JP2018191087A - 付着物検出装置および付着物検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】付着物の検出精度を向上させることができる付着物検出装置および付着物検出方法を提供すること。
【解決手段】実施形態に係る付着物検出装置は、分割部と、算出部と、検出部とを備える。分割部は、撮像装置が出力する撮像画像を複数の領域に分割する。算出部は、分割部によって分割された領域に含まれる各画素の輝度を検出し、領域に対応する対象領域における輝度の平均値または標準偏差を算出する。検出部は、算出部によって算出された輝度の平均値または標準偏差が所定の範囲内である対象領域を抽出し、抽出した対象領域が隣り合う場合に、隣り合う複数の対象領域を撮像装置に異物が付着した領域である付着物領域として検出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、付着物検出装置および付着物検出方法に関する。

従来、例えば、車両の外部に取り付けられたカメラの画像に基づいてレンズに付着した異物等を検出する付着物検出装置がある。付着物検出装置は、例えば、撮像画像中の輝度分布に基づいて異物の付着を示す付着物領域を検出する技術が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。

特開２００５−８４９５９号公報

しかしながら、従来の技術では、例えば、逆光等のカメラに入射する照度の異常と、付着物領域とを切り分けて検出できない場合があった。したがって、従来は、付着物の検出精度を向上する点で改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、付着物の検出精度を向上させることができる付着物検出装置および付着物検出方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る付着物検出装置は、分割部と、算出部と、検出部とを備える。前記分割部は、撮像装置が出力する撮像画像を複数の領域に分割する。前記算出部は、前記分割部によって分割された前記領域に含まれる各画素の輝度を検出し、前記領域に対応する対象領域における前記輝度の平均値または標準偏差を算出する。前記検出部は、前記算出部によって算出された前記輝度の平均値または標準偏差が所定の範囲内である前記対象領域を抽出し、抽出した前記対象領域が隣り合う場合に、隣り合う複数の前記対象領域を前記撮像装置に異物が付着した領域である付着物領域として検出する。

本発明によれば、付着物の検出精度を向上させることができる。

図１は、実施形態に係る付着物検出方法の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る付着物検出装置の構成を示すブロック図である。 図３は、実施形態に係る閾値情報の説明図である。 図４は、実施形態に係る分割部の処理内容を示す図である。 図５Ａは、実施形態に係る算出部の処理内容を示す図である。 図５Ｂは、実施形態に係る算出部の処理内容を示す図である。 図６は、実施形態に係る検出部の処理内容を示す図である。 図７は、実施形態に係る検出部の処理内容を示す図である。 図８は、実施形態に係る検出部の処理内容を示す図である。 図９は、実施形態に係る付着物検出装置が実行する検出処理の処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する付着物検出装置および付着物検出方法の実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。

まず、図１を用いて実施形態に係る付着物検出方法の概要について説明する。図１には、付着物領域３００を含む撮像画像Ｐを示す。付着物領域３００とは、例えば、撮像装置１０（図２参照）であるカメラのレンズに付着した異物を示す領域である。かかる異物として、例えば、雪や泥水、あるいは凍結によるレンズの曇り等がある。

ここで、従来の付着物検出方法について説明する。従来の付着物検出方法では、付着物領域を検出する場合、例えば撮像画像全体から輝度分布が所定の条件を満たす領域を付着物領域として検出していた。このため、例えば、付着物領域として検出した領域が、実際に異物が付着している領域であるか、逆光等のカメラに入射する照度の異常による領域であるかを切り分けられないおそれがあった。このように、従来は、付着物の検出精度を向上する点で改善の余地があった。

そこで、実施形態に係る付着物検出方法では、輝度の平均値または標準偏差が所定の範囲内になる領域が複数個連続する場合に付着物領域を検出する。具体的には、実施形態に係る付着物検出方法では、まず、撮像装置１０が出力する撮像画像Ｐを複数の領域１００に分割する（ステップＳ１）。

つづいて、実施形態に係る付着物検出方法では、分割した領域１００に含まれる各画素の輝度を検出し、領域１００に対応する対象領域２００における輝度の平均値または標準偏差を算出する（ステップＳ２）。なお、図１では、１つの領域１００を１つの対象領域２００としているが、例えば、複数の領域１００を１つの対象領域２００としてもよい。

つづいて、実施形態に係る付着物検出方法では、算出した輝度の平均値または標準偏差が所定の範囲内である対象領域２００を抽出し、抽出した対象領域２００が隣り合う場合に、隣り合う複数の対象領域２００を付着物領域３００として検出する（ステップＳ３）。例えば、図１では、付着物領域３００は、１０個の対象領域２００を含む。

つまり、実施形態に係る付着物検出方法では、隣り合う複数の対象領域２００を検出することで、撮像画像Ｐ全体のうち、ぼやけた領域が比較的広い付着物領域３００と、逆光等の局所的な狭い領域とを切り分けることができる。すなわち、実施形態に係る付着物検出方法によれば、付着物の検出精度を向上させることができる。

なお、実施形態に係る付着物検出方法では、逆光や夜間等の撮像画像Ｐに入射する照度異常の検出については、図６を用いて後述する。

また、実施形態に係る付着物検出方法では、輝度の平均値と標準偏差とのアンド条件が成立する場合に、付着物領域３００を検出するが、かかる点については、図７を用いて後述する。

また、実施形態に係る付着物検出方法では、標準偏差を算出する領域を少しずらした領域とのオア条件により抽出した領域を用いて付着物領域３００を検出するが、かかる点については図８を用いて後述する。

次に、図２を参照して、実施形態に係る付着物検出装置１の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係る付着物検出装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る付着物検出装置１は、例えば、撮像装置１０と、除去装置１１と、制御装置１２とに接続される。

撮像装置１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子を備えた車載カメラである。また、撮像装置１０は、車両の外部に取り付けられることで、車両の周囲を撮像する。なお、撮像装置１０は、１つであってもよく、複数であってもよい。

除去装置１１は、付着物検出装置１の検出結果に基づいて撮像装置１０のレンズに付着した異物を除去する。除去装置１１は、例えば圧縮した空気や、ウォッシャ液を撮像装置１０のレンズへ向けて噴出させたり、カメラワイパで撮像装置１０のレンズを拭ったりしてもよい。

制御装置１２は、付着物検出装置１の検出結果に基づいて、例えば車両に搭載された制御システムを制御する。例えば、制御装置１２は、付着物検出装置１によって付着物が検出された場合に、車両周囲の障害物等を検知する検知システム等の機能を停止したり、運転者に対して付着物の除去を通知したりする。

また、制御装置１２は、付着物検出装置１が外光照射による高輝度異常や低照度による異常の領域を検出した場合、かかる領域以外で上記した制御システムを制御したり、検出した異常の領域を運転者に通知したりする。

実施形態に係る付着物検出装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、分割部２１と、算出部２２と、検出部２３とを備える。記憶部３は、閾値情報３１を記憶する。

ここで、付着物検出装置１は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２の分割部２１、算出部２２および検出部２３として機能する。

また、制御部２の分割部２１、算出部２２および検出部２３の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

また、記憶部３は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、閾値情報３１や、各種プログラムの情報等を記憶することができる。なお、付着物検出装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

閾値情報３１は、後述する検出部２３が付着物を検出する際の基準となる閾値を含んだ情報である。ここで、図３を用いて、閾値情報３１について説明する。

図３は、実施形態に係る閾値情報３１の説明図である。図３では、閾値の一例を示しており、各数値がこれに限定されるものではない。図３に示すように、閾値情報３１は、「項目」、「各領域」、「全体」といった内容を含む情報である。

「項目」は、閾値の項目の内容を示す情報である。「各領域」は、後述する対象領域２００ａ〜２００ｄ（図５Ａ参照）毎の閾値を示す情報である。「全体」は、後述する監視領域Ｒ（図４参照）全体の閾値を示す情報である。なお、閾値情報３１における各項目の閾値は、例えば、実験等によって予め生成することができる。

例えば、項目の「輝度平均上限」とは、輝度の平均の上限を示す閾値を示しており、各対象領域２００ａ〜２００ｄでは、かかる閾値が「２２０」であり、監視領域Ｒ全体では、かかる閾値が「１８０」であることを示している。

つまり、図３に示すように、閾値情報３１には、輝度の平均の上限および下限の閾値を示す情報と、輝度の標準偏差の上限および下限の閾値を示す情報とが含まれる。

なお、図３では、「各領域」よりも「全体」が、輝度の平均および標準偏差の上限および下限の間の範囲が狭い。具体的には、「各領域」の輝度の平均の上限および下限の間が「１６０（２２０マイナス６０）」であるのに対し、「全体」は、「９０（１８０マイナス９０）」となっている。

これは、監視領域Ｒのほうが、各対象領域２００ａ〜２００ｄよりも面積が大きいため、監視領域Ｒのほうが、各対象領域２００ａ〜２００ｄよりも各画素の輝度のばらつきが大きくなることに起因している。これにより、検出部２３による検出精度を高めることができる。

制御部２は、撮像画像を複数の領域１００に分割するとともに、領域１００に対応する対象領域２００における輝度の平均値または標準偏差を算出し、算出結果に基づいて付着物領域３００を検出する。

分割部２１は、撮像装置１０が出力する撮像画像を複数の領域１００に分割する。ここで、図４を用いて、分割部２１の処理内容について具体的に説明する。

図４は、実施形態に係る分割部２１の処理内容を示す図である。図４には、撮像画像Ｐを示している。まず、分割部２１は、撮像画像Ｐの中から検出の処理対象となる監視領域Ｒを設定する。具体的には、分割部２１は、監視領域Ｒの頂点のうちいずれか１つの頂点の座標位置と、かかる頂点の位置座標を始点とする監視領域Ｒの幅および高さとを設定する。

例えば、図４に示すように、分割部２１は、撮像画像Ｐの中央領域に略矩形状の監視領域Ｒを設定する。言い換えると、分割部２１は、撮像画像Ｐの端部の領域については、監視領域Ｒを設定しない。

これは、撮像画像Ｐの端部の領域が、自車の車体や、上空の空間等といった異物が付着しても制御システムに影響を与えない領域であることに起因する。このように、監視領域Ｒを絞ることで処理負荷を抑えることができる。

なお、撮像画像Ｐの端部の領域については、例えば制御システムに影響を与える場合等には、監視領域Ｒとして設定してもよい。

つづいて、分割部２１は、設定された監視領域Ｒを複数の領域１００に分割する。例えば、分割部２１は、矩形状の領域１００に分割する。なお、各領域１００の幅および高さは、すべて同じであってもよく、領域１００毎に異なってもよい。また、領域１００は、矩形以外の形状でもよく、例えば、円状であってもよい。

図２に戻って、算出部２２について説明する。算出部２２は、分割部２１によって分割された領域１００に含まれる各画素の輝度を検出し、領域１００に対応する対象領域２００における輝度の平均値および標準偏差を算出する。ここで、図５Ａおよび図５Ｂを用いて、算出部２２の処理内容について具体的に説明する。

図５Ａおよび図５Ｂは、実施形態に係る算出部２２の処理内容を示す図である。図５Ａおよび図５Ｂでは、分割した領域１００を破線で示している。まず、算出部２２は、領域１００に対応する対象領域２００ａ〜２００ｄを設定する。対象領域２００ａ〜２００ｄは、各画素の輝度の平均値または標準偏差を算出する領域である。

例えば、図５Ａに示すように、算出部２２は、１つの領域１００を１つの対象領域２００ａ〜２００ｄとして設定する。なお、算出部２２は、所定の領域１００の周りにある領域１００をまとめて１つの対象領域２００ａ〜２００ｄとして設定してもよい。

つづいて、図３に示すように、算出部２２は、各対象領域２００ａ〜２００ｄにおける輝度の平均値を算出する。また、算出部２２は、対象領域２００ａ〜２００ｄに基づいて輝度の標準偏差を算出する。

具体的には、まず、算出部２２は、輝度の平均値を算出する対象領域２００ａ〜２００ｄを結合した結合領域２１０を設定する。そして、算出部２２は、設定した結合領域２１０における標準偏差を算出する。言い換えると、算出部２２は、結合領域２１０を標準偏差を算出する対象領域２００とする。

すなわち、標準偏差を算出する結合領域２１０の面積は、平均値を算出する対象領域２００ａ〜２００ｄの面積の４倍である。なお、結合領域２１０の面積は、対象領域２００ａ〜２００ｄの面積の４倍に限らず、他の整数倍であってもよく、あるいは、整数倍でなくてもよい。

つまり、算出部２２は、平均値を算出する対象領域２００よりも標準偏差を算出する対象領域２００を大きくする。これは、標準偏差を算出する領域が小さくなるほど輝度のバラつきが小さくなり、各領域間の標準偏差の差異が小さくなってしまい、付着物領域３００とそれ以外の領域を区別することが出来なくなってしまうためである。

これにより、算出部２２は、標準偏差を算出する領域（結合領域２１０）をある程度大きく、平均値を算出する領域（対象領域２００ａ〜２００ｄ）をある程度小さくすることで、付着物領域３００の分解能の向上および誤検知の防止を実現できる。

さらに、算出部２２は、結合領域２１０の面積を対象領域２００ａ〜２００ｄの面積の整数倍とすることで、演算が簡単になるため、制御部２の処理負荷が嵩むことを防止できる。

なお、図５Ａの例では、結合領域２１０について、縦横の対象領域２００ａ〜２００ｄを２×２の略正方形としたが、縦長または横長の長方形としてもよい。

つづいて、算出部２２は、結合領域２１０を一部が重なるようにして移動した移動領域２２０について標準偏差をさらに算出する。かかる点について、図５Ｂを用いて具体的に説明する。

図５Ｂには、結合領域２１０および移動領域２２０を示している。図５Ｂに示すように、算出部２２は、結合領域２１０を右方向へ１マス（対象領域２００を１個分）移動し、縦方向へ１マス（対象領域２００を１個分）移動することで移動領域２２０を設定する。

つまり、算出部２２は、結合領域２１０に含まれる１つの対象領域２００ｄが重なるように移動領域２２０を移動する。算出部２２は、他の結合領域２１０についても同様に移動させる。言い換えると、算出部２２は、監視領域Ｒ（図４参照）全体を右方向へ１マス移動し、縦方向へ１マス移動する。

なお、算出部２２は、１つの対象領域２００ｄを重ねた移動領域２２０を設定したが、複数の対象領域２００を重ねてもよく、あるいは、１つの対象領域２００ｄのうち一部の領域を重ねた移動領域２２０を設定してもよい。

つまり、算出部２２は、結合領域２１０に含まれる複数の対象領域２００ａ〜２００ｄの少なくとも一部が重なるように結合領域２１０を移動した移動領域２２０の標準偏差を算出する。

これにより、後述する検出部２３が、重なった対象領域２００ｄの大きさを１単位とする最終的な標準偏差を算出することで、付着物領域３００の分解能を向上させることができる。具体的には、標準偏差自体は結合領域２１０および、移動領域２２０の大きさを単位として算出することで、付着物領域とそれ以外の領域を区別することが出来なくなってしまうことを防止しつつ、結合領域２１０と移動領域２２０の論理和をとることで、対象領域２００ｄの大きさを１単位とする最終的な標準偏差を算出することができ、誤検知の防止と分解能の向上を両立すること出来る。

さらに、算出部２２は、１つの対象領域２００ｄを重ねた移動領域２２０を設定する。つまり、平均値を算出する対象領域２００と同じ領域の単位にすることで、後段の計算が簡単になるため、制御部２の処理負荷が嵩むことを防止できる。

なお、以上の説明では標準偏差を算出する領域は平均値を算出する領域を複数個結合した結合領域２１０として説明し、結合領域２１０を移動させる移動量（つまり、移動領域２２０の移動量）は平均値を算出する領域の大きさの縦方向と横方向の整数倍を単位としたが、これに限らない。

例えば、標準偏差を算出する領域は、平均値を算出する領域とは無関係に設定してもよいし、移動させる移動量も移動前後で領域が重なる範囲で任意に設定してよい。好ましくは、縦方向と横方向の移動量は標準偏差を算出する領域の縦方向、横方向の大きさのそれぞれ１／Ｍ（Ｍは整数）とすればよい。そして、対象領域２００を縦方向および横方向にＭ回移動させたＭ個の移動領域２２０についてそれぞれ標準偏差を算出し、Ｍ個の結果の論理和をとって最終的な標準偏差を算出すればよい。この場合、標準偏差を算出する領域の分解能をもとの対象領域のＭ倍とすることが出来る。

次に、図２に戻って、検出部２３について説明する。検出部２３は、算出部２２の算出結果に基づいて付着物領域３００および異常領域を検出する。なお、異常領域とは、撮像装置１０に入射する照度の異常を示す領域であり、例えば、外光照射による高輝度異常、いわゆる逆光や夜間等の低照度による異常を示す領域である。言い換えると、異常領域は、撮像画像Ｐにおける白飛びや黒つぶれに起因する領域である。

まず、図６を用いて、検出部２３による異常領域の検出方法について説明する。図６は、実施形態に係る検出部２３の処理内容を示す図である。検出部２３は、算出部２２が算出した輝度の平均値が所定の範囲外である対象領域２００ａを異常領域として検出する。

具体的には、図６に示すように、検出部２３は、算出された対象領域２００ａの平均値が閾値情報３１に含まれる「輝度平均上限」以上であった場合に、対象領域２００ａを外光照射による異常領域（白飛びの領域）であることを検出する。

一方、検出部２３は、算出された対象領域２００ａの平均値が閾値情報３１に含まれる「輝度平均下限」以下であった場合に、対象領域２００ａを低照度による異常領域（黒つぶれの領域）であることを検出する。

このように、検出部２３は、局所的な輝度の異常を検出することで、付着物領域３００と異常領域とを切り分けて検出することができる。これにより、例えば、除去装置１１を不必要に動作させることを無くすことができる。

なお、検出部２３は、異常領域を検出した場合、例えば、かかる異常領域の位置を示す情報を制御装置１２へ送信することで、制御装置１２が異常領域を省いた領域を用いた制御を行うことで誤動作を抑制することができる。

次に、図７および図８を用いて、検出部２３による付着物領域３００の検出方法について説明する。図７および図８は、実施形態に係る検出部２３の処理内容を示す図である。図７および図８では、輝度の平均値または標準偏差が所定の範囲内である対象領域２００および結合領域２１０を色付けしている。

検出部２３は、算出部２２によって算出された輝度の平均値および標準偏差の双方が所定の範囲内である対象領域２００を抽出することで付着物領域３００を検出する。具体的には、まず、検出部２３は、閾値情報３１の「輝度平均上限」よりも小さく、「輝度平均下限」よりも大きい平均値の対象領域２００を抽出する。つづいて、検出部２３は、閾値情報３１の「標準偏差下限」よりも小さい標準偏差の結合領域２１０を抽出する。

つづいて、図７に示すように、検出部２３は、抽出した対象領域２００および結合領域２１０の論理積をとる。図７に示す例では、論理積により得られた対象領域２００を他の対象領域２００よりも濃い色で示している。かかる場合に、検出部２３は、論理積により得られた対象領域２００が隣り合う場合に付着物領域３００を検出する。

具体的には、検出部２３は、論理積により得られた対象領域２００が所定数以上連なっている場合（縦方向でも横方向でもよい）に、連なった複数の対象領域２００を付着物領域３００として検出する。つまり、検出部２３は、抽出した対象領域２００および結合領域２１０のアンド条件が成立する領域を付着物領域３００として検出する。

このように、検出部２３は、輝度の平均値が閾値の範囲内であり、標準偏差が低いぼやけた領域を付着物領域３００とすることで検出精度を向上させることができる。つまり、輝度の平均値と標準偏差の論理積をとることで、付着物の形状を忠実に表すような付着物領域３００を抽出することができるとともに、付着物とは関係のないノイズの領域を除去がすることができる。

なお、検出部２３は、平均値および標準偏差の論理和により付着物領域３００を検出したが、平均値または標準偏差のいずれか一方に基づいて対象領域２００を抽出し、抽出した対象領域２００が隣り合う場合に、付着物領域３００を検出してもよい。

また、検出部２３は、算出部２２によって算出された移動領域２２０の標準偏差を加味して付着物領域３００を検出してもよい。かかる点について、図８を用いて説明する。

図８には、縦横４×６個（合計２４個）の結合領域２１０における標準偏差の算出結果と、縦横３×５個（１５個）の移動領域２２０における標準偏差の算出結果を示している。ここでは、上記と同様に、閾値情報３１の「標準偏差下限」よりも小さい標準偏差の領域を色付きで示している。

図８に示すように、検出部２３は、まず、標準偏差が所定の範囲内である結合領域２１０および移動領域２２０の論理和が示す領域を標準偏差の合算領域（図８中段の色付き領域）として抽出する。図８に示す例では、合算領域は、縦横８×１２の対象領域２００のうちの一部の領域で構成される。

つづいて、検出部２３は、合算領域および平均値を算出した対象領域２００に基づいて付着物領域３００を検出する。具体的には、図８に示すように、検出部２３は、合算領域を含む縦横８×１２個の対象領域２００と、平均値から抽出された対象領域２００を含む縦横８×１２個の対象領域２００との論理積をとることで付着物領域３００を検出する。

つまり、検出部２３は、予め移動領域２２０を用いた論理和により合算領域を生成しておくことで、標準偏差によって抽出された領域の分解能を向上できるため、結果として、検出される付着物領域３００の分解能を向上させることができる。

すなわち、合算領域により標準偏差の差が小さくなることを防止しつつ、より忠実に付着物の形状をより忠実に示した付着物領域３００を検出することができる。

次に、図９を用いて、実施形態に係る付着物検出装置１が実行する検出処理の処理手順について説明する。図９は、実施形態に係る付着物検出装置１が実行する検出処理の処理手順を示すフローチャートである。

図９に示すように、まず、分割部２１は、撮像装置１０から出力された撮像画像Ｐを取得する（ステップＳ１０１）。つづいて、分割部２１は、取得した撮像画像Ｐを複数の領域１００に分割する（ステップＳ１０２）。

つづいて、算出部２２は、領域１００に対応する対象領域２００の輝度の平均値および標準偏差を算出する（ステップＳ１０３）。つづいて、検出部２３は、算出部２２によって算出された対象領域２００（あるいは結合領域２１０）の標準偏差が閾値情報３１の下限より小さいか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

検出部２３は、標準偏差が閾値情報３１の下限より小さい場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、対象領域２００の平均値が閾値情報３１の閾値の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

検出部２３は、平均値が閾値情報３１の閾値の範囲内であった場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、かかる範囲内の対象領域２００を抽出する（ステップＳ１０６）。具体的には、標準偏差が閾値の下限より小さく、平均値が閾値の範囲内である対象領域２００を抽出する。

検出部２３は、抽出した対象領域２００が隣り合うか否かを判定する（ステップＳ１０７）。検出部２３は、抽出した対象領域２００が隣り合う場合（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、隣り合う複数の対象領域２００を付着物領域３００として検出し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。

一方、ステップＳ１０４において、検出部２３は、標準偏差が閾値の下限以上であった場合（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、処理を終了する。

また、ステップＳ１０５において、検出部２３は、平均値が範囲外であった場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、平均値が上限以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。

検出部２３は、平均値が上限以上であった場合（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、かかる対象領域２００を外光照射による異常、つまり逆光を示す異常領域を検出する（ステップＳ１１０）。

一方、ステップＳ１０９において、検出部２３は、平均値が上限以上ではない、つまり、平均値が下限以下である場合（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、かかる対象領域２００が低照度による異常を示す異常領域を検出する（ステップＳ１１１）。

また、ステップＳ１０７において、検出部２３は、抽出した対象領域２００が隣り合わない場合（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、処理を終了する。

上述してきたように、実施形態に係る付着物検出装置１は、分割部２１と、算出部２２と、検出部２３とを備える。分割部２１は、撮像装置１０が出力する撮像画像Ｐを複数の領域１００に分割する。算出部２２は、分割部２１によって分割された領域１００に含まれる各画素の輝度を検出し、領域１００に対応する対象領域２００における輝度の平均値または標準偏差を算出する。検出部２３は、算出部２２によって算出された輝度の平均値または標準偏差が所定の範囲内である対象領域２００を抽出し、抽出した対象領域２００が隣り合う場合に、隣り合う複数の対象領域２００を撮像装置１０に異物が付着した領域である付着物領域３００として検出する。これにより、付着物の検出精度を向上させることができる。

なお、上述した実施形態では、検出部２３は、結合領域２１０と移動領域２２０との論理和を１回のみ行った合算領域（図８参照）を用いて付着物領域３００を検出したが、論理和をとる回数は２回以上であってもよい。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 付着物検出装置
２ 制御部
３ 記憶部
１０ 撮像装置
１１ 除去装置
１２ 制御装置
２１ 分割部
２２ 算出部
２３ 検出部
３１ 閾値情報
１００ 領域
２００，２００ａ〜２００ｄ 対象領域
２１０ 結合領域
２２０ 移動領域
３００ 付着物領域
Ｐ 撮像画像

Claims (9)

1. 撮像装置が出力する撮像画像を複数の領域に分割する分割部と、
   前記分割部によって分割された前記領域に含まれる各画素の輝度を検出し、前記領域に対応する対象領域における前記輝度の平均値または標準偏差を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記輝度の平均値または標準偏差が所定の範囲内である前記対象領域を抽出し、抽出した前記対象領域が隣り合う場合に、隣り合う複数の前記対象領域を前記撮像装置に異物が付着した領域である付着物領域として検出する検出部と
   を備えることを特徴とする付着物検出装置。
2. 前記算出部は、
   前記対象領域における前記輝度の平均値および標準偏差を算出し、
   前記検出部は、
   前記算出部が算出した前記輝度の平均値および標準偏差の双方が所定の範囲内である前記対象領域を抽出することで前記付着物領域を検出すること
   を特徴とする請求項１に記載の付着物検出装置。
3. 前記算出部は、
   前記平均値を算出する前記対象領域よりも前記標準偏差を算出する前記対象領域を大きくすること
   を特徴とする請求項１または２に記載の付着物検出装置。
4. 前記算出部は、
   前記対象領域の少なくとも一部が重なるように移動した移動領域の前記標準偏差をさらに算出し、
   前記検出部は、
   前記標準偏差が前記所定の範囲内である前記対象領域および前記移動領域の論理和が示す領域を前記標準偏差の合算領域として抽出すること
   を特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の付着物検出装置。
5. 前記算出部は、
   縦方向、横方向の移動量の単位が、それぞれ前記対象領域の縦幅と横幅のＭ（Ｍは整数）分の１であり、前記対象領域を前記Ｍ回移動させて算出した前記Ｍ個の標準偏差に基づいてＭ個の論理和をとることで、前記合算領域を抽出すること
   を特徴とする請求項４に記載の付着物検出装置。
6. 前記算出部は、
   前記平均値を算出する前記対象領域を結合した結合領域を前記標準偏差を算出する前記対象領域とすること
   を特徴とする請求項３に記載の付着物検出装置。
7. 前記算出部は、
   前記結合領域に含まれる複数の前記対象領域の少なくとも一部が重なるように前記結合領域を移動した移動領域の前記標準偏差をさらに算出し、
   前記検出部は、
   前記標準偏差が前記所定の範囲内である前記結合領域および前記移動領域の論理和が示す領域を前記標準偏差の合算領域として抽出し、前記合算領域および前記平均値を算出した前記対象領域に基づいて前記付着物領域を検出すること
   を特徴とする請求項６に記載の付着物検出装置。
8. 前記算出部は、
   前記結合領域に含まれる１つの前記対象領域が重なるように前記移動領域を移動すること
   を特徴とする請求項７に記載の付着物検出装置。
9. 撮像装置が出力する撮像画像を複数の領域に分割する分割工程と、
   前記分割工程によって分割された前記領域に含まれる各画素の輝度を検出し、前記領域に対応する対象領域における前記輝度の平均値または標準偏差を算出する算出工程と、
   前記算出工程によって算出された前記輝度の平均値または標準偏差が所定の範囲内である前記対象領域を抽出し、抽出した前記対象領域が隣り合う場合に、隣り合う複数の前記対象領域を前記撮像装置に異物が付着した領域である付着物領域として検出する検出工程と
   を含むことを特徴とする付着物検出方法。

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