JP2014043121A - 車載カメラ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】
すばやく撮像部の光学面の汚れを検出し、誤制御を抑制または停止する車載カメラ装置を提供する。
【解決手段】
第１撮像部と、第２撮像部と、一方端に第１撮像部を有し、他方端に第２撮像部を有する筐体と、を有し、第１撮像部と第２撮像部で撮像した画像から距離情報を取得する車載カメラ装置において、光学面が汚れていない撮像部で撮像した撮像画像に２値化処理を施した理想画像を予め記憶する記憶部と、第１撮像部又は、第２撮像部で撮像した撮像画像に対して、予め定めた２つの閾値に基づいて２値化処理し、２値化処理された画像と、記憶部で記憶された理想画像とを比較し、比較した結果に基づいて汚れ検出を行う処理部と、を有する。
【選択図】 図８

Description

本発明は、自動車に搭載する車載カメラ装置に関する。

近年、車載安全装置の一つとして、外界認識センサである車載カメラ装置を用いた技術開発が進んでいる。特に、２つの撮像部を持つステレオカメラ技術の開発が進んでいる。

ステレオカメラは、高性能に対象物までの距離を測定することが出来るセンサであり、様々なアプリケーションへの応用が期待されている。

ステレオカメラは、左右のカメラの画像から三角測量の要領で対象物までの距離を測定する。左右のカメラの画像を用いて正確な測距をするためには、左右のカメラの撮像性能を合わせこむ必要がある。左右のカメラの撮像性能の合わせこみの手法は、「光軸・ピント調整」、「感度補正」、「幾何補正」の調整・補正がある。この左右のカメラの撮像性能の合わせこみをすることで、左右のカメラのマッチング処理が正確に実行でき、視差（左右のカメラの見え方の違い）の算出によって対象物までの測距を正確に測ることができる。

しかしながら、意図せずにドライバーが誤って、レンズや光学フィルタ等の撮像部に手を触れ撮像部を汚してしまう、車内からフロントガラスを掃除している際に水滴が撮像部に付着してしまう等、人的要因によって撮像部の光学面が汚れてしまうことがよくある。
また、雨、ホコリ、塵等によって自然にフロントガラス表面に汚れが付着する等、自然要因によって撮像部の光学面が汚れてしまうこともある。

このように、フロントガラスや撮像部の光学部分が汚れた状態になると、撮像部に入ってきた光が汚れによって乱反射する。光の乱反射が無い場合の画像に対して、光の乱反射があると、画像がピンボケしたような現象を引き起こす。さらに、汚れ方によって光の乱反射の程度も異なり、汚れが多いほどボケ具合も大きくなる。ステレオカメラの場合、左右のカメラの撮像部の汚れ方が異なると、左右のカメラに入る光が異なり、左右の画像の撮像性能はアンマッチとなる。そのため、ステレオカメラのマッチング処理時でミスマッチングを発生し、正確な距離の算出が困難となる。

汚れで正確な距離の算出が困難となると、車両の制御が不安定となる。具体的には、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）のブレーキのタイミングが遅くなったり、先行車の検出が遅くなったり、意図しない箇所で加速・減速をするといったことが発生してしまう。

そこで、汚れに関しては、いち早く検知することがもっとも重要な課題と言える。さらには汚れを検知した場合、ドライバーの汚れているという情報を知らせ、カメラの機能を停止させることが次に重要である。

特許文献１には、監視用の映像が規格に満たない異常状態の映像か否かを診断することができるように、映像を撮像する撮像手段と、この撮像手段による撮像映像から白線を検出する検出手段と、この検出手段により検出した白線を基準に、かつ自車両からの相対的な距離、時間の異なる複数の検出領域を撮像映像から抽出する抽出手段と、この抽出手段により抽出される複数の検出領域それぞれに対応する正常輝度分布と異常輝度分布とを記憶する記憶手段と、上記抽出手段により抽出される複数の検出領域の各輝度分布と上記記憶手段に記憶されている複数の検出領域ごとの正常輝度分布と異常輝度分布のそれぞれと比較し、各検出領域の輝度分布の少なくとも１つが異常輝度分布に類似する際に、輝度異常を診断する診断手段と、を備えることが開示されている。

特開２００３−３１２４０８号公報

上記した特許文献１に示すような手法で汚れを検出する技術があるが、汚れを検出するためには、白線を検知する必要がある。また時間の異なる複数の検出領域が必要であり、確率的に汚れを算出しているため、検出までに時間が掛かる。

バックモニタ等の確認用の車載カメラ用途においては、特許文献１に示す手段でも汚れが検出できると考えるが、車両や人等を認識して車両を制御するような車載カメラ装置においては、すばやく汚れを検出し、誤制御を抑制または停止することが必要である。

本発明の目的は、すばやく撮像部の光学面の汚れを検出し、誤制御を抑制または停止する車載カメラ装置を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明は、第１撮像部と、第２撮像部と、一方端に第１撮像部を有し、他方端に第２撮像部を有する筐体と、を有し、第１撮像部と第２撮像部で撮像した画像から距離情報を取得する車載カメラ装置において、光学面が汚れていない撮像部で撮像した撮像画像に２値化処理を施した理想画像を予め記憶する記憶部と、第１撮像部又は、第２撮像部で撮像した撮像画像に対して、予め定めた２つの閾値に基づいて２値化処理し、２値化処理された画像と、記憶部で記憶された理想画像とを比較し、比較した結果に基づいて汚れ検出を行う処理部と、を有する構成とする。

すばやく撮像部の光学面の汚れを検出し、誤制御を抑制または停止する車載カメラ装置を提供できる。

本発明に係る車載カメラ装置の概略構成の一例を示す図である。 本発明の撮像部の各構成の一例を示す図である。 本発明の撮像部の光学面の汚れが及ぼす影響について説明する図である。 撮像部の光学面の汚れの有無による撮像画像の一例を示す図である。 対向車及び先行車の光源の検知を説明する図である。 夜間における汚れ検知に有利な光源を含む撮像画像の一例を示す図である。 夜間における汚れ検知に有利な光源を含む撮像画像の他の例を示す図である。 夜間におけるボヤケが発生した光源を含む撮像画像の一例を示す図である。 ２値化処理前の汚れがある場合の光源の撮像画像の一例を示す図である。 ２値化処理後の汚れがある場合の光源の撮像画像の一例を示す図である。 ２値化処理後の汚れがない場合の光源の撮像画像の一例を示す図である。 汚れがない場合のボヤケが発生する領域を記憶することを説明する図である。

本発明は、車載カメラ装置であるステレオカメラで撮像している走行中の環境の明るさに対して、十分に明るい光源を１つ以上検出し、その光源の周辺の輝度分布から、光源のボヤケ具合を検出し、ボヤケ具合の大きさによって汚れを検出する方法を取ることでいち早く検出が可能となる。

つまり、本発明は、第１撮像部と、第２撮像部と、一方端に第１撮像部を有し、他方端に第２撮像部を有する筐体と、を有し、第１撮像部と第２撮像部で撮像した画像から距離情報を取得する車載カメラ装置において、光学面が汚れていない撮像部で撮像した撮像画像に２値化処理を施した理想画像を予め記憶する記憶部と、第１撮像部又は、第２撮像部で撮像した撮像画像に対して、予め定めた２つの閾値に基づいて２値化処理し、２値化処理された画像と、記憶部で記憶された理想画像とを比較し、比較した結果に基づいて汚れ検出を行う処理部と、を有する構成とすることで、すばやく撮像部の光学面の汚れを検出し、誤制御を抑制または停止する車載カメラ装置を提供できる。

光源のボヤケ具合の検出には、２値化法を用いてボヤケが発生しているエリアを算出する。エリアの算出には、複数フレームの画像を用いることで平均化するほうが望ましい。複数のフレームを用いても、１フレームあたりの時間は３３ｍｓ程度であるので平均化しても１ｓも掛からずに算出が出来る。
（片方のカメラの撮像部が汚れている場合）
（１）左右のカメラで同じ光源に対してボヤケが発生しているエリアの面積を比較することで，左右どちらのカメラが汚れているか瞬時に見分けることが出来る。
（両方のカメラの撮像部が汚れている場合）
（２）撮像部の光学面が汚れていない時に、ボヤケ具合のバラツキが少ない特定の光源（ヘッドライト、テールランプ等）を対象にして、左右のカメラでボヤケが発生しているエリアの面積を計算し、汚れていない時のボヤケ具合と比較することで瞬時に両方のカメラが汚れているか検出することが出来る。

この（２）手法の方が、光源を限定しなくても良いので早く汚れの検出ができる。一方、（２）手法では光源が限定される為、シーンによっては（１）に比べ、汚れの検出速度が遅くなることが考えられる。よって、（１）（２）を両方実行する手法が最も望ましい。

以上のように本発明では、汚れの検出結果に基づいて、車両側に警報を出すことでユーザーにいち早く知らせ、カメラの機能を停止させることが出来る。

さらに、汚れが解消（掃除等）されれば、車両側に出した警報を解除しユーザーにいち早く知らせ、カメラの機能を復活させることが出来る。

以下、図面を用いて、実施例について説明する。

図１に本発明の車載カメラ装置であるステレオカメラの概略構成を示す。

ステレオカメラは、図１に示すように、電源回路や画像処理回路が搭載された基板を有する筐体１００の一方端部に、第１撮像部の筐体である左撮像部筐体１０１を設け、他方端部に、第２撮像部の筐体である右撮像部筐体１０２を設けている。第１撮像部である左撮像部には、第１撮像素子である左撮像素子１０３と、第１レンズである左レンズ１０５と、第１光学フィルタである左光学フィルタ１０７と、第１フードである左フード１０９と、がある。

同様に第２撮像部である右撮像部には、第２撮像素子である右撮像素子１０４と、第２レンズである右レンズ１０６と、第２光学フィルタである右光学フィルタ１０８と、第２フードである右フード１１０と、がある。

ステレオカメラは、左右の撮像部から得た画像を用いて視差（左右の見え方の違い）を算出するマッチング処理をして、三角法の原理で距離を計算している。正確な距離を計算ためには、左右の撮像部の撮像性能を同一にしてあげる必要がある。左右の撮像部の撮像性能の合わせこみの手法は、「光軸・ピント調整」、「感度補正」「幾何補正」の調整・補正がある。この左右の撮像部の撮像性能の合わせこみをすることで、左右の撮像部のマッチング処理が正確に実行でき、視差（左右のカメラの見え方の違い）の算出によって対象物までの測距を正確に測ることができる。

しかしながら、図２に示すように意図せずにドライバーが誤って、撮像素子１２１、レンズ１２２、光学フィルタ１２３、等の撮像部に手を触れ、撮像部の光学面を汚してしまうことがある。また、車内からフロントガラスを掃除している際に、水滴や手垢が撮像部（光学フィルタ１２３や社室内側のフロントガラス１２５）に付着してしまう等、人的要因によって撮像部の光学面が汚れてしまうことがよくある。

一方で、自然に雨、ホコリ、塵が車室外側のフロントガラス１２５に積もり、汚れが付着する等、自然要因によって撮像部の光学面が汚れてしまうこともある。

図３を用いて、本発明の撮像部の光学面の汚れが及ぼす影響について説明する。

図３では、例として、レンズの表面に汚れが付着している場合で説明をする。

車室外からの光源１３１から出た光１３３は、車両のフロントガラス１２５を通過、さらに光学フィルタ１２３を通過した後、レンズ１２２の表面にある汚れ１３２に当たる。このとき光は、汚れによって拡散光１３４が発生する。拡散光１３４は、汚れの度合い、粒子の細かさ、汚れの材料等によって、拡散する方向や量が異なる。

そのため、撮像素子１２１で立体物を撮像すると、汚れが無いときの立体物の撮像画像に比べ、汚れがある時の立体物の撮像画像は、ボヤケが発生する。

図４に「汚れが有る場合の撮像画像」と「汚れが無い場合の撮像画像」を示す。

汚れが無い場合、光源１４１を撮像すると，撮像画像上の撮像光源領域１４２のように、光源１４１が撮像される。同様に汚れが有る場合、光源１４３を撮像すると、撮像画像上の撮像光源領域１４４のように、光源１４３が撮像される。

汚れが無い場合の撮像光源領域１４２に対して、汚れが有る場合の撮像光源領域１４４は、光源の周辺にボヤケが発生した画像が、撮像される。

認識をする車載カメラ装置において、特にステレオカメラの場合、左右の撮像部（第１撮像部、第２撮像部）の光学面で汚れ方が異なると、左右の撮像部で同じ対象物を撮像しても、左右の撮像部に入る光が異なり、左右の画像の撮像性能はアンマッチとなる。そのため、ステレオカメラのマッチング処理時でミスマッチングを発生し、正確な距離の算出が困難となる。

汚れで正確な距離の算出が困難となると、車両の制御が不安定となる。

具体的には、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）のブレーキのタイミングが遅くなったり、先行車の検出が遅くなったり、意図しない箇所で加速・減速をするといったことが発生してしまう。

そこで、汚れに関しては、いち早く検知することがもっとも重要な課題と言える。さらには汚れを検知した場合、ドライバーの汚れているという情報を知らせ、カメラの機能を停止させることが次に重要である。

この課題に対して、ステレオカメラで撮像している走行中の環境の明るさに対して、十分に明るい光源を１つ以上検出し、その光源の周辺の輝度分布から、光源のボヤケ具合を検出し、ボヤケ具合の大きさによって汚れを検出する方法を取ることでいち早く検出が可能となる。

図５を用いて具体的に説明する。夜間の場合、図５に示すように対向車のヘッドライト１５１や先行車のテールランプ１５２のように、走行中の環境の平均的な明るさに対して、十分に明るい光源を１つ以上検出する。この十分に明るい光源の検出法は、「パターンマッチングを用いた特徴点検出」や「画面上の輝度から明るい点を抽出する手法」等がある。

また、汚れを検出するのに有利な検出光源は、光源の中心輝度が高く、光源の周辺が暗い方が望ましい。例で言うと、図６のように真っ暗な暗闇１６１で懐中電灯１６２を照らしているようなシーンである。夜間でいうと、図５に示すように、対向車のヘッドライト１５１や先行車のテールランプ１５２が理想である。さらに、街灯や信号機等も理想である。

昼間であれば、信号機が理想であると言える。また、停止中の先行車両のブレーキランプ等でも可能と考える。

検出する光源は、１つ以上であるほうが良い。それは、汚れが光学面のどこに付着するかによって、画面上のどこにボヤケが発生するのか分からない。例えば、光学フィルタの周辺だけに汚れが付着していた場合、画面上の周辺に大きくボヤケが発生し、中心付近はボヤケの発生は少ない。よって、検出する光源が複数あり、画面全体に散らばっていた方がより正確な汚れの検出が可能である。理想としては、図７に示すように、暗闇１７１の環境に十分に明るい光源が、中心付近１７２に１箇所、画面周辺１７３〜１７６の４箇所にあれば理想である。

次に、検出した光源に対して、ボヤケ具合を算出する手法について述べる。図７のような画像は、汚れが無い場合の撮像画像である。例えば、仮に光学面全体に汚れが有ったと仮定すると、撮像画像は、図８のような画像になる。

暗闇１８１の環境に十分な明るい光源が、中心付近１８２に１箇所、画面周辺１８３〜１８６の４箇所撮像された場合、各光源領域において、その光源の周辺にボヤケが発生している。

つまり、本来図７のように撮像されるべき画像が、図８のような光源の周辺にボヤケが発生した撮像画像になる。具体的には後述するが、ボヤケが発生した撮像光源領域は、中心部のような最も明るい領域（第１領域）、暗闇１８１の領域（第３領域）、第１領域と第３領域間に、ボヤケが発生している領域（第２領域）が存在する。明るさの大小関係は、大きい順に、第１領域、第２領域、第３領域の順になっている。

図９に具体的な手法を示す。図９（ａ）は、汚れがある場合の光源の撮像画像（２値化前の生画像）を示す。図９（ａ）は、主に以下の３つの領域に分類できる。
（１）撮像部中心付近領域１９１（第１領域：最も明るい領域で、汚れが無い場合に撮像される領域。殆ど飽和状態に近い。）
（２）ボヤケが発生している領域１９３（第２領域）
（３）ボヤケが発生していない、光源から離れた領域１９２（第３領域：暗闇の領域。）
この光源の周辺のボヤケを抽出するために、２値化処理を実行する。２値化処理手法は、２つの閾値を用いた２値化をする。

例えば、２値化は、１つ目の閾値（上限）である第１閾値を設け、撮像部中心付近領域１９１の明るさ以上の画面上の輝度値を０とする。また、２つ目の閾値（下限）である第２閾値を設け、ボヤケが発生していない、光源から離れた領域１９２の明るさ以下の輝度値を０とする。それ以外の輝度値は、輝度値最大となるように２値化処理することである。

図９（ｂ）は、汚れがある場合の光源の撮像画像（２値化後の画像）を示す。図９（ｂ）に示すように２値化をすると、ボヤケが発生している領域１９３が輝度値１領域１９５のように真っ白い撮像画像となり、撮像部中心付近領域１９１及びボヤケが発生していない、光源から離れた領域１９２が、輝度値０領域１９４、１９６のように真っ黒い撮像画像となる。ボヤケが発生している領域が輝度値１領域１９５の総画素数を求めることで、ボヤケが発生している領域の範囲が算出できる。

汚れが無い場合は、図９（ｃ）の汚れが無い場合の光源の撮像画像（２値化後の画像）のように、２値化をすると、真っ白と真っ黒の間に多少グラデーション領域（ボヤケが発生しているような領域）が存在するため、その領域のみ輝度値１領域１９９のように真っ白い撮像画像となり、それ以外のボヤケが発生していない領域が輝度値０領域１９７、１９８のように真っ黒い撮像画像となる。さらに、汚れているときと比較してボヤケが発生している領域が小さいことがわかる。

２値化によって、ボヤケが発生した領域だけを確実に抽出できる。

２値化する閾値は、走行中の周辺の環境によって可変させることが望ましい。検出する光源の明るさと走行中の周辺環境の明るさによって閾値を可変させる。走行中の周辺環境が明るければ、２つ目の閾値（下限）（第２閾値）を明るめに設定する。逆に走行中の周辺の環境が暗ければ、２つ目の閾値（下限）（第２閾値）を暗めに設定する。一方、光源の明るさが相当明るければ、１つ目の閾値（上限）（第１閾値）を明るめに設定する。逆に光源の明るさが暗ければ、１つ目の閾値（上限）（第１閾値）を暗めに設定する。

ボヤケが発生している領域の抽出は、１枚のフレームの画像だけでも可能であるため、汚れ判定までの時間は短い。しかしながら、実際はノイズの影響等もあるため平均化するほうが望ましく、複数フレーム分を撮像して２値化後のボヤケが発生している領域を算出した方が良い。４．５フレーム分を平均化しても計算時間は、１ｓ以内と短い。

２値化後のボヤケが発生している領域を抽出した後は、汚れの判定を実施する。

ステレオカメラの場合、汚れの判定は簡単である。左右の撮像部で同一の対象物を見ているため、一致する光源の２値化後のボヤケが発生している領域を比較することで汚れが発生しているかを判断できる。例えば、第１撮像部の光学面だけが汚れていた場合は、第１撮像部が撮像した画像の２値化画像が図９（ｂ）で、第２撮像部が撮像した画像の２値化画像が図９（ｃ）のような状態となる。

両方の撮像部の光学面だけが汚れていた場合は、汚れが無い場合のボヤケが発生する領域（グラデーション領域）を予めカメラ内部の記憶部であるＲＯＭに記憶しておき、走行中に撮像した光源のボヤケが発生している領域と比較することで、汚れを検出する。例えば、図９（ｃ）の撮像画像、又は輝度値１領域の大きさ、幅などの情報を予めＲＯＭに記憶しておき、図９（ｂ）の撮像画像と比較することで、汚れの大きさ、幅などの汚れ情報を検知することができる。

図１０に示すように「対向車のヘッドライト」の撮像画像２０４、「先行者のテールライト」の撮像画像２０５、「信号機のライト」の撮像画像２０６、のように光源として特徴的なに対して、汚れが無い場合のボヤケが発生する領域の値や、その領域を含む予め定めたブロックサイズ（複数画素）からなる理想画像や、全体の理想画像などを記憶部であるフラッシュＲＯＭ２０１に記憶しておく。このように記憶部には、様々な光源に対応する複数の理想画像や様々な光源の大きさに対応する複数の理想画像を記憶しておく。汚れが無い場合のボヤケが発生する領域の値は、予め走行試験等を実施して最適値を見つけておく。

汚れを検出する処理マイコン２０２は、撮像素子２０３で撮像した画像から光源を検出し、ボヤケが発生している領域を算出する。その後、処理マイコン２０２は、撮像素子２０３で撮像した画像から光源のボヤケが発生している領域とフラッシュＲＯＭ２０１に記憶されている汚れが無い場合のボヤケが発生する領域の値とを比較、又は、撮像した画像から光源のボヤケが発生している２値化された全体画像と記憶された予め定めたブロックサイズからなる２値化された理想画像とを比較して、汚れの有無を判断する。つまり、処理部である処理マイコン２０２は、撮像部で撮像した撮像画像に対して、予め定めた２つの閾値である第１閾値と第２閾値に基づいて２値化処理し、２値化処理された画像と、記憶部であるフラッシュＲＯＭ２０１で記憶された理想画像（理想の全体画像、又は予め定めたブロックサイズからなる理想画像）とを比較し、比較した結果に基づいて汚れ検出を行う。

光源の見え方は、同じ光源でも撮像部までの距離によって見え方が異なる。近くにある光源は大きく見え、遠くにある光源は小さく見える。そのためボヤケが発生する領域も光源までの距離によって変化する。具体的には、遠い光源はボヤケが発生しにくく、近い光源ほどボヤケが発生しやすい。そこで、汚れが無い場合のボヤケが発生する領域の閾値を光源までの距離に応じて補正を掛けた後、処理マイコン２０２は、撮像素子２０３で撮像した画像から光源のボヤケが発生している領域とフラッシュＲＯＭ２０１に記憶されている汚れが無い場合のボヤケが発生する領域の値とを比較、又は、撮像した画像から光源のボヤケが発生している２値化された全体画像と記憶された予め定めたブロックサイズからなる２値化された理想画像とを比較して汚れの有無を判断することが理想である。

ステレオカメラであれば、光源までの距離は算出することが出来るので、光源までの距離に応じて、ボヤケが発生する領域に補正を掛けることは容易である。

以上のような構成にすることで、すばやく撮像部の汚れを検出し、誤制御を抑制または停止する車載カメラ装置を提供できる。

１００ 筐体
１０１ 左撮像部筐体
１０２ 右撮像部筐体
１０３ 左撮像素子
１０４ 右撮像素子
１０５ 左レンズ
１０６ 右レンズ
１０７ 左光学フィルタ
１０８ 右光学フィルタ
１０９ 左フード
１１０ 右フード
１２１ 撮像素子
１２２ レンズ
１２３ 光学フィルタ
１２５ フロントガラス
１３１ 光源
１３２ 汚れ
１３３ 光
１３４ 拡散光

Claims (6)

1. 第１撮像部と、第２撮像部と、一方端に前記第１撮像部を有し、他方端に前記第２撮像部を有する筐体と、を有し、前記第１撮像部と前記第２撮像部で撮像した画像から距離情報を取得する車載カメラ装置において、
   光学面が汚れていない撮像部で撮像した撮像画像に２値化処理を施した理想画像を予め記憶する記憶部と、
   前記第１撮像部又は、前記第２撮像部で撮像した撮像画像に対して、予め定めた２つの閾値に基づいて２値化処理し、２値化処理された画像と、前記記憶部で記憶された前記理想画像とを比較し、比較した結果に基づいて汚れ検出を行う処理部と、を有する車載カメラ装置。
2. 請求項１記載の車載カメラ装置において、
   前記２値化処理を施した理想画像は、撮像された全体画像、又は前記全体画像に対して予め定めたブロックサイズの画像である車載カメラ装置。
3. 請求項１記載の車載カメラ装置において、
   前記撮像画像は、複数フレームを用い、
   前記処理部は、前記複数フレームの平均化した画像に対して、汚れ検知を行う車載カメラ装置。
4. 請求項１記載の車載カメラ装置において、
   前記２つの閾値は、光源の中心部付近の画像の輝度値である第１閾値、光源が無い画像の輝度値である第２閾値、であり、前記第１閾値と前記第２閾値の間に、ボヤケ領域が存在するよう設定する車載カメラ装置。
5. 請求項１記載の車載カメラ装置において、
   前記処理部は、前記第１撮像部及び前記第２撮像部で、共通の光源を撮像したそれぞれの撮像画像に対して、予め定めた２つの閾値に基づいて２値化処理し、２値化処理された画像と、前記記憶部で記憶された前記理想画像とを比較し、比較した結果に基づいて汚れ検出を行う車載カメラ装置。
6. 請求項１記載の車載カメラ装置において、
   前記記憶部は、予め複数種類の光源を撮像した理想画像が記憶された車載カメラ装置。