JP4353127B2 - レインセンサ - Google Patents

Description

この発明は、例えば車両のワイパ駆動制御のために降雨の有無を検出するレインセンサに関する。

従来、この種のレインセンサとしては、例えば特許文献１に記載のセンサが知られている。図９および図１０に、こうしたレインセンサの一例として、この特許文献１に記載されているセンサ（雨滴検出装置）をもとにその概要を示す。

同図９に示すこのセンサにおいて、撮像装置２０は、自動車のフロントウインドウ１０の所定領域を撮像する部分であり、また画像処理部１３０は、該撮像装置２０を通じて得られる原画像に対し所要の処理を施して２値化画像を得る部分である。そして判断・制御部１４０は、こうして得られる２値化画像を記憶部１５０に記憶保持しつつ、その都度得られる２値化画像とこの記憶部１５０に記憶保持されている過去の２値化画像とに基づいて上記フロントウインドウ１０に付着する雨滴Ｗおよび雨量を判定するとともに、駆動部（モータ）６０を通じてワイパ７０を制御する部分である。

次に、このようなワイパ駆動制御部を含めた上記レインセンサの動作を簡単に説明する。
上記のように構成されるレインセンサにおいて、ワイパ７０の駆動に際してはまず、撮像装置２０を通じてフロントウインドウ１０の所定領域が撮像される。このようにして得られる原画像の一例を、図１０（ａ）に示す。同撮像装置２０を通じて得られた原画像は画像処理部１３０に入力され、該画像処理部１３０において、ノイズ除去、エッジ抽出、および２値化処理等の所要の処理が施される。そしてこの２値化画像は、判断・制御部１４０に与えられる。図１０（ｂ）は、画像処理部１３０を通じてこうして画像処理された２値化画像の一例を示したものである。判断・制御部１４０では、こうして画像処理部１３０から与えられる２値化画像に基づいてフロントウインドウ１０に付着物が存在しているか否かを判断し、付着物が存在していると判断される場合には、記憶部１５０に記憶保持している過去の２値化画像を取り込む。そして、同判断・制御部１４０では、これら過去の２値化画像と上記新たに取り込まれた２値化画像とを比較することで付着物が雨滴であるか否かを判断し、雨滴であると判断される場合にはさらにその雨量を判断する。この判断の結果、この雨量が所定の閾値を超えると判断される場合、判断・制御部１４０は、駆動部６０を通じてワイパ７０を連続駆動し、他方、雨量が所定の閾値に満たないと判断される場合、同判断・制御部１４０は、駆動部６０を通じてワイパ７０を間欠駆動する。ワイパ駆動制御部を含めたこのようなレインセンサの搭載により、運転者が自ら降雨状況を判断してワイパを駆動する煩わしさ、すなわち車両の運転時における運転者の負荷も大きく低減されるようになる。
特開２００１−１４７２７８号公報

ところで、上記従来のレインセンサにあっては、撮像装置２０を通じて得られる原画像に対しエッジの抽出処理を施すことでフロントウインドウ１０上の付着物を認識するようにしている。したがって、例えば雨量が多い、いわゆる大雨の場合には、わずかな時間で雨滴と雨滴との境界がなくなり、フロントウインドウ１０全体が雨で覆われることとなり、先の判断・制御部１４０を通じた雨滴のエッジ抽出が難しくなる。また、フロントウインドウ１０全面に例えばスプラッシュによる大量の汚泥が付着したような場合でも同様に、そのエッジを抽出することは困難である。したがってこのような場合、雨量に応じたワイパの駆動制御が適正に行われるとは限らず、レインセンサとして未だ改善の余地を残すものとなっている。

この発明は、こうした実情に鑑みてなされたものであって、その目的は、降雨等の状況をより的確に検出することのできるレインセンサを提供することにある。

こうした目的を達成するため、請求項１に記載のレインセンサでは、車両の車室内からフロントウインドウ越しに車室外の画像を撮像する撮像装置を備え、該撮像装置を通じて撮像される画像の画像情報に基づき降雨の有無を検出するレインセンサとして、前記撮像装置の焦点距離を無限遠に設定するとともに、該焦点距離を無限遠に設定して得られる画像情報の各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値に基づいて前記降雨の有無を検出することとした。

レインセンサとしてのこのような構成によれば、上記撮像装置を通じて撮像される画像の画像情報における各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値に基づいて降雨の有無を検出するため、大雨の場合やスプラッシュによる大量の汚泥が付着した場合であっても、降雨等の状況をより的確に検出することができるようになる。

また、上記請求項１に記載のレインセンサにおいて、請求項２に記載の発明では、前記得られる画像情報を画像処理部で複数のサブ画像に分割し、該分割されたサブ画像の画像情報の別に前記各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値の推移を求めることとした。

そもそも、降雨等の状況を検出する必要が生ずるのは、主に車両の走行中である。この車両の走行中にあっては、例えば太陽光がビルの窓に反射する、あるいは車両の前を鳥が横断飛行するなど、降雨以外にもこのような瞬間的な画像変化（外乱）が上記撮像装置を通じて得られる画像の画像情報に生じる。この点、レインセンサとしての上記構成によれば、分割されたサブ画像の画像情報の別に各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値の推移を求めるため、上記外乱の影響を好適に抑制することができるようになる。

また、上記請求項２に記載のレインセンサにおいて、請求項３に記載の発明では、前記得られる画像情報を複数のサブ画像の画像情報の別に一時記憶する記憶部を前記画像処理部に備えるとともに、前記各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値の推移の抽出を、各対応するサブ画像の別に、今回得られた画像情報から算出した該ばらつきの度合いを示す値と前記記憶部に記憶されている前回得られた画像情報から算出した同ばらつきの度合いを示す値との差分演算として行うこととした。

通常、フロントウインドウに付着した雨滴はレンズとして作用するため、降雨等がある場合には、光の屈折や反射等が生じ、雨滴の付着箇所がぼけた画像情報が上記撮像装置を通じて得られることとなる。このような画像情報におけるぼけは、各画素の輝度レベルにばらつきを生じさせ、ぼけが存在する画像における各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値は、ぼけが存在しない画像における各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値よりも大きくなる。また、フロントウインドウに付着する雨滴の量が多いほど、各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値も大きくなる。したがって、上記各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値の推移が正となる場合とは、例えば前回撮像装置を通じて画像情報を得た時点においてフロントウインドウに雨滴が付着しておらず（降雨等はなく）、今回撮像装置を通じて画像情報を得た時点において雨滴の付着がある（降雨等がある）場合である。また、上記各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値の推移が大きい場合とは、例えば前回撮像装置を通じて画像情報を得た時点から今回撮像装置を通じて画像情報を得た時点までの時間内にフロントウインドウに付着する雨滴の量が多い（大雨）の場合や、スプラッシュが発生した場合などである。この点、レインセンサとしての上記構成によれば、各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値の推移の抽出を差分演算として行うという、簡単な演算を通じて降雨等の状況を上述のように的確に検出することができるようになる。

また、上記請求項３に記載のレインセンサにおいて、前記降雨の有無の検出を、例えば請求項４に記載の発明によるように、前記サブ画像の別に差分演算された値に所定の演算処理を施した値をそれらサブ画像の数の分だけ積算した値に基づいて行うこととすれば、演算の簡易さを維持しつつ、上記外乱の影響を最小限に抑制することができるようにもなる。

具体的には、上記請求項４に記載のレインセンサにおける前記所定の演算処理として、例えば請求項５に記載の発明によるように、
（イ）前記サブ画像の別に差分演算された値に対して一定の閾値を設け、該閾値を超える値のみを選択演算する。
あるいは請求項６に記載の発明によるように、
（ロ）前記サブ画像の別に差分演算された値に対してサブ画像の位置に応じた異なる閾値を設け、それら閾値を超える値のみを選択演算する。
あるいは請求項７に記載の発明によるように、
（ハ）前記サブ画像の別に差分演算された値に対してサブ画像の位置に応じた異なる重み付けを付与する。
あるいは請求項８に記載の発明によるように、
（ニ）前記サブ画像の別に差分演算された値に対してサブ画像の位置に応じた異なる閾値を設け、それら閾値を超える値のみを選択演算するとともに、該選択した値に対してさらにサブ画像の位置に応じた異なる重み付けを付与する。
等々の演算も、演算の簡易さを維持しつつ、上記外乱の影響を抑制する上で有効である。

ちなみに、上記（イ）の演算によれば、前記サブ画像の別に差分演算された値に対して一定の閾値を設け、該閾値を超える値のみを選択演算するという、簡単な演算を通じてフロントウインドウに付着する雨滴の量を判断することができるようになる。

一方、上記撮像装置を通じて得られる画像において、その中央部では各画素の輝度レベルに変化の少ない画像が得られるのに対し、両側方部では、いわゆる風景の流れに起因して各画素の輝度レベルに変化の大きい画像が得られる傾向にある。ただし、車両を運転する乗員にとって、その視界を確保するのに最も重要であるのはフロントウインドウの中央部であり、フロントウインドウの両側方部あるいは下方部においては、たとえそれらの部分に雨滴等が付着していたとしても、乗員の視界を確保する上で大きな妨げとはならない。

この点、上記（ロ）の演算によれば、例えば運転者の視界の確保を図る上で重要なサブ画像に対する閾値を小さく設定する、あるいは外乱の入りやすいサブ画像に対する閾値を大きく設定するなど、サブ画像の位置に応じた異なる閾値を設けるという、比較的簡単な演算処理を加えるだけで、上述の実情を加味した降雨の有無についての判断をより的確に実現することができるようになる。

また、上記（ハ）の演算によっても、例えば運転者の視界の確保を図る上で重要なサブ画像に対し大きな重み付けを付与する、あるいは外乱の入りやすいサブ画像に対し小さな重み付けを付与するなど、サブ画像の位置に応じた異なる重み付けを付与するという、比較的簡単な演算処理を加えるだけで、これも上述の実情を加味した降雨の有無についての判断をより的確に実現することができるようになる。

さらに、上記（ニ）の演算によるように、上記（ロ）の演算および上記（ハ）の演算を併用することとすれば、上記実情を加味した降雨の有無についての判断をさらに的確に実現することができるようになる。

なお、上記請求項１〜８のいずれかに記載のレインセンサにおいて、例えば請求項９に記載の発明によるように、前記得られる画像情報の各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値として、同画像情報の処理において採用されることの多い分散値を用いることとすれば、その実現も容易である。

以下、この発明にかかるレインセンサの一実施の形態について、ワイパ駆動制御も含めたかたちで、図１〜図４を参照して詳細に説明する。なお、この実施の形態にかかるレインセンサも、その基本的な構成は、先の図９に例示した構成に準じたものとなっている。ただしこの実施の形態では、撮像装置の焦点距離を無限遠に設定するとともに、同撮像装置を通じて得られる画像情報を画像処理部で複数のサブ画像に分割し、該分割されたサブ画像の画像情報の別に分散値を求めるようにしている。そして、こうして分散値を求めた後は、各対応するサブ画像の別に、今回得られた画像情報から算出した分散値と記憶部に記憶されている前回得られた画像情報から算出した分散値との差分演算を行い、この差分値に所定の演算処理を施した値をそれらサブ画像の数の分だけ積算した値に基づいて降雨の有無を検出する。

図１（ａ）は、この実施の形態のレインセンサについて、その構成を模式的に示す側面図であり、図１（ｂ）はその拡大側面図である。また図２は、同レインセンサを構成する各要素間の信号の流れを示すブロック図である。はじめに、これら図１および図２を参照しつつ、同レインセンサの構成および機能について詳細に説明する。

この実施の形態にかかるレインセンサは、図１および図２に示されるように、大きくは、
・車両のフロントウインドウ１０と車室内に設けられるルームミラー１１との間に、車室の内側から同フロントウインドウ１０に当接して設けられるケース１２。
・同ケース１２内に収容されるとともに、焦点距離を無限遠に設定し、車室内から同フロントウインドウ１０越しに車室外の画像を撮像する撮像装置２０。
・同撮像装置２０を通じて得られる画像情報を複数のサブ画像に分割し、該分割したサブ画像の画像情報の別に、画像情報の分散値の推移を求める画像処理部３０。
・同画像処理部３０から積算値が入力され、この積算値に基づき降雨の有無を判定するとともに、該判定結果に対応するワイパ駆動信号を駆動部（モータ）６０に入力してワイパ７０を駆動する判断・制御部４０。
・同画像処理部３０に備えられ、撮像装置２０を通じて得られる画像情報を複数のサブ画像の画像情報の別に一時記憶する記憶部５０。
等々を備えて構成されている。

ちなみに、この実施の形態では、車室内からフロントウインドウ１０越しに車室外の画像を撮像する上記撮像装置２０として、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラを採用している。この撮像装置２０は、レンズおよびＣＣＤ等をその内部に備えており、その焦点距離は上述のように無限遠に設定されている。すなわち、この撮像装置２０には、フロントウインドウ１０上に付着する雨滴等の像が結像されることなく、フロントウインドウ１０越しに車室外の風景が主に結像されるようにしている。

図３（ａ）は、撮像装置２０を通じて今回得られたとする画像情報ＩＭＧＰを画像処理部３０でサブ画像に分割した画像情報の一例であり、図３（ｂ）は、画像処理部３０でサブ画像に分割し記憶部５０に一時記憶されている前回得られたとする画像情報ＩＭＧＯの一例である。次に、これら図３（ａ）および（ｂ）を併せ参照して、上記画像処理部３０が行う処理について詳述する。

通常、フロントウインドウ１０に付着した雨滴はレンズとして作用するため、降雨等がある場合には、光の屈折や反射等が生じ、雨滴の付着箇所がぼけた画像情報が撮像装置２０を通じて得られることとなる。このような画像情報におけるぼけは、各画素の輝度レベルにばらつきを生じさせ、ぼけが存在する画像における分散値は、ぼけが存在しない画像における分散値よりも大きくなる。また、フロントウインドウ１０に付着する雨滴の量が多いほど、分散値も大きくなる。したがって、この分散値の推移が正となる場合とは、例えば前回撮像装置２０を通じて画像情報を得た時点においてフロントウインドウに雨滴が付着しておらず（降雨等はなく）、今回撮像装置を通じて画像情報を得た時点において雨滴の付着がある（降雨等がある）場合である。

そこで、画像処理部３０は上述のように、上記撮像装置２０を通じて今回得られた画像情報ＩＭＧＰを例えば９つの矩形としたサブ画像Ｗ１〜Ｗ９に分割する。そしてこれらサブ画像Ｗ１〜Ｗ９の別に、画像情報の分散値の推移を求める処理として、大きくは、
（Ａ）各対応するサブ画像の別に、今回得られたとする画像情報から算出した分散値と、記憶部に記憶されている前回得られたとする画像情報から算出した分散値との差分値を算出する処理。
（Ｂ）上記（Ａ）の処理で得られる差分値に対して一定の閾値を設け、この閾値を超える値のみを選択演算する処理。
（Ｃ）上記（Ｂ）の処理を施した値をそれらサブ画像の分だけ積算した積算値を算出する処理。
等々の処理を順次行う。

すなわち、上記差分値を算出する処理（上記（Ａ）の処理）に際し、画像処理部３０はまず、以下の（１）式に従ってサブ画像Ｗｉ（Ｗ１〜Ｗ９）を構成する画素の輝度レベルの平均値Ａｉ（Ａ１〜Ａ９）を求める。

ここで、Ｉ（ｘ，ｙ）は各画素の輝度レベルを表し、Ｎｉ（Ｎ１〜Ｎ９）はサブ画像Ｗｉを構成する画素数をそれぞれ表す。

次に画像処理部３０は、分割したサブ画像Ｗ１〜Ｗ９の画像情報の別に、以下の（２）式に従って画像情報の分散値ＶＰｉ（ＶＰ１〜ＶＰ９）を求める。

なおこのとき、これら分散値ＶＰｉ（ＶＰ１〜ＶＰ９）は記憶部５０に一時的に記憶保持され、次回のルーチンの際に画像処理部３０に取り込まれた場合には、分散値ＶＯｉ（ＶＯ１〜ＶＯ９）として用いられることとなる。

そして画像処理部３０は、記憶部５０に記憶保持されている前回得られた画像情報から求めた画像情報の分散値ＶＯｉ（ＶＯ１〜ＶＯ９）を取り込み、今回得られた画像情報から求めた分散値ＶＰｉ（ＶＰ１〜ＶＰ９）との差分値Ｄｉ（Ｄ１〜Ｄ９）を以下の（３）式に従い算出する。

すなわち、例えば図３（ａ）のサブ画像Ｗ９には雨滴ＲＤが付着しており、図３（ｂ）のサブ画像Ｗ９には雨滴ＲＤは付着していない場合においては、サブ画像Ｗ１〜Ｗ８の分散値ＶＰ１〜ＶＰ８およびＶＯ１〜ＶＯ８は変化しないため差分値Ｄ１〜Ｄ８は零となる。他方、サブ画像Ｗ９の分散値は、この雨滴ＲＤの付着前と付着後とで大きく変化するため上記差分値Ｄ９は正となる。このようにして、降雨等の有無は差分値Ｄｉの演算結果として表れることとなる。

また、上記選択演算処理（上記（Ｂ）の処理）に際しては、上記（Ａ）の処理で算出されるサブ画像Ｗｉの差分値Ｄｉに対して一定の閾値Ｄｔｈを設け、この閾値Ｄｔｈを超える値のみを選択演算する処理を施す。すなわち、サブ画像Ｗｉの別に、上記（Ａ）の処理で算出した差分値Ｄｉが一定の閾値Ｄｔｈよりも大きいか否かを判断し、大きい場合にはサブ画像「Ｗｉ＝１」と設定する。他方、小さい場合にはサブ画像「Ｗｉ＝０」と設定する。

そして、上記積算処理（上記（Ｃ）の処理）に際しては、上記（Ｂ）の処理を施した値に対し、以下の（４）式で示す積算値Ｓを演算する。

すなわち、上記（Ｂ）および（Ｃ）の処理を通じて、一定の閾値Ｄｔｈを超える差分値Ｄｉを持つサブ画像Ｗｉの個数が積算値Ｓとして演算されることとなる。

なお、図３（ａ）および（ｂ）における例においては、サブ画像Ｗ９の差分値Ｄ９のみが一定の閾値Ｄｔｈを超えるため、一定の閾値Ｄｔｈを超える差分値Ｄｉをもつサブ画像Ｗｉの個数は「１」となり、積算値「Ｓ＝１」が得られることとなる。

そこで、上記判断・制御部４０では、このようにして画像処理部３０によって得られた積算値Ｓに対して一定の閾値Ｎｔｈを設け、積算値Ｓが閾値Ｎｔｈよりも大きい場合には「降雨もしくはスプラッシュあり」と判定し、他方、積算値Ｓが閾値Ｎｔｈよりも小さい場合には「降雨若しくはスプラッシュなし」と判定する。そして、「降雨もしくはスプラッシュあり」と判定される場合、判断・制御部４０は、駆動部６０を通じてワイパ７０を駆動させ、フロントウインドウ１０の払拭を実行する。

図４は、このような画像処理部３０および判断・制御部４０を通じて実行される降雨等の検出処理について、その処理手順を示すものであり、以下、同図４を併せ参照して、この実施の形態のレインセンサにかかる処理についてさらに詳述する。

この実施の形態のレインセンサにあっては、例えば図示しないワイパスイッチによってこのワイパ駆動制御によるワイパ７０の駆動が選択されている条件のもとで、まずステップＳ１０１の処理として、撮像装置２０によって撮像される画像が画像情報ＩＭＧＰとして画像処理部３０に取り込まれる。そして、この画像処理部３０において、画像情報ＩＭＧＰは上述したサブ画像Ｗｉに分割される。

続くステップＳ１０２の処理においては、先のステップＳ１０１の処理で得られるサブ画像Ｗｉの別に、上記（２）式を通じて各画素の輝度レベルの分散値ＶＰｉが算出される。他方、このようにして得られた分散値ＶＰｉはサブ画像Ｗｉの画像情報の別に、記憶部５０に一時記憶される。

そして画像処理部３０は、ステップＳ１０３の処理として、記憶部５０に一時記憶されている画像情報ＩＭＧＯの分散値ＶＯｉを取り込み、サブ画像Ｗｉの別に、今回得られた画像情報ＩＭＧＰの分散値ＶＰｉと、前回得られた画像情報ＩＭＧＯの分散値ＶＯｉとの差分値Ｄｉを上記（３）式に従い算出する。

また、画像処理部３０によるステップＳ１０４およびステップＳ１０５の処理を通じて、先のステップＳ１０３で算出した差分値Ｄｉが、一定の閾値Ｄｔｈを超えるか否かが判断され、一定の閾値Ｄｔｈを超えると判断される場合には、サブ画像「Ｗｉ＝１」と設定される。他方、一定の閾値Ｄｔｈを超えないと判断される場合には、サブ画像「Ｗｉ＝０」と設定される。そして続くステップＳ１０６の処理において、一定の閾値Ｄｔｈを超える差分値Ｄｉを持つサブ画像Ｗｉの個数が、積算値Ｓとして上記（４）式にしたがって算出される。

さらにステップＳ１０７の処理においては、判断・制御部４０を通じて、先の積算値Ｓが一定の閾値Ｎｔｈよりも大きいか否かが判断される。そして一定の閾値Ｎｔｈを超えると判断される場合には、ステップＳ１０８の処理として「降雨若しくはスプラッシュあり」と判定され、続くステップＳ１０９の処理として、駆動部６０を通じてワイパ７０を起動させることにより、フロントウインドウ１０の払拭を実行する。他方、一定の閾値Ｎｔｈを超えないと判断される場合には、ステップＳ１１０の処理として「降雨もしくはスプラッシュなし」と判定されることとなる。

以上説明したように、この実施の形態にかかるレインセンサによれば、以下に列記するような優れた効果が得られるようになる。
（１）撮像装置２０の焦点距離を無限遠に設定するとともに、焦点距離を無限遠に設定して得られる画像情報の各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値として、分散値Ｖｉに基づいて降雨の有無を検出することとした。これにより、大雨の場合やスプラッシュによる大量の汚泥が付着した場合のような、フロントウインドウ１０上に付着する雨滴のエッジ抽出が困難な場合であっても、分散値Ｖｉという簡単な演算を通じて降雨等の状況が的確に検出されるようになる。また、撮像装置２０の焦点距離を無限遠に設定することにより、例えばトンネル、障害物、および白線などを検出する他のシステムとの撮像装置の共通化が図られるようにもなる。

（２）また、撮像装置２０を通じて得られる画像情報を画像処理部３０で例えば９つのサブ画像Ｗｉに分割し、これら分割されたサブ画像Ｗｉの画像情報の別に分散値Ｖｉの推移を求めることとした。これにより、例えば太陽光がビルの窓に反射する、あるいは車両の前を鳥が横断飛行するなど、瞬間的な画像変化（外乱）が生じた場合であれ、こうした外乱の影響を好適に抑制することができるようになる。

（３）また、上記分散値Ｖｉの推移として、各対応するサブ画像Ｗｉの別に、今回得られた画像情報から算出した分散値ＶＰｉと、記憶部に記憶されている前回得られた画像情報から算出した分散値ＶＯｉとの差分値Ｄｉを用いることとした。これによっても、差分演算という簡単な演算を通じて降雨等の状況が的確に検出されるようになる。

（４）また、降雨の有無の検出を、一定の閾値Ｄｔｈを超える差分値Ｄｉを持つサブ画像Ｗｉの個数を積算した積算値Ｓに基づいて行うこととした。これにより、演算の簡易さが維持されつつも、外乱の影響が最小限に抑制されるようにもなる。

なお、この発明にかかるレインセンサは上記実施の形態にて例示した構成に限定されるものではなく、同実施の形態を適宜変更した例えば次のような形態として実施することもできる。

・上記実施の形態においては、撮像装置２０としてＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラを採用したが、撮像装置の種類はこれに限定されず、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラ等を採用することとしてもよい。

・上記実施の形態においては、積算値Ｓを求める処理（ステップＳ１０４〜１０６の処理（図４））として、一定の閾値Ｄｔｈを超える差分値Ｄｉを持つサブ画像Ｗｉの個数を積算することとしたがこれに限られない。この処理に関しては、図５にステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理として示すように、サブ画像Ｗｉの位置に応じた異なる閾値Ｄｔｈｉを超える差分値Ｄｉを持つサブ画像Ｗｉの個数を積算することとしてもよい。これにより、例えば運転者の視界の確保を図る上で重要なサブ画像Ｗｉに対する閾値Ｄｔｈｉを小さく設定する、あるいは外乱の入りやすいサブ画像Ｗｉに対する閾値Ｄｔｈｉを大きく設定するなど、比較的簡単な演算処理を加えるだけで、降雨の有無がより的確に判断されるようになる。なお、図５において、上記ステップＳ２０４〜Ｓ２０６以外の処理は、先の図４に示した処理と同様であり、ここでの重複する説明は割愛する。

・上記実施の形態においては、積算値Ｓを求める処理（ステップＳ１０６の処理（図４））として、一定の閾値Ｄｔｈを超える差分値Ｄｉを持つサブ画像Ｗｉの個数を積算することとしたがこれに限られない。この処理に関しても、図６にステップＳ３０６の処理として示すように、サブ画像Ｗｉの位置に応じた異なる重み付けＰｉを付与することとしてもよい。これによっても、例えば運転者の視界の確保を図る上で重要なサブ画像Ｗｉに対し大きな重み付けＰｉを付与する、あるいは外乱の入りやすいサブ画像に対し小さな重み付けＰｉを付与するなど、比較的簡単な演算処理を加えるだけで、降雨の有無がより的確に判断されるようになる。なお、図６においても、上記ステップＳ３０６以外の処理は先の図４に示した処理と同様であり、ここでの重複する説明は割愛する。

・また、このような重み付けは、先の図４のステップＳ１０４〜１０６の処理に対して適用することもできる。すなわち、ステップＳ４０４〜４０６の処理として示すように、サブ画像Ｗｉの位置に応じた異なる閾値Ｄｔｈｉを超える差分値Ｄｉを持つサブ画像Ｗｉの個数に、サブ画像Ｗｉの位置に応じた異なる重み付けＰｉを付与した上で、積算することとしてもよい。これによっても、降雨の有無がより的確に判断されるようになる。この図７においても、上記ステップＳ４０４〜Ｓ４０６以外の処理は先の図４に示した処理と同様であり、ここでの重複する説明は割愛する。

・上記実施の形態では、撮像装置２０を通じて得られる画像情報を、上記画像処理部３０を通じて複数のサブ画像に分割することとしたが、先の図３に対応する図として図８に示すように、画像情報を分割しない構成としてもよい。このような構成であっても、上記（１）の効果を得ることはできる。

・上記実施の形態においては、分散値Ｖｉの推移として、各対応するサブ画像Ｗｉの別に、今回得られた画像情報から算出した分散値ＶＰｉと、記憶部に記憶されている前回得られた画像情報から算出した分散値ＶＯｉとの差分値Ｄｉを用いることとしたがこれに限られない。他に、例えば、分散値ＶＯｉから分散値ＶＰｉへの変化の割合などを用いることとしてもよい。要は、分散値の推移を表す値であればこの発明は同様に適用することができる。

・上記実施の形態においては、撮像装置２０を通じて得られる画像情報の分散値（上記（２）式）を用いることとしたが、これに限られず、同画像情報の標準偏差や以下に示す（５）式で求められる絶対値の積算値を用いることとしてもよい。要は、各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値であれば、この発明は同様に適用することができる。

（ａ）は、この発明にかかるレインセンサの一実施の形態についてその概要を示す側面図。（ｂ）は、撮像装置を中心に（ａ）を拡大して示す側面図。 同実施の形態について、各構成要素間の信号の流れを示すブロック図。 同実施の形態において、（ａ）は撮像装置を通じて今回得られた画像の一例を示す図、（ｂ）は撮像装置を通じて前回得られた画像の一例を示す図。 同実施の形態において、検出処理にかかる処理手順を示すフローチャート。 上記検出処理の変形例についてその処理手順を示すフローチャート。 上記検出処理の他の変形例についてその処理手順を示すフローチャート。 上記検出処理のさらに他の変形例についてその処理手順を示すフローチャート。 上記実施の形態の変形例として、（ａ）は撮像装置を通じて今回得られた画像の一例を示す図、（ｂ）は撮像装置を通じて前回得られた画像の一例を示す図。 従来のレインセンサの一例についてその概要を示す側面図。 同従来のレインセンサの一例において、（ａ）は撮像装置を通じて撮像される原画像の一例を示す図。（ｂ）は画像処理部を通じて得られる（ａ）の２値化画像の一例を示す図。

符号の説明

１０…フロントウインドウ、１１…ルームミラー、１２…ケース、２０…撮像装置、３０、１３０…画像処理部、４０、１４０…判断・制御部、５０、１５０…記憶部、６０…駆動部（モータ）、７０…ワイパ。

Claims (9)

1. 車両の車室内からフロントウインドウ越しに車室外の画像を撮像する撮像装置を備え、該撮像装置を通じて撮像される画像の画像情報に基づき降雨の有無を検出するレインセンサであって、
   前記撮像装置の焦点距離を無限遠に設定するとともに、該焦点距離を無限遠に設定して得られる画像情報の各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値に基づいて前記降雨の有無を検出する
   ことを特徴とするレインセンサ。
2. 前記得られる画像情報はこれを処理する画像処理部で複数のサブ画像に分割され、該分割されたサブ画像の画像情報の別に前記各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値の推移が求められる
   請求項１に記載のレインセンサ。
3. 前記画像処理部は前記得られる画像情報を複数のサブ画像の画像情報の別に一時記憶する記憶部を備え、前記各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値の推移の抽出が、各対応するサブ画像の別に、今回得られた画像情報から算出した該ばらつきの度合いを示す値と前記記憶部に記憶されている前回得られた画像情報から算出した同ばらつきの度合いを示す値との差分演算として行われる
   請求項２に記載のレインセンサ。
4. 前記降雨の有無の検出が、前記サブ画像の別に差分演算された値に所定の演算処理を施した値をそれらサブ画像の数の分だけ積算した値に基づいて行われる
   請求項３に記載のレインセンサ。
5. 前記所定の演算処理が、前記サブ画像の別に差分演算された値に対して一定の閾値を設け、該閾値を超える値のみを選択演算する処理として行われる
   請求項４に記載のレインセンサ。
6. 前記所定の演算処理が、前記サブ画像の別に差分演算された値に対してサブ画像の位置に応じた異なる閾値を設け、それら閾値を超える値のみを選択演算する処理として行われる
   請求項４に記載のレインセンサ。
7. 前記所定の演算処理が、前記サブ画像の別に差分演算された値に対してサブ画像の位置に応じた異なる重み付けを付与する処理として行われる
   請求項４に記載のレインセンサ。
8. 前記所定の演算処理が、前記サブ画像の別に差分演算された値に対してサブ画像の位置に応じた異なる閾値を設け、それら閾値を超える値のみを選択演算するとともに、該選択した値に対してさらにサブ画像の位置に応じた異なる重み付けを付与する処理として行われる
   請求項４に記載のレインセンサ。
9. 前記得られる画像情報の各画素の輝度レベルの平均値からのばらつきの度合いを示す値として同画像情報の分散値を用いる
   請求項１〜８のいずれか一項に記載のレインセンサ。

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