JP2013031051A - 撮像装置及びこれを備えた物体検出装置並びに偏光フィルタ - Google Patents

Abstract

【課題】湾曲面からの反射光を適切にカットし又は湾曲面からの反射光を適切に選択して透過させることを課題とする。
【解決手段】湾曲したフロントガラス面に対する相対位置が一定となるように設置され、そのフロントガラス面からの反射光（水平偏光成分Ｓ）をカットする鉛直偏光領域を備えた偏光フィルタ層を介して、撮像領域からの光を画像センサ２０６上の各撮像画素で受光して撮像する撮像装置において、上記鉛直偏光領域は、透過軸方向が異なる複数のフィルタ領域部分から構成されており、各フィルタ領域部分の透過軸方向は、当該フィルタ領域部分へ入射してくるフロントガラス面上からの反射光の最大偏光成分の偏光方向に基づいて設定される。
【選択図】図１５

Description

本発明は、撮像領域内に存在する物体からの光を、偏光フィルタを介して、受光素子が２次元配置された画素アレイで構成された画像センサにより受光することで、撮像領域内を撮像する撮像装置及びこれを備えた物体検出装置並びに当該偏光フィルタに関するものである。

特許文献１には、自車両に搭載したステレオカメラで自車両前方を撮像領域とした撮像画像を撮像するシステムにおいて、自車両のフロントガラス内側での反射によるインパネ上部の映り込みを軽減できるものが開示されている。このような映り込みは、一般に、偏光フィルタを介して撮像を行うことにより抑制することができる。しかしながら、自動車のフロントガラスは、空力特性向上のため、前後の傾斜に加えて左右方向にも大きく湾曲形成されている。そのため、フロントガラス内面で反射してステレオカメラに入射する偏光は、このフロントガラスの三次元形状の影響を受ける。

上記特許文献１に記載のシステムでは、カメラ光軸に垂直な偏向軸を持つ偏光フィルタでは完全に対応できないという課題を解決するために、次のような構成を採用している。すなわち、カメラの偏光フィルタの偏光軸を鉛直方向に対し、カメラの光軸とこの光軸上でフロントガラスとなす角度の鉛直方向成分をα、水平方向成分をβとしたとき、θ＝ｔａｎ^-1（ｓｉｎα×ｓｉｎβ／ｃｏｓα）というオフセット角θを持たせるように、偏光フィルタを装着するという構成を採用している。これによれば、カメラ光軸に垂直な偏向軸を持つ偏光フィルタを用いる場合と比較して、自車両のフロントガラス内側での反射によるインパネ上部の映り込みを軽減することができる。

ところが、偏光フィルタを介して撮像する撮像装置に用いられる従来の偏光フィルタは、特定面での反射による映り込みを抑制すべく当該特定面からの反射光をカットするために設定される偏光軸（透過軸）の方向がフィルタ面全域で一様であった。この特定面が上述したフロントガラスのように湾曲面であると、その湾曲面上での反射箇所ごとに反射光（偏光）の偏光方向が変わってくる。よって、フィルタ面全域で偏光軸（透過軸）が一様な偏光フィルタでは、上記特許文献１に記載のようにオフセット角θを持たせるように偏光フィルタを装着しても、当該湾曲面の一部分からの反射光（偏光）しか十分にカットできず、残りの部分からの反射光（偏光）についてはカットが不十分となるという問題があった。その結果、湾曲面からの反射による映り込みを抑制しようとしても、当該湾曲面の一部分についての映り込みしかを抑制できず、残りの部分についての映り込みの抑制が不十分となる。

他方、湾曲面からの反射光（偏光）だけを偏光フィルタにより選択的に透過させるような用途に偏光フィルタを使用する場合も、フィルタ面全域で偏光軸（透過軸）が一様な従来の偏光フィルタでは、当該湾曲面の一部分からの反射光（偏光）しか十分に透過させることができず、残りの部分からの反射光（偏光）についての透過率が不十分となるという問題も生じる。

本発明は、以上の問題に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、湾曲面からの反射光を適切にカットし又は湾曲面からの反射光を適切に選択して透過させることを可能にする撮像装置及びこれを備えた物体検出装置並びに当該偏光フィルタを提供することである。

上記目的を達成するために、本発明は、湾曲面を有する湾曲面部材に対する相対位置が一定となるように設置され、該湾曲面からの反射光をカットし又は選択的に透過させる偏光フィルタ領域を備えた偏光フィルタを介して、撮像領域内に存在する物体からの光を、受光素子が２次元配置された画素アレイで構成された画像センサにより受光することで、撮像領域内を撮像する撮像装置において、上記偏光フィルタ領域は、透過軸方向が異なる複数のフィルタ領域部分から構成されており、各フィルタ領域部分の透過軸方向は、当該フィルタ領域部分へ入射してくる上記湾曲面部材の湾曲面上からの反射光の最大偏光成分の偏光方向に基づいて設定されていることを特徴とする。

本発明においては、湾曲面部材の湾曲面からの反射光をカットし又は選択的に透過させる偏光フィルタ領域の偏光軸方向が一様ではなく、偏光フィルタ領域を透過軸方向の異なる複数のフィルタ領域部分で構成している。そして、各フィルタ領域部分の透過軸方向は、そこを透過する湾曲面上からの反射光の最大偏光成分の偏光方向に基づいて設定されるので、いずれのフィルタ領域部分においても適切に湾曲面上からの反射光をカットし又は選択的に透過させることができる。

本発明によれば、湾曲面からの反射光を適切にカットし又は湾曲面からの反射光を適切に選択して透過させることが可能になるという優れた効果が得られる。

実施形態における車載機器制御システムの概略構成を示す模式図である。 同車載機器制御システムにおける撮像ユニットの概略構成を示す模式図である。 同撮像ユニットに設けられる撮像装置の概略構成を示す説明図である。 自車両のフロントガラスの外壁面上の雨滴に撮像レンズの焦点が合っている場合における、雨滴検出用の撮像画像データである赤外光画像データを示す説明図である。 無限遠に焦点が合っている場合における、雨滴検出用の撮像画像データである赤外光画像データを示す説明図である。 雨滴検出用の撮像画像データに適用可能なカットフィルタのフィルタ特性を示すグラフである。 雨滴検出用の撮像画像データに適用可能なバンドパスフィルタのフィルタ特性を示すグラフである。 同撮像装置の光学フィルタに設けられる前段フィルタの正面図である。 同撮像装置の撮像画像データの画像例を示す説明図である。 同撮像装置の詳細を示す説明図である。 同撮像装置の光学フィルタと画像センサとを光透過方向に対して直交する方向から見たときの模式拡大図である。 同光学フィルタの偏光フィルタ層と分光フィルタ層の領域分割パターンを示す説明図である。 構成例１における光学フィルタを透過して画像センサ上の各フォトダイオードで受光される受光量に対応した情報（各撮像画素の情報）の内容を示す説明図である。 （ａ）は、図１３に示す符号Ａ−Ａで切断した光学フィルタ及び画像センサを模式的に表した断面図である。（ｂ）は、図１３に示す符号Ｂ−Ｂで切断した光学フィルタ及び画像センサを模式的に表した断面図である。 同光学フィルタの偏光フィルタ層におけるワイヤーグリッド構造の金属ワイヤーの長手方向を示す説明図である。 構成例２における光学フィルタを透過して画像センサ上の各フォトダイオードで受光される受光量に対応した情報（各撮像画素の情報）の内容を示す説明図である。 （ａ）は、図１６に示す符号Ａ−Ａで切断した光学フィルタ及び画像センサを模式的に表した断面図である。（ｂ）は、図１６に示す符号Ｂ−Ｂで切断した光学フィルタ及び画像センサを模式的に表した断面図である。 構成例３における光学フィルタを透過して画像センサ上の各フォトダイオードで受光される受光量に対応した情報（各撮像画素の情報）の内容を示す説明図である。 （ａ）は、図１８に示す符号Ａ−Ａで切断した光学フィルタ及び画像センサを模式的に表した断面図である。（ｂ）は、図１８に示す符号Ｂ−Ｂで切断した光学フィルタ及び画像センサを模式的に表した断面図である。 同光学フィルタの分光フィルタ層の非分光領域を透過する光の受光量を制限する構成の一例を示す説明図である。 同光学フィルタの分光フィルタ層の非分光領域を透過する光の受光量を制限する構成の他の例を示す説明図である。 同光学フィルタの分光フィルタ層の非分光領域を透過する光の受光量を制限する構成の更に他の例を示す説明図である。 同光学フィルタの分光フィルタ層の非分光領域を透過する光の受光量を制限する構成の更に他の例を示す説明図である。 同光学フィルタの分光フィルタ層の非分光領域を透過する光の受光量を制限する構成の更に他の例を示す説明図である。 同光学フィルタの分光フィルタ層の非分光領域を透過する光の受光量を制限する構成の更に他の例を示す説明図である。 構成例４における光学フィルタを透過して画像センサ上の各フォトダイオードで受光される受光量に対応した情報（各撮像画素の情報）の内容を示す説明図である。 （ａ）は、図２６に示す符号Ａ−Ａで切断した光学フィルタ及び画像センサを模式的に表した断面図である。（ｂ）は、図２６に示す符号Ｂ−Ｂで切断した光学フィルタ及び画像センサを模式的に表した断面図である。 偏光フィルタ層を構成するワイヤーグリッド構造の拡大図である。 分光フィルタ層に適用可能なカットフィルタのフィルタ特性を示すグラフである。 分光フィルタ層に適用可能なバンドパスフィルタのフィルタ特性を示すグラフである。 同撮像装置を用いて、雨の日にヘッドランプからの直接光とヘッドランプの雨路面で反射光（照り返し光）とを撮像し、それぞれの差分偏光度を算出したときのヒストグラムである。 雨路面上を自車両が走行しているときにその進行方向前方のほぼ同一距離に先行車両と対向車両の両方が存在する状況を同撮像装置で撮像した場合の一例を示す模式図である。 実施形態における車両検出処理の流れを示すフローチャートである。 （ａ）は、路面が湿潤状態である場合の反射光の変化を説明するための説明図である。（ｂ）は、路面が乾燥状態である場合の反射光の変化を説明するための説明図である。 光強度Ｉの入射光に対する反射光の水平偏光成分Ｉｓと鉛直偏光成分Ｉｐの入射角依存性を示すグラフである。 路面金属物を検出する際の撮像画像に対する処理ラインの設定例を示す説明図である。 （ａ）は、路面金属物を含む撮像領域を撮像したモノクロ輝度画像（非分光・非偏光）を示す画像例である。（ｂ）は、同じ撮像領域を撮像した非分光の差分偏光度画像を示す画像例である。 立体物を検出する際の撮像画像に対する処理ラインの設定例を示す説明図である。 （ａ）は、立体物を含む撮像領域を撮像したモノクロ輝度画像（非分光・非偏光）を示す画像例である。（ｂ）は、同じ撮像領域を撮像した非分光の差分偏光度画像を示す画像例である。 実験室において、被検物に対し、光源位置を変化させ、固定配置されたカメラで水平偏光成分Ｓの画像と鉛直偏光成分Ｐの画像を撮影する実験の概要を示す説明図である。 実験室において、アスファルト面と塗装面を被検物として、光源位置を変化させ、固定配置されたカメラで水平偏光成分Ｓの画像と鉛直偏光成分Ｐの画像を撮影する実験を行ったときの実験結果を示すグラフである。 （ａ）は、路端を含む撮像領域を撮像したモノクロ輝度画像（非分光・非偏光）を示す画像例である。（ｂ）は、同じ撮像領域を撮像した非分光の差分偏光度画像を示す画像例である。 実験室において、アスファルト面とコンクリート面を被検物として、光源位置を変化させ、固定配置されたカメラで水平偏光成分Ｓの画像と鉛直偏光成分Ｐの画像を撮影する実験を行ったときの実験結果を示すグラフである。 （ａ）は、雨天時において白線を含む撮像領域を撮像したモノクロ輝度画像（非分光・非偏光）と非分光の差分偏光度画像とを示す画像例である。（ｂ）は、雨天時において同じ撮像領域を撮像した非分光の差分偏光度画像を示す画像例である。 ブリュースタ角での反射光の偏光状態を示す説明図である。 （ａ）は、フロントガラスの外壁面に雨滴が付着していないときの、撮像ユニットにおける光源の発光光量に対する撮像装置の受光量の比率を偏光成分ごとに示したグラフである。（ｂ）は、フロントガラスの外壁面に雨滴が付着しているときの、同光源の発光光量に対する同撮像装置の受光量の比率を偏光成分ごとに示したグラフである。 （ａ）は、フロントガラスの外壁面に雨滴が付着していないときの差分偏光度を示すグラフである。（ｂ）は、フロントガラスの外壁面に雨滴が付着しているときの差分偏光度を示すグラフである。 入射角が５０度付近となるように配置したときの雨滴が付着しているフロントガラスの差分偏光度画像を示す画像例である。 フロントガラスでの反射による映り込み防止に特化した光学フィルタの偏光フィルタ層におけるワイヤーグリッド構造の金属ワイヤーの長手方向を示す説明図である。

以下、本発明に係る撮像装置を、車載機器制御システムに用いる一実施形態について説明する。
なお、本発明に係る撮像装置は、車載機器制御システムに限らず、例えば、撮像画像に基づいて物体検出を行う物体検出装置を搭載したその他のシステムにも適用できる。

図１は、本実施形態における車載機器制御システムの概略構成を示す模式図である。
本車載機器制御システムは、自動車などの自車両１００に搭載された撮像装置で撮像した自車両進行方向前方領域（撮像領域）の撮像画像データを利用して、ヘッドランプの配光制御、ワイパーの駆動制御、その他の車載機器の制御を行うものである。

本実施形態の車載機器制御システムに設けられる撮像装置は、撮像ユニット１０１に設けられており、走行する自車両１００の進行方向前方領域を撮像領域として撮像するものであり、例えば、自車両１００のフロントガラス１０５のルームミラー（図示せず）付近に設置される。撮像ユニット１０１の撮像装置で撮像された撮像画像データは、画像解析ユニット１０２に入力される。画像解析ユニット１０２は、撮像装置から送信されてくる撮像画像データを解析し、撮像画像データに自車両１００の前方に存在する他車両の位置、方角、距離を算出したり、フロントガラス１０５に付着する雨滴や異物などの付着物を検出したり、撮像領域内に存在する路面上の白線（区画線）等の検出対象物を検出したりする。他車両の検出では、他車両のテールランプを識別することで自車両１００と同じ進行方向へ進行する先行車両を検出し、他車両のヘッドランプを識別することで自車両１００とは反対方向へ進行する対向車両を検出する。

画像解析ユニット１０２の算出結果は、ヘッドランプ制御ユニット１０３に送られる。ヘッドランプ制御ユニット１０３は、例えば、画像解析ユニット１０２が算出した距離データから、自車両１００の車載機器であるヘッドランプ１０４を制御する制御信号を生成する。具体的には、例えば、先行車両や対向車両の運転者の目に自車両１００のヘッドランプの強い光が入射するのを避けて他車両の運転者の幻惑防止を行いつつ、自車両１００の運転者の視界確保を実現できるように、ヘッドランプ１０４のハイビームおよびロービームの切り替えを制御したり、ヘッドランプ１０４の部分的な遮光制御を行ったりする。

画像解析ユニット１０２の算出結果は、ワイパー制御ユニット１０６にも送られる。ワイパー制御ユニット１０６は、ワイパー１０７を制御して、自車両１００のフロントガラス１０５に付着した雨滴や異物などの付着物を除去する。ワイパー制御ユニット１０６は、画像解析ユニット１０２が検出した異物検出結果を受けて、ワイパー１０７を制御する制御信号を生成する。ワイパー制御ユニット１０６により生成された制御信号がワイパー１０７に送られると、自車両１００の運転者の視界を確保するべく、ワイパー１０７を稼動させる。

また、画像解析ユニット１０２の算出結果は、車両走行制御ユニット１０８にも送られる。車両走行制御ユニット１０８は、画像解析ユニット１０２が検出した白線検出結果に基づいて、白線によって区画されている車線領域から自車両１００が外れている場合等に、自車両１００の運転者へ警告を報知したり、自車両のハンドルやブレーキを制御するなどの走行支援制御を行ったりする。

図２は、撮像ユニット１０１の概略構成を示す模式図である。
図３は、撮像ユニット１０１に設けられる撮像装置２００の概略構成を示す説明図である。
撮像ユニット１０１は、撮像装置２００と、光源２０２と、これらを収容する撮像ケース２０１とから構成されている。撮像ユニット１０１は自車両１００のフロントガラス１０５の内壁面側に設置される。撮像装置２００は、図３に示すように、撮像レンズ２０４と、光学フィルタ２０５と、画像センサ２０６とから構成されている。光源２０２は、フロントガラス１０５に向けて光を照射し、その光がフロントガラス１０５の外壁面で反射したときにその反射光が撮像装置２００へ入射するように配置されている。

本実施形態において、光源２０２は、フロントガラス１０５の外壁面に付着した付着物（以下、付着物が雨滴である場合を例に挙げて説明する。）を検出するためのものである。フロントガラス１０５の外壁面に雨滴２０３が付着していない場合、光源２０２から照射された光は、フロントガラス１０５の外壁面と外気との界面で反射し、その反射光が撮像装置２００へ入射する。一方、図２に示すように、フロントガラス１０５の外壁面に雨滴２０３が付着している場合、フロントガラス１０５の外壁面と雨滴２０３との間における屈折率差は、フロントガラス１０５の外壁面と外気との間の屈折率差よりも小さくなる。そのため、光源２０２から照射された光は、その界面を透過し、撮像装置２００には入射しない。この違いによって、撮像装置２００の撮像画像データから、フロントガラス１０５に付着する雨滴２０３の検出を行う。

また、本実施形態において、撮像ユニット１０１は、図２に示すとおり、撮像装置２００や光源２０２を、フロントガラス１０５とともに撮像ケース２０１で覆っている。このように撮像ケース２０１で覆うことにより、フロントガラス１０５の内壁面が曇るような状況であっても、撮像ユニット１０１で覆われたフロントガラス１０５が曇ってしまう事態を抑制できる。よって、フロントガラスの曇りによって画像解析ユニット１０２が誤解析するような事態を抑制でき、画像解析ユニット１０２の解析結果に基づく各種制御動作を適切に行うことができる。

ただし、フロントガラス１０５の曇りを撮像装置２００の撮像画像データから検出して、例えば自車両１００の空調設備を制御する場合には、撮像装置２００に対向するフロントガラス１０５の部分が他の部分と同じ状況となるように、撮像ケース２０１の一部に空気の流れる通路を形成してもよい。

ここで、本実施形態では、撮像レンズ２０４の焦点位置は、無限遠又は無限遠とフロントガラス１０５との間に設定している。これにより、フロントガラス１０５上に付着した雨滴２０３の検出を行う場合だけでなく、先行車両や対向車両の検出や白線の検出を行う場合にも、撮像装置２００の撮像画像データから適切な情報を取得することができる。

例えば、フロントガラス１０５上に付着した雨滴２０３の検出を行う場合、撮像画像データ上の雨滴画像の形状は円形状であることが多いので、撮像画像データ上の雨滴候補画像が円形状であるかどうかを判断してその雨滴候補画像が雨滴画像であると識別する形状認識処理を行う。このような形状認識処理を行う場合、フロントガラス１０５の外壁面上の雨滴２０３に撮像レンズ２０４の焦点が合っているよりも、上述したように無限遠又は無限遠とフロントガラス１０５との間に焦点が合っている方が、多少ピンボケして、雨滴の形状認識率（円形状）が高くなり、雨滴検出性能が高い。

図４は、フロントガラス１０５の外壁面上の雨滴２０３に撮像レンズ２０４の焦点が合っている場合における、雨滴検出用の撮像画像データである赤外光画像データを示す説明図である。
図５は、無限遠に焦点が合っている場合における、雨滴検出用の撮像画像データである赤外光画像データを示す説明図である。
フロントガラス１０５の外壁面上の雨滴２０３に撮像レンズ２０４の焦点が合っている場合、図４に示すように、雨滴に映り込んだ背景画像２０３ａまでが撮像される。このような背景画像２０３ａは雨滴２０３の誤検出の原因となる。また、図４に示すように雨滴の一部２０３ｂだけ弓状等に輝度が大きくなる場合があり、その大輝度部分の形状すなわち雨滴画像の形状は太陽光の方向や街灯の位置などによって変化する。このような種々変化する雨滴画像の形状を形状認識処理で対応するためには処理負荷が大きく、また認識精度の低下を招く。

これに対し、無限遠に焦点が合っている場合には、図５に示すように、多少のピンボケが発生する。そのため、背景画像２０３ａの映り込みが撮像画像データに反映されず、雨滴２０３の誤検出が軽減される。また、多少のピンボケが発生することで、太陽光の方向や街灯の位置などによって雨滴画像の形状が変化する度合いが小さくなり。雨滴画像の形状は常に略円形状となる。よって、雨滴２０３の形状認識処理の負荷が小さく、また認識精度も高い。

ただし、無限遠に焦点が合っている場合、遠方を走行する先行車両のテールランプを識別する際に、画像センサ２０６上のテールランプの光を受光する受光素子が１個程度になることがある。この場合、詳しくは後述するが、テールランプの光がテールランプ色（赤色）を受光する赤色用受光素子に受光されないおそれがあり、その際にはテールランプを認識できず、先行車両の検出ができない。このような不具合を回避しようとする場合には、撮像レンズ２０４の焦点を無限遠よりも手前に合わせることが好ましい。これにより、遠方を走行する先行車両のテールランプがピンボケするので、テールランプの光を受光する受光素子の数を増やすことができ、テールランプの認識精度が上がり先行車両の検出精度が向上する。

撮像ユニット１０１の光源２０２には、発光ダイオード（ＬＥＤ）や半導体レーザ（ＬＤ）などを用いることができる。また、光源２０２の発光波長は、例えば可視光や赤外光を用いることができる。ただし、光源２０２の光で対向車両の運転者や歩行者等を眩惑するのを回避する場合には、可視光よりも波長が長くて画像センサ２０６の受光感度がおよぶ範囲の波長、例えば８００ｎｍ以上１０００ｎｍ以下の赤外光領域の波長を選択するのが好ましい。本実施形態の光源２０２は、赤外光領域の波長を有する光を照射するものである。

ここで、フロントガラス１０５で反射した光源２０２からの赤外波長光を撮像装置２００で撮像する際、撮像装置２００の画像センサ２０６では、光源２０２からの赤外波長光のほか、例えば太陽光などの赤外波長光を含む大光量の外乱光も受光される。よって、光源２０２からの赤外波長光をこのような大光量の外乱光と区別するためには、光源２０２の発光量を外乱光よりも十分に大きくする必要があるが、このような大発光量の光源２０２を用いることは困難である場合が多い。

そこで、本実施形態においては、例えば、図６に示すように光源２０２の発光波長よりも短い波長の光をカットするようなカットフィルタか、もしくは、図７に示すように透過率のピークが光源２０２の発光波長とほぼ一致したバンドパスフィルタを介して、光源２０２からの光を画像センサ２０６で受光するように構成する。これにより、光源２０２の発光波長以外の光を除去して受光できるので、画像センサ２０６で受光される光源２０２からの光量は、外乱光に対して相対的に大きくなる。その結果、大発光量の光源２０２でなくても、光源２０２からの光を外乱交と区別することが可能となる。

ただし、本実施形態においては、撮像画像データから、フロントガラス１０５上の雨滴２０３を検出するだけでなく、先行車両や対向車両の検出や白線の検出も行う。そのため、撮像画像全体について光源２０２が照射する赤外波長光以外の波長帯を除去してしまうと、先行車両や対向車両の検出や白線の検出に必要な波長帯の光を画像センサ２０６で受光できず、これらの検出に支障をきたす。そこで、本実施形態では、撮像画像データの画像領域を、フロントガラス１０５上の雨滴２０３を検出するための雨滴検出用画像領域と、先行車両や対向車両の検出や白線の検出を行うための車両検出用画像領域とに区分し、雨滴検出用画像領域に対応する部分についてのみ光源２０２が照射する赤外波長光以外の波長帯を除去するフィルタを、光学フィルタ２０５に配置している。

図８は、光学フィルタ２０５に設けられる前段フィルタ２１０の正面図である。
図９は、撮像画像データの画像例を示す説明図である。
本実施形態の光学フィルタ２０５は、図３に示したように、前段フィルタ２１０と後段フィルタ２２０とを光透過方向に重ね合わせた構造となっている。前段フィルタ２１０は、図８に示すように、車両検出用画像領域２１３である撮像画像上部２／３に対応する箇所に配置される赤外光カットフィルタ領域２１１と、雨滴検出用画像領域２１４である撮像画像下部１／３に対応する箇所に配置される赤外光透過フィルタ領域２１２とに、領域分割されている。赤外光透過フィルタ領域２１２には、図６に示したカットフィルタや図７に示したバンドパスフィルタを用いる。

対向車両のヘッドランプ及び先行車両のテールランプ並びに白線の画像は、主に撮像画像上部に存在することが多く、撮像画像下部には自車両前方の直近路面の画像が存在するのが通常である。よって、対向車両のヘッドランプ及び先行車両のテールランプ並びに白線の識別に必要な情報は撮像画像上部に集中しており、その識別において撮像画像下部の情報はあまり重要でない。よって、単一の撮像画像データから、対向車両や先行車両あるいは白線の検出と雨滴の検出とを両立して行う場合には、図９に示すように、撮像画像下部を雨滴検出用画像領域２１４とし、残りの撮像画像上部を車両検出用画像領域２１３とし、これに対応して前段フィルタ２１０を領域分割するのが好適である。

撮像装置２００の撮像方向を下方へ傾けていくと、撮像領域内の下部に自車両のボンネットが入り込んでくる場合がある。この場合、自車両のボンネットで反射した太陽光や先行車両のテールランプなどが外乱光となり、これが撮像画像データに含まれることで対向車両のヘッドランプ及び先行車両のテールランプ並びに白線の誤識別の原因となる。このような場合でも、本実施形態では、撮像画像下部に対応する箇所に図６に示したカットフィルタや図７に示したバンドパスフィルタが配置されているので、ボンネットで反射した太陽光や先行車両のテールランプなどの外乱光が除去される。よって、対向車両のヘッドランプ及び先行車両のテールランプ並びに白線の識別精度が向上する。

なお、本実施形態では、撮像レンズ２０４の特性により、撮像領域内の光景と画像センサ２０６上の像とでは天地が逆になる。よって、撮像画像下部を雨滴検出用画像領域２１４とする場合には、光学フィルタ２０５の前段フィルタ２１０の上部を図６に示したカットフィルタや図７に示したバンドパスフィルタで構成することになる。

ここで、先行車両を検出する際には、撮像画像上のテールランプを識別することで先行車両の検出を行うが、テールランプは対向車両のヘッドランプと比較して光量が少なく、また街灯などの外乱光も多く存在するため、単なる輝度データのみからテールランプを高精度に検出するのは困難である。そのため、テールランプの識別には分光情報を利用し、赤色光の受光量に基づいてテールランプを識別することが必要となる。そこで、本実施形態では、後述するように、光学フィルタ２０５の後段フィルタ２２０に、テールランプの色に合わせた赤色フィルタあるいはシアンフィルタ（テールランプの色の波長帯のみを透過させるフィルタ）を配置し、赤色光の受光量を検知できるようにしている。

ただし、本実施形態の画像センサ２０６を構成する各受光素子は、赤外波長帯の光に対しても感度を有するので、赤外波長帯を含んだ光を画像センサ２０６で受光すると、得られる撮像画像は全体的に赤みを帯びたものとなってしまう。その結果、テールランプに対応する赤色の画像部分を識別することが困難となる場合がある。そこで、本実施形態では、光学フィルタ２０５の前段フィルタ２１０において、車両検出用画像領域２１３に対応する箇所を赤外光カットフィルタ領域２１１としている。これにより、テールランプの識別に用いる撮像画像データ部分から赤外波長帯が除外されるので、テールランプの識別精度が向上する。

図１０は、本実施形態における撮像装置２００の詳細を示す説明図である。
この撮像装置２００は、主に、撮像レンズ２０４と、光学フィルタ２０５と、２次元配置された画素アレイを有する画像センサ２０６を含んだセンサ基板２０７と、センサ基板２０７から出力されるアナログ電気信号（画像センサ２０６上の各受光素子が受光した受光量）をデジタル電気信号に変換した撮像画像データを生成して出力する信号処理部２０８とから構成されている。被写体（検出対象物）を含む撮像領域からの光は、撮像レンズ２０４を通り、光学フィルタ２０５を透過して、画像センサ２０６でその光強度に応じた電気信号に変換される。信号処理部２０８では、画像センサ２０６から出力される電気信号（アナログ信号）が入力されると、その電気信号から、撮像画像データとして、画像センサ２０６上における各画素の明るさ（輝度）を示すデジタル信号を、画像の水平・垂直同期信号とともに後段のユニットへ出力する。

図１１は、光学フィルタ２０５と画像センサ２０６とを光透過方向に対して直交する方向から見たときの模式拡大図である。
画像センサ２０６は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などを用いたイメージセンサであり、その受光素子にはフォトダイオード２０６Ａを用いている。フォトダイオード２０６Ａは、画素ごとに２次元的にアレイ配置されており、フォトダイオード２０６Ａの集光効率を上げるために、各フォトダイオード２０６Ａの入射側にはマイクロレンズ２０６Ｂが設けられている。この画像センサ２０６がワイヤボンディングなどの手法によりＰＷＢ（printed wiring board）に接合されてセンサ基板２０７が形成されている。

画像センサ２０６のマイクロレンズ２０６Ｂ側の面には、光学フィルタ２０５が近接配置されている。光学フィルタ２０５の後段フィルタ２２０は、図１１に示すように、透明なフィルタ基板２２１上に偏光フィルタ層２２２と分光フィルタ層２２３を順次形成して積層構造としたものである。偏光フィルタ層２２２と分光フィルタ層２２３は、いずれも、画像センサ２０６上における１つのフォトダイオード２０６Ａに対応するように領域分割されている。

光学フィルタ２０５と画像センサ２０６との間に空隙がある構成としてもよいが、光学フィルタ２０５を画像センサ２０６に密着させる構成とした方が、光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２と分光フィルタ層２２３の各領域の境界と画像センサ２０６上のフォトダイオード２０６Ａ間の境界とを一致させやすくなる。光学フィルタ２０５と画像センサ２０６は、例えば、ＵＶ接着剤で接合してもよいし、撮像に用いる有効画素範囲外でスペーサにより支持した状態で有効画素外の四辺領域をＵＶ接着や熱圧着してもよい。

図１２は、本実施形態に係る光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２と分光フィルタ層２２３の領域分割パターンを示す説明図である。
偏光フィルタ層２２２と分光フィルタ層２２３は、それぞれ、第１領域及び第２領域という２種類の領域が、画像センサ２０６上の１つのフォトダイオード２０６Ａに対応して配置されたものである。これにより、画像センサ２０６上の各フォトダイオード２０６Ａによって受光される受光量は、受光する光が透過した偏光フィルタ層２２２と分光フィルタ層２２３の領域の種類に応じて、偏光情報や分光情報等として取得することができる。

なお、本実施形態では、画像センサ２０６はモノクロ画像用の撮像素子を前提にして説明するが、画像センサ２０６をカラー用撮像素子で構成してもよい。カラー用撮像素子で構成する場合、カラー用撮像素子の各撮像画素に付属するカラーフィルタの特性に応じて、偏光フィルタ層２２２と分光フィルタ層２２３の各領域の光透過特性を調整してやればよい。

〔光学フィルタの構成例１〕
ここで、本実施形態における光学フィルタ２０５の一構成例（以下、本構成例を「構成例１」という。）について説明する。なお、以下の光学フィルタ２０５の説明では、光学フィルタ２０５の前段フィルタ２１０については省略し、後段フィルタ２２０についてのみ説明する。
図１３は、本構成例１における光学フィルタ２０５を透過して画像センサ２０６上の各フォトダイオード２０６Ａで受光される受光量に対応した情報（各撮像画素の情報）の内容を示す説明図である。
図１４（ａ）は、図１３に示す符号Ａ−Ａで切断した光学フィルタ２０５及び画像センサ２０６を模式的に表した断面図である。
図１４（ｂ）は、図１３に示す符号Ｂ−Ｂで切断した光学フィルタ２０５及び画像センサ２０６を模式的に表した断面図である。

本構成例１の光学フィルタ２０５は、図１４（ａ）及び（ｂ）に示すように、透明なフィルタ基板２２１の上に偏光フィルタ層２２２を形成した後、その上に分光フィルタ層２２３を形成して積層構造としたものである。そして、偏光フィルタ層２２２は、ワイヤーグリッド構造を有するものであり、その積層方向上面（図１４中下側面）は凹凸面となる。このような凹凸面上にそのまま分光フィルタ層２２３を形成しようとすると、分光フィルタ層２２３がその凹凸面に沿って形成され、分光フィルタ層２２３の層厚ムラが生じて本来の分光性能が得られない場合がある。そこで、本実施形態の光学フィルタ２０５は、偏光フィルタ層２２２の積層方向上面側を充填材で充填して平坦化した後、その上に分光フィルタ層２２３を形成している。

充填材としては、この充填材によって凹凸面が平坦化される偏光フィルタ層２２２の機能を妨げない材料であればよいので、本実施形態では偏光機能を有しない材料のものを用いる。また、充填材による平坦化処理は、例えば、スピンオングラス法によって充填材を塗布する方法が好適に採用できるが、これに限られるものではない。

本構成例１において、偏光フィルタ層２２２の第１領域は、画像センサ２０６の撮像画素の縦列（鉛直方向）に平行に振動する鉛直偏光成分のみを選択して透過させる鉛直偏光領域であり、偏光フィルタ層２２２の第２領域は、画像センサ２０６の撮像画素の横列（水平方向）に平行に振動する水平偏光成分のみを選択して透過させる水平偏光領域である。
また、分光フィルタ層２２３の第１領域は、偏光フィルタ層２２２を透過可能な使用波長帯域に含まれる赤色波長帯（特定波長帯）の光のみを選択して透過させる赤色分光領域であり、分光フィルタ層２２３の第２領域は、波長選択を行わずに光を透過させる非分光領域である。そして、本構成例１においては、図１３に一点鎖線で囲ったように、隣接する縦２つ横２つの合計４つの撮像画素（符号ａ、ｂ、ｅ、ｆの４撮像画素）によって撮像画像データの１画像画素が構成される。

図１３に示す撮像画素ａでは、光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２における鉛直偏光領域（第１領域）と分光フィルタ層２２３の赤色分光領域（第１領域）を透過した光が受光される。したがって、撮像画素ａは、鉛直偏光成分（図１３中符号Ｐで示す。）の赤色波長帯（図１３中符号Ｒで示す。）の光Ｐ／Ｒを受光することになる。
また、図１３に示す撮像画素ｂでは、光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２における鉛直偏光領域（第１領域）と分光フィルタ層２２３の非分光領域（第２領域）を透過した光が受光される。したがって、撮像画素ｂは、鉛直偏光成分Ｐにおける非分光（図１３中符号Ｃで示す。）の光Ｐ／Ｃを受光することになる。
また、図１３に示す撮像画素ｅでは、光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２における水平偏光領域（第２領域）と分光フィルタ層２２３の非分光領域（第２領域）を透過した光が受光される。したがって、撮像画素ｅは、水平偏光成分（図１３中符号Ｓで示す。）における非分光Ｃの光Ｓ／Ｃを受光することになる。
図１３に示す撮像画素ｆでは、光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２における鉛直偏光領域（第１領域）と分光フィルタ層２２３の赤色分光領域（第１領域）を透過した光が受光される。したがって、撮像画素ｆは、撮像画素ａと同様、鉛直偏光成分Ｐにおける赤色波長帯Ｒの光Ｐ／Ｒを受光することになる。

以上の構成により、本構成例１によれば、撮像画素ａおよび撮像画素ｆの出力信号から赤色光の鉛直偏光成分画像についての一画像画素が得られ、撮像画素ｂの出力信号から非分光の鉛直偏光成分画像についての一画像画素が得られ、撮像画素ｅの出力信号から非分光の水平偏光成分画像についての一画像画素が得られる。よって、本構成例１によれば、一度の撮像動作により、赤色光の鉛直偏光成分画像、非分光の鉛直偏光成分画像、非分光の水平偏光成分画像という３種類の撮像画像データを得ることができる。

なお、これらの撮像画像データでは、その画像画素の数が撮像画素数よりも少なくなるが、より高解像度の画像を得る際には一般に知られる画像補間技術を用いてもよい。例えば、より高い解像度である赤色光の鉛直偏光成分画像を得ようとする場合、撮像画素ａと撮像画素ｆに対応する画像画素についてはこれらの撮像画素ａ，ｆで受光した赤色光の鉛直偏光成分Ｐの情報をそのまま使用し、撮像画素ｂに対応する画像画素については、例えばその周囲を取り囲む撮像画素ａ，ｃ，ｆ，ｊの平均値を当該画像画素の赤色光の鉛直偏光成分の情報として使用する。
また、より高い解像度である非分光の水平偏光成分画像を得ようとする場合、撮像画素ｅに対応する画像画素についてはこの撮像画素ｅで受光した非分光の水平偏光成分Ｓの情報をそのまま使用し、撮像画素ａ，ｂ，ｆに対応する画像画素については、その周囲で非分光の水平偏光成分を受光する撮像画素ｅや撮像画素ｇなどの平均値を使用したり、撮像画素ｅと同じ値を使用したりしてもよい。

このようにして得られる赤色光の鉛直偏光成分画像は、例えば、テールランプの識別に使用することができる。赤色光の鉛直偏光成分画像は、水平偏光成分Ｓがカットされているので、路面に反射した赤色光や自車両１００の室内におけるダッシュボードなどからの赤色光（映りこみ光）等のように水平偏光成分Ｓの強い赤色光による外乱要因が抑制された赤色画像を得ることができる。よって、赤色光の鉛直偏光成分画像をテールランプの識別に使用することで、テールランプの認識率が向上する。

また、非分光の鉛直偏光成分画像は、例えば、白線や対向車両のヘッドランプの識別に使用することができる。非分光の水平偏光成分画像は、水平偏光成分Ｓがカットされているので、路面に反射したヘッドランプや街灯等の白色光や自車両１００の室内におけるダッシュボードなどからの白色光（映りこみ光）等のように水平偏光成分Ｓの強い白色光による外乱要因が抑制された非分光画像を得ることができる。よって、非分光の鉛直偏光成分画像を白線や対向車両のヘッドランプの識別に使用することで、その認識率が向上する。特に、雨路において、路面を覆った水面からの反射光は水平偏光成分Ｓが多いことが一般に知られている。よって、非分光の鉛直偏光成分画像を白線の識別に使用することで、雨路における水面下の白線を適切に識別することが可能となり、認識率が向上する。

また、非分光の鉛直偏光成分画像と非分光の水平偏光成分画像との間で各画素値を比較した指標値を画素値とした比較画像を用いれば、後述するように、撮像領域内の金属物体、路面の乾湿状態、撮像領域内の立体物、雨路における白線の高精度な識別が可能となる。ここで用いる比較画像としては、例えば、非分光の鉛直偏光成分画像と非分光の水平偏光成分画像との間の画素値の差分値を画素値とした差分画像、これらの画像間の画素値の比率を画素値とした比率画像、あるいは、これらの画像間の画素値の合計に対するこれらの画像間の画素値の差分値の比率（差分偏光度）を画素値とした差分偏光度画像などを使用することができる。

なお、本実施形態の光学フィルタ２０５は、図１３に示したように領域分割された偏光フィルタ層２２２及び分光フィルタ層２２３を有する後段フィルタ２２０が、図８に示したように上下２分割された前段フィルタ２１０よりも画像センサ２０６側に設けられているが、前段フィルタ２１０を後段フィルタ２２０よりも画像センサ２０６側に設けてもよい。また、図１３に示したように領域分割された偏光フィルタ層２２２及び分光フィルタ層２２３は、雨滴検出には必ずしも必要ではないため、これらの偏光フィルタ層２２２及び分光フィルタ層２２３は、雨滴検出用画像領域２１４に対応する箇所すなわち前段フィルタ２１０の赤外光透過フィルタ領域２１２との対向箇所には設けないように構成してもよい。

また、本構成例１の偏光フィルタ層２２２は、上述したように、鉛直偏光成分Ｐのみを選択して透過させる鉛直偏光領域と、水平偏光成分Ｓのみを選択して透過させる水平偏光領域とに、撮像画素単位で領域分割されている。これにより、鉛直偏光領域を透過した光を受光する撮像画素の画像データに基づいて、水平偏光成分Ｓがカットされた鉛直偏光成分画像を得ることができる。また、水平偏光領域を透過した光を受光する撮像画素の画像データからは、鉛直偏光成分Ｐがカットされた水平偏光成分画像を得ることができる。

ここで、フロントガラス１０５の面が平坦な面であれば、フロントガラス１０５の面に対して鉛直偏光領域や水平偏光領域の偏光方向（透過軸）を適切に設定することにより、フロントガラス１０５からの反射による映り込みを適切にカットした鉛直偏光成分画像や水平偏光成分画像を得ることができる。しかしながら、一般に、自動車のフロントガラス１０５は、空力特性向上のために、前方に向かって下方へ傾斜しているだけでなく、左右方向において中央部から両端部に向けて後方へ大きく湾曲している。そのため、光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２における鉛直偏光領域や水平偏光領域の偏光方向（透過軸）がどの位置の領域でも一様であると、例えば、撮像画像中央部ではフロントガラス１０５による映り込みが適切にカットできていても、撮像画像端部ではフロントガラス１０５による映り込みが適切にカットできないことがある。

図１５は、本構成例１における光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２におけるワイヤーグリッド構造の金属ワイヤーの長手方向を示す説明図である。
本構成例１における偏光フィルタ層２２２は、鉛直偏光領域の偏光方向（透過軸）が一様ではない。具体的には、図１５に示すように、フロントガラス１０５の湾曲に合わせて、偏光フィルタ層２２２の水平方向端部へ近い鉛直偏光領域ほど、その透過軸と鉛直方向との角度が大きくなるように、偏光フィルタ層２２２の鉛直偏光領域が形成されている。すなわち、本構成例１の偏光フィルタ層２２２は、水平方向端部へ近い鉛直偏光領域ほど、そのワイヤーグリッド構造の金属ワイヤーの長手方向と水平方向との角度が大きくなるように構成されている。このような構成により、本構成例１によれば、湾曲しているフロントガラス１０５での反射による映り込みを、撮像画像の中央部だけでなく撮像画像の水平方向端部でも、適切にカットすることができる。

なお、偏光フィルタ層２２２の水平偏光領域の透過軸については、撮像画像全体（フィルタ全域）で一様であってもよいが、互いに直交する偏光方向をもつ２つの偏光画像を比較する指標値（差分偏光度など）を使用する場合には、水平偏光領域の透過軸を同じ画像画素内の鉛直偏光領域の透過軸と直交するように設定してもよい。ただし、この場合、フロントガラス１０５に対する鉛直偏光領域の透過軸方向の相対角度がオフセットし、水平偏光領域を透過した水平偏光成分Ｓから得られる水平偏光成分画像に、そのオフセット分の映り込みが現れてしまう。しかしながら、各位置のオフセット値は同等であるので、所定の値を差し引くことにより、この映りこみの影響を受けずに、互いに直交する偏光方向をもつ２つの偏光画像を比較することが可能である。

〔光学フィルタの構成例２〕
次に、本実施形態における光学フィルタ２０５の他の構成例（以下、本構成例を「構成例２」という。）について説明する。
図１６は、本構成例２における光学フィルタ２０５を透過して画像センサ２０６上の各フォトダイオード２０６Ａで受光される受光量に対応した情報（各撮像画素の情報）の内容を示す説明図である。
図１７（ａ）は、図１６に示す符号Ａ−Ａで切断した光学フィルタ２０５及び画像センサ２０６を模式的に表した断面図である。
図１７（ｂ）は、図１６に示す符号Ｂ−Ｂで切断した光学フィルタ２０５及び画像センサ２０６を模式的に表した断面図である。

上記構成例１では、分光フィルタ層２２３の第１領域が、赤色波長帯の光のみを選択して透過させる赤色分光領域であったが、本構成例２では、偏光フィルタ層２２２を透過可能な使用波長帯域に含まれるシアン色波長帯（図１６中符号Ｃｙで示す。）の光のみを選択して透過させるシアン分光領域である。その他の構成は上記構成例１と同様である。

本構成例２によれば、撮像画素ａおよび撮像画素ｆの出力信号からシアン光の鉛直偏光成分画像についての一画像画素が得られ、撮像画素ｂの出力信号から非分光の鉛直偏光成分画像についての一画像画素が得られ、撮像画素ｅの出力信号から非分光の水平偏光成分画像についての一画像画素が得られる。よって、本構成例２によれば、一度の撮像動作により、シアン光の鉛直偏光成分画像、非分光の鉛直偏光成分画像、非分光の水平偏光成分画像という３種類の撮像画像データを得ることができる。

本構成例２では、このようにして得られる３種類の撮像画像データにより、上記構成例１の場合と同様に、各種識別対象（テールランプ、ヘッドランプ、白線等）の認識率が向上する。
更に、本構成例２によれば、シアン光の鉛直偏光成分画像と非分光の鉛直偏光成分画像との比較画像を用いることが可能となり、このような比較画像を用いることでテールランプの高精度な識別が可能となる。すなわち、テールランプの光は、シアン分光領域を透過した撮像画素では受光量が少なく、非分光領域を透過した撮像画素では受光量が多い。よって、この違いが反映されるように、シアン光の鉛直偏光成分画像と非分光の鉛直偏光成分画像との比較画像を生成すれば、テールランプとその周囲の背景部分とのコントラストを大きくでき、テールランプの認識率が向上する。

また、本構成例２では、上記構成例１の赤色フィルタを用いた赤色分光領域に代えて、シアン色の光のみを透過させるシアンフィルタを用いたシアン分光領域を用いているので、上記構成例１の場合よりも、先行車両が自車両に近いときのテールランプと対向車両のヘッドランプとの識別能力が高い。上記構成例１のように赤色分光領域を用いた場合、自車両に近い先行車両のテールランプについては、その赤色分光領域を通じた受光量が受光感度が無くなるほど大きくなって飽和する場合がある。そのため、自車両に近い先行車両のテールランプの認識率が低下するおそれがある。これに対し、本構成例２のようにシアン分光領域を用いた場合、自車両に近い先行車両のテールランプについて、そのシアン分光領域を通じた受光量が飽和することなく、自車両に近い先行車両のテールランプの認識率が低下するのを抑制できる。

〔光学フィルタの構成例３〕
次に、本実施形態における光学フィルタ２０５の更に他の構成例（以下、本構成例を「構成例３」という。）について説明する。
図１８は、本構成例３における光学フィルタ２０５を透過して画像センサ２０６上の各フォトダイオード２０６Ａで受光される受光量に対応した情報（各撮像画素の情報）の内容を示す説明図である。
図１９（ａ）は、図１８に示す符号Ａ−Ａで切断した光学フィルタ２０５及び画像センサ２０６を模式的に表した断面図である。
図１９（ｂ）は、図１８に示す符号Ｂ−Ｂで切断した光学フィルタ２０５及び画像センサ２０６を模式的に表した断面図である。

本構成例３の偏光フィルタ層２２２及び分光フィルタ層２２３の領域分割構成は、上記構成例１の場合と同じであるが、本構成例３では、分光フィルタ層２２３の非分光領域に対応して、受光量を制限するための開口制限部が設けられている。したがって、本構成例３においては、上記構成例１と同様に、一度の撮像動作により、赤色光の鉛直偏光成分画像、非分光の鉛直偏光成分画像、非分光の水平偏光成分画像という３種類の撮像画像データを得ることができるが、これらのうち、非分光の鉛直偏光成分画像及び非分光の水平偏光成分画像については、上記構成例１よりも少ない受光量によって生成されたものとなる。

分光フィルタ層２２３の非分光領域を透過する光の受光量を制限する構成としては、分光フィルタ層２２３の非分光領域に対応して、図２０に示すように、偏光フィルタ層２２２の撮像画素中央部に円形状のワイヤーグリッド構造を形成し、その周辺部をアルミニウムのベタ膜とする構成が挙げられる。この構成によれば、アルミニウムのベタ膜では遮光されるので、ワイヤーグリッド構造を形成する領域の広狭（開口率）によって、分光フィルタ層２２３の非分光領域を透過する光の受光量を制限することができる。なお、ワイヤーグリッド構造を形成する領域形状は、図２０に示した円形状に限らず、例えば、図２１に示すような略四角形状であってもよい。図２１に示すように角部を有する形状とする場合、その角部にＲを持たせた方がエッチング加工などで形状寸法を出しやすい。

ワイヤーグリッド構造の偏光フィルタ層２２２は、例えば、フィルタ基板２２１上にアルミニウム膜を均一に形成した後にエッチング加工等によりアルミニウム膜を部分的に除去してワイヤーグリッド構造を得るという製造方法が一般的である。本構成例３のように、ワイヤーグリッド構造の周辺部にアルミニウムの遮光領域を設けて開口制限を行う場合には、ワイヤーグリッド構造の形成時にその周辺部のアルミニウム膜を残すように加工することで開口制限することができる。よって、偏光フィルタ層２２２とは別個に開口制限用の加工を行う場合よりも、製造工程を簡略化できる。

もちろん、偏光フィルタ層２２２とは別個に、図２２に示すような開口制限層を設けてもよい。この場合、その開口制限層の撮像画素中央部にはワイヤーグリッド構造が形成されず、そのまま光を透過する開口部となる。
また、開口制限を行う遮光領域は、上述したようなアルミニウム膜等の反射膜に限定されるものではなく、例えば光を吸収する膜で形成してもよい。例えば、図２３に示すように、ブラックレジストのベタ膜によって遮光領域を形成したものでもよい。この場合も、開口部は、図２３に示した円形状に限らず、例えば、図２４に示すような略四角形状であってもよい。図２４に示すように角部を有する形状とする場合、その角部にＲを持たせた方がエッチング加工などで形状寸法を出しやすい。
また、光を透過する開口部は１つの撮像画素に１つである必要はなく、１つの撮像画素に対して複数の開口部あるいはワイヤーグリッド構造領域を形成してもよい。また、遮光領域も、１つの撮像画素に１つである必要はなく、１つの撮像画素に対して複数の遮光部を形成してもよい。特に、遮光領域は、撮像画素の周辺部に設ける必要はなく、例えば、図２５に示すように、ワイヤーグリッド構造の中にアルミニウムのベタ膜を離散的に配置した構成としてもよい。

本構成例３では、上記構成例１と同じ赤色光の鉛直偏光成分画像、上記構成例１と比較して受光量が制限された非分光の鉛直偏光成分画像及び非分光の水平偏光成分画像という３種類の撮像画像データを得ることができる。本構成例３において、赤色光の鉛直偏光成分画像を用いてテールランプを識別した結果から先行車両を検出するとともに、非分光の鉛直偏光成分画像や非分光の水平偏光成分画像を用いてヘッドランプを識別した結果から対向車両を検出する。テールランプやヘッドランプは、通常、水平方向に一定距離だけ離れた２つで１組のものである。よって、先行車両や対向車両の検出に際しては、これを利用して、撮像画像中における２つのテールランプ又は２つのヘッドランプの画像部分が一定距離離れている場合に、その１組のテールランプ又は１組のヘッドランプを先行車両又は対向車両のものとして認識する。このとき、ヘッドランプの光は、テールランプの光よりも光量が大きいので、テールランプの光を適切に受光できる受光感度に設定すると、ヘッドランプの受光量が飽和してしまい、１つのヘッドランプとして認識される画像領域が拡大し、本来は離間して認識される２つのヘッドランプ画像領域が一体の画像領域となってしまい、ヘッドランプの画像領域を適切に認識できず、対向車両の認識率が低下する。逆に、ヘッドランプの光を適切に受光できる受光感度に設定すると、テールランプの受光量が不足して、テールランプの画像領域を適切に認識できず、今度は先行車両の認識率が低下する。

本構成例３によれば、ヘッドランプの識別に用いる非分光の鉛直偏光成分画像及び非分光の水平偏光成分画像は、上述した開口制限により受光量が制限されたものである。よって、受光量が制限されていない赤色光の鉛直偏光成分画像を用いて識別されるテールランプに合わせて受光感度を設定しても、ヘッドランプの受光量が飽和する事態が抑制され、個々のヘッドランプの画像領域を個別に識別できるようになり、対向車両の認識率の低下が抑制される。

なお、例えば受光感度を切り替えて別々に撮像した撮像画像からヘッドランプの識別とテールランプの識別とを行うことにより、ヘッドランプとテールランプの識別を両立させることもできる。しかしながら、この場合には、受光感度を切り替えるなどの制御機構が必要となる上、撮像画像データのフレームレートが半分に落ち込むという不具合がある。これに対し、本構成例３によれば、このような不具合なく、ヘッドランプとテールランプの識別を両立させることができる。

〔光学フィルタの構成例４〕
次に、本実施形態における光学フィルタ２０５の更に他の構成例（以下、本構成例を「構成例４」という。）について説明する。
図２６は、本構成例４における光学フィルタ２０５を透過して画像センサ２０６上の各フォトダイオード２０６Ａで受光される受光量に対応した情報（各撮像画素の情報）の内容を示す説明図である。
図２７（ａ）は、図２６に示す符号Ａ−Ａで切断した光学フィルタ２０５及び画像センサ２０６を模式的に表した断面図である。
図２７（ｂ）は、図２６に示す符号Ｂ−Ｂで切断した光学フィルタ２０５及び画像センサ２０６を模式的に表した断面図である。

上記構成例１では、光学フィルタ２０５に分光フィルタ層２２３が設けられていたが、本構成例４では、分光フィルタ層２２３が光学フィルタ２０５に設けられていない。
また、上記構成例１では、光学フィルタ２０５の偏光フィルタ層２２２が、２×２の撮像画素で構成される１画像画素のうち、３つの撮像画素に鉛直偏光領域が対応し、残り１つの撮像画素に水平偏光領域が対応するように、領域分割された構成であった。これに対し、本構成例４では、鉛直偏光領域と水平偏光領域とが水平方向及び垂直方向について撮像画素単位で交互に配置されている。そのため、２×２の撮像画素で構成される１画像画素のうちの２つの撮像画素が鉛直偏光領域に対応し、残り２つの撮像画素が水平偏光領域に対応している。よって、本構成例４によれば、撮像画素ａ，ｆの出力信号に基づいて非分光の鉛直偏光成分画像が得られ、撮像画素ｂ，ｅの出力信号に基づいて非分光の水平偏光成分画像が得られる。

本構成例４では、光学フィルタ２０５に分光フィルタ層２２３が設けられていないので、分光情報は得られないが、非分光の鉛直偏光成分画像と水平偏光成分画像とから差分偏光度画像を得ることができる。しかも、上記構成例１で説明したとおり、フロントガラス１０５の湾曲に合わせて、偏光フィルタ層２２２の水平方向端部へ近い鉛直偏光領域ほど、その透過軸と鉛直方向との角度が大きくなるように、偏光フィルタ層２２２の鉛直偏光領域が形成されている。これにより、湾曲しているフロントガラス１０５での反射による映り込みを、撮像画像の中央部だけでなく撮像画像の水平方向端部でも、適切にカットすることができる。

〔光学フィルタの各部詳細〕
次に、光学フィルタ２０５における後段フィルタ２２０の各部詳細について説明する。
フィルタ基板２２１は、使用帯域（本実施形態では可視光域と赤外域）の光を透過可能な透明な材料、例えば、ガラス、サファイア、水晶などで構成されている。本実施形態では、ガラス、特に、安価でかつ耐久性もある石英ガラス（屈折率１．４６）やテンパックスガラス（屈折率１．５１）が好適に用いることができる。

フィルタ基板２２１上に形成される偏光フィルタ層２２２は、図２８に示すようなワイヤーグリッド構造で形成された偏光子で構成される。ワイヤーグリッド構造は、アルミニウムなどの金属で構成された特定方向に延びる金属ワイヤー（導電体線）を特定のピッチで配列した構造である。ワイヤーグリッド構造のワイヤーピッチを、入射光の波長帯に比べて十分に小さいピッチ（例えば１／２以下）とすることで、金属ワイヤーの長手方向に対して平行に振動する電場ベクトル成分の光をほとんど反射し、金属ワイヤーの長手方向に対して直交する方向に振動する電場ベクトル成分の光をほとんど透過させるため、単一偏光を作り出す偏光子として使用できる。

ワイヤーグリッド構造の偏光子は、一般に、金属ワイヤーの断面積が増加すると、消光比が増加し、更に周期幅に対する所定の幅以上の金属ワイヤーでは透過率が減少する。また、金属ワイヤーの長手方向に直交する断面形状がテーパー形状であると、広い帯域において透過率、偏光度の波長分散性が少なく、高消光比特性を示す。

本実施形態では、偏光フィルタ層２２２をワイヤーグリッド構造で形成していることにより、以下のような効果を有する。
ワイヤーグリッド構造は、広く知られた半導体製造プロセスを利用して形成することができる。具体的には、フィルタ基板２２１上にアルミニウム薄膜を蒸着した後、パターニングを行い、メタルエッチングなどの手法によってワイヤーグリッドのサブ波長凹凸構造を形成すればよい。このような製造プロセスにより、画像センサ２０６の撮像画素サイズ相当（数μｍレベル）で金属ワイヤーの長手方向すなわち偏光方向（偏光軸）を調整することが可能となる。よって、本実施形態のように、撮像画素単位で金属ワイヤーの長手方向すなわち偏光方向（偏光軸）を異ならせた偏光フィルタ層２２２を作成することができる。
また、ワイヤーグリッド構造は、アルミニウムなどの金属材料によって作製されるため、耐熱性に優れ、高温になりやすい車両室内などの高温環境下においても好適に使用できるという利点もある。

偏光フィルタ層２２２の積層方向上面を平坦化するために用いられる充填材２２４は、偏光フィルタ層２２２の金属ワイヤー間の凹部に充填される。この充填材２２４は、フィルタ基板２２１よりも屈折率の低いか又は同等の屈折率を有する無機材料が好適に利用できる。なお、本実施形態における充填材２２４は、偏光フィルタ層２２２の金属ワイヤー部分の積層方向上面も覆うように形成される。

充填材２２４の具体的な材料としては、偏光フィルタ層２２２の偏光特性を劣化させないように、その屈折率が空気の屈折率（屈折率＝１）に極力近い低屈折率材料であることが好ましい。例えば、セラミックス中に微細な空孔を分散させて形成してなる多孔質のセラミックス材料が好ましく、具体的には、ポーラスシリカ（ＳｉＯ₂）、ポーラスフッ化マグネシウム（ＭｇＦ）、ポーラスアルミナ（Ａｌ₂Ｏ₃）などが挙げられる。また、これらの低屈折率の程度は、セラミックス中の空孔の数や大きさ（ポーラス度）によって決まる。フィルタ基板２２１の主成分がシリカの水晶やガラスからなる場合には、ポーラスシリカ（ｎ＝１．２２〜１．２６）が好適に使用できる。

充填材２２４の形成方法は、ＳＯＧ（Ｓpin Ｏn Ｇlass）法を好適に用いることができる。具体的には、シラノール（Ｓｉ（ＯＨ）₄）をアルコールに溶かした溶剤を、フィルタ基板２２１上に形成された偏光フィルタ層２２２上にスピン塗布し、その後に熱処理によって溶媒成分を揮発させ、シラノール自体を脱水重合反応させるような経緯で形成される。

偏光フィルタ層２２２はサブ波長サイズのワイヤーグリッド構造であり、機械的強度が弱く、わずかな外力によって金属ワイヤーが損傷してしまう。本実施形態の光学フィルタ２０５は、画像センサ２０６に密着配置することが望まれるため、その製造段階において光学フィルタ２０５と画像センサ２０６とが接触する可能性がある。本実施形態では、偏光1フィルタ層２２２の積層方向上面すなわち画像センサ２０６側の面が充填材２２４によって覆われているので、画像センサ２０６と接触した際にワイヤーグリッド構造が損傷する事態が抑制される。
また、本実施形態のように充填材２２４を偏光フィルタ層２２２のワイヤーグリッド構造における金属ワイヤー間の凹部へ充填することで、その凹部への異物進入を防止することができる。

なお、本実施形態では、充填材２２４の上に積層される分光フィルタ層２２３については充填材２２４のような保護層を設けていない。これは、本発明者らの実験によれば、画像センサ２０６に分光フィルタ層２２３が接触しても、撮像画像に影響を及ぼすような損傷が発生しなかったため、低コスト化を優先して保護層を省略したものである。また、偏光フィルタ層２２２の金属ワイヤー（凸部）の高さは使用波長の半分以下と低い一方、分光フィルタ層２２３の赤色分光領域又はシアン分光領域を形成するフィルタ層部分（凸部）の高さは、使用波長と同等から数倍程度の高さとなる。充填材２２４の厚みが増すほど、その上面の平坦性を確保することが困難になり、光学フィルタ２０５の特性に影響を与えるので、充填材２２４を厚くするにも限度がある。そのため、本実施形態では、分光フィルタ層２２３を充填材で覆っていない。

本実施形態の分光フィルタ層２２３における赤色分光領域又はシアン分光領域を形成するフィルタ層部分は、高屈折率の薄膜と低屈折率の薄膜とを交互に多層重ねた多層膜構造で作製されている。このような多層膜構造によれば、光の干渉を利用することで分光透過率の設定自由度が高く、薄膜を多層重ねることで、特定波長（例えば赤色以外の波長帯域帯）に対して１００％近い反射率を実現することも可能である。本実施形態においては、撮像画像データの使用波長範囲が略可視光波長帯（可視光と赤外光の波長帯）であるため、当該使用波長範囲に感度を有する画像センサ２０６を選択するとともに、多層膜部分の透過波長範囲を例えば６００ｎｍ以上に設定し、それ以外の波長帯は反射する図２９に示すようなカットフィルタを形成すればよい。

このようなカットフィルタは、光学フィルタ２０５の積層方向下側から順に、「基板／（０．１２５Ｌ０．２５Ｈ０．１２５Ｌ）ｐ／媒質Ａ」のような構成の多層膜を作製することで得ることができる。ここでいう「基板」は、上述した充填材２２４を意味する。また、「０．１２５Ｌ」は、低屈折率材料（例えばＳｉＯ₂）の膜厚標記方法でｎｄ／λを１Ｌとしたものであり、したがって「０．１２５Ｌ」の膜は１／８波長の光路長となるような膜厚をもつ低屈折率材料の膜であることを意味する。なお、「ｎ」は屈折率であり、「ｄ」は厚みであり、「λ」はカットオフ波長である。同様に、「０．２５Ｈ」は、高屈折率材料（例えばＴｉＯ₂）の膜厚標記方法でｎｄ／λを１Ｈとしたものであり、したがって「０．２５Ｈ」の膜は１／４波長の光路長となるような膜厚をもつ高屈折率材料の膜であることを意味する。また、「ｐ」は、かっこ内に示す膜の組み合わせを繰り返す（積層する）回数を示し、「ｐ」が多いほどリップルなどの影響を抑制できる。また、媒質Ａは、空気あるいは画像センサ２０６との密着接合のための樹脂や接着剤を意図するものである。また、

また、分光フィルタ層２２３における赤色分光領域又はシアン分光領域を形成するフィルタ層部分としては、透過波長範囲が６００〜７００ｎｍの範囲である、図３０に示すようなフィルタ特性を有するバンドパスフィルタであってもよい。このようなバンドパスフィルタであれば、赤色よりも長波長側の近赤外域と赤色領域との識別も可能となる。このようなバンドパスフィルタは、例えば、「基板／（０．１２５Ｌ０．５Ｍ０．１２５Ｌ）ｐ（０．１２５Ｌ０．５Ｈ０．１２５Ｌ）ｑ（０．１２５Ｌ０．５Ｍ０．１２５Ｌ）ｒ/媒質Ａ」のような構成の多層膜を作製することで得ることができる。なお、上記の通り、高屈折率材料として二酸化チタン（ＴｉＯ₂）、低屈折率材料として二酸化珪素（ＳｉＯ₂）などを使用すれば、対候性の高い分光フィルタ層２２３を実現できる。

本実施形態の分光フィルタ層２２３の作製方法の一例について説明すると、まず、フィルタ基板２２１及び偏光フィルタ層２２２上に形成された充填材２２４の層上に、上述した多層膜を形成する。このような多層膜を形成する方法としては、よく知られる蒸着などの方法を用いればよい。続いて、非分光領域に対応する箇所について多層膜を除去する。この除去方法としては、一般的なリフトオフ加工法を利用すればよい。リフトオフ加工法では、目的とするパターンとは逆のパターンを、金属、フォトレジストなどで、事前に充填材２２４の層上に形成しておき、その上に多層膜を形成してから、非分光領域に対応する箇所の多層膜を当該金属やフォトレジストと一緒に除去する。

本実施形態では、分光フィルタ層２２３として多層膜構造を採用しているので、分光特性の設定自由度が高いといった利点がある。一般に、カラーセンサなどに用いられるカラーフィルタは、レジスト剤によって形成されているが、このようなレジスト剤では多層膜構造に比べて、分光特性のコントロールが困難である。本実施形態では、分光フィルタ層２２３として多層膜構造を採用しているので、テールランプの波長に最適化された分光フィルタ層２２３を形成することが可能となる。

〔ヘッドランプの配光制御〕
以下、本実施形態におけるヘッドランプの配光制御について説明する。
本実施形態におけるヘッドランプの配光制御は、撮像装置２００で撮像された撮像画像データを解析して車両のテールランプとヘッドランプを識別し、識別したテールランプから先行車両を検出するとともに、識別したヘッドランプから対向車両を検出する。そして、先行車両や対向車両の運転者の目に自車両１００のヘッドランプの強い光が入射するのを避けて他車両の運転者の幻惑防止を行いつつ、自車両１００の運転者の視界確保を実現できるように、ヘッドランプ１０４のハイビームおよびロービームの切り替えを制御したり、ヘッドランプ１０４の部分的な遮光制御を行ったりする。
なお、以下の説明では、光学フィルタ２０５の後段フィルタ２２０として上記構成例１のものを用いる場合について説明する。

本実施形態のヘッドランプ配光制御では、撮像ユニット１０１から取得することができる情報のうち、撮像領域内の各地点（光源体）から発せられる光の強さ（明るさ情報）、ヘッドランプやテールランプなどの光源体（他車両）と自車両との距離（距離情報）、各光源体から発せられる光の赤色成分と白色成分（非分光）との比較による分光情報、白色成分の水平偏光成分と鉛直偏光成分との比較による偏光情報、水平偏光成分がカットされた白色成分の鉛直偏光成分情報、水平偏光成分がカットされた赤色成分の鉛直偏光成分情報を用いる。

明るさ情報について説明すると、夜間に、先行車両や対向車両が自車両から同じ距離に存在する場合、撮像装置２００によってそれらの先行車両及び対向車両を撮像すると、撮像画像データ上では検出対象物の１つである対向車両のヘッドランプが最も明るく映し出され、検出対象物の１つである先行車両のテールランプはそれよりも暗く映し出される。また、リフレクタが撮像画像データに映し出されている場合、リフレクタは自ら発光する光源ではなく、自車両のヘッドランプを反射することによって明るく映し出されるものに過ぎないので、先行車両のテールランプよりもさらに暗くなる。一方、対向車両のヘッドランプ、先行車両のテールランプ及びリフレクタからの光は、距離が遠くなるにつれて、それを受光する画像センサ２０６上ではだんだん暗く観測される。よって、撮像画像データから得られる明るさ（輝度情報）を用いることで ２種類の検出対象物（ヘッドランプとテールランプ）及びリフレクタの一次的な識別が可能である。

また、距離情報について説明すると、ヘッドランプやテールランプは、そのほとんどが左右一対のペアランプの構成であるため、この構成の特徴を利用してヘッドランプやテールランプ（すなわち他車両）と自車両との距離を求めることが可能である。ペアとなる左右一対のランプは、撮像装置２００が撮像した撮像画像データ上では、互いに近接して同じ高さ方向位置に映し出され、当該ランプを映し出すランプ画像領域の広さはほぼ同じで、かつ、当該ランプ画像領域の形状もほぼ同じである。よって、これらの特徴を条件とすれば、その条件を満たすランプ画像領域同士をペアランプであると識別できる。なお、遠距離になるとペアランプを構成する左右のランプを区別して認識できなくなり、単一ランプとして認識される。

このような方法でペアランプを識別できた場合、そのペアランプ構成であるヘッドランプやテールランプの光源までの距離を算出することが可能である。すなわち、車両の左右ヘッドランプ間の距離及び左右テールランプ間の距離は、一定値ｗ０（例えば１．５ｍ程度）で近似することができる。一方、撮像装置２００における撮像レンズ２０４の焦点距離ｆは既知であるため、撮像装置２００の画像センサ２０６上における左右ランプにそれぞれ対応した２つのランプ画像領域間の距離ｗ１を撮像画像データから算出することにより、そのペアランプ構成であるヘッドランプやテールランプの光源と自車両までの距離ｘは、単純な比例計算（ｘ＝ｆ×ｗ０／ｗ１）により求めることができる。また、このようにして算出される距離ｘが適正範囲であれば、その算出に用いた２つのランプ画像領域は他車両のヘッドランプとテールランプであると識別することができる。よって、この距離情報を用いることで、検出対象物であるヘッドランプとテールランプの識別精度が向上する。

また、分光情報について説明すると、本実施形態では、上述したとおり、撮像装置２００で撮像した撮像画像データから、赤色光（鉛直偏光成分）Ｐ／Ｒを受光する画像センサ２０６上の撮像画素ａ，ｃ，ｆ，ｈ等に対応した画素データのみを抽出することで、撮像領域内の赤色成分だけを映し出した赤色画像を生成することができる。よって、赤色画像において所定輝度以上の輝度を有する画像領域が存在する場合、その画像領域はテールランプを映し出したテールランプ画像領域であると識別することが可能である。

また、撮像装置２００で撮像した撮像画像データから、白色光（非分光）の鉛直偏光成分Ｐ／Ｃを受光する画像センサ２０６上の撮像画素ｂ，ｄ等に対応した画素データのみを抽出することで、撮像領域内のモノクロ輝度画像（鉛直偏光成分）を生成することができる。よって、赤色画像上の画像領域と、この画像領域に対応したモノクロ輝度画像上の画像領域との間の輝度比率（赤色輝度比率）を算出することもできる。この赤色輝度比率を用いれば、撮像領域内に存在する物体（光源体）からの光に含まれる相対的な赤色成分の比率を把握することができる。テールランプの赤色輝度比率は、ヘッドランプや他のほとんどの光源よりも十分に高い値をとるので、この赤色輝度比率を用いればテールランプの識別精度が向上する。

また、偏光情報について説明すると、本実施形態では、上述したとおり、撮像装置２００で撮像した撮像画像データから、白色光（非分光）の鉛直偏光成分Ｐ／Ｃを受光する画像センサ２０６上の撮像画素ｂ，ｄ等に対応した画素データと、白色光（非分光）の水平偏光成分Ｓ／Ｃとを受光する画像センサ２０６上の撮像画素ｅ，ｇ等に対応した画素データとを抽出し、画像画素ごとに、これらの画像データ間の画素値（輝度）を比較した比較画像を得ることができる。具体的には、例えば、白色光（非分光）の鉛直偏光成分Ｐと白色光（非分光）の水平偏光成分Ｓとの差分値（Ｓ−Ｐ）を画素値とした差分画像を、比較画像として得ることができる。このような比較画像によれば、ヘッドランプから撮像装置２００へ直接入射する直接光の画像領域（ヘッドランプ画像領域）と、ヘッドランプから雨路の水面で反射してから撮像装置２００へ入射する間接光の画像領域とのコントラストを大きくとることができ、ヘッドランプの識別精度が向上する。

特に、比較画像としては、白色光（非分光）の鉛直偏光成分Ｐと白色光（非分光）の水平偏光成分Ｓとの比率（Ｓ／Ｐ）を画素値とした比率画像や、差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を画素値とした差分偏光度画像などが好適に使用できる。一般に、水面などの水平な鏡面で反射した光は、水平偏光成分が常に強くなることが知られており、とくに水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐとの比率（Ｓ／Ｐ）や差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））をとった場合、その比率や差分偏光度は特定角度（ブリュースター角度）において最大となることが知られている。雨路では、散乱面であるアスファルト面に水が張られて鏡面に近い状態となるため、路面からのヘッドランプ反射光は水平偏光成分Ｓの方が強くなる。よって、路面からのヘッドランプ反射光の画像領域は、比率画像や差分偏光度画像においては、その画素値（輝度）が大きいものとなる。一方、ヘッドランプからの直接光は基本的には無偏光なので、比率画像や差分偏光度画像においては、その画素値（輝度）が小さいものとなる。この違いにより、ヘッドランプからの直接光と同じ程度の光量をもつ雨路面からのヘッドランプ反射光を適切に除外でき、ヘッドランプからの直接光をこのようなヘッドランプ反射光と区別して識別することができる。

図３１は、撮像装置２００を用いて、雨の日にヘッドランプからの直接光とヘッドランプの雨路面で反射光（照り返し光）とを撮像し、それぞれの差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を算出したときのヒストグラムである。図３１中の縦軸は、頻度を示しており、ここでは１に規格化してある。図３１中の横軸は、差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））をとったものである。図３１からわかるように、ヘッドランプの雨路面で反射光は、ヘッドランプの直接光と比較して、水平偏光成分Ｓが相対的に大きい側（図中右側）に分布がシフトしていることがわかる。

図３２は、雨路面上を自車両が走行しているときにその進行方向前方のほぼ同一距離に先行車両と対向車両の両方が存在する状況を撮像装置２００で撮像した場合の一例を示す模式図である。
このような状況においては、明るさ情報と距離情報だけでは、先行車両のテールランプ、雨路面からのテールランプの照り返し光、対向車両のヘッドランプ、雨路面からのヘッドランプの照り返し光を、互いに区別して検出することが困難である。

本実施形態によれば、このような状況でも、まず、先行車両のテールランプ及び雨路面からのテールランプの照り返し光と、対向車両のヘッドランプ及び雨路面からのヘッドランプの照り返し光との区別については、上述した分光情報を用いて高精度に識別できる。具体的には、明るさ情報や距離情報を用いて絞り込んだランプ画像領域において、上述した赤色画像の画素値（輝度値）あるいは赤色輝度比率が所定の閾値を超える画像領域は、先行車両のテールランプ又は雨路面からのテールランプの照り返し光を映し出したテールランプ画像領域であり、当該閾値以下である画像領域は、対向車両のヘッドランプ又は雨路面からのヘッドランプの照り返し光を映し出したヘッドランプ画像領域であると識別する。

また、本実施形態によれば、このように分光情報により識別した各ランプ画像領域について、上述した偏光情報を用いることにより、テールランプやヘッドランプからの直接光と照り返し光とを高い精度で識別できる。具体的には、例えば、テールランプに関しては、上述した水平偏光成分Ｓの赤色画像の画素値（輝度値）やその差分偏光度等を元に、水平偏光成分の頻度や強さの違いを利用して、先行車両のテールランプからの直接光と雨路面からのテールランプの照り返し光とを識別する。また、例えば、ヘッドランプに関しては、上述した水平偏光成分の白色画像の画素値（輝度値）やその差分偏光度等を元に、水平偏光成分の頻度や強さの違いを利用して、先行車両のヘッドランプからの直接光と雨路面からのヘッドランプの照り返し光とを識別する。

次に、本実施形態における先行車両及び対向車両の検出処理の流れについて説明する。
図３３は、本実施形態における車両検出処理の流れを示すフローチャートである。
本実施形態の車両検出処理では、撮像装置２００が撮像した画像データに対して画像処理を施し、検出対象物であると思われる画像領域を抽出する。そして、その画像領域に映し出されている光源体の種類が２種類の検出対象物のいずれであるかを識別することで、先行車両、対向車両の検出を行う。

まず、ステップＳ１では、撮像装置２００の画像センサ２０６によって撮像された自車両前方の画像データをメモリに取り込む。この画像データは、上述したように、画像センサ２０６の各撮像画素における輝度を示す信号を含む。次に、ステップＳ２では、自車両の挙動に関する情報を図示しない車両挙動センサから取り込む。

ステップＳ３では、メモリに取り込まれた画像データから検出対象物（先行車両のテールランプ及び対向車両のベッドランプ）であると思われる輝度の高い画像領域（高輝度画像領域）を抽出する。この高輝度画像領域は、画像データにおいて、所定の閾値輝度よりも高い輝度を有する明るい領域となり、複数存在する場合が多いが、それらのすべてを抽出する。よって、この段階では、雨路面からの照り返し光を映し出す画像領域も、高輝度画像領域として抽出される。

高輝度画像領域抽出処理では、まず、ステップＳ３１において、画像センサ２０６上の各撮像画素の輝度値を所定の閾値輝度と比較することにより２値化処理を行う。具体的には、所定の閾値輝度以上の輝度を有する画素に「１」、そうでない画素に「０」を割り振ることで、２値化画像を作成する。次に、ステップＳ３２において、この２値化画像において、「１」が割り振られた画素が近接している場合には、それらを１つの高輝度画像領域として認識するラベリング処理を実施する。これによって、輝度値の高い近接した複数の画素の集合が、１つの高輝度画像領域として抽出される。

上述した高輝度画像領域抽出処理の後に実行されるステップＳ４では、抽出された各高輝度画像領域に対応する撮像領域内の物体と自車両との距離を算出する。この距離算出処理では、車両のランプは左右１対のペアランプであることを利用して距離を検出するペアランプ距離算出処理と、遠距離になるとペアランプを構成する左右のランプを区別して認識できなくなって当該ペアランプが単一ランプとして認識される場合の単一ランプ距離算出処理とを実行する。

まず、ペアランプ距離算出処理のために、ステップＳ４１では、ランプのペアを作成する処理であるペアランプ作成処理を行う。ペアとなる左右一対のランプは、撮像装置２００が撮像した画像データにおいて、近接しつつほぼ同じ高さとなる位置にあり、高輝度画像領域の面積がほぼ同じで、かつ高輝度画像領域の形が同じであるとの条件を満たす。したがって、このような条件を満たす高輝度画像領域同士をペアランプとする。ペアをとることのできない高輝度画像領域は単一ランプとみなされる。ペアランプが作成された場合には、ステップＳ４２のペアランプ距離算出処理によって、そのペアランプまでの距離を算出する。車両の左右ヘッドランプ間の距離及び左右テールランプ間の距離は、一定値ｗ０（例えば１．５ｍ程度）で近似することができる。一方、撮像装置２００における焦点距離ｆは既知であるため、撮像装置２００の画像センサ２０６上の左右ランプ距離ｗ１を算出することにより、ペアランプまでの実際の距離ｘは、単純な比例計算（ｘ＝ｆ・ｗ０／ｗ１）により求めることができる。なお、先行車両や対向車両までの距離検出は、レーザレーダやミリ波レーダなどの専用の距離センサを用いてもよい。

ステップＳ５では、鉛直偏光成分Ｐの赤色画像と鉛直偏光成分Ｐの白色画像との比率（赤色輝度比率）を分光情報として用い、この分光情報から、ペアランプとされた２つの高輝度画像領域が、ヘッドランプからの光によるものなのか、テールランプからの光によるものなのかを識別するランプ種類識別処理を行う。このランプ種類識別処理では、まずステップＳ５１において、ペアランプとされた高輝度画像領域について、画像センサ２０６上の撮像画素ａ，ｆに対応した画素データと画像センサ２０６上の撮像画素ｂに対応した画素データとの比率を画素値とした赤色比画像を作成する。そして、ステップＳ５２において、その赤色比画像の画素値を所定の閾値と比較し、所定の閾値以上である高輝度画像領域についてはテールランプからの光によるテールランプ画像領域であるとし、所定の閾値未満である高輝度画像領域についてはヘッドランプからの光によるヘッドランプ画像領域であるとするランプ種別処理を行う。

続いて、ステップＳ６では、テールランプ画像領域及びヘッドランプ画像領域として識別された各画像領域について、差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を偏光情報として用いて、テールランプ又はヘッドランプからの直接光か雨路面等の鏡面部で反射して受光された照り返し光かを識別する照り返し識別処理を行う。この照り返し識別処理では、まずステップＳ６１において、テールランプ画像領域について差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を算出し、その差分偏光度を画素値とした差分偏光度画像を作成する。また、同様に、ヘッドランプ画像領域についても差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を算出し、その差分偏光度を画素値とした差分偏光度画像を作成する。そして、ステップＳ６２において、それぞれの差分偏光度画像の画素値を所定の閾値と比較し、所定の閾値以上であるテールランプ画像領域及びヘッドランプ画像領域については、照り返し光によるものであると判断し、それらの画像領域は先行車両のテールランプを映し出したものではない又は対向車両のヘッドランプを映し出したものではないとして、除外する処理を行う。この除外処理を行った後に残るテールランプ画像領域及びヘッドランプ画像領域は、先行車両のテールランプを映し出したものである、あるいは、対向車両のヘッドランプを映し出したものであると識別される。

なお、レインセンサなどを車両に搭載しておき、当該レインセンサにより雨天時であることを確認した場合にのみ、上述した照り返し識別処理Ｓ６を実行するようにしてもよい。また、運転者（ドライバー）がワイパーを稼働している場合にのみ、上述した照り返し識別処理Ｓ６を実行するようにしてもよい。要するに、雨路面からの照り返しが想定される雨天時のみに上述した照り返し識別処理Ｓ６を実行するようにしてもよい。

以上のような車両検出処理により検出した先行車両及び対向車両の検出結果は、本実施形態では自車両の車載機器であるヘッドランプの配光制御に用いられる。具体的には、車両検出処理によりテールランプが検出されてその先行車両のバックミラーに自車両のヘッドランプ照明光が入射する距離範囲内に近づいた場合に、その先行車両に自車両のヘッドランプ照明光が当たらないように、自車両のヘッドランプの一部を遮光したり、自車両のヘッドランプの光照射方向を上下方向又は左右方向へずらしたりする制御を行う。また、車両検出処理によりベッドランプが検出されて、その対向車両の運転者に自車両のヘッドランプ照明光が当たる距離範囲内に近づいた場合に、その対向車両に自車両のヘッドランプ照明光が当たらないように、自車両のヘッドランプの一部を遮光したり、自車両のヘッドランプの光照射方向を上下方向又は左右方向へずらしたりする制御を行う。

〔路面の乾湿状態の判別処理〕
以下、本実施形態における乾湿情報の判別処理について説明する。
本実施形態では、路面が濡れた状態になっていて自車両が滑りやすい状況になっているかどうかを判断するために、路面の乾湿状態を判別する判別処理を行う。
本実施形態における路面乾湿状態の判別処理では、撮像ユニット１０１から取得することができる情報のうち、白色成分（非分光）の水平偏光成分と鉛直偏光成分との比較による偏光情報を用いる。

図３４（ａ）及び（ｂ）は、路面が湿潤状態である場合と乾燥状態である場合の反射光の変化を説明するための説明図である。
図３４（ａ）に示すように、湿潤状態の路面は、路面の凹凸部分に水が溜まることによって鏡面に近い状態となる。そのため、湿潤状態の路面における反射光は、次のような偏光特性を示す。すなわち、反射光の水平偏光成分および鉛直偏光成分の反射率をそれぞれＲｓ、Ｒｐとすると、光強度Ｉの入射光に対する反射光の水平偏光成分Ｉｓと鉛直偏光成分Ｉｐは、下記の式（１）及び（２）より算出でき、その入射角依存性は、図３５に示すようなものとなる。
Ｉｓ ＝ Ｒｓ×Ｉ ・・・（１）
Ｉｐ ＝ Ｒｐ×Ｉ ・・・（２）

図３５から分かるように、鏡面における反射光の水平偏光成分Ｉｓの反射率Ｒｓは、入射角がブリュースタ角（５３．１°）に等しいときにゼロとなり、水平偏光成分Ｉｓの反射光強度はゼロとなる。また、鏡面における反射光の鉛直偏光成分Ｉｐの反射率Ｒｐは、入射角の増大に伴って漸増する特性を示すので、鉛直偏光成分Ｉｐの反射光強度も入射角の増大に伴って漸増する。一方、図３４（ｂ）に示すように、乾燥状態の路面は、その表面が粗面であるため、乱反射が支配的となり、反射光は偏光特性を示さず、各偏光成分の反射率Ｒｓ，Ｒｐの差は小さくなる。

このような路面からの反射光の偏光特性の違いにより、路面が湿潤状態であるか乾燥状態であるかを判別することが可能である。具体的には、本実施形態では、路面の乾湿状態の判別には、下記の式（３）に示す偏光比Ｈを用いる。この偏光比Ｈは、例えば、路面を映し出す画像領域について、白色光（非分光）の鉛直偏光成分Ｐと白色光（非分光）の水平偏光成分Ｓとの比率（Ｓ／Ｐ）を算出し、その平均値等から求めることができる。偏光比Ｈは、下記の式（３）に示すように入射光強度Ｉに依存しないパラメータであるため、撮像領域内の輝度変動の影響を受けることなく、安定して路面の乾湿状態判別を行うことができる。
Ｈ ＝ Ｉｓ／Ｉｐ ＝ Ｒｓ／Ｒｐ ・・・（３）

このようにして求まる偏光比Ｈが所定の閾値を超えている場合には路面の湿潤状態であると判別し、所定の閾値以下である場合には路面の乾燥状態であると判別する。路面が乾燥している場合、水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐはほぼ等しいので、偏光比Ｈは１前後の値となる。一方、路面が完全に濡れている場合、水平偏光成分Ｓは鉛直偏光成分Ｐよりもかなり大きい値をとるので偏光比Ｈは大きな値となり、また、路面が僅かだけ濡れているような場合、偏光比Ｈはこれらの中間値となる。

以上のような路面の乾湿状態の判別処理の判別結果は、本実施形態では、自車両１００の運転者へ警告や、自車両のハンドルやブレーキを制御するなどの走行支援制御に利用される。具体的には、路面が湿潤状態であることが判別された場合、その判別結果は車両走行制御ユニット１０８に送られ、例えば、自車両１００の自動ブレーキシステムの制御に利用することで交通事故の低減効果等を期待できる。また、例えば、自車両のカーナビゲーションシステムのＣＲＴ画面などに路面が滑りやすいことを警告する情報を報知して、運転者に注意を喚起してもよい。

〔路面金属物の検出処理〕
以下、本実施形態における路面金属物の検出処理について説明する。
本実施形態では、自車両１００の横滑りなどを防止したり、後述するレーダの誤認識を抑制したりすることを目的に、検出対象物としての路面金属物を検出する処理を行う。ここでいう路面金属物は、路面とほぼ同一平面上に存在する金属製の物体であり、例えば、一般道路上のマンホール蓋や高速道路の金属製繋ぎ部などである。マンホール蓋は、マンホールの開口部に嵌められた金属板であり、強固かつ重量のある鋳鉄製であるのが一般的である。

本実施形態における路面金属物の検出処理では、まず、検出対象物である路面金属物が存在しない路面以外を映し出す画像領域、具体的には撮像画像の上部領域を除外した識別対象領域を限定する。この識別対象領域を限定は必ずしも必要ではないが、処理時間の短縮のために有効である。続いて、識別対象領域について複数の処理ラインを設定する。本実施形態の処理ラインは、図３６に示すように、識別対象領域内の横１列に並んだ画素列ごとに設定される。処理ラインの方向は、必ずしも横方向である必要はなく、縦方向又は斜め方向であってもよい。また、各処理ラインの画素数は、互いに同じであっても異なってもよい。また、処理ラインは、必ずしも、識別対象領域内の全画素に対して設定される必要はなく、識別対象領域内の適切に選択された一部の画素について設定するようにしてもよい。

本実施形態における路面金属物の検出処理では、撮像ユニット１０１から取得することができる情報のうち、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐとの比較による偏光情報を用いる。なお、白色成分の鉛直偏光成分には、赤色光の鉛直偏光成分を含めても良い。本実施形態では、この偏光情報として、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐの差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を用いる。具体的には、撮像ユニット１０１で撮像された、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓの画像データと白色成分（非分光）の鉛直偏光成分Ｐの画像データとから、その差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を画素値とした差分偏光度画像を生成する。そして、上述した処理ラインに沿って、隣接する２つの画素値（差分偏光度）の差分値を算出し、その差分値が路面金属物エッジ用の閾値以上である場合に、当該２つの隣接画素間をエッジとして特定する。そして、特定されたエッジに係る２つの画素の画素値（差分偏光度）を、予め決められた路面金属物特定用の閾値と比較し、当該閾値以上であれば、そのエッジを路面金属物のエッジであるとして抽出する。

このようなエッジ抽出処理を全処理ラインについて行うことで、路面金属物のエッジによって囲まれた画像領域を路面金属物の画像領域候補として抽出することができる。その後、このようにして抽出した路面金属物の画像領域候補について形状近似認識処理を施す。具体的には、抽出した路面金属物の画像領域候補の形状を、予め記憶されている路面金属物の形状テンプレートと比較する。そして、路面金属物の画像領域候補の形状が路面金属物の形状テンプレートと一致した場合、その画像領域候補が路面金属物の画像領域であると識別する。

この形状近似認識処理では、路面金属物の画像領域候補に係るエッジに対して形状近似認識により近似曲線を取得する。形状を認識する手法としては、最小二乗法やハフ変換やモデル方程式などの手法を用いる。なお、近似曲線を取得する際、信頼性の高い撮像画像の下方部分に位置する画像領域候補に係るエッジほど形状近似の投票値に大きな重みを持たせるようにすることが望ましい。このようにすれば、信頼性の低い撮像画像の上方部分で誤認識された画像領域候補に係るエッジが存在しても、信頼性の高い撮像画像の下方部分で正常に認識された画像領域候補に係るエッジが存在すれば、路面金属物を適切に識別することができる。

また、路面金属物の検出精度を高めるために、次のような処理を付加してもよい。
リアルタイムに路面金属物を検出する場合において、撮像装置２００にて所定の時間間隔で連続的に撮像して得られる差分偏光度画像に基づいて路面金属物であると識別された画像領域については、その処理結果を所定のメモリに記憶する。このメモリに記憶される一枚前又は二枚以上前の処理結果を利用し、今回の処理により識別された路面金属物の画像領域が、その画像領域に対応する過去の処理結果でも路面金属物であると識別されていれば、今回の処理結果が信頼度の高いものであると判断する。そして、この信頼度を今回の処理において路面金属物の画像領域を識別する際に利用する。今回の処理結果に係る画像領域に対応する過去の処理結果は、例えば、今回の処理結果に係る画像領域の位置と自車量の進行方向や速度とから、対応する過去の処理結果に係る画像領域の位置を検索して、対応する過去の処理結果を特定する。

以上の説明では、路面金属物のエッジ抽出処理を、処理ラインに沿って実行する場合について説明したが、処理ラインではなく、処理ブロック（縦横それぞれ２画素以上からなるブロック）単位で行ってもよい。この場合、例えば、識別対象領域に対して複数の処理ブロックを設定し、処理ブロックごとに、画素値（差分偏光度）のばらつき度合い（散らばり度合い）を示す標準偏差を算出し、算出した標準偏差が基準偏差閾値以上である場合にその処理ブロック内にエッジが存在すると判定することができる。なお、処理ブロックは、矩形の区域で設定されてもよいし、他の形状の区域で設定されてもよい。処理ブロックの大きさは、例えば１０×１０画像画素程度であってよい。なお、各処理ブロックは、同じサイズであっても、異なるサイズであってもよい。また、標準偏差に代えて、分散や平均偏差等の統計量が用いられてもよい。

また、路面金属物を検出する際に用いる閾値は、環境の変化に応じて切り替えてもよい。例えば、昼間と夜間などの時間帯に応じて、あるいは、雨天と晴天などの天候に応じて、切り替えることが可能である。これらの切り替えは、時間情報やレインセンサや日照センサなどの情報を用いてもよい。

ここで、差分偏光度を用いることで路面金属物を路面と区別して認識できる理由について説明する。
屈折率が互いに異なる２つの材質の界面に対してある角度（入射角）をもって光が入射するとき、入射面に平行な偏光成分（本実施形態では鉛直偏光成分Ｐ）と、入射面に垂直な偏光成分（本実施形態では水平偏光成分Ｓ）とでは、反射率が異なる。詳しくは、鉛直偏光成分Ｐの反射率は、入射角の増大に伴って、ある角度（ブリュースター角）でゼロまで減少し、その後増加する。一方、水平偏光成分Ｓの反射率は、入射角の増大に伴って単調増加する。このように鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとの間では反射特性が異なるので、差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））も、入射角や屈折率によって変わってくる。

本実施形態では、反射面の材質の違いすなわち屈折率の違いによって差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））が異なってくることを利用して、差分偏光度により路面金属物を路面と区別して認識する。すなわち、路面は一般にアスファルトによって形成されているのに対し、路面金属物は金属で形成されている。このような材質の違いがあると、屈折率が異なるため、路面と路面金属物との間で差分偏光度に違いが生じる。この違いにより、上述したように路面と路面金属物との境界（エッジ）を抽出することが可能となり、路面金属物の画像領域の識別が可能となる。そして、形状近似認識処理により、形状テンプレートを用いて路面金属物の種類（マンホール蓋であるのか、金属製繋ぎ部であるのか等）を特定することができる。

図３７（ａ）及び（ｂ）は、同じ撮像領域を撮像したモノクロ輝度画像（非分光・非偏光）と非分光の差分偏光度画像とを示す画像例である。
撮像領域内が暗いため、図３７（ａ）に示すモノクロ輝度画像では、アスファルト面（路面）とマンホール蓋（路面金属物）とのコントラストが小さいことがわかる。これに対し、図３７（ｂ）に示す差分偏光度画像では、アスファルト面（路面）とマンホール蓋（路面金属物）とのコントラストが大きい。よって、モノクロ輝度画像ではマンホール蓋を識別することが困難な状況下であっても、差分偏光度画像を用いればマンホール蓋を高精度に識別することが可能である。

以上のような路面金属物の検出処理の結果は、本実施形態では、自車両１００の運転者へ警告や、自車両のハンドルやブレーキを制御するなどの走行支援制御に利用される。具体的には、路面金属物であることが判別された場合、その判別結果は車両走行制御ユニット１０８に送られ、例えば、自車両１００の自動ブレーキシステムの制御に利用することで交通事故の低減効果等を期待できる。また、例えば、自車両のカーナビゲーションシステムのＣＲＴ画面などに車線逸脱情報を報知して、運転者に注意を喚起することにも利用可能である。

更に、路面金属物の検出処理の結果は、レーダの測距結果と撮像装置２００の撮像画像とを併用したセンサフュージョンシステムに利用することができる。具体的に説明すると、路面金属物がレーダの測定結果により先行車両やガードレール等の衝突回避物として誤認識されるおそれがある。撮像装置２００の撮像画像により路面金属物を検出した結果によりレーダの測定結果を修正することで、レーダにおける衝突回避物の誤認識を抑制することができる。その結果、例えば、自車両の走行中に路面金属物が衝突回避物としてご認識されて、自動ブレーキシステムが作動して自車両の速度が急激に低下してしまうような事態を回避することができる。

また、路面金属物の検出処理の結果は、カーナビゲーションにおける位置情報として利用することで、自車両の位置特定精度を向上させることができる。具体的に説明すると、路面上のマンホール位置の位置情報をデータベース化しておく。そして、マンホール蓋の検出結果から、自車両から当該マンホール蓋までの距離や方角等を特定して、当該マンホール蓋に対する相対的な自車両の相対位置情報を生成するとともに、当該マンホール蓋に対応するマンホールＩＤを特定する。その後、特定したマンホールＩＤに対応するマンホール位置情報をデータベースから読み出し、そのマンホール位置情報とこのマンホールに対する自車両の相対位置情報とから、カーナビゲーションが特定した自車両の位置を補正する。

なお、路面金属物の検出処理を行う際、後述する白線認識処理の結果を利用して白線を除去した差分偏光度画像に対して路面金属物の検出処理を行ってもよい。この場合、白線を含むノイズを適切に除去して、路面金属物の識別精度を高めることができる。

〔立体物の検出処理〕
以下、本実施形態における立体物の検出処理について説明する。
本実施形態では、立体物への衝突を回避することを目的に、検出対象物としての立体物を検出する処理を行う。ここでいう立体物としては、走行路面上を走行する他の車両、走行路面の路端近傍に存在するガードレール、電信柱、街灯、標識、路端の段差部等の路外障害物、走行路面上又は路肩に居る人、動物、自転車など、走行路面とは異なる方向を向いた外面を有するあらゆる立体物が含まれる。

本実施形態における立体物の検出処理では、撮像ユニット１０１から取得することができる情報のうち、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐとの比較による偏光情報を用いる。なお、白色成分の鉛直偏光成分には、赤色光の鉛直偏光成分を含めても良い。本実施形態では、この偏光情報として、上記路面金属物の検出処理と同様、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐの差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を用いる。

まず、撮像ユニット１０１で撮像された、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓの画像データと白色成分（非分光）の鉛直偏光成分Ｐの画像データとから、その差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を画素値とした差分偏光度画像を生成する。そして、上記路面金属物の検出処理と同様、処理ラインを設定する。ただし、ここでの検出対象物である立体物は、撮像領域全域にわたって存在し得るため、図３８に示すように、識別対象領域を限定せずに、撮像画像全体について処理ラインを設定する。なお、処理ライン（あるいは処理ブロック）の設定方法については、上記路面金属物の検出処理と同様である。

このようにして処理ラインを設定したら、上述した処理ラインに沿って、隣接する２つの画素値（差分偏光度）の差分値を算出し、その差分値が立体物エッジ用の閾値以上である場合に、当該２つの隣接画素間をエッジとして特定する。そして、特定されたエッジに係る２つの画素の画素値（差分偏光度）を、予め決められた立体物特定用の閾値と比較し、当該閾値以上であれば、そのエッジを立体物のエッジであるとして抽出する。

このようなエッジ抽出処理を全処理ラインについて行うことで、立体物のエッジによって囲まれた画像領域を立体物の画像領域候補として抽出することができる。その後、このようにして抽出した立体物の画像領域候補について形状近似認識処理を施す。具体的には、抽出した立体物の画像領域候補の形状を、予め記憶されている立体物の形状テンプレートと比較する。そして、立体物の画像領域候補の形状が立体物の形状テンプレートと一致した場合、その画像領域候補が立体物の画像領域であると識別する。この形状近似認識処理は、上述した路面金属物の検出処理の場合と同様である。

また、立体物を検出する際に用いる閾値は、環境の変化に応じて切り替えてもよい。例えば、昼間と夜間などの時間帯に応じて、あるいは、雨天と晴天などの天候に応じて、切り替えることが可能である。これらの切り替えは、時間情報やレインセンサや日照センサなどの情報を用いてもよい。

ここで、差分偏光度を用いることで立体物を認識できる理由について説明する。
既に述べたとおり、屈折率が互いに異なる２つの材質の界面に対してある角度（入射角）をもって光が入射するとき、鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとの間で反射特性が異なるので、差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））が入射角や屈折率によって変わってくる。本実施形態では、反射面の材質の違いすなわち屈折率の違いによって差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））が異なってくることを利用して、差分偏光度により立体物を路面と区別して認識することができる。すなわち、路面は一般にアスファルトによって形成されているのに対し、撮像領域内に存在する他車両やガードレールなどの立体物は、金属面に塗装が施されたものである。このような材質の違いがあれば、屈折率が異なるため、路面と立体物との間で差分偏光度に違いが生じる。この違いにより、上述したように路面と塗装面を有する他車両やガードレール等の立体物との境界（エッジ）を抽出することが可能となり、その立体物の画像領域の識別が可能となる。

また、路面は略水平で平坦な面であるのに対し、他車両等の立体物は路面とは異なる方向を向いた側面を有する。したがって、路面と立体物の側面とでは、撮像装置２００に取り込まれる反射光の入射角が異なるため、その反射光の鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとが路面と立体物の側面とで違いが出る。特に、立体物の側面が路面に対して略直立した面であると、立体物の側面からの反射光に含まれる鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとの間の相対関係は、路面からの反射光に含まれる鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとの間の相対関係を入れ替えたものに近似する。そして、一般に、反射光に含まれる鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとの相対関係は、入射面に対して平行な偏光成分である鉛直偏光成分Ｐよりも、入射面に対して垂直な偏光成分である水平偏光成分Ｓの方が大きいという関係がある。したがって、路面あるいは路面に平行な面からの反射光を撮像装置２００で受光した場合には鉛直偏光成分Ｐよりも水平偏光成分Ｓの方が強く、路面に対して略直立した立体物側面からの反射光を撮像装置２００で受光した場合には水平偏光成分Ｓよりも鉛直偏光成分Ｐの方が強い。このような路面と立体物との間の偏光特性の違いにより、撮像装置２００で受光した反射光中の鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとを比較することで、水平偏光成分Ｓが強ければ路面に平行な面からの反射光であることが把握でき、鉛直偏光成分Ｐが強ければ路面に垂直な面からの反射光であることが把握できる。その結果、例えば、撮像装置２００で受光した反射光中に含まれる鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとの差分値（あるいは差分偏光度）をとることで、その差分値（あるいは差分偏光度）の正負により、路面に平行な面を有する物体なのか、路面とは異なる方向を向いた外面を有する物体すなわち立体物なのかを把握することが可能である。

以上のような材質や入射角の違いにより、路面と立体物との境界（エッジ）を抽出することが可能となり、その立体物の画像領域の識別が可能となる。そして、形状近似認識処理により、形状テンプレートを用いて立体物の種類（自動車であるのか、ガードレールであるのか等）を特定することができる。

図３９（ａ）及び（ｂ）は、同じ撮像領域を撮像したモノクロ輝度画像（非分光・非偏光）と非分光の差分偏光度画像とを示す画像例である。
撮像領域内が暗いため、図３９（ａ）に示すモノクロ輝度画像では、路面と先行車両（立体物）とのコントラストが小さいことがわかる。これに対し、図３９（ｂ）に示す差分偏光度画像では、路面と先行車両（立体物）とのコントラストが大きい。よって、モノクロ輝度画像では先行車両を識別することが困難な状況下であっても、差分偏光度画像を用いれば先行車両を高精度に識別することが可能である。

ここで、上述した材質の違いに伴う差分偏光度の違いを、路面を構成する材料であるアスファルト（路面）と自動車（立体物）の側面を構成する塗料との間の偏光反射特性の違いを評価解析することにより、それらの偏光反射モデルが異なることを確認し、これによりアスファルト路面と自動車との判別が可能であることを確認した。以下、具体的に説明する。

物体で反射した反射光には、いわゆる「てかり」である鏡面反射成分、物体表面の微細な凹凸構造であるマットな反射成分である拡散反射成分、物体内部で散乱して出てきた内部散乱成分が含まれている。反射光の強度は、これら３つの成分の和として表現される。なお、鏡面反射成分は、拡散反射成分の一部という考え方もできる。拡散反射成分と内部散乱成分は、物体を照射する光源がいずれの方向に存在しても観測されるが（すなわち、入射角の依存性が低い。）、鏡面反射成分は、反射光の受光部に対してほぼ正反射方向に光源が存在する場合にのみ観測される入射角依存性の強い成分である。これは、偏光特性に関しても成り立つ。拡散反射成分と内部散乱成分は、上述したように、物体を照射する光源がいずれの方向に存在しても観測されるのであるが、その偏光特性は互いに異なっている。具体的には、拡散反射成分は、物体表面を微小領域に分け、それぞれの領域ではフレネルの反射特性を満足するものと想定できるため、無偏光の光が入射した場合には水平偏光成分Ｓが鉛直偏光成分Ｐに比べて大きいという偏光特性がある。これに対し、内部散乱成分は、物体内部で散乱されて出てきた成分であるため、無偏光の光が入射した場合は、物体へ入射した光の偏光成分に影響されにくく、物体内部から外部に出てくる際に鉛直偏光成分Ｐが強くなるという偏光特性がある。

そして、本実施形態のように、自車両からのフロントビューを撮影する際にその撮影領域内に存在し得る物体（アスファルトやマンホール蓋等）は、そのほとんどが表面に少なからず凹凸がある物体であるため、鏡面反射成分は少ないものと考えることができる。よって、本実施形態では、撮像装置２００の撮像領域内に存在する物体からの反射光は、拡散反射成分及び内部散乱成分が支配的であると考えることができる。この結果、反射光中の水平偏光成分Ｓ及び鉛直偏光成分Ｐの強さを比較することにより、水平偏光成分Ｓが強ければ反射光には拡散反射成分が多く含まれていることが把握でき、鉛直偏光成分Ｐが強ければ反射光には内部散乱成分が多く含まれていることが把握できる。

図４０は、実験室において、被検物に対し、光源位置を変化させ、固定配置されたカメラで水平偏光成分Ｓの画像と鉛直偏光成分Ｐの画像を撮影する実験の概要を示す説明図である。
本実験では、実験室内において、アスファルト面とスチールに塗料を塗布した塗装面に対し、光源位置を変化させて固定配置されたカメラで水平偏光成分Ｓの画像と鉛直偏光成分Ｐの画像を撮影したときの差分偏光度の変化を測定した。図５０３は評価を行った光学系の説明図である。光源はハロゲンランプを使用し、また、カメラにはビジョンカメラを用い、カメラの前段に偏光子を配置して偏光方向を回転選択可能とした。

図４１は、本実験結果を示すグラフである。
このグラフは、横軸に入射角（光源位置）をとり、縦軸に差分偏光度をとったものである。カメラ仰角は水平から１０度傾けた状態である。差分偏光度は、各入射角度の撮影画像についての略中央部の輝度情報から算出したものである。ただし、この実験における差分偏光度は、鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓの合計値に対する、鉛直偏光成分Ｐから水平偏光成分Ｓを差し引いた値の比率であるため、本実施形態における差分偏光度とは正負が逆になる。したがって、本実験における差分偏光度は、水平偏光成分Ｓよりも鉛直偏光成分Ｐの方が強い場合には正の値をとり、鉛直偏光成分Ｐよりも水平偏光成分Ｓの方が強い場合には負の値をとることになる。

図４１に示すグラフからわかるように、アスファルト面については、入射角のほぼ全域にわたって、差分偏光度が負の値をとっている。すなわち、鉛直偏光成分Ｐよりも水平偏光成分Ｓの方が強いことを示している。これは、アスファルト面からの反射光は拡散反射成分が支配的であるためである。一方、塗装面については、入射角が約６０°を超えると差分偏光度が正の値をとる。これは、塗装面からの反射光は、内部散乱成分と拡散反射成分とが混在しているためである。このような違いにより、差分偏光度の違い（偏光特性の違い）によってアスファルト面と塗装面とを区別して認識することが可能である。

以上のような立体物の検出処理の結果は、本実施形態では、自車両１００の運転者へ警告や、自車両のハンドルやブレーキを制御するなどの走行支援制御に利用される。具体的には、立体物であることが判別された場合、その判別結果は車両走行制御ユニット１０８に送られ、例えば、自車両１００の自動ブレーキシステムの制御に利用することで交通事故の低減効果等を期待できる。また、例えば、自車両のカーナビゲーションシステムのＣＲＴ画面などに車線逸脱情報を報知して、運転者に注意を喚起することにも利用可能である。

〔路端検出処理〕
以下、本実施形態における路端検出処理について説明する。
本実施形態では、自車両が走行可能領域から逸脱するのを防止する目的で、検出対象物としての路端を検出する処理を行う。ここでいう路端としては、車両走行面と歩行者通路との段差部、側溝部、植栽、ガードレール、コンクリートなどで出来た側壁などを含む。

本実施形態における路端検出処理では、撮像ユニット１０１から取得することができる情報のうち、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐとの比較による偏光情報を用いる。なお、白色成分の鉛直偏光成分には、赤色光の鉛直偏光成分を含めても良い。本実施形態では、この偏光情報として、上記立体物の検出処理と同様、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐの差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を用いる。

まず、撮像ユニット１０１で撮像された、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓの画像データと白色成分（非分光）の鉛直偏光成分Ｐの画像データとから、その差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を画素値とした差分偏光度画像を生成する。そして、上記立体物の検出処理と同様、処理ラインを設定する。なお、処理ライン（あるいは処理ブロック）の設定方法については、上記立体物の検出処理と同様である。

このようにして処理ラインを設定したら、上述した処理ラインに沿って、隣接する２つの画素値（差分偏光度）の差分値を算出し、その差分値が路端エッジ用の閾値以上である場合に、当該２つの隣接画素間をエッジとして特定する。そして、特定されたエッジに係る２つの画素の画素値（差分偏光度）を、予め決められた路端特定用の閾値と比較し、当該閾値以上であれば、そのエッジを路端のエッジであるとして抽出する。

このようなエッジ抽出処理を全処理ラインについて行うことで、路端のエッジによって囲まれた画像領域を路端の画像領域候補として抽出することができる。その後、このようにして抽出した路端の画像領域候補について形状近似認識処理を施す。具体的には、抽出した路端の画像領域候補の形状を、予め記憶されている路端の形状テンプレートと比較する。そして、路端の画像領域候補の形状が路端の形状テンプレートと一致した場合、その画像領域候補が路端の画像領域であると識別する。この形状近似認識処理は、上述した立体物の検出処理の場合と同様である。

また、路端を検出する際に用いる閾値は、環境の変化に応じて切り替えてもよい。例えば、昼間と夜間などの時間帯に応じて、あるいは、雨天と晴天などの天候に応じて、切り替えることが可能である。これらの切り替えは、時間情報やレインセンサや日照センサなどの情報を用いてもよい。

差分偏光度を用いることで路端を認識できる理由は、上記立体物の場合と同様である。すなわち、材質や入射角の違いによって差分偏光度が異なってくるので、差分偏光度に基づいて路面と路端との境界（エッジ）を抽出することが可能となる。そして、形状近似認識処理により、形状テンプレートを用いて路端の種類も特定可能である。

図４２（ａ）及び（ｂ）は、同じ撮像領域を撮像したモノクロ輝度画像（非分光・非偏光）と非分光の差分偏光度画像とを示す画像例である。
この画像例は、自車両がトンネル内を走行しているときに撮像したものであり、その撮像領域内が暗い。そのため、図４２（ａ）に示すモノクロ輝度画像では、路面とトンネル側壁（路端）とのコントラストが小さいことがわかる。これに対し、図４２（ｂ）に示す差分偏光度画像では、路面とトンネル側壁（路端）とのコントラストが大きい。よって、モノクロ輝度画像ではトンネル側壁を識別することが困難な状況下であっても、差分偏光度画像を用いればトンネル側壁を高精度に識別することが可能である。

ここで、上述した材質の違いに伴う差分偏光度の違いを、路面を構成する材料であるアスファルト（路面）とコンクリート側壁（路端）との間の偏光反射特性の違いを評価解析することにより、それらの偏光反射モデルが異なることを確認し、これによりアスファルト路面とコンクリート側壁との判別が可能であることを確認した。以下、具体的に説明する。

図４３は、実験室において、アスファルト面とコンクリート面を被検物として、光源位置を変化させ、固定配置されたカメラで水平偏光成分Ｓの画像と鉛直偏光成分Ｐの画像を撮影する実験を行ったときの実験結果を示すグラフである。
なお、本実験では、図４０に示した実験装置を用い、かつ、実験条件は上述したアスファルト面及び塗装面の実験を行った場合と同じである。

図４３に示すグラフからわかるように、アスファルト面については、既に述べたとおり、入射角のほぼ全域にわたって差分偏光度が負の値をとっており、鉛直偏光成分Ｐよりも水平偏光成分Ｓの方が強い。一方、コンクリート面については、上記塗装面に近似した変化を示し、コンクリート面からの反射光には内部散乱成分と拡散反射成分とが混在していることがわかる。このような違いにより、差分偏光度の違い（偏光特性の違い）によってアスファルト面とコンクリート面とを区別して認識することが可能である。

以上のような路端の検出処理の結果は、本実施形態では、自車両１００の運転者へ警告や、自車両のハンドルやブレーキを制御するなどの走行支援制御に利用される。具体的には、路端の判別結果は車両走行制御ユニット１０８に送られ、例えば、自車両１００の自動ブレーキシステムの制御に利用することで交通事故の低減効果等を期待できる。また、例えば、自車両のカーナビゲーションシステムのＣＲＴ画面などに車線逸脱情報を報知して、運転者に注意を喚起することにも利用可能である。

〔白線検出処理〕
以下、本実施形態における白線検出処理について説明する。
本実施形態では、自車両が走行可能領域から逸脱するのを防止する目的で、検出対象物としての白線（区画線）を検出する処理を行う。ここでいう白線とは、実線、破線、点線、二重線等の道路を区画するあらゆる白線を含む。なお、黄色線等の白色以外の色の区画線などについても同様に検出可能である。

本実施形態における白線検出処理では、撮像ユニット１０１から取得することができる情報のうち、白色成分（非分光）の鉛直偏光成分Ｐの偏光情報を用いる。なお、この白色成分の鉛直偏光成分にシアン光の鉛直偏光成分を含めても良い。一般に、白線やアスファルト面は、可視光領域においてフラットな分光輝度特性を有することが知られている。一方、シアン光は可視光領域内の広帯域を含んでいるため、アスファルトや白線を撮像するには好適である。よって、上記構成例２における光学フィルタ２０５を用い、白色成分の鉛直偏光成分にシアン光の鉛直偏光成分を含めることで、使用する撮像画素数が増えるため、結果的に解像度が上がり、遠方の白線も検出することが可能となる。

本実施形態の白線検出処理において、多くの道路では、黒色に近い色の路面上に白線が形成されており、白色成分（非分光）の鉛直偏光成分Ｐの画像において白線部分の輝度は路面上の他部分より十分に大きい。そのため、路面部分のうち輝度が所定値以上である部分を白線として判定することにより、白線を検出することができる。特に、本実施形態では、使用する白色成分（非分光）の鉛直偏光成分Ｐの画像は、水平偏光成分Ｓがカットされているので、雨路からの照り返し光などを抑制した画像を取得することが可能となる。よって、夜間における雨路などからヘッドランプの照り返し光等の外乱光を白線と誤認識することなく、白線検出を行うことが可能である。

また、本実施形態における白線検出処理において、撮像ユニット１０１から取得することができる情報のうち、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐとの比較による偏光情報、例えば、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐの差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を用いてもよい。白線からの反射光は、通常、拡散反射成分が支配的であるため、その反射光の鉛直偏光成分Ｐと水平偏光成分Ｓとはほぼ同等となり、差分偏光度はゼロに近い値を示す。一方、白線が形成されていないアスファルト面部分は、乾燥状態のときには、図４１や図４３に示したように散乱反射成分が支配的となる特性を示し、その差分偏光度は正の値（図４１や図４３に示した実験結果とは正負が逆である。）を示す。また、白線が形成されていないアスファルト面部分は、湿潤状態のときには、鏡面反射成分が支配的となり、その差分偏光度は更に大きな値を示す。したがって、得られた路面部分の偏光差分値が所定閾値よりも小さい部分を白線と判定することができる。

図４４（ａ）及び（ｂ）は、雨天時において同じ撮像領域を撮像したモノクロ輝度画像（非分光・非偏光）と非分光の差分偏光度画像とを示す画像例である。
この画像例は、雨天時に撮影したものであるため、撮像領域が比較的暗く、また、路面は湿潤状態となっている。そのため、図４４（ａ）に示すモノクロ輝度画像では、白線と路面とのコントラストが小さい。これに対し、図４４（ｂ）に示す差分偏光度画像では、白線と路面とのコントラストが十分に大きい。よって、モノクロ輝度画像では白線を識別することが困難な状況下であっても、差分偏光度画像を用いれば白線を高精度に識別することが可能である。
また、画像例の右側部分の白線は、陰に重なっているため、図４４（ａ）に示すモノクロ輝度画像では、この右側の白線と路面とのコントラストが特に小さい。これに対し、図４４（ｂ）に示す差分偏光度画像では、この右側の白線と路面とのコントラストも十分に大きい。よって、モノクロ輝度画像では識別困難な白線についても、差分偏光度画像を用いれば高精度に識別することが可能である。

〔フロントガラス上の雨滴検出処理〕
以下、本実施形態における雨滴検出処理について説明する。
本実施形態では、ワイパー１０７の駆動制御やウォッシャー液の吐出制御を行う目的で、検出対象物としての雨滴を検出する処理を行う。なお、ここでは、フロントガラス上に付着した付着物が雨滴である場合を例に挙げて説明するが、鳥の糞、隣接車両からの跳ねてきた路面上の水しぶきなどの付着物についても同様である。

本実施形態における雨滴検出処理では、撮像ユニット１０１から取得することができる情報のうち、前段フィルタ２１０の赤外光透過フィルタ領域２１２を透過した光を受光する雨滴検出用画像領域２１４の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐとの比較による偏光情報を用いる。本実施形態では、この偏光情報として、白色成分（非分光）の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐの差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を用いる。

上述したように、本実施形態の撮像ユニット１０１には、光源２０２が設けられており、フロントガラス１０５の外壁面に雨滴２０３が付着していない場合、光源２０２から照射された光は、フロントガラス１０５の外壁面と外気との界面で反射し、その反射光が撮像装置２００へ入射する。一方、フロントガラス１０５の外壁面に雨滴２０３が付着している場合、フロントガラス１０５の外壁面と雨滴２０３との間における屈折率差は、フロントガラス１０５の外壁面と外気との間の屈折率差よりも小さくなる。そのため、光源２０２から照射された光は、その界面を透過し、撮像装置２００には入射しない。

図４５は、ブリュースタ角での反射光の偏光状態を示す説明図である。
一般に、ガラスなどで平坦面に光が入射するとき、水平偏光成分Ｓの反射率は入射角に対して単調増加するのに対し、鉛直偏光成分Ｐの反射率は特定角度（ブリュースタ角θＢ）でゼロとなり、鉛直偏光成分Ｐは、図４５に示すように反射せずに透過光のみとなる。したがって、光源２０２が、鉛直偏光成分Ｐの光のみをブリュースタ角θＢの入射角をもって車両室内側からフロントガラス１０５に向けて照射するように構成することで、フロントガラス１０５の内壁面（室内側の面）での反射光は発生せず、フロントガラス１０５の外壁面（車外側の面）に鉛直偏光成分Ｐの光が照射される。フロントガラス１０５の内壁面での反射光が存在すると、その反射光が撮像装置２００への外乱光となり、雨滴検出率の低減要因となる。

光源２０２からフロントガラス１０５へ入射させる光を鉛直偏光成分Ｐのみとするためには、光源２０２として例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）を用いる場合、その光源２０２とフロントガラス１０５との間に、鉛直偏光成分Ｐのみを透過させる偏光子を配置するのがよい。また、光源２０２として半導体レーザ（ＬＤ）を用いる場合、ＬＤは特定偏光成分の光のみを発光させることができるので、鉛直偏光成分Ｐのみの光がフロントガラス１０５に入射するようにＬＤの軸を合わせてもよい。

図４６（ａ）は、フロントガラス１０５の外壁面に雨滴が付着していないときの、光源２０２の発光光量に対する撮像装置２００の受光量の比率を偏光成分ごとに示したグラフである。
図４６（ｂ）は、フロントガラス１０５の外壁面に雨滴が付着しているときの、光源２０２の発光光量に対する撮像装置２００の受光量の比率を偏光成分ごとに示したグラフである。
これらのグラフにおいて、横軸には光源２０２からフロントガラスへの入射角をとり、縦軸には光源２０２の発光光量に対する撮像装置２００の受光量の比率をとったものである。符号Ｉｓで示すグラフは水平偏光成分Ｓについてのグラフを示し、符号Ｉｐで示すグラフは鉛直偏光成分Ｐについてのグラフを示し、符号Ｉで示すグラフは水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐとの平均値についてのグラフを示している。なお、これらのグラフは、フロントガラス１０５の屈折率を１．５とし、雨滴の屈折率を１．３８として計算したものである。

本実施形態では、上述のとおり、光源２０２とフロントガラス１０５との間に偏光子を配置するなどして、フロントガラス１０５には鉛直偏光成分Ｐのみが入射されるように構成するが、実際には、完全に鉛直偏光成分Ｐの光のみがフロントガラス１０５へ入射するように偏光子の偏光軸を合わせる等の調整は困難である。そのため、通常は、水平偏光成分Ｓの光もフロントガラス１０５へ入射することになる。そのため、通常は、水平偏光成分Ｓの光も撮像装置２００で受光されることとなる。

図４７（ａ）は、フロントガラス１０５の外壁面に雨滴が付着していないときの差分偏光度を示すグラフである。
図４７（ｂ）は、フロントガラス１０５の外壁面に雨滴が付着しているときの差分偏光度を示すグラフである。
これらのグラフも、フロントガラス１０５の屈折率を１．５とし、雨滴の屈折率を１．３８として計算したものである。

図４７（ａ）及び（ｂ）に示すグラフを比較すると、雨滴の有無によって差分偏光度の入射角特性が異なることがわかる。そして、これらのグラフによれば、両者の間で最も差分偏光度の違いが出るのは入射角がブリュースタ角に近い５０度付近である。したがって、このような入射角となるように光源２０２を設置することで、差分偏光度画像に基づく雨滴の検出精度を高めることができる。

図４８は、入射角が５０度付近となるように配置したときの差分偏光度画像を示す画像例である。
図４８の画像例は、暗中にて車両室内より光源２０２から光をフロントガラス１０５に向けて照射したときの差分偏光度画像であり、雨滴が付着しているフロントガラスの画像領域と雨滴が付着していないフロントガラスの画像領域とのコントラストが十分に高いことがわかる。よって、差分偏光度画像を用いれば、フロントガラス１０５に付着した雨滴を高精度に検出することが可能である。

本実施形態の雨滴検出処理では、まず、光源２０２を点灯し、赤外光透過フィルタ領域２１２を透過した光に対応する雨滴検出用画像領域２１４の水平偏光成分Ｓと鉛直偏光成分Ｐに基づく差分偏光度（（Ｓ−Ｐ）／（Ｓ＋Ｐ））を画素値とした差分偏光度画像を生成する。そして、その差分偏光度画像に対して、公知であるラプラシアンフィルタを用いてエッジ検出処理を行う。このエッジ検出処理により、雨滴の画像領域候補と雨滴でない画像領域候補との境界を強調した画像を作成することができる。続いて、円形検出処理を実行し、円形として検出された画像領域を雨滴の画像領域として識別する。この円形検出処理では、公知である一般化ハフ変換を行えばよい。

その後、本実施形態では、雨滴の画像領域として識別された領域の個数を計測し、その個数を雨量に変換して雨量を算出する。そして、ワイパー制御ユニット１０６は、このようにして算出された雨量に基づいて、ワイパー１０７の駆動制御やウォッシャー液の吐出制御を行う。

上記実施形態の撮像装置２００はいわゆる単眼カメラ構成であったが、本変形例の撮像装置は、複眼カメラ構成のステレオカメラである。このステレオカメラが有する２つのカメラ部の構成としては、上記実施形態における撮像装置２００と同様の構成を採用できる。

また、上記実施形態の撮像装置２００では、鉛直偏光成分Ｐのみを選択して透過させる鉛直偏光領域と、水平偏光成分Ｓのみを選択して透過させる水平偏光領域とが、撮像画素単位で領域分割された偏光フィルタ層２２２を有する光学フィルタ２０５を用いた例であったが、フロントガラス１０５での反射による映り込みを防止するだけであれば、次のような光学フィルタであってもよい。

図４９は、フロントガラス１０５での反射による映り込み防止に特化した光学フィルタの偏光フィルタ層におけるワイヤーグリッド構造の金属ワイヤーの長手方向を示す説明図である。
上記構成例１の偏光フィルタ層２２２は、鉛直偏光成分Ｐのみを選択して透過させる鉛直偏光領域と、水平偏光成分Ｓのみを選択して透過させる水平偏光領域とが、撮像画素単位で領域分割されたものであった。これに対し、図４９に示す光学フィルタの偏光フィルタ層は、鉛直偏光成分Ｐのみを選択して透過させる鉛直偏光領域のみで構成され、水平偏光領域が除外されている。

また、図４９に示す光学フィルタの偏光フィルタ層における鉛直偏光領域は、上記構成例１と同様、フロントガラス１０５の湾曲に合わせて、偏光フィルタ層の水平方向端部へ近いほど、その透過軸と鉛直方向との角度が大きくなるように形成されている。すなわち、本例の偏光フィルタ層の鉛直偏光領域も、水平方向端部へ近いほど、そのワイヤーグリッド構造の金属ワイヤーの長手方向と水平方向との角度が大きくなるように構成されている。よって、本構成例１と同様、湾曲しているフロントガラス１０５での反射による映り込みを、撮像画像の中央部だけでなく撮像画像の水平方向端部でも、適切にカットすることができる。

以上に説明したものは一例であり、本発明は、次の態様毎に特有の効果を奏する。
（態様Ａ）
湾曲面を有するフロントガラス１０５等の湾曲面部材に対する相対位置が一定となるように設置され、該湾曲面からの反射光をカットし又は選択的に透過させる鉛直偏光領域等の偏光フィルタ領域を備えた偏光フィルタである光学フィルタ２０５を介して、撮像領域内に存在する物体からの光を、受光素子２０６Ａが２次元配置された画素アレイで構成された画像センサ２０６により受光することで、撮像領域内を撮像する撮像装置において、上記偏光フィルタ領域は、透過軸方向が異なる複数のフィルタ領域部分から構成されており、各フィルタ領域部分の透過軸方向は、当該フィルタ領域部分へ入射してくる上記湾曲面部材の湾曲面上からの反射光の最大偏光成分の偏光方向に基づいて設定されている。
これによれば、いずれのフィルタ領域部分においても適切に湾曲面上からの反射光をカットし又は選択的に透過させることができる。

（態様Ｂ）
態様Ａにおいて、上記複数のフィルタ領域部分は、上記画像センサ上における１つの受光素子又は２以上の受光素子で構成される単位領域で配置されている。
これによれば、より細かい単位で湾曲面に対する透過軸方向が調整されるので、より適切に湾曲面上からの反射光をカットし又は選択的に透過させることができる。

（態様Ｃ）
態様Ａ又はＢにおいて、上記湾曲面部材は上記偏光フィルタが設置される車両のフロントガラス１０５等の窓ガラスである。
これによれば、湾曲したフロントガラス１０５の面での反射による映り込みを抑制した撮像画像を得たり、あるいは、湾曲したフロントガラス１０５の面での反射による映り込みの画像だけを抽出したりすることができる。

（態様Ｄ）
態様Ａ乃至Ｃのいずれかの態様において、上記偏光フィルタ領域はワイヤーグリッド構造である。
上述したように、ワイヤーグリッド構造は半導体プロセスで作製できるとともに、サブ波長凹凸構造の溝方向を変えることで偏光軸を調整できるため、撮像画素単位（数ミクロンサイズ）で偏光軸の異なる偏光子パターン（フィルタ領域部分）を形成できる。また、ワイヤーグリッド構造は、金属細線で形成されるので、耐熱性・耐光性について信頼性が高い光学フィルタ２０５を実現できる。なお、ここでいう耐光性とは、紫外線などによる光学特性の劣化に対する耐性を意味する。このように耐熱性、耐光性に優れることで、車載用の撮像装置にも好適に利用できる。

（態様Ｅ）
撮像手段が撮像した撮像画像に基づいて撮像領域内に存在する検出対象物の検出処理を行う物体検出処理手段を有する物体検出装置において、上記撮像手段として、態様Ａ乃至Ｆのいずれかの態様に係る撮像装置２００を用いる。
これによれば、偏光フィルタ層２２２の鉛直偏光領域におけるいずれのフィルタ領域部分においても適切に湾曲面上からの反射光をカットし又は選択的に透過させることができるので、湾曲面での反射による映り込みを抑制した撮像画像を得たり、あるいは、湾曲面での反射による映り込みの画像だけを抽出したりすることができる。

（態様Ｆ）
受光素子が２次元配置された画素アレイで構成された画像センサ２０６を有する撮像装置の該画像センサ２０６と撮像領域との間で、湾曲面を有するフロントガラス１０５等の湾曲面部材に対する相対位置が一定となるように設置され、該湾曲面からの反射光をカットし又は選択的に透過させる鉛直偏光領域等の偏光フィルタ領域を備えた偏光フィルタである光学フィルタ２０５において、上記偏光フィルタ領域は、透過軸方向が異なる複数のフィルタ領域部分から構成されており、各フィルタ領域部分の透過軸方向は、当該フィルタ領域部分へ入射してくる上記湾曲面部材の湾曲面上からの反射光の最大偏光成分の偏光方向に基づいて設定されている。
これによれば、鉛直偏光領域におけるいずれのフィルタ領域部分においても適切に湾曲面上からの反射光をカットし又は選択的に透過させることができる。

１００ 自車両
１０１ 撮像ユニット
１０２ 画像解析ユニット
１０３ ヘッドランプ制御ユニット
１０４ ヘッドランプ
１０５ フロントガラス
１０６ ワイパー制御ユニット
１０７ ワイパー
１０８ 車両走行制御ユニット
２００ 撮像装置
２０１ 撮像ケース
２０２ 光源
２０３ 雨滴
２０４ 撮像レンズ
２０５ 光学フィルタ
２０６ 画像センサ
２０６Ａ フォトダイオード（受光素子）
２１０ 前段フィルタ
２１１ 赤外光カットフィルタ領域
２１２ 赤外光透過フィルタ領域
２１３ 車両検出用画像領域
２１４ 雨滴検出用画像領域
２２０ 後段フィルタ
２２１ フィルタ基板
２２２ 偏光フィルタ層
２２３ 分光フィルタ層
２２４ 充填材

特開２００１−９４８４２号公報

Claims (6)

1. 湾曲面を有する湾曲面部材に対する相対位置が一定となるように設置され、該湾曲面からの反射光をカットし又は選択的に透過させる偏光フィルタ領域を備えた偏光フィルタを介して、撮像領域内に存在する物体からの光を、受光素子が２次元配置された画素アレイで構成された画像センサにより受光することで、撮像領域内を撮像する撮像装置において、
   上記偏光フィルタ領域は、透過軸方向が異なる複数のフィルタ領域部分から構成されており、各フィルタ領域部分の透過軸方向は、当該フィルタ領域部分へ入射してくる上記湾曲面部材の湾曲面上からの反射光の最大偏光成分の偏光方向に基づいて設定されていることを特徴とする撮像装置。
2. 請求項１の撮像装置において、
   上記複数のフィルタ領域部分は、上記画像センサ上における１つの受光素子又は２以上の受光素子で構成される単位領域で配置されていることを特徴とする撮像装置。
3. 請求項１又は２の撮像装置において、
   上記湾曲面部材は、上記偏光フィルタが設置される車両の窓ガラスであることを特徴とする撮像装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の撮像装置において、
   上記偏光フィルタ領域は、ワイヤーグリッド構造であることを特徴とする撮像装置。
5. 撮像手段が撮像した撮像画像に基づいて撮像領域内に存在する検出対象物の検出処理を行う物体検出処理手段を有する物体検出装置において、
   上記撮像手段として、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の撮像装置を用いたことを特徴とする物体検出装置。
6. 受光素子が２次元配置された画素アレイで構成された画像センサを有する撮像装置の該画像センサと撮像領域との間で、湾曲面を有する湾曲面部材に対する相対位置が一定となるように設置され、該湾曲面からの反射光をカットし又は選択的に透過させる偏光フィルタ領域を備えた偏光フィルタにおいて、
   上記偏光フィルタ領域は、透過軸方向が異なる複数のフィルタ領域部分から構成されており、各フィルタ領域部分の透過軸方向は、当該フィルタ領域部分へ入射してくる上記湾曲面部材の湾曲面上からの反射光の最大偏光成分の偏光方向に基づいて設定されていることを特徴とする偏光フィルタ。