）と、のそれぞれを画像から抽出する。
【００４０】
更に、画像処理ユニット１０２は上記抽出結果に基づき、高輝度光点領域ＦＨＢに関連付けられた第１対象領域面積Ａ１ｓｔ（第１面積）、及び該高輝度光点領域ＦＨＢに近接する低輝度光点領域ＦＬＢに関連付けられた第２対象領域面積Ａ２ｎｄ（第２面積）を算
出し、第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄの比に基づいて、車両１００前方に存在する光源が対向車両のヘッドライトＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるのかを判別する制御（以下、「光源判別制御」と称す）を行う。
【００４１】
図２は、本実施例の夜間車両検知装置１における光源判別制御の内容を説明するための説明図である。図２（ａ）は、単一のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳとが並んで配置されている画像を模式的に示した図である。通常、対向車両が４輪車の場合、ヘッドランプＨＬは車両前部の左側面近傍と右側面近傍の各々に配置されている。従って、ヘッドランプＨＬを照射している対向する４輪車をカメラ１０１で撮像した場合、水平方向に所定の間隔を挟んで並んだ１対の光源が映し出されるが、ここでは説明の簡素化を図るため、単一のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳとが横並びに配置されている場合を例に説明する（或いは、バイクなど２輪車両のヘッドランプＨＬを想定しても良い）。なお、図中の符号「ａ」がヘッドランプＨＬに対応し、符号「ｂ」が路上反射物ＲＳに対応している。また、右図の「５０」との文字は、道路標識（路上反射物ＲＳ）に描かれた文字を意図するものである。
【００４２】
図２（ｂ）は、図２（ａ）に示した画像に対して、高輝度用閾値ＳＨを用いて２値化処理を行った後の画像を示したものである。図２（ｃ）は、図２（ａ）に示した画像に対して、高輝度用閾値ＳＨよりも低く設定された低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行った後の画像を示したものである。２値化処理とは、濃淡のある画像を白と黒の2階調に変
換する処理であり、例えば輝度閾値を基準として、画像内における各画素の輝度（値）が輝度閾値より大きければ白、輝度閾値以下であれば黒に置き換える処理をいう。
【００４３】
図２（ｂ）において、画像内における高輝度光点領域ＦＨＢを白抜き（符号「ａ１」、「ｂ１」を付す）にて表し、画像内における高輝度光点領域ＦＨＢ以外の領域（すなわち、高輝度用閾値ＳＨ以下の輝度を有する領域）をハッチングにて表す。同様に、図２（ｃ）において、画像内における低輝度光点領域ＦＬＢを白抜き（符号「ａ２」、「ｂ２」を付す）にて表し、画像内における低輝度光点領域ＦＬＢ以外の領域（すなわち、低輝度光点領域ＦＬＢ以下の輝度を有する領域）をハッチングにて表す。
【００４４】
まず、高輝度用閾値ＳＨについて説明する。高輝度用閾値ＳＨは、例えば対向車両のヘッドランプＨＬによるものと想定される光源を検出するために設定された輝度閾値である。この実施例では、ヘッドランプＨＬの光源中心部に比較的近い光源の中心側領域の輝度が、少なくとも高輝度用閾値ＳＨよりも大きくなるように、すなわち画像を２値化した場合には当該領域が白に置き換えられるように高輝度用閾値ＳＨの値が決められている。
【００４５】
高輝度光点領域ＦＨＢは、光を照射しているヘッドランプが存在する候補領域としての意義を有する。ここで、「候補」と述べたのは、反射光を発している路上反射物ＲＳが存在する領域も、その輝度が高輝度用閾値ＳＨより高くなることがあるためである。この場合、図２（ｂ）に示すように、路上反射物ＲＳが存在する領域が、高輝度光点領域ＦＨＢとして検出されてしまう。これは、高輝度用閾値ＳＨのみを用いて画像の２値化処理を行うだけでは、路上反射物ＲＳとヘッドランプＨＬとを識別、或いは判別することが困難であることを示唆する。
【００４６】
そこで、本検知装置１においては、ヘッドランプＨＬを光源とする場合と路上反射物ＲＳを光源とする場合とにおいて、光源の中心側領域から外方に向かう（つまり、光源から離間する）につれて輝度値が変化するときの性状（輝度値の変化性状）が相違する点に着目した。ヘッドランプＨＬは、その発光量が多く、画像内において所謂ハレーション（「レンズフレア」と称呼される場合もある）を起こす。そのため、画像内にヘッドランプＨＬに相当する光源がある場合、その光源の中心側領域から外方へ向かうに従って輝度の値
が徐々に低下してゆく。一方、道路標識などの路上反射物ＲＳはヘッドランプＨＬに比べて発光量が少ないため、画像内において、反射光を発する光源としての反射面が存在する領域（以下、「反射面領域」ともいう）内での輝度は大きいが、該反射面領域内から同領域外へと移行した途端に輝度が急激に低下する。
【００４７】
本実施例では、画像内において、光源の中心側領域から外方に向かう過程における輝度値の変化性状の差異を利用して、高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源がヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるのかを判別・識別する。そして、上記輝度値の変化性状の差異を検知、検出するために、画像処理ユニット１０２は、カメラ１０１により撮像された同一の画像に対して、高輝度用閾値ＳＨの他に低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行うようにしている。
【００４８】
図２（ｃ）中の破線は、既述の高輝度光点領域ＦＨＢの外縁を図示したものである。低輝度用閾値ＳＬは、高輝度用閾値ＳＨよりも低く設定されるため、基本的には図示のように、ヘッドランプＨＬ及び路上反射物ＲＳの何れを光源としても、高輝度光点領域ＦＨＢが低輝度光点領域ＦＬＢに包含される。ここでの「包含」とは、低輝度光点領域ＦＬＢと高輝度光点領域ＦＨＢの、画像内における位置が一致する場合を含む概念である。
【００４９】
また、既に述べた通り、路上反射物ＲＳに関してはハレーションが起こらず、反射面領域の内外における輝度差は顕著となる。従って、この図においては、高輝度光点領域ＦＨＢの面積（破線に囲まれた面積）と、それを包含する低輝度光点領域ＦＬＢの面積（実線で囲まれた面積）が、ほぼ等しい。一方、ヘッドランプＨＬを光源とする場合、光源の中心側領域の周辺にハレーションが起こるため、画像内において光源中心側領域から離間するに従って徐々に（緩やかに）輝度が低下していく。言い換えると、画像内において光源中心側領域から離間する際に急激に輝度が低下することがない。その結果、高輝度光点領域ＦＨＢ（破線に囲まれた領域）と、その周囲に存在する低輝度光点領域ＦＬＢ（実線に囲まれた領域）との面積差が、路上反射物ＲＳを光源とする場合に比べて顕著に大きくなる。
【００５０】
その結果、車両１００前方に存在する光源が路上反射物ＲＳである場合に比べて、対向車両のヘッドランプＨＬである場合、高輝度光点領域ＦＨＢに対する、該高輝度光点領域ＦＨＢを包含する低輝度光点領域ＦＬＢの面積比が大きな値を示すことが判る。そこで、本実施例の光源判別制御では、上記面積比を所定の判定基準比と対比し、その大小関係に基づいて車両１００前方に対向車両が存在するか（すなわち、ヘッドランプＨＬが存在するか）どうかを判別する。
【００５１】
低輝度用閾値ＳＬは、ヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの双方における上記輝度値変化性状の差異が、画像の２値化処理の結果に明確に現れるような値として設定されている。より具体的に述べると、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源がヘッドランプＨＬである場合には高輝度光点領域ＦＨＢとその周囲に現れる低輝度光点領域ＦＬＢとの面積差が十分に大きな値となり、且つ、上記光源が路上反射物ＲＳである場合には高輝度光点領域ＦＨＢとその周囲の低輝度光点領域ＦＬＢとの面積差が小さな値として得られるように、低輝度用閾値ＳＬを設定する。低輝度用閾値ＳＬの具体的な数値は、実験などの経験則に基づいて適正な値を求めておくと良い。
【００５２】
図３は、本実施例における画像処理ユニット１０２の内部構成を示した模式図である。画像処理ユニット１０２は、領域抽出部（領域抽出手段）１０２１と、面積算出部（面積算出手段）１０２２、判別部（判別手段）１０２３を含む。図４は、本実施例における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。本制御ルーチンは、ヘッドランプ１０４がＯＮの状態で車両１００が走行している場合、一定時間毎に繰り返し行われるルー
チンであり、画像処理ユニット１０２によって実行される。以下、図３及び４を参照して、画像処理ユニット１０２を構成する各部の機能、処理内容について説明する。
【００５３】
図４に示す光源判別制御ルーチンが実行されると、ステップＳ１０１では、カメラ１０１が車両１００前方を撮像した画像（以下、「車両前方画像」という）が画像処理ユニット１０２の領域抽出部１０２１に入力される。すなわち、領域抽出部１０２１はカメラ１０１から車両前方画像を受信する。画像処理ユニット１０２の領域抽出部１０２１は、カメラ１０１から車両前方画像を受信すると、ステップＳ１０２において、車両前方画像から高輝度光点領域ＦＨＢを抽出する。
【００５４】
より詳細に述べると、領域抽出部１０２１は、高輝度用閾値ＳＨを用いて車両前方画像の２値化を行い、車両前方画像内において高輝度用閾値ＳＨより大きな輝度を有する領域を白（明領域）に変換し、且つ、高輝度用閾値ＳＨ以下の輝度を有する領域を黒（暗領域）に変換する。以下、高輝度用閾値ＳＨによる２値化処理後の車両前方画像を、特に「高輝度２値化後画像」とも称する場合がある（図２（ｂ）に示した画像に該当する）。
【００５５】
更に、領域抽出部１０２１は、車両前方画像（高輝度２値化後画像）内において１又は複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、各々の高輝度光点領域ＦＨＢに対して例えば番号、符号などからなるラベルを付すラベリング処理を施す。「ラベリング処理」とは一般に、画像上の画素の集合にラベルを付けることで画素を分類する処理のことをいう。この処理を行うことによって画像上の画素を分類できるため、ラベリングされた領域ごとに区別して画像処理することができる。またラベリングされた領域の情報（面積、形状）をまとめることで、画像情報のサイズ（データサイズ）を小さくすることができる。なお、図２（ｂ）中の符号「ａ１」、「ｂ１」などがラベルに該当する。
【００５６】
次に、ステップＳ１０３において領域抽出部１０２１は、車両前方画像内における低輝度光点領域ＦＬＢを抽出する。具体的には、ステップＳ１０２と同様の手順により、低輝度用閾値ＳＬを用いて車両前方画像の２値化を行い、車両前方画像内における低輝度用閾値ＳＬより大きな輝度を有する領域を白（明領域）に変換し、且つ、低輝度用閾値ＳＬ以下の輝度を有する領域を黒（暗領域）に変換する。以下、低輝度用閾値ＳＬによる２値化処理後の車両前方画像を、特に「低輝度２値化後画像」とも称する場合がある。
【００５７】
更に、領域抽出部１０２１は、車両前方画像（低輝度２値化後画像）内において１又は複数の低輝度光点領域ＦＬＢが存在する場合、各々の低輝度光点領域ＦＬＢに対してラベリング処理を施す。
【００５８】
次に、ステップＳ１０４では、画像処理ユニット１０２は、車両前方画像内に、対向車両のヘッドランプＨＬの候補（ここで「候補」としたのは、車両１００の前方の光源が、路上反射物ＲＳであるケースがあることによる）となる光源が存在するかどうかを判定する。具体的には、ステップＳ１０２において作成された高輝度２値化後画像にアクセスし、この画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在するか否かに基づいて判断する。高輝度２値化後画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、ヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在すると判定され、ステップＳ１０５に進む。一方、高輝度２値化後画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在しない場合、ヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在しないと判定され、ステップＳ１１１に進む。
【００５９】
次に、ステップＳ１０５において、面積算出部１０２２は、領域抽出部１０２１の抽出結果に基づき、高輝度光点領域ＦＨＢに関連付けられて導出される第１対象領域面積Ａ１ｓｔ、及びこの高輝度光点領域ＦＨＢに近接する（例えば、包含する）低輝度光点領域ＦＬＢに関連付けられて導出される第２対象領域面積Ａ２ｎｄをそれぞれ算出する。本実施
例において、面積算出部１０２２は、高輝度光点領域ＦＨＢの面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出し、且つ低輝度光点領域ＦＬＢの面積を第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出する。ここで、高輝度光点領域ＦＨＢ内に含まれる画素数を第１対象領域面積Ａ１ｓｔと見なしても良く、低輝度光点領域ＦＬＢ内に含まれる画素数を第２対象領域面積Ａ２ｎｄと見なしても良い。
【００６０】
なお、車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、面積算出部１０２２は、高輝度光点領域ＦＨＢとこれに対応する（高輝度光点領域ＦＨＢの周囲を包含する）低輝度光点領域ＦＬＢの組み合わせ毎に、第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄを算出する。
【００６１】
次に、ステップＳ１０６では、判別部１０２３は、面積算出部１０２２により算出された第１対象領域面積Ａ１ｓｔに対する第２対象領域面積Ａ２ｎｄの比（以下、単に「領域面積比」と称す）Ｒａ（Ｒａ＝Ａ２ｎｄ／Ａ１ｓｔ）を算出する。上記のように、車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、高輝度光点領域ＦＨＢ及び低輝度光点領域ＦＬＢの組み合わせ毎に、領域面積比Ｒａを算出する。
【００６２】
次に、ステップＳ１０７において、判別部１０２３は、ステップＳ１０６において算出した領域面積比Ｒａが所定の判定基準比Ｒａｂよりも大きいか否かを判定する。判定基準比Ｒａｂは、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源（すなわち、車両１００前方に存在する光源）が、対向車両のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるのかを判別するための基準となる比の値である。
【００６３】
本ステップにおいて、領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂよりも大きいと判定された場合（車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、何れかの領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂより大きいと判定された場合）、ステップＳ１０８に進む。一方、領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂ以下であると判定された場合（車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、全ての領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂ以下であると判定された場合）、ステップＳ１１０に進む。
【００６４】
ステップＳ１０８において、判別部１０２３は、高輝度光点領域ＦＨＢにヘッドランプＨＬがあると判別する。なお、車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、複数のうちの少なくとも一の高輝度光点領域ＦＨＢにヘッドランプＨＬがあると判別する。
【００６５】
次に、ステップＳ１０９において判別部１０２３は、自車両１００の前方に対向車両が存在する事を表す内容の情報信号（対向車両有り信号）を生成し、配光制御ユニット１０３に対してこの情報信号を出力する。画像処理ユニット１０２からの情報信号を受けた配光制御ユニット１０３は、その情報信号の内容に基づいてヘッドランプ１０４を制御する。この場合、情報信号は、自車両１００の前方に対向車両が存在する事を表すため、配光制御ユニット１０３は、ヘッドランプ１０４がロービームとなるように配光制御を行う。本ステップの処理が終了すると、本ルーチンを一旦終了する。
【００６６】
ステップＳ１１０において、判別部１０２３は、高輝度光点領域ＦＨＢに路上反射物ＲＳがあると判別する。なお、車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、全ての高輝度光点領域ＦＨＢが路上反射物ＲＳであると判別する。
【００６７】
次に、ステップＳ１１１において判別部１０２３は、自車両１００の前方に対向車両が存在しない事を表す内容の情報信号（対向車両無し信号）を生成し、配光制御ユニット１０３に対してこの情報信号を出力する。画像処理ユニット１０２からの情報信号を受けた
配光制御ユニット１０３は、ヘッドランプ１０４がハイビームとなるように配光制御を行う。本ステップの処理が終了すると、本ルーチンを一旦終了する。
【００６８】
以上のように、本実施例に係る夜間車両検知装置１によれば、夜間走行時において、自車両１００の前方における対向車両のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳとを識別し、対向車両を精度良く検知することが可能となる。そして、ヘッドランプ１０４の配光制御を、車間車両検知装置１による対向車両の検知結果に基づいて適正に行うことができる。従って、自車両１００の運転者の視認性の確保と、対向車両の運転者に対して不快なグレアを与えることの回避とを両立することができる。
【００６９】
本実施例においては、高輝度用閾値ＳＨ、低輝度用閾値ＳＬ、高輝度光点領域ＦＨＢ、低輝度光点領域ＦＬＢ、第１対象領域面積Ａ１ｓｔ、第２対象領域面積Ａ２ｎｄのそれぞれが、本発明における第１閾値、第２閾値、高輝度領域、低輝度領域、第１面積、第２面積のそれぞれに対応する。
【００７０】
また、本実施例の光源判別制御に際して、判定基準比Ｒａｂの設定値が高いほど、高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源が路上反射物ＲＳであると判別され易く、判定基準比Ｒａｂの設定値が低いほど高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源がヘッドランプＨＬであると判別され易くなる。従って、路上反射物ＲＳ及びヘッドランプＨＬを互いに誤って認識することがないように、予め実験などの経験則に基づいて判定基準比Ｒａｂとしての適正な値を求めておくと良い。
【００７１】
また、上記制御ルーチンでは、車両前方画像内に対向車両のヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在するかどうかを、画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在するか否かに基づいて判断しているが（ステップＳ１０４）、他の条件に基づいて判断しても良い。例えば、画像内に高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合であっても、更に、高輝度光点領域ＦＨＢにおける画像特徴量（例えば面積、位置、形状等）の条件が一定の条件を満たす場合のみ、車両前方画像内に対向車両のヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在すると判断することもできる。この条件とは、例えば高輝度光点領域ＦＨＢの面積が一定サイズ以上である、領域形状が円形或いは楕円形である、水平方向に車幅程度の間隔をあけて並ぶ１対の領域である、等の条件を例示できる。
【００７２】
＜実施例２＞
次に、第２の実施例について説明する。本実施例における夜間車両検知装置は、画像処理ユニットの内部構成の一部が実施例１と相違する。図５は、本実施例における画像処理ユニット１０２Ａの内部構成を示した模式図である。図５に示すように、画像処理ユニット１０２Ａは、マージン枠生成部（マージン枠生成手段）１０２４を更に具備する点で、実施例１の画像処理ユニット１０２と相違する。このマージン枠生成部１０２４は、カメラ１０１が撮像した車両前方画像内において、領域抽出部１０２１により抽出された高輝度光点領域ＦＨＢの周囲にマージン枠ＣＭＺを生成する。
【００７３】
図６は、高輝度光点領域ＦＨＢの周囲に生成されるマージン枠ＣＭＺについて説明するための説明図である。図中の符号「ＦＨＢ」、「ＦＬＢ」は、実施例１と同様に高輝度光点領域、低輝度光点領域のそれぞれを表す。本図は、マージン枠ＣＭＺやその生成方法を説明するための説明図であり、高輝度光点領域ＦＨＢ、低輝度光点領域ＦＬＢなどの形状等は例示に過ぎない。
【００７４】
マージン枠生成部１０２４は、高輝度光点領域ＦＨＢの周囲にマージン領域ＦＭＺが形成されるように、高輝度光点領域ＦＨＢを包含するマージン枠ＣＭＺを生成する。この図では、高輝度光点領域ＦＨＢにおける外周部の一部と接する矩形枠（以下、「当接矩形枠
」と称す）ＣＨＢを生成し、更に、当接矩形枠ＣＨＢを含み且つ該当接矩形枠ＣＨＢに一定長を加えた周長を有する矩形枠としてマージン枠ＣＭＺを生成（作成）している。
【００７５】
なお、図６は、高輝度光点領域ＦＨＢの周囲にマージン領域ＦＭＺが形成されるように高輝度光点領域ＦＨＢを包含するマージン枠ＣＭＺの例示をしたものであり、図示以外の形態を採用しても構わない。例えば、当接矩形枠ＣＨＢを所定縮尺で拡大した相似形状としても良い。また、画像処理ユニット１０２Ａでの画像処理の効率、処理速度の向上を図る観点からはマージン枠ＣＭＺの形状をなるべく単純な形状とした方が有利であるが、例えば凸多角形など、矩形以外の形状を採用することもできる。
【００７６】
図７は、実施例２における光源判別制御の内容を説明するための説明図である。図７（ａ）は、カメラ１０１が撮像した車両前方画像の一例を示す図である。この図において、図中の符号「Ｘａ」、「Ｘｂ」が対向車両のヘッドランプＨＬに対応し、符号「Ｙ」が路上反射物ＲＳに対応している。なお、一対の「Ｘａ」、「Ｘｂ」は、４輪の対向車両における左右のヘッドランプのそれぞれに対応している。
【００７７】
図７（ｂ）は、図７（ａ）に示した車両前方画像に対して高輝度用閾値ＳＨを用いて２値化処理を行った後の画像（高輝度２値化後画像）を示す図である。図７（ｃ）は、図７（ａ）に示した車両前方画像に対して低輝度用閾値ＳＬを用いて２値化処理を行った後の画像（低輝度２値化後画像）を示す図である。
【００７８】
画像処理ユニット１０２Ａは、領域抽出部１０２１において、高輝度用閾値ＳＨを用いて車両前方画像の２値化を行い、該車両前方画像内において高輝度光点領域ＦＨＢを抽出する。図７（ｂ）には、抽出された高輝度光点領域ＦＨＢが示されている。符号「Ｘａ１」、「Ｘｂ１」、「Ｙ１」の各々は、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」の各々に対応する高輝度光点領域ＦＨＢに付されたラベルである。
【００７９】
高輝度用閾値ＳＨは、ヘッドランプＨＬを光源とした場合の光源中心部に比較的近い領域の輝度のみが、その値を超えるように設定されているため、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」に対応する個々の高輝度光点領域ＦＨＢは互いに独立している。そのため、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」の各々に対応する高輝度光点領域ＦＨＢには、個別のラベル（Ｘａ１、Ｘｂ１、Ｙ１）が付される。
【００８０】
領域抽出部１０２１は、低輝度用閾値ＳＬを用いて車両前方画像の２値化を行い、車両前方画像内において低輝度光点領域ＦＬＢを抽出する。図７（ｃ）には、抽出された低輝度光点領域ＦＬＢが示されている。図から判るように、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」に対応する低輝度光点領域ＦＬＢは、その領域の一部が互いに重なり合っている。そうすると、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」毎に対応する低輝度光点領域ＦＬＢの領域（範囲）を画定することはできない。そのため、領域抽出部１０２１は、画像内にひとまとまりの（一つの領域としての）低輝度光点領域ＦＬＢが存在すると判断する。従って、ラベリング処理においても、一つの連続した低輝度光点領域ＦＬＢ（ここでは、３つの円の一部同士が互いに重なり合った形状となっている）に単一のラベル「Ｚ」が付される。
【００８１】
実施例１に係る光源判別制御では、領域面積比Ｒａを算出するための第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄを、高輝度光点領域ＦＨＢの面積及び低輝度光点領域ＦＬＢの面積として算出した。しかし、図７に示したような条件下では、光源毎に対応する低輝度光点領域ＦＬＢの面積を個別に算出することができないため、このままでは第２対象領域面積Ａ２ｎｄを適正な値として算出することができない。
【００８２】
例えば、図７の光源「Ｙ」は、実際は路上反射物ＲＳである。しかし、ヘッドランプＨ
Ｌであるかどうかを判別する際、第１対象領域面積Ａ１ｓｔをラベル「Ｙ１」が付された高輝度光点領域ＦＨＢの面積とする一方、第２対象領域面積Ａ２ｎｄをラベル「Ｚ」が付された低輝度光点領域ＦＬＢ全体の面積としてしまうと、領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂを超えることが想定される。そうすると、路上反射物ＲＳをヘッドランプＨＬであると誤って検出する等の誤検出を招いてしまう。
【００８３】
そこで、本実施例に係る光源判別制御では、図６で説明したマージン枠ＣＭＺを高輝度光点領域ＦＨＢの周囲に生成し（図７（ｃ）中、符号ＣＭＺ１〜ＣＭＺ３にて表す）、面積算出部１０２２は、低輝度光点領域ＦＬＢにおけるマージン枠ＣＭＺの外側領域（図６中におけるハッチング領域）を除外して第２対象領域面積Ａ２ｎｄを算出する。すなわち、面積算出部１０２２は、低輝度光点領域ＦＬＢとマージン枠の内側領域とが重複する領域（以下、「マージン枠内低輝度光点領域」と称す）の面積を第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出する。
【００８４】
図７（ｃ）においてハッチングされた「ＦＩＭＺ１」、「ＦＩＭＺ２」、「ＦＩＭＺ３」のそれぞれは、光源「Ｘａ」、「Ｘｂ」、「Ｙ」に対応するマージン枠内低輝度光点領域を示したものである。面積算出部１０２２は、対応する高輝度光点領域ＦＨＢ及びマージン枠内低輝度光点領域の組み合わせ毎に、領域面積比Ｒａ１〜Ｒａ３を算出する。なお、各領域面積比Ｒａ１〜Ｒａ３は、ラベル「Ｘａ１」の高輝度光点領域ＦＨＢに対するマージン枠内低輝度光点領域ＦＩＭＺ１の面積比、ラベル「Ｘｂ１」の高輝度光点領域ＦＨＢに対するマージン枠内低輝度光点領域ＦＩＭＺ２の面積比、ラベル「Ｙ１」の高輝度光点領域ＦＨＢに対するマージン枠内低輝度光点領域ＦＩＭＺ３のそれぞれを指す。
【００８５】
判別部１０２３は、各領域面積比Ｒａ１〜Ｒａ３が第２判定基準比Ｒａｂ２より大きいか否かを判定する。第２判定基準比Ｒａｂ２は、実施例１に係る判定基準比Ｒａｂと同様、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源が、対向車両のヘッドランプＨＬであるか否かを判別するための基準となる比の値である。なお、実施例１及び２とでは、領域面積比を算出する基礎となる第１対象領域面積Ａ１ｓｔ、第２対象領域面積Ａ２ｎｄの対象が相違するため、第２判定基準比Ｒａｂ２の値を判定基準比Ｒａｂと一致させる必要はなく、実験などによりその適正値を求めておくと良い。
【００８６】
判別部１０２３は、領域面積比Ｒａ１〜Ｒａ３毎に上記判定を行う。そして、第２判定基準比Ｒａｂ２に比べて領域面積比が大きいと判定された場合、対応する高輝度光点領域ＦＨＢに対向車両のヘッドランプＨＬがあると判別する。逆に、領域面積比が第２判定基準比Ｒａｂ２以下であると判定された場合、対応する高輝度光点領域ＦＨＢには路上反射物ＲＳがあると判別する。
【００８７】
以上のように、本実施例における光源判別制御においては、高輝度光点領域ＦＨＢの周囲にこれを包含するマージン枠ＣＭＺを生成し、且つマージン枠内低輝度光点領域の面積を第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出するので、画像内において複数の光源に対応する低輝度光点領域ＦＬＢが重なり合うような場合でも、その影響を受けることなく光源の識別を行うことが可能となり、以って対向車両の検知を精度良く行うことができる。
【００８８】
＜変形例＞
以下に、変形例を説明する。本変形例では、面積算出部１０２２による第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄの算出対象を上記制御例と相違させている。第１の変形例として、面積算出部１０２２は、マージン枠ＣＭＺの内側領域の面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出するようにした。高輝度光点領域ＦＨＢに関連付けられて導出される第１対象領域面積Ａ１ｓｔを、矩形枠たるマージン枠ＣＭＺの内側領域の面積として算出することで、画像処理ユニット１０２Ａにおける処理効率、処理速度の向上を
図ることができる。
【００８９】
また、第２の変形例として、面積算出部１０２２は、マージン枠ＣＭＺの内側領域から、これに包含される高輝度光点領域ＦＨＢを差し引いた（くり抜いた）面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出し、且つ対応するマージン枠内低輝度光点領域から、これに包含される高輝度光点領域ＦＨＢを差し引いた面積を第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出することもできる。この場合、高輝度光点領域ＦＨＢに存在する光源がヘッドランプＨＬである場合と路上反射物ＲＳである場合とにおいて、算出される領域面積比の差がより顕著となるため、光源の判別に関する精度を向上させることができる。
【００９０】
＜実施例３＞
次に、第３の実施例について説明する。本実施例における夜間車両検知装置は、画像処理ユニットの内部構成の一部が実施例１及び２と相違する。図８は、本実施例における画像処理ユニット１０２Ｂの内部構成を示した模式図である。画像処理ユニット１０２Ｂは、更に対象選定部（選定手段）１０２５を具備する点で図５に示した画像処理ユニット１０２Ａと相違する。
【００９１】
ここで、ヘッドランプＬＨから光を照射している４輪の対向車両をカメラ１０１で撮像した場合、カメラ１０１から画像処理ユニット１０２Ｂに送信される車両前方画像には、水平方向に車幅程度の間隔を挟んで並ぶ１対の光源が映し出される。従って、高輝度用閾値ＳＨを用いて車両前方画像を２値化した場合、画像内において、水平方向に車幅程度の間隔を挟んで並ぶ１対（１組）の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合、その一対の高輝度光点領域ＦＨＢは対向車両のヘッドランプＬＨである可能性が高い。以下、このような、対向車両の左右のヘッドランプＬＨの候補となる一対の高輝度光点領域を、特に「一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２」と称す。
【００９２】
一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２の各々に対して、既述した領域面積比Ｒａを個別に算出してヘッドランプＬＨであるかどうかを判別しても良いが、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２をひとまとめにして上記判別を行うことができれば、光源判別制御に関する処理速度、処理効率を向上させる観点、すなわち対向車両を速やかに検知する観点から好適である。
【００９３】
そこで、対象選定部１０２５は、高輝度用閾値ＳＨを用いて車両前方画像を２値化した結果、領域抽出部１０２１によって複数の高輝度光点領域ＦＨＢが抽出された場合、該複数の高輝度光点領域ＦＨＢから一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２を選定する。そして、マージン枠生成部１０２４は、対象選定部１０２５により選定された一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２をまとめて包含するマージン枠ＣＭＺＵを生成することとした。
【００９４】
図９は、本実施例における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。本制御ルーチンも、ヘッドランプ１０４がＯＮの状態で車両１００が走行している場合、一定時間毎に繰り返し行われるルーチンであり、画像処理ユニット１０２によって実行される。図４のフローチャートと共通する処理は、同じステップ番号を付すことで説明を省略する。
【００９５】
ステップＳ１０３の処理が終了するとステップＳ２０１に進む。ステップＳ２０１において、車両前方画像（高輝度２値化後画像）内に一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２が存在するか否かが判定される。そして、車両前方画像内に一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２が存在すると判定された場合にはステップＳ２０２に進み、そうでない場合にはステップＳ１１１に進む。
【００９６】
ステップＳ２０２において、対象選定部１０２５は、車両前方画像における一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２を選定する。図７（ｂ）を参照すると、この図の例ではラベル「Ｘａ１」、「Ｘｂ１」が付された高輝度光点領域ＦＨＢが一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２として選定される。
【００９７】
ステップＳ２０３において、マージン枠生成部１０２４は、対象選定部１０２５により選定された一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２をまとめて包含するマージン枠ＣＭＺＵを生成する。図１０は、実施例３におけるマージン枠ＣＭＺＵの高輝度光点領域ＦＨＢ及び低輝度光点領域ＦＬＢとの関係を説明するための説明図である。図中の符号「Ｘａ１」、「Ｘｂ１」、「Ｙ１」、「Ｚ」は、図７において説明したものと同義である。
【００９８】
図１０に示した例では、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２（Ｘａ１、Ｘｂ１）の外周部と一部で接する矩形枠ＣＨＢが生成される。そして、矩形枠ＣＨＢを包含し、且つ該矩形枠ＣＨＢよりも大きな矩形枠としてマージン枠ＣＭＺＵが生成されるようになっている。例えば、マージン枠ＣＭＺＵの周長（枠長）は、矩形枠ＣＨＢの周長に比べて一定長だけ長くなるように設定される。
【００９９】
ステップＳ２０４において、面積算出部１０２２は、第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄをそれぞれ算出する。本ルーチンでは、マージン枠ＣＭＺＵの内側領域の面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出しているが、例えば、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２（Ｘａ１、Ｘｂ１）の総面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出しても構わない。そして、マージン枠ＣＭＺＵの内側領域に含まれる低輝度光点領域ＦＬＢ（すなわち、マージン枠ＣＭＺＵの内側領域と低輝度光点領域ＦＬＢとが重複する部分）の面積を、第２対象領域面積Ａ２ｎｄとして算出する。
【０１００】
ステップＳ２０５において判別部１０２３は、ステップＳ２０４で算出した第１対象領域面積Ａ１ｓｔ及び第２対象領域面積Ａ２ｎｄに基づいて領域面積比Ｒａ（Ｒａ＝Ａ２ｎｄ／Ａ１ｓｔ）を算出する。
【０１０１】
ステップＳ２０６において判別部１０２３は、領域面積比Ｒａが第３判定基準比Ｒａｂ３より大きいか否かを判定する。第３判定基準比Ｒａｂ３は、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２にある光源が、対向車両のヘッドランプＨＬであるか否かを判別するための基準となる比の値である。第３判定基準比Ｒａｂ３の値は、判定基準比Ｒａｂや第２判定基準比Ｒａｂ２と一致する必要はなく、実験などによりその適正値を求めておくことができる。
【０１０２】
領域面積比Ｒａが第３判定基準比Ｒａｂ３より大きいと判定された場合、ステップＳ２０７に進み、そうでない場合にはステップＳ２０８に進む。ステップＳ２０７では、判別部１０２３が、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２にある光源が、対向車両のヘッドランプＨＬであると判別する。本ステップの処理が終了すると、既述したステップＳ１０９に進む。一方、ステップＳ２０８では、判別部１０２３が、一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２にある光源が、路上反射物ＲＳであると判別する。本ステップの処理が終了すると、既述したステップＳ１１１に進む。
【０１０３】
以上のように、本実施例に係る制御によれば、車両前方画像内における一対のヘッドランプ候補高輝度光点領域ＦＨＢ２、すなわち対向車両のヘッドランプＬＨである可能性が高い（確度が高い）一組の高輝度光点領域ＦＨＢにターゲットを絞り、これらをまとめて効率的に路上反射物ＲＳとの識別を行うことができる。従って、対向車両を検知するのに
要する時間の短縮、応答性向上などを図ることができる。
【０１０４】
＜実施例４＞
次に、第４の実施例について説明する。本実施例における夜間車両検知装置は、画像処理ユニットの内部構成の一部が実施例１〜３と相違する。図１１は、本実施例における画像処理ユニット１０２Ｃの内部構成を示した模式図である。図示の通り、本実施例の画像処理ユニット１０２Ｃは、更にエッジ長さ算出部（エッジ長さ算出手段）１０２６を備える点で図３の画像処理ユニット１０２と相違する。
【０１０５】
エッジ長さ算出部１０２６は、車両前方画像内における高輝度光点領域ＦＨＢに含まれるエッジを抽出し、その長さであるエッジ長さを算出する。そして、光源判別制御においては、高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源がヘッドランプＨＬかどうかを、高輝度光点領域ＦＨＢの面積と、エッジ長さ算出部１０２６が算出したエッジ長との比Ｒｅｇに基づいて判別する。
【０１０６】
エッジとは、画像内に生じる明るい部分と暗い部分の境界のことであり、画像を特徴づける線要素である。エッジ抽出（検出）とは、この輝度値変化の境界、すなわち隣り合う画素の輝度差が大きい箇所を抽出（検出）することをいう。エッジの抽出法（検出法）は既知の手法（例えば、微分フィルタ法、プリューウィットフィルタ(Prewitt filter)法、ソーベルフィルタ(Sobel filter)法などが一例として挙げられる）を採用することができる。
【０１０７】
図１２は、本実施例における光源判別制御ルーチンを示したフローチャートである。本制御ルーチンも、ヘッドランプ１０４がＯＮの状態で車両１００が走行している場合、一定時間毎に繰り返し行われるルーチンであり、画像処理ユニット１０２によって実行される。図４及び９のフローチャートと共通する処理は、同じステップ番号を付すことで説明を省略する。
【０１０８】
ステップＳ１０２の処理が終了すると、ステップＳ１０４に進む。なお、本制御ルーチンでは、領域抽出部１０２１は、車両前方画像内における低輝度光点領域ＦＬＢの抽出を行わない（図４におけるステップＳ１０３の処理）。
【０１０９】
ステップＳ１０４においては、車両前方画像内に、対向車両のヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在するか否かが判定される。具体的な判定手法は、例えば図４で説明した通りである。画像内に対向車両のヘッドランプＨＬの候補となる光源が存在すると判定された場合にはステップＳ３０１に進み、そうでない場合にはステップＳ１１１に進む。
【０１１０】
ステップＳ３０１では、エッジ長さ算出部１０２６が、車両前方画像内において抽出された高輝度光点領域ＦＨＢに含まれるエッジ（エッジ点）を抽出する。更に、エッジ長さ算出部１０２６は、エッジの抽出結果に基づき、高輝度光点領域ＦＨＢ内におけるエッジ長さを算出する。ここでは、高輝度光点領域ＦＨＢ内におけるエッジに該当する画素の総数を算出し、エッジ長さとしている。エッジ長さは、エッジに該当する画素の総数に限られず、エッジ長さに相関するものであれば他の物理量を基に算出しても良い。
【０１１１】
図１３を参照して、エッジ抽出方法、及びエッジ長さの算出方法について説明する。図１３は、対向車両のヘッドランプＨＬ及び路上反射物ＲＳにそれぞれ対応する高輝度光点領域ＦＨＢに含まれるエッジの抽出結果の一例を示す図である。左図がヘッドランプＨＬに対応し、右図が路上反射物ＲＳに対応する。なお、図中の白抜き部分は高輝度光点領域ＦＨＢを表し、ハッチング部分は輝度が高輝度用閾値ＳＨ以下の部分を表す。
【０１１２】
図中の破線は、エッジに該当する部分を示している。ヘッドランプＨＬに関しては、高輝度光点領域ＦＨＢ（ラベルａ１）の外縁（輪郭）、すなわち高輝度用閾値ＳＨより大きな輝度を有する明領域と高輝度用閾値ＳＨ以下の輝度を有する暗領域との境界部がエッジとして抽出される。一方、路上反射物ＲＳに関しては、高輝度光点領域ＦＨＢ（ラベルｂ１）の外縁（輪郭）の他、路上反射物ＲＳ表面に描かれた文字、絵、図などの縁部（輪郭）に相当する部分もエッジとして抽出される（この図の例では、「５０」と描かれた数字の輪郭部もエッジとして抽出される）。すなわち、路上反射物ＲＳを光源とする場合には、高輝度光点領域ＦＨＢの外縁（輪郭）部分のみならず、高輝度光点領域ＦＨＢの内部領域からもエッジが抽出される。その結果、高輝度光点領域ＦＨＢの大きさが同等であれば、ヘッドランプＨＬよりも路上反射物ＲＳに対応する高輝度光点領域ＦＨＢの方が、算出されるエッジ長さが長くなる。
【０１１３】
図１２のフローチャートに戻り、ステップＳ３０２では、面積算出部１０２２が高輝度光点領域ＦＨＢの面積を第１対象領域面積Ａ１ｓｔとして算出する。続くステップＳ３０３において、判別部１０２３は、面積算出部１０２２により算出された第１対象領域面積Ａ１ｓｔ（高輝度光点領域ＦＨＢの面積）に対する、高輝度光点領域ＦＨＢ内におけるエッジ長さ（エッジに該当する画素の数）の比（以下、「高輝度光点領域内エッジ比」と称す）Ｒｅｇを算出する。
【０１１４】
なお、画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する場合には、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇは、高輝度光点領域ＦＨＢ毎に算出される。本ステップにおいて算出された高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが高いほど、高輝度光点領域ＦＨＢにおける光源が路上反射物ＲＳである確度（可能性）が高いと判断できる。
【０１１５】
ステップＳ３０４において、判別部１０２３は、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂ以下であるか否かを判定する。基準エッジ比Ｒｅｇｂは、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源が対向車両のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるのかを判別するための基準となる高輝度光点領域内エッジ比の閾値である。
【０１１６】
本ステップにおいて、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂ以下であると判定された場合（車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、何れかの高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂ以下と判定された場合）、ステップＳ１０８に進む。一方、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂよりも大きいと判定された場合（車両前方画像内に複数の高輝度光点領域ＦＨＢが存在する条件下では、全ての高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂよりも大きいと判定された場合）、ステップＳ１１０に進む。以降の処理内容は図４のフローチャートと同様であり、その説明を省略する。
【０１１７】
以上のように、本実施例に係る光源判別制御によれば、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源が対向車両のヘッドランプＨＬである場合に、光源が路上反射物ＲＳである場合よりも高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが小さくなることを利用して、車両１００の前方に対向車両が存在するか否かを好適に検知することができる。
【０１１８】
以上述べた実施例は、可能な限り組み合わせることができる。例えば、実施例１及び４を組み合わせて光源判別制御を実施することができる。すなわち、判別部１０２３は、第１対象領域面積Ａ１ｓｔに対する第２対象領域面積Ａ２ｎｄの比（領域面積比Ｒａ）、及び第１対象領域面積Ａ１ｓｔに対するエッジ長さの比（高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇ）に基づいて、高輝度光点領域ＦＨＢにある光源が対向車両のヘッドランプＨＬと路上反射物ＲＳの何れであるかを判別しても良い。
【０１１９】
図４及び図１２のフローチャートを参照して説明すると、図４のステップＳ１０７において、領域面積比Ｒａが判定基準比Ｒａｂよりも大きいと判定された場合、直ちにステップＳ１０８に進まず（高輝度光点領域ＦＨＢにヘッドランプＨＬがあると判別せず）、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇと基準エッジ比Ｒｅｇｂとを対比する。具体的には、図１２におけるステップＳ３０１〜Ｓ３０４の処理を行う。そして、高輝度光点領域内エッジ比Ｒｅｇが基準エッジ比Ｒｅｇｂ以下であると判定された場合に、高輝度光点領域ＦＨＢにヘッドランプＨＬがあると判別し、上記ステップＳ１０８に進むようする。これによれば、対向車両の検知精度が上記実施例に比べて更に高まり、夜間車両検知装置の信頼性が向上し、製品価値を高めることができる。
【符号の説明】
【０１２０】
１・・・・夜間車両検知装置
１００・・自車両
１０１・・カメラ
１０２・・画像処理ユニット
１０３・・配光制御ユニット
１０４・・ヘッドランプ
１０２１・領域抽出部
１０２２・面積算出部
１０２３・判別部
１０２４・マージン枠生成部
１０２５・対象選定部
１０２６・エッジ長さ算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両に搭載されて且つ該自車両の前方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域、及び該第１閾値より低く設定された第２閾値よりも大きな輝度を有する低輝度領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段の抽出結果に基づき、前記高輝度領域に関連付けられた第１面積、及び該高輝度領域に近接する低輝度領域に関連付けられた第２面積を算出する面積算出手段と、
前記面積算出手段により算出された前記第１面積と第２面積との比に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする夜間車両検知装置。
【請求項２】
前記画像内において、前記領域抽出手段により抽出された前記高輝度領域の周囲にマージン領域が形成されるように該高輝度領域を包含するマージン枠を生成するマージン枠生成手段を、更に備え、
前記面積算出手段は、少なくとも前記低輝度領域における前記マージン枠の外側に属する領域を除外して前記第２面積を算出することを特徴とする請求項１に記載の夜間車両検知装置。
【請求項３】
前記領域抽出手段により複数の高輝度領域が抽出された場合に、該複数の高輝度領域から他車両の光源の候補となる一対の高輝度領域を選定する選定手段を、更に備え、
前記マージン枠生成手段は、前記選定手段により選定された一対の高輝度領域をまとめて包含するマージン枠を生成することを特徴とする請求項２に記載の夜間車両検知装置。
【請求項４】
前記画像内における前記高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出するエッジ長さ算出手段を、更に備え、
前記判別手段は、前記第１面積と第２面積との比、及び該第１面積と前記エッジ長さ算出手段により算出されたエッジ長さとの比、の双方に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の夜間車両検知装置。
【請求項５】
自車両に搭載されて且つ車外を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域を抽出する領域抽出手段と、
前記画像内における前記高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出するエッジ長さ算出手段と、
前記高輝度領域の面積と前記エッジ長さ算出手段により算出されたエッジ長さとの比に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする夜間車両検知装置。
【請求項１】
自車両に搭載されて且つ該自車両の前方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域、及び該第１閾値より低く設定された第２閾値よりも大きな輝度を有する低輝度領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段の抽出結果に基づき、前記高輝度領域に関連付けられた第１面積、及び該高輝度領域に近接する低輝度領域に関連付けられた第２面積を算出する面積算出手段と、
前記面積算出手段により算出された前記第１面積と第２面積との比に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする夜間車両検知装置。
【請求項２】
前記画像内において、前記領域抽出手段により抽出された前記高輝度領域の周囲にマージン領域が形成されるように該高輝度領域を包含するマージン枠を生成するマージン枠生成手段を、更に備え、
前記面積算出手段は、少なくとも前記低輝度領域における前記マージン枠の外側に属する領域を除外して前記第２面積を算出することを特徴とする請求項１に記載の夜間車両検知装置。
【請求項３】
前記領域抽出手段により複数の高輝度領域が抽出された場合に、該複数の高輝度領域から他車両の光源の候補となる一対の高輝度領域を選定する選定手段を、更に備え、
前記マージン枠生成手段は、前記選定手段により選定された一対の高輝度領域をまとめて包含するマージン枠を生成することを特徴とする請求項２に記載の夜間車両検知装置。
【請求項４】
前記画像内における前記高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出するエッジ長さ算出手段を、更に備え、
前記判別手段は、前記第１面積と第２面積との比、及び該第１面積と前記エッジ長さ算出手段により算出されたエッジ長さとの比、の双方に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の夜間車両検知装置。
【請求項５】
自車両に搭載されて且つ車外を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像内において、所定の第１閾値よりも大きな輝度を有する高輝度領域を抽出する領域抽出手段と、
前記画像内における前記高輝度領域に含まれるエッジ長さを算出するエッジ長さ算出手段と、
前記高輝度領域の面積と前記エッジ長さ算出手段により算出されたエッジ長さとの比に基づいて、該高輝度領域に対向車両の光源があるか否かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする夜間車両検知装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１１−１０３０７０（Ｐ２０１１−１０３０７０Ａ）
【公開日】平成２３年５月２６日（２０１１．５．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２５７９０５（Ｐ２００９−２５７９０５）
【出願日】平成２１年１１月１１日（２００９．１１．１１）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年５月２６日（２０１１．５．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１１月１１日（２００９．１１．１１）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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