JP7200893B2 - 付着物検出装置および付着物検出方法 - Google Patents

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、撮像画像の所定領域を分割した小領域毎の輝度情報を算出し、算出した輝度情報が所定範囲内にある小領域を抽出することで撮像装置のレンズに付着した付着物に対応する領域（以下、付着物領域）を検出する付着物検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１８－１９１０８７号公報

しかしながら、従来技術では、付着物を高精度に検出する点で改善の余地があった。例えば、薄暮の状態で撮像された画像の場合、画像全体が暗くなるため、付着物領域として検出するための輝度情報の特徴が出にくくなることで、付着物領域の検出精度が低下するおそれがあった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、付着物を高精度に検出す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、検出部と、抽出部と、確定部とを備える。前記検出部は、撮像装置で撮像された画像における所定領域を分割した小領域毎の輝度情報に基づいて前記撮像装置に付着した付着物に対応する付着物領域の候補領域を検出する。前記抽出部は、前記検出部によって検出された前記候補領域に含まれる前記小領域のうち、当該小領域と隣接する前記小領域との輝度差分値が所定の閾値以上となる前記小領域を境界領域として抽出する。前記確定部は、前記抽出部によって抽出された前記境界領域の数が所定の確定条件を満たした場合に、前記候補領域を前記付着物領域として確定する。

本発明によれば、付着物を高精度に検出することができる。

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、確定部を含む制御部の処理内容を示す図である。 図４は、検出部による候補カウント数のリセット処理を示す図である。 図５は、実施形態に係る付着物検出装置が実行する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、以下に示す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。なお、図１の上段には、例えば、車両に搭載されたカメラ（撮像装置の一例）のレンズに泥等の遮光性の付着物が付着した状態で撮像された画像Ｉ（以下、撮像画像Ｉ）を示している。このような遮光性の付着物が付着した場合、撮像画像Ｉにおける付着物領域は、黒つぶれの状態となる。なお、遮光性の付着物は、泥以外に、虫や、埃等がある。

ここで、従来の付着物検出方法について説明する。従来は、撮像画像の所定領域（図１に示す所定領域ＲＯＩ）を分割した小領域（図１に示す小領域１００）毎の輝度情報を算出し、算出した輝度情報が所定範囲内にある小領域を抽出することで撮像装置のレンズに付着した付着物に対応する付着物領域を検出していた。

しかしながら、従来の付着物検出方法では、付着物を高精度に検出する点で改善の余地があった。例えば、薄暮の状態で撮像された画像の場合、撮像画像全体が若干暗くなるため（夜間に比べて画像全体の輝度が若干高い状態）、付着物領域として検出するための輝度情報の特徴が出にくくなることで、付着物領域の検出精度が低下するおそれがあった。例えば、道路や影の領域等のように、元々の輝度が低い領域の輝度情報が、薄暮の影響を受けて、付着物領域の輝度情報と類似してしまうことで、付着物領域として誤検知するおそれがあった。

そこで、実施形態に係る付着物検出方法では、小領域１００毎の輝度情報に加えて、隣接する小領域１００との輝度を比較して付着物領域を検出する。

具体的には、まず、実施形態に係る付着物検出方法では、撮像画像Ｉにおける所定領域ＲＯＩを分割した小領域１００毎の輝度情報を算出する（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、算出した輝度情報に基づいてカメラに付着した付着物に対応する付着物領域の候補領域２００を検出する（ステップＳ２）。なお、候補領域２００とは、輝度情報が所定条件を満たす小領域１００を所定数以上含んだ領域である。

つづいて、実施形態に係る付着物検出方法では、候補領域２００に含まれる小領域１００それぞれについて、隣接する小領域１００との輝度差分値を算出する（ステップＳ３）。具体的には、実施形態に係る付着物検出方法では、候補領域２００に含まれる小領域１００を基準として上下左右に隣接する小領域１００との輝度差分値を算出する。なお、輝度差分値は、例えば、小領域１００に含まれる画素の輝度平均の差分値である。

つづいて、実施形態に係る付着物検出方法では、候補領域２００に含まれる小領域１００のうち、隣接する小領域１００との輝度差分値が所定の閾値以上となる小領域１００を境界領域３００として抽出する（ステップＳ４）。

つづいて、実施形態に係る付着物検出方法では、抽出した境界領域３００の数が所定の確定条件を満たした場合に、候補領域２００を付着物領域として確定する（ステップＳ５）。

つまり、実施形態に係る付着物検出方法では、泥等の遮光性の付着物の場合、付着物領域が黒つぶれの状態となる特性を利用して付着物領域を確定する。具体的には、薄暮の場合であっても、付着物領域と付着物領域以外の領域とでは輝度情報に差があるため、この輝度情報の差によって、付着物領域と付着物領域以外の領域との間には境界が生じることとなる。

すなわち、実施形態に係る付着物検出方法では、付着物領域と付着物領域以外の領域との境界である境界領域３００を検出することで、薄暮のような画像全体が若干暗くなるような状況であっても付着物領域とそれ以外の領域とを高精度に切り分けることができる。

従って、実施形態に係る付着物検出方法によれば、付着物を高精度に検出することができる。

なお、実施形態に係る付着物検出方法では、境界領域３００が確定条件を満たす状態が所定期間継続した場合に、最終的に付着物領域として確定するが、かかる点については後述する。

次に、図２を用いて、実施形態に係る付着物検出装置１の構成について説明する。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、カメラ１０と、車速センサ１１と、各種機器５０とに接続される。なお、図２では、付着物検出装置１は、カメラ１０と、各種機器５０とは別体で構成される場合を示したが、これに限らず、カメラ１０および各種機器５０の少なくとも一方と一体で構成されてもよい。

カメラ１０は、たとえば、魚眼レンズ等のレンズと、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子とを備えた車載カメラである。カメラ１０は、例えば、車両の前方、後方、左側方および右側方の様子を撮像可能な位置にそれぞれ設けられ、撮像された撮像画像Ｉを付着物検出装置１へ出力する。

車速センサ１１は、車両の速度を検出するセンサである。車速センサ１１は、検出した車速情報を付着物検出装置１へ出力する。

各種機器５０は、付着物検出装置１の検出結果を取得して、車両の各種制御を行う機器である。各種機器５０は、例えば、カメラ１０のレンズに付着物が付着していることや、ユーザによる付着物の拭き取り指示を通知する表示装置や、流体や気体等をレンズに向かって噴射して付着物を除去する除去装置、自動運転等を制御する車両制御装置を含む。

図２に示すように、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、前処理部２１と、検出部２２と、抽出部２３と、確定部２４と、フラグ出力部２７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）、データフラッシュ、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の前処理部２１、検出部２２、抽出部２３、確定部２４およびフラグ出力部２５として機能する。

また、制御部２の前処理部２１、検出部２２、抽出部２３、確定部２４およびフラグ出力部２５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やデータフラッシュに対応する。ＲＡＭやデータフラッシュは、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。

記憶部３に記憶された閾値情報３１は、制御部２の各処理で用いられる閾値等の情報を含む情報である。閾値情報３１に含まれる閾値等の情報は、実験等によって予め検証された結果に基づいて設定される。

前処理部２１は、カメラ１０で撮像された撮像画像Ｉに対して所定の前処理を施す。

具体的には、前処理部２１は、取得した撮像画像Ｉに画素の間引き処理を行い、取得した画像よりもサイズが小さい画像を生成する。また、前処理部２１は、間引き処理を施した画像に基づいて、各画素における画素値の和および二乗和の積分画像を生成する。なお、画素値とは、画素の輝度やエッジに対応する情報である。

このように、付着物検出装置１は、取得した画像に対して間引き処理を行い、積分画像を生成することで、後段における処理の計算を高速化できるため、付着物を検出するための処理時間を短くすることができる。

なお、前処理部２１は、各画素について、平均化フィルタなどの平滑化フィルタを用いて平滑化処理を行ってもよい。また、前処理部２１は、間引き処理を行わず、取得した画像と同じサイズの撮像画像Ｉの積分画像を生成してもよい。

前処理部２１は、積分画像である撮像画像Ｉを検出部２２へ出力する。

検出部２２は、撮像画像Ｉにおける所定領域ＲＯＩを分割した小領域１００毎の輝度情報に基づいて付着物領域の候補領域２００を検出する。

具体的には、まず、検出部２２は、撮像画像Ｉに対して所定領域ＲＯＩおよび小領域１００を設定する。所定領域ＲＯＩは、カメラ１０の特性に応じて予め設定される矩形状の領域であり、例えば、車体領域やカメラ１０の筐体領域を除いた領域である。小領域１００は、所定領域Ｒ０Ｉを水平方向、および垂直方向に分割することで形成される矩形状の領域である。例えば、各小領域１００は、４０×４０の画素を含む領域であるが、小領域１００に含まれる画素の数は、任意に設定可能である。

つづいて、検出部２２は、小領域１００毎に輝度の特徴量を示す輝度情報を算出する。具体的には、検出部２２は、小領域１００毎に輝度の平均値および輝度の標準偏差を特徴量として算出する。また、検出部２２は、所定領域ＲＯＩ全体における輝度の特徴量（輝度の平均値および輝度の標準偏差）を算出する。

つづいて、検出部２２は、過去から現在までの撮像画像Ｉにおける輝度の特徴量の変動を算出する。具体的には、検出部２２は、過去および現在の撮像画像Ｉの同じ位置にある小領域１００における輝度の平均値の差分である第１差分を変動として算出する。すなわち、検出部２２は、対応する小領域１００における過去の輝度の平均値と、現在の輝度の平均値との第１差分を変動として算出する。

また、検出部２２は、過去および現在の撮像画像Ｉの同じ位置にある小領域１００における輝度の標準偏差の差分である第２差分を算出する。すなわち、検出部２２は、対応する小領域１００における過去の輝度の標準偏差と、現在の輝度の標準偏差との第２差分を変動として算出する。

つづいて、検出部２２は、小領域１００それぞれについて輝度情報が所定の候補条件を満たすか否かを判定する。具体的には、検出部２２は、過去および現在の撮像画像Ｉにおける小領域１００の輝度の特徴量の変動が所定の閾値範囲内である場合に候補条件を満たすと判定する。

つづいて、検出部２２は、輝度情報が候補条件を満たす回数を示す候補カウント数が所定数以上となった小領域１００の数が所定数以上の場合に、当該所定数の小領域１００を候補領域２００として検出する。つまり、検出部２２は、現在から過去数フレームの撮像画像Ｉにおいて、輝度情報が候補条件を満たす状態が所定回数以上継続した所定数の小領域１００のまとまりを候補領域２００として検出する。

なお、検出部２２は、後述の確定部２４によって候補領域２００が付着物領域ではない（非付着物領域）と判定された場合に、上記した候補カウント数を所定値に再セットするが、かかる点については図４で後述する。

検出部２２は、検出した候補領域２００の情報を抽出部２３へ出力する。

抽出部２３は、検出部２２によって検出された候補領域２００に含まれる小領域１００のうち、当該小領域１００と隣接する小領域１００との輝度差分値が所定の閾値以上となる小領域１００を境界領域３００として抽出する。

具体的には、抽出部２３は、候補領域２００に含まれる小領域１００を基準として上下（垂直方向）に隣接する小領域１００、および左右（水平方向）に隣接する小領域１００との輝度差分値を算出する。

輝度差分値は、例えば、小領域１００に含まれる画素の輝度の平均値の差分である。なお、輝度差分値は、小領域１００において任意に選択された画素の輝度の差分であってもよく、あるいは、小領域１００に含まれる画素を輝度を階級とするヒストグラムの中央値であってもよい。また、輝度差分値は、隣接する小領域１００の輝度平均同士の比率でもよい。輝度差分値は、隣接する小領域１００同士の輝度の違いを定量化できれば、種々の方法で算出してよい。

そして、抽出部２３は、上下左右に隣接する小領域１００のうち、少なくとも１つ以上の小領域１００との輝度差分値が所定の閾値以上となる小領域１００（候補領域２００）を境界領域３００として抽出する。

抽出部２３は、抽出した境界領域３００の情報を確定部２４へ出力する。

確定部２４は、抽出部２３によって抽出された境界領域３００に基づいて付着物領域を確定する。具体的には、確定部２４は、境界領域３００の数が所定の確定条件を満たした場合に、候補領域２００を付着物領域として確定する。

ここで、図３を用いて、確定部２４の処理内容について説明する。図３は、確定部２４を含む制御部２の処理内容を示す図である。

図３の上段に示すように、抽出部２３は、候補領域２００に含まれる小領域１００を基準にして、隣接する小領域１００との輝度差分値を算出し、当該輝度差分値に基づいて境界領域３００を抽出する。つまり、基準となる小領域１００と隣接する小領域１００には、候補領域２００に含まれる小領域１００（下、左、右）と、候補領域２００に含まれない小領域１００（上）とが含まれる。

ここで、図３の下段の左右に示すように、抽出部２３によって抽出された境界領域３００の数が多い（所定数以上）場合と少ない（所定数未満）場合とを示している。

図３下段の左図に示すように、確定部２４は、境界領域３００の数が所定数以上の場合、確定条件を満たすと判定し、確定条件を満たす回数を示す確定カウント数をアップする。そして、確定部２４は、確定カウント数が所定数以上となった場合、候補領域２００を付着物領域として確定する。

このように、確定部２４は、一定数以上の境界領域３００が継続して抽出された場合に候補領域２００を付着物領域として確定できるため、境界領域３００の数が一時的に所定数以上となる場合に付着物領域として誤検出してしまうことを減らすことができる。

一方、確定部２４は、境界領域３００の数が所定数未満の場合、確定条件を満たさないと判定し、確定カウント数を維持する。そして、確定部２４は、確定条件を満たさない回数を示す非確定カウント数が所定数以上継続した場合、候補領域２００が付着物領域ではない、つまり、候補領域２００が非付着物領域であると判定する。

上述したように、確定部２４は、境界領域３００の数が所定数以上である場合に確定条件を満たすと判定した。すなわち、確定部２４は、候補領域２００の大きさに関わらず、一定数以上の境界領域３００が抽出されれば確定条件を満たすと判定する。

これにより、付着物領域の確定処理のための演算を簡易化できるため、制御部２の処理負荷を軽減できる。なお、所定領域ＲＯＩを一定画素数のまとまりである小領域１００毎に境界領域３００を抽出することで、候補領域２００の大きさに起因した境界領域３００の数のばらつきを抑えることができる。

なお、確定部２４は、所定領域ＲＯＩに対する境界領域３００の数の比率等に基づいて確定条件を満たすか否かを判定してもよい。

そして、確定部２４の確定処理の結果、非付着物領域と確定された場合、検出部２１２は、上記候補カウント数を所定値に再セットする。かかる点について、図４を用いて説明する。

図４は、検出部２２による候補カウント数のリセット処理を示す図である。図４では、確定部２４によって非付着物領域であると確定された候補領域２００を示している。また、図４において、左図は、候補領域２００に含まれる小領域１００の数が所定数以上である場合を示し、右図は、候補領域２００に含まれる小領域１００の数が所定数未満である場合を示す。また、図４では、候補領域２００となる基準である候補カウント数が５（以上）であることとする。

図４の左図に示すように、検出部２２は、候補領域２００に含まれる小領域１００の数が所定数以上である場合において、確定部２４によって境界領域３００の数が確定条件を満たさないと判定された場合、候補カウント数を所定値まで戻す。

図４の左図に示す例では、候補カウント数「５」を「３」に再セットする。これにより、候補領域２００と判定する候補カウント数「５」を下回るため、次回処理では候補領域２００ではない状態として検出処理が行われる。

このように、確定部２４によって境界領域３００の数が確定条件を満たさないと判定された場合、候補カウント数を所定値まで戻すことで、候補領域２００の判定結果を解除して再度候補領域２００の判定を行わせることができる。従って、非付着物領域を付着物領域として誤検出することを減らすことができる。

一方、図４の右図に示すように、検出部２２は、候補領域２００に含まれる小領域１００の数が所定数未満である場合において、確定部２４によって境界領域３００の数が確定条件を満たさないと判定された場合、候補カウント数を所定値まで戻すことを禁止する。

図４の右図に示す例では、候補カウント数「５」を維持する。これにより、次回処理において継続して候補領域２００として抽出処理を行うことができるため、比較的少ない泥が付着した場合の付着物検出精度を高めることができる。

なお、検出部２２は、候補領域２００に含まれる小領域１００の数が所定数未満である場合であっても、候補カウント数を所定値まで戻してもよい。つまり、検出部２２は、確定部２４によって境界領域３００の数が確定条件を満たさないと判定された場合、候補カウント数を所定値まで戻してもよい。

また、検出部２２による再セット後の候補カウント数は、０以上の任意の値であってよい。

図２に戻って、フラグ出力部２５について説明する。フラグ出力部２５は、確定部２４が付着物領域であると確定した場合、付着物フラグＯＮを各種機器５０に対して出力する。一方、フラグ出力部２５は、確定部２４が非付着物領域であると確定した場合、付着物フラグＯＦＦを各種機器５０に対して出力する。

次に、図５を用いて、実施形態に係る付着物検出装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図５は、実施形態に係る付着物検出装置１が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

図５に示すように、まず、前処理部２１は、カメラ１０で撮像された画像を取得し、取得した撮像画像Ｉに対して前処理を施す（ステップＳ１０１）。ここでいう、前処理とは、例えば、グレースケール化処理および間引き処理した後、縮小した画像の画素値に基づいて積分画像を生成する処理である。

つづいて、検出部２２は、撮像画像Ｉにおける所定領域ＲＯＩを小領域１００毎に分割する（ステップＳ１０２）。

つづいて、検出部２２は、小領域毎に輝度の特徴量を示す輝度情報を算出する（ステップＳ１０３）。輝度の特徴量は、例えば、輝度の平均値および輝度の標準偏差である。

つづいて、検出部２２は、算出した輝度情報に基づいて、付着物領域の候補領域２００を検出する（ステップＳ１０４）。

つづいて、抽出部２３は、検出部２２によって検出された候補領域２００に含まれる小領域１００のうち、当該小領域１００と隣接する小領域１００との輝度差分値が所定の閾値以上となる小領域１００を境界領域３００として抽出する（ステップＳ１０５）。

つづいて、確定部２４は、抽出部２３によって抽出された境界領域３００の数が所定の確定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

確定部２４は、境界領域３００の数が所定の確定条件を満たす場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、確定カウント数をアップするとともに、確定カウント数が所定数以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。

確定部２４は、確定カウント数が所定数以上である場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、候補領域２００を付着物領域として確定する（ステップＳ１０８）。

つづいて、フラグ出力部２５は、確定部２４によって付着物領域として確定した場合、付着物フラグＯＮを各種機器５０へ出力し（ステップＳ１０９）、処理を終了する。

一方、ステップＳ１０６において、確定部２４は、境界領域３００の数が確定条件を満たさない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、非確定カウント数をアップするとともに、非確定カウント数が所定数以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。

確定部２４は、非確定カウント数が所定数以上の場合（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、候補領域２００を非付着物領域として確定する（ステップＳ１１１）。

つづいて、検出部２２は、候補領域２００に含まれる小領域１００の数が所定数以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。

検出部２２は、小領域１００の数が所定数以上である場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、候補カウンタ数を所定値に再セットする（ステップＳ１１３）。

フラグ出力部２５は、確定部２４によって非付着物領域として確定された場合、付着物フラグＯＦＦを各種機器５０へ出力し（ステップＳ１１４）、処理を終了する。

一方、ステップＳ１０７において、確定部２４は、確定カウント数が所定数未満である場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理に移行する。

また、ステップＳ１１０において、確定部２４は、非確定カウント数が所定数未満である場合（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理に移行する。

また、ステップＳ１１２において、検出部２２は、候補領域２００に含まれる小領域１００の数が所定数未満である場合（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、ステップＳ１１４の処理に移行する。

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、検出部２２と、抽出部２３と、確定部２４とを備える。検出部２２は、撮像装置（カメラ１０）で撮像された画像（撮像画像Ｉ）における所定領域ＲＯＩを分割した小領域１００毎の輝度情報に基づいて撮像装置に付着した付着物に対応する付着物領域の候補領域２００を検出する。抽出部２３は、検出部２２によって検出された候補領域２００に含まれる小領域１００のうち、小領域１００と隣接する小領域１００との輝度差分値が所定の閾値以上となる小領域１００を境界領域３００として抽出する。確定部２４は、抽出部２３によって抽出された境界領域３００の数が所定の確定条件を満たした場合に、候補領域２００を付着物領域として確定する。これにより、付着物を高精度に検出することができる。

また、上述した実施形態では、車両に搭載されるカメラで撮像された撮像画像Ｉを用いたが、撮像画像Ｉは、例えば、防犯カメラや、街灯等に設置されたカメラで撮像された撮像画像Ｉであってもよい。つまり、カメラのレンズに付着物が付着する可能性があるカメラで撮像された撮像画像Ｉであればよい。

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 カメラ
１１ 車速センサ
２１ 前処理部
２２ 検出部
２３ 抽出部
２４ 確定部
２５ フラグ出力部
３１ 閾値情報
５０ 各種機器
１００ 小領域
２００ 候補領域
３００ 境界領域
ＲＯＩ 所定領域
Ｉ 撮像画像

Claims (6)

1. 撮像装置で撮像された画像における所定領域を分割した小領域毎の輝度情報に基づいて前記撮像装置に付着した付着物に対応する付着物領域の候補領域を検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された前記候補領域に含まれる前記小領域のうち、当該小領域と隣接する前記小領域との輝度差分値が所定の閾値以上となる前記小領域を境界領域として抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記境界領域の数が所定の確定条件を満たした場合に、前記候補領域を前記付着物領域として確定する確定部と
   を備えることを特徴とする付着物検出装置。
2. 前記確定部は、
   前記境界領域の数が前記確定条件を満たす回数を示す確定カウント数が所定数以上となった場合に、前記候補領域を前記付着物領域として確定すること
   を特徴とする請求項１に記載の付着物検出装置。
3. 前記確定部は、
   前記境界領域の数が所定数以上である場合に前記確定条件を満たすと判定し、前記候補領域を前記付着物領域として確定すること
   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. 前記検出部は、
   前記輝度情報が所定の候補条件を満たす回数を示す候補カウント数が所定数以上となった前記小領域の数が所定数以上の場合に、当該所定数の前記小領域を前記候補領域として検出するものであって、前記確定部によって前記境界領域の数が前記確定条件を満たさないと判定された場合、前記候補カウント数を所定値まで戻すこと
   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. 前記検出部は、
   前記候補領域に含まれる前記小領域の数が所定数未満である場合において、前記確定部によって前記境界領域の数が前記確定条件を満たさないと判定された場合、前記候補カウント数を所定値まで戻すことを禁止すること
   を特徴とする請求項４に記載の付着物検出装置。
6. 撮像装置で撮像された画像における所定領域を分割した小領域毎の輝度情報に基づいて前記撮像装置に付着した付着物に対応する付着物領域の候補領域を検出する検出工程と、
   前記検出工程によって検出された前記候補領域に含まれる前記小領域のうち、当該小領域と隣接する前記小領域との輝度差分値が所定の閾値以上となる前記小領域を境界領域として抽出する抽出工程と、
   前記抽出工程によって抽出された前記境界領域の数が所定の確定条件を満たした場合に、前記候補領域を前記付着物領域として確定する確定工程と
   を含むことを特徴とする付着物検出方法。

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