JP6832105B2 - 水滴検出装置、水滴検出方法および水滴検出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、水滴検出装置、水滴検出方法および水滴検出プログラムに関する。

従来、例えば車両に取り付けられたカメラのレンズに付着した雨滴等の水滴を検出する水滴検出装置が知られている。例えば、水滴検出装置は、撮像画像の各画素の勾配に基づいて水滴の付着を検出している（たとえば、特許文献１参照）。

特開２０１０−１４４９４号公報

しかしながら、従来技術では、撮像画像の全画素について勾配を検出する必要があるため、処理負荷が大きくなるおそれがあった。また、撮像画像全体からでは、検出対象となる領域を絞りにくく、水滴を高精度に検出できるとは言えなかった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、処理負荷を抑えつつ、高精度に水滴を検出することができる水滴検出装置、水滴検出方法および水滴検出プログラム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、本発明に係る水滴検出装置は、設定部と、第１抽出部と、第２抽出部と、判定部とを備える。設定部は、撮像部の撮像画像の任意の一点を中心とする同心円を設定する。第１抽出部は、前記設定部によって設定された前記同心円の各円周上の各画素の勾配に基づいて前記撮像部に付着した水滴を示すと推定される画素の候補である候補画素を抽出する。第２抽出部は、前記第１抽出部によって抽出された前記候補画素に基づいて前記水滴の形状を示す円の候補である候補円を抽出する。判定部は、前記第２抽出部の抽出結果に基づいて前記水滴が付着しているか否かを判定する。

本発明によれば、処理負荷を抑えつつ、高精度に水滴を検出することができる。

図１Ａは、実施形態に係る水滴検出方法の概要を示す図である。 図１Ｂは、実施形態に係る水滴検出方法の概要を示す図である。 図１Ｃは、実施形態に係る水滴検出方法の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る水滴検出装置の構成を示すブロック図である。 図３Ａは、設定部による同心円の設定処理を示す図である。 図３Ｂは、設定部による同心円の設定処理を示す図である。 図３Ｃは、設定部による同心円の設定処理を示す図である。 図３Ｄは、設定部による同心円の設定処理を示す図である。 図３Ｅは、設定部による同心円の設定処理を示す図である。 図３Ｆは、設定部による同心円の設定処理を示す図である。 図４Ａは、第１抽出部による画素の選択処理を示す図である。 図４Ｂは、第１抽出部による画素の選択処理を示す図である。 図４Ｃは、第１抽出部による画素の選択処理を示す図である。 図５Ａは、第１抽出部の処理内容を示す図である。 図５Ｂは、第１抽出部の処理内容を示す図である。 図６Ａは、第２抽出部の判定処理を示す図である。 図６Ｂは、第２抽出部の判定処理を示す図である。 図６Ｃは、第２抽出部の判定処理を示す図である。 図７は、判定部による水滴の判定処理を示す図である。 図８は、判定部による水滴の判定処理を示す図である。 図９は、判定部による水滴以外の円形状の物体の判定処理を示す図である。 図１０は、実施形態に係る水滴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、本願の開示する水滴検出装置、水滴検出方法および水滴検出プログラム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。また、以下では、撮像部である車載カメラ（以下、カメラと記載する）のレンズに付着した水滴を検出する場合を例にとって説明する。

上記の水滴としては、例えば降雨によりレンズに直接付着した雨滴や、降雨が車体を伝って間接的に付着した雨滴、車両の走行中にタイヤからはねあがった泥水、車両の窓ガラスやカメラのレンズのウォッシャ液等がある。

まず、図１Ａ〜図１Ｃを用いて、実施形態に係る水滴検出方法の概要について説明する。図１Ａ〜図１Ｃは、実施形態に係る水滴検出方法の概要を示す図である。なお、図１Ａ〜図１Ｃには、実施形態に係る水滴検出方法を適用した水滴検出装置が取得する撮像画像１００を示す。

図１Ａに示すように、かかる撮像画像１００には、カメラのレンズに付着した水滴を示す略円形状の領域（以下、水滴領域と記載する場合がある）が含まれる。また、水滴領域には、図１Ａに示す例では灰色にぼやけた略円形状の灰色領域と、かかる灰色領域を囲んで灰色領域よりも黒くぼやけた略円形状の一部分である黒色領域とが含まれる。

これら灰色領域および黒色領域は、言わば同心円状に配置されている。なお、これは、水滴が、半球状の立体形状でレンズに付着しやすい傾向にあることによる。

実施形態に係る水滴検出方法は、かかる点に着目し、撮像画像１００の任意の位置に設定された同心円の円周上の画素の勾配に基づいて水滴の形状を示す円を抽出し、抽出した円に基づいて水滴の付着を検出するものである。

なお、以下では、画素の勾配の強度および勾配の向きをエッジの強度およびエッジの向きと記載する場合がある。

ここで、従来の水滴検出方法について説明する。従来の水滴検出方法では、撮像画像の各画素に対してエッジ検出処理を行い、撮像画像全体の各画素の勾配から水滴の形状を示す円を抽出していた。

しかしながら、従来の水滴検出方法では、撮像画像の全ての画素に対してエッジ検出処理を行う必要があるため、処理負荷が大きくなるおそれがあった。また、撮像画像全体の各画素の勾配には、水滴以外の様々な物体に起因するエッジが含まれるため、水滴領域を絞りにくく、水滴を高精度に検出できるとは言えなかった。

そこで、実施形態に係る水滴検出方法では、エッジ検出処理を行う画素を前述の同心円に基づいて絞ることとした。具体的には、図１Ｂに示すように、水滴検出方法では、まず、撮像部であるカメラの撮像画像１００の任意の一点を中心７０とする同心円８０（図１Ｃ参照）を設定する。なお、図１Ｂでは、同心円８０の複数の円のうち、一つの円５０を示している。

つづいて、図１Ｂに示すように、水滴検出方法では、設定した同心円８０の各円周上の各画素６０の勾配に基づき、各画素６０の中から、撮像部に付着した水滴を示すと推定される画素の候補である候補画素６２を抽出する。各画素６０の勾配は、例えばソベルフィルタ等の既知のエッジ検出処理により取得可能である。

なお、図１Ｂでは、円５０の円周上の画素６０のうち、一部の画素６０を選択して示しているが、本実施形態では、かかる画素６０の選択処理を行う。この画素６０の選択処理については、図４Ａ〜図４Ｃを用いて後述する。また、本実施形態では、図１Ｂに示す画素６０のうち候補画素６２ではない画素６０を非候補画素６１として抽出するが、かかる点についても後述する。

つづいて、図１Ｂに示すように、実施形態に係る水滴検出方法では、抽出した候補画素６２に基づいて水滴の形状を示す円の候補である候補円８０ａを抽出する。例えば、本実施形態では、図１Ｂに示すように、円５０の円周上の候補画素６２が所定数（図１Ｂでは６個）以上である場合に、円５０を候補円８０ａとして抽出する。

つづいて、実施形態に係る水滴検出方法では、候補円８０ａの抽出結果に基づいて水滴が付着しているか否かを判定する。例えば、本実施形態では、図１Ｃに示すように、抽出した候補円８０ａが所定数（図１Ｃでは３個）以上存在する場合に、水滴が付着していると判定する。

このように、実施形態に係る水滴検出方法では、レンズに付着した場合の水滴領域の形状に着目し、撮像画像１００全体のうち、任意の一点を中心として設定した同心円８０の各円周上にある画素６０に対象を絞り込んだエッジ検出処理を行うこととした。

すなわち、水滴領域の形状に応じて設定された同心円８０ごとで処理を進めるため、処理の効率化を図ることができる。また、水滴領域の傾向を示す形状に絞ったエッジ検出処理を行うことで、検出されるエッジには他の物体に起因するエッジが含まれにくい。したがって、処理負荷を抑えつつ、高精度に水滴を検出することができる。

次に、図２を用いて、実施形態に係る水滴検出装置の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係る水滴検出装置１の構成を示すブロック図である。

図２に示すように、水滴検出装置１は、カメラ１０と、除去装置１１と、通知装置１２とに接続される。まず、水滴検出装置１以外の構成について説明する。

４台の各カメラ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、例えば車両の前方、後方、右側方および左側方を撮像する位置にそれぞれ取り付けられる。各カメラ１０は、撮像画像１００を水滴検出装置１へ出力する。

除去装置１１は、水滴検出装置１の検出結果に基づき、カメラ１０に付着した水滴を自動的に除去する。除去装置１１は、例えば、空気圧縮部、ホースおよびノズルを備え、空気圧縮部で生成された圧縮空気を、ホースを経由してノズルからカメラ１０へ向けて噴出させて、水滴を除去する。なお、除去装置１１はこれに限定されず、例えばウォッシャ液をカメラ１０へ向けて噴出させたり、カメラワイパでカメラ１０を拭ったりしてもよい。

通知装置１２は、例えば表示部やスピーカを備えるとともに、カメラ１０の撮像画像１００を利用した各種システムに接続される。通知装置１２は、水滴検出装置１の検出結果に基づき、各種システムの機能を停止する旨を文字表示や音声により運転者に対して通知する。

なお、各種システムには、車両の周辺に存在する障害物を検知する障害物検知システムや、走行中の車線を検出するための白線検知システム等があるが、これらに限定されず、カメラ１０の撮像画像１００を利用したシステムであればよい。

次に、水滴検出装置１の構成について説明する。水滴検出装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、設定部２１と、第１抽出部２２と、第２抽出部２３と、判定部２４とを備える。また、記憶部３は、判定情報３１を記憶する。

ここで、水滴検出装置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の設定部２１、第１抽出部２２、第２抽出部２３および判定部２４として機能する。

また、制御部２の設定部２１、第１抽出部２２、第１抽出部２２、第２抽出部２３および判定部２４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、判定情報３１や各種プログラムの情報を記憶することができる。なお、水滴検出装置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。

設定部２１は、撮像部であるカメラ１０の撮像画像１００の任意の一点を中心７０とする同心円８０を設定する。なお、設定部２１の具体的な処理内容については、図３Ａ〜図３Ｆを用いて後述する。

第１抽出部２２は、設定部２１によって設定された同心円８０の各円周上の各画素６０の勾配に基づいて撮像部であるカメラ１０のレンズに付着した水滴を示すと推定される画素の候補である候補画素６２を抽出する。なお、第１抽出部２２の具体的な処理内容については、図４Ａ〜図５Ｂを用いて後述する。

第２抽出部２３は、第１抽出部２２によって抽出された候補画素６２に基づいて水滴の形状を示す円の候補である候補円８０ａを抽出する。なお、第２抽出部２３の具体的な処理内容については、図６Ａ〜図６Ｃを用いて後述する。

判定部２４は、第２抽出部２３の抽出結果に基づいて水滴が付着しているか否かを判定する。なお、判定部２４の具体的な処理内容については、図７〜図９を用いて後述する。

次に、図３Ａ〜図３Ｆを用いて、設定部２１の処理内容について具体的に説明する。図３Ａ〜図３Ｆは、設定部２１による同心円８０の設定処理を示す図である。上述したように、設定部２１は、カメラ１０の撮像画像１００の任意の一点を中心７０とする同心円８０を設定する。

具体的には、まず、設定部２１は、撮像画像１００の中から任意の画素を指定する。つづいて、図３Ａに示すように、設定部２１は、指定した画素を中心７０とする同心円８０の最大半径Ｗとなる円５０ｃを設定する。最大半径Ｗは、例えば予め実験等によって求められた標準的な水滴の半径より若干長いことが好ましい。

つづいて、設定部２１は、例えば予め定められた数の円を円５０ｃの内周側に設定する。図３Ａに示すように、設定部２１は、例えば予め設定された間隔Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３になるように２つの円５０ａ，５０ｂを設定する。

また、設定部２１は、後述する判定部２４によって設定した同心円８０が水滴領域ではなかった場合に、例えば隣接する画素を次の同心円８０の中心７０とし、以降、撮像画像１００の画素を順次中心７０として設定していく。

なお、同心円８０の円５０ａ，５０ｂ，５０ｃの数および間隔Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、予め定められた数および間隔に限定されるものではなく、例えば車両の走行速度に応じて数および間隔を動的に設定してもよい。

また、図３Ａでは、同心円８０の各円５０ａ，５０ｂ，５０ｃを真円で示したが、各円５０ａ，５０ｂ，５０ｃは真円に限らず、楕円であってもよい。かかる場合、楕円の最大半径として長軸および短軸の長さを設定すればよい。

また、設定部２１は、撮像画像１００の全画素の中から任意の画素を中心７０とする同心円８０を設定することとしたが、中心７０の対象は、全画素でなくてもよく、例えば撮像画像１００の特定の領域に絞って中心７０となる画素を設定してもよい。

例えば、設定部２１は、撮像画像１００の中央領域に中心７０を優先的に設定してもよい。具体的には、図３Ｂに示すように、設定部２１は、予め定められた縦および横の長さの矩形領域を中央領域とする。

つまり、設定部２１は、水滴が付着した場合に、白線検知システム等の制御の妨げとなる中央領域を優先して中心７０の対象とする。これにより、システム制御の妨げとなる水滴を高精度に検出しつつ、処理負荷を抑えることができる。

なお、図３Ｂでは、中央領域を矩形状としたが、これに限定されず、例えば中央領域を所定の半径を有する円形状としてもよい。

また、図３Ｂでは、中央領域の縦および横の長さを撮像画像１００の縦および横の長さより短くしたが、これに限定されず、例えば縦または横のいずれか一方の長さのみを短くしてもよい。

また、設定部２１は、水滴検出装置１が接続されるシステムに応じて中央領域の面積や位置を決定してもよい。例えば、水滴検出装置１が白線検知システムに接続される場合、例えば道路のカーブの曲率に応じた位置の領域を中央領域とし、かかる中央領域の面積を車両の左右側の白線の面積と同じ、もしくは若干大きく設定する。

また、設定部２１は、水滴検出装置１が障害物検知システムに接続される場合、例えば歩道等の車道の側道周辺の領域や、例えばミリ波レーダにより検知した前方を走行する他車両の位置の領域を中央領域として設定する。

また、設定部２１は、隣接する画素を次の中心７０となる画素としたが、これに限定されない。例えば図３Ｃに示すように、設定部２１は、同心円８０を移動させる場合に、同心円８０の中心７０から少なくとも１画素以上の間隔をあけた位置を同心円８０の新たな中心７０としてもよい。

ここで、図３Ｃには、撮像画像１００の一部分の画素を示している。また、図３Ｃでは、説明を分かりやすくするため、各画素に番号を付しており、かかる番号は、何巡目に中心７０の画素として設定されるかを示している。

例えば、図３Ｃに示す各画素のうち、「１」の番号が付された画素は、１巡目の中心７０の画素であることを示している。また、１巡目の中心７０の画素は、行方向および列方向それぞれへ２画素の間隔があいている。

ここで、図３Ｃに示すように、設定部２１は、例えば１巡目の画素のうち、撮像画像１００の左上端の画素を中心７０として設定し、設定した中心７０の同心円８０を用いて、後段の水滴の検出処理を行ったとする。

設定部２１は、図３Ｃに示すように、後段の水滴の検出処理が終了すると、２つの画素の間隔をあけた１巡目の画素を次の中心７０として設定する。そして、設定部２１は、撮像画像１００の１巡目の画素の中心７０の設定が終了すると、つづいて２巡目の画素を中心７０として設定する。

つまり、設定部２１は、少なくとも一つの間隔をあけて中心７０の画素を設定することで、まず撮像画像１００全体を走査することを優先する。したがって、撮像画像１００全体を走査する速度を向上させることができる。

なお、図３Ｃでは、設定部２１は、行方向および列方向それぞれへ少なくとも１つの画素の間隔をあけたが、行方向または列方向のうちいずれか一方の方向へ少なくとも１つの画素の間隔をあけてもよい。

また、図３Ｃでは、設定部２１は、２画素ずつ等間隔で中心７０となる画素を設定したが、間隔を可変にしてもよい。例えば、設定部２１は、中央領域（図３Ｂ参照）内については他の領域よりも中心７０となる画素の間隔を狭くしてもよい。これにより、処理負荷を抑えつつ、中央領域にある水滴を高精度に検出することができる。

また、設定部２１は、後述する判定部２４の判定処理が終了すると、次の中心７０に処理を移行したが、例えば、判定部２４が水滴を検出した場合には、次の中心７０への移行を中止してもよい。

具体的には、設定部２１は、判定部２４によって水滴が付着していると判定された場合に、同フレーム画像からの中心７０の設定を中止する。そして、設定部２１は、次のフレーム画像に処理を移行する。

つまり、一つのフレーム画像において一つだけ水滴を検出する。このように、一つの水滴さえ検出できれば、例えば除去装置１１による水滴の除去処理が行えるため、同フレームにおける更なる水滴の検出を行う必要がなく、不要な水滴の検出処理を省くことができる。したがって、処理負荷を抑えることができる。

また、設定部２１は、撮像画像１００内に中心７０を設定する場合に限らず、撮像画像１００外に中心７０を設定してもよい。具体的には、図３Ｄに示すように、設定部２１は、撮像画像１００を外周側へ拡張した拡張領域１０１を設け、同心円８０の中心７０を拡張領域１０１へ設定可能とする。

例えば、設定部２１は、撮像画像１００の所定倍率のサイズの画像となる例えば無地の拡張領域１０１を生成し、かかる拡張領域１０１に撮像画像１００を重畳させる。これにより、撮像画像１００の端にある水滴を検出することができる。

なお、図３Ｄでは、撮像画像１００の上下左右の４方を囲むように拡張領域１０１を設けたが、これに限定されず、例えば撮像画像１００の上下や左右の２方、または、上下左右のいずれか１方のみに拡張領域１０１を設けてもよい。

また、設定部２１は、最大半径Ｗ内の領域のうち、特定の領域については円５０ａ，５０ｂ，５０ｃの設定対象から除外してもよい。例えば、図３Ｅに示すように、設定部２１は、同心円８０の中心７０から所定半径Ｗ４内の領域については後述する候補画素６２の抽出対象外となるように同心円８０の各円５０を設けないこととしてもよい。

ここで、所定半径Ｗ４を、例えば予め実験等により求めた灰色領域（図１Ａ参照）の半径とする。つまり、設定部２１は、略均一にぼやけていることでエッジの傾向が出にくい灰色領域を円５０ａ，５０ｂ，５０ｃの設定対象から除外する。これにより、処理負荷を抑えることができる。

また、設定部２１は、所定の間隔Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３をすべて同じ、つまり等間隔としてもよく、あるいは図３Ｆに示すように、所定の間隔Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３それぞれを異ならせてもよい。ここで、図３Ｆには、同心円８０として５つの円を示している。

例えば、図３Ｆに示すように、設定部２１は、水滴の外周に対応すると推定される所定の範囲Ｗ５内では、所定の範囲Ｗ５外に比べて同心円８０の各円周の間隔を短くする。ここで、所定の範囲Ｗ５は、例えば灰色領域および黒色領域（図１Ａ参照）の境界となる領域の幅である。

つまり、設定部２１は、エッジの傾向が出やすい境界の領域内に多くの円を設定する。これにより、水滴のエッジの特徴をより捉え易くなるため、高精度に水滴を検出することができる。なお、かかる境界の領域以外の領域については、間隔を通常より広く設定してもよい。これにより、処理負荷を抑えることができる。

次に、図４Ａ〜図４Ｃを用いて、第１抽出部２２による画素６０の選択処理について説明する。図４Ａ〜図４Ｃは、第１抽出部２２による画素６０の選択処理を示す図である。図４Ａには、同心円８０のうちの一つの円５０を示している。

図４Ａに示すように、第１抽出部２２は、設定部２１によって設定された同心円８０の各円周上から所定の間隔で選択した複数の画素６０から候補画素６２を抽出する。第１抽出部２２は、例えば設定した円５０の円周上の画素のうち所定の角度α毎に画素６０を選択する。これにより、第１抽出部２２が円５０全体から均等に候補画素６２の抽出処理を行うことができる。

なお、第１抽出部２２は、同心円８０の複数の円５０についてすべて角度αの間隔で画素６０を選択することに限定されない。例えば、第１抽出部２２は、同心円８０の各円５０の半径に応じて複数の画素６０を選択する間隔を可変にしてもよい。

具体的には、第１抽出部２２は、円５０の半径が長くなる程、選択する画素６０の数を多くする。つまり、各円５０の半径に応じて角度αを小さくする。これにより、各円５０の半径が長くなる程、選択する画素間の距離が長くなることを防止できる。

また、第１抽出部２２は、円５０内で画素６０の間隔をすべて等しく角度αにする必要はない。例えば、第１抽出部２２は、中心７０から撮像画像１００の上下方向へ向かうほど、複数の画素６０を選択する間隔を短くしてもよい。

これは、レンズに付着した水滴が重力の影響を受けることに着目している。つまり、水滴が重力の影響を受けることで下方向に引っ張られた立体形状の傾向になるため、第１抽出部２２は、かかる傾向に基づいて上下方向へ向かう程、選択する画素６０を多くする。これにより、水滴の傾向をより捉えることができるため、検出精度を向上させることができる。

なお、第１抽出部２２は、上下方向へ向かう程、徐々に画素６０の間隔を狭くすることとしたが、上下方向の特定の範囲内について画素６０の間隔を狭くしてもよい。例えば、図４Ｂに示すように、第１抽出部２２は、上下方向の所定の角度β内の画素６０の間隔を狭くし、角度βより外側にある画素６０の間隔を広くする。これにより、画素６０を上下方向へより集中させられるため、検出精度をより向上させることができる。

また、第１抽出部２２は、同心円８０のうち特定の円については画素６０の間隔を狭くしてもよい。例えば、図４Ｃに示すように、第１抽出部２２は、所定の半径Ｗ６である円５０ｂの画素６０の間隔を円５０ａ，５０ｃの画素６０の間隔よりも狭くする。ここで、半径Ｗ６は、例えば水滴の中心から灰色領域および黒色領域の境界までの距離である。

つまり、第１抽出部２２は、エッジの傾向が出やすい境界に対応する円５０ｂの画素６０を周囲の円５０ａ，５０ｃの画素６０より多くすることで、水滴の傾向を捉え易くなるため、検出精度を向上させることができる。

なお、図４Ｃでは、所定の半径Ｗ６の円５０ｂについて画素６０の間隔を狭くしたが、例えば、所定の半径Ｗ６を真ん中とする外周側および内周側の所定の範囲内の円についても画素６０の間隔を狭くしてもよい。例えば、第１抽出部２２は、所定の半径Ｗ６に近い半径程、画素６０の間隔を狭くすることとしてもよい。

次に、図５Ａおよび図５Ｂを用いて、第１抽出部２２の処理内容について説明する。図５Ａおよび図５Ｂは、第１抽出部２２の処理内容を示す図である。図５Ａでは、一つの画素６０およびかかる画素６０の周囲に配置された画素を模式的に示している。

第１抽出部２２は、第１抽出部２２によって選択された画素６０のエッジの強度、または、エッジの向きの中心７０に対する角度差ωのうちの少なくとも一方に基づいて複数の画素６０の中からカメラ１０のレンズに付着した水滴を示すと推定される領域の画素の候補である候補画素６２を検出する。

具体的には、第１抽出部２２は、まず、画素６０のエッジの強度およびエッジの向き９０を検出する。第１抽出部２２は、画素６０および周辺の画素の輝度や色成分について微分を行い輝度や色成分の勾配を検出するソベルフィルタを用いてエッジの検出を行う。

例えば、第１抽出部２２は、検出した画素６０から周辺の画素への輝度の勾配のうち最も大きい勾配をエッジの強度として検出し、かかる最も大きい勾配の向きをエッジの向き９０として検出する。なお、第１抽出部２２は、ソベルフィルタを用いたエッジ検出法に限定されるものではなく、例えばラプラシアンフィルタ等の他のエッジ検出法を用いてもよい。

つづいて、第１抽出部２２は、検出したエッジの向き９０と画素６０から中心７０の画素への向き９１とのベクトルの角度差ωを算出する。かかる角度差ωは、輝度や色成分の勾配の向きが中心の画素方向になる程０度（画素へ近づく方向）または１８０度（画素から遠ざかる方向）に近い値となる。これにより、候補画素６２の抽出精度を向上させることができる。

そして、第１抽出部２２は、エッジの強度または算出した角度差ωのうち少なくとも一方が予め定められた上限および下限の範囲内である画素６０を候補画素６２として抽出する。

例えば、第１抽出部２２は、各画素６０の輝度や色成分の勾配が大きく、かつ、かかる勾配の向きが中心７０に対して所定の角度差内である場合に、かかる画素６０を候補画素６２として検出する。

つまり、第１抽出部２２は、カメラ１０のレンズに付着した水滴が中心から放射状に広がる傾向を利用して候補画素６２を抽出する。これにより、水滴領域の画素の候補である候補画素６２を精度よく検出することができる。

なお、第１抽出部２２は、画素６０自体のエッジの強度や角度差ωに基づいて候補画素６２を検出したが、例えば隣接する画素６０を比較することで候補画素６２を検出してもよい。かかる点について、図５Ｂを用いて説明する。

図５Ｂは、隣接する画素６０を用いた第１抽出部２２の処理内容を示す図である。図５Ｂでは、画素６０ａが候補画素６２であることを検出する場合について説明する。図５Ｂに示すように、画素６０ａは、所定の間隔で２つの画素６０ｂ，６０ｃに挟まれるように隣接している。

かかる場合に、第１抽出部２２は、複数の画素６０のうち、隣接する画素６０ｂ，６０ｃに対するエッジの強度または角度差ω１，ω２，ω３のうちの少なくとも一方の差分が予め定められた上限および下限の範囲内である画素６０ａを候補画素６２として抽出する。

例えば、図５Ｂに示すように、第１抽出部２２は、画素６０ａの角度差ω１および画素６０ｂの角度差ω２の差分と、角度差ω１および画素６０ｃの角度差ω３の差分とが上限の閾値より小さい場合に、画素６０ａを候補画素６２として検出する。

つまり、灰色領域や黒色領域の境界となる領域にある画素６０がまとまって中心７０へのベクトルの向きを示すことに着目する。これにより、高精度に候補画素６２を抽出することができる。

また、図５Ｂでは、第１抽出部２２は、画素６０ａと同一円周上の隣接する画素６０ｂ，６０ｃとを比較して候補画素６２を検出したが、同一円周上の画素６０ｂ，６０ｃに限定されるものではない。例えば、第１抽出部２２は、画素６０ａが位置する円の内周側および外周側の円の画素６０と比較して候補画素６２を検出してもよい。

次に、図６Ａ〜６Ｃを用いて、第２抽出部２３の判定処理について説明する。図６Ａ〜図６Ｃは、第２抽出部２３の判定処理を示す図である。図６Ａでは、第１抽出部２２が検出した候補画素６２（黒丸）と候補画素６２ではない非候補画素６１（白丸）と示している。

第２抽出部２３は、第１抽出部２２によって抽出された候補画素６２および記憶部３に記憶されている判定情報３１に基づいて水滴の形状を示す円の候補である候補円８０ａを抽出する。

ここで、判定情報３１とは、同心円８０に含まれる各円５０が候補円８０ａであるか非候補円８０ｂであるかを判定する条件となる情報や、同心円８０の領域が水滴領域であるか否かを判定する条件となる情報が含まれる。

例えば、図６Ａに示すように、第２抽出部２３は、同心円８０の各円５０のうち、候補画素６２が所定数（図６Ａでは、６個）隣接する円５０を、候補円８０ａとして抽出する。

一方、第２抽出部２３は、候補画素６２が所定数隣接しない円５０を、非候補円８０ｂとして抽出する。このように、候補画素６２が集中して存在する円を候補円８０ａとすることで、候補円８０ａの抽出精度を向上させることができる。

なお、第２抽出部２３は、所定数隣接する場合に、候補円８０ａを抽出したが、これに限定されるものではない。例えば、第２抽出部２３は、同心円８０の同一の円周上から所定数以上の候補画素６２が抽出された場合に、候補円８０ａを抽出してもよい。

つまり、第２抽出部２３は、候補画素６２が所定数隣接せずとも、所定数以上の候補画素６２が抽出された円５０を候補円８０ａとして抽出する。これにより、検出精度をさらに向上させることができる。なお、第２抽出部２３は、例えば同一円周上の画素６０に対して所定の比率以上で候補画素６２が存在すれば候補円８０ａとして抽出してもよい。

また、第２抽出部２３は、同一円周上のすべての画素６０に基づいて候補円８０ａを抽出したが、これに限らず、例えば、図６Ｂに示すように、一つの円５０を複数の弧５１〜５８に分割して、分割した弧５１〜５８毎に判定情報３１の条件を満たすか否かを判定してもよい。

具体的には、第２抽出部２３は、同心円８０の円５０を所定角度で複数の弧５１〜５８に分割し、分割した各弧５１〜５８上での候補画素６２の分布に基づいて候補円８０ａを抽出する。

例えば、図６Ｂに示すように、第２抽出部２３は、まず、同心円８０の一つの円５０を複数の弧５１〜５８に分割する。つづいて、第２抽出部２３は、判定情報３１に従って、各弧５１〜５８が、例えば候補画素６２が所定数以上隣接するか等の所定の条件を満たすか否かを判定する。

そして、第２抽出部２３は、例えば複数の弧５１〜５８のうち、判定情報３１の条件を満たす弧が所定数以上である場合に、かかる弧に対応する円５０を候補円８０ａとして抽出する。これにより、例えば水滴領域のエッジの傾向が一つの弧に集中していた場合でも候補円８０ａを抽出することができる。なお、第２抽出部２３は、複数の弧５１〜５８のうち、所定の位置の弧が条件を満たす場合に、候補円８０ａと抽出してもよい。

例えば、第２抽出部２３は、図６Ｂに示す、複数の弧５１〜５８のうち、上下方向にある２つの弧５１，５５のいずれか一方が判定情報３１の条件を満たす場合に、候補円８０ａと抽出する。

これは、カメラ１０のレンズに付着した水滴が重力に引っ張られることで、上下方向へエッジの傾向が出やすいため、第２抽出部２３は、かかる上下方向のみを判定対象とすることで、処理負荷を抑えつつ、検出精度を向上させることができる。

また、図６Ｂでは、複数の弧５１〜５８を等間隔で分割したが、これに限定されるものではなく、分割する間隔や分割する数を例えば円５０の半径毎に可変にしてもよい。

なお、第２抽出部２３は、候補画素６２の数に基づいて候補円８０ａを抽出したが、例えば図６Ｃに示すように、画素６０のエッジの強度および角度差ωの度数分布のばらつきを考慮してもよい。

図６Ｃには、一つの円５０における画素６０の角度差の度数分布のグラフを示す。かかるグラフは、縦軸に候補画素６２および非候補画素６１の個数を示し、横軸に角度差を示す。なお、横軸は、角度差に限定されず、エッジの強度であってもよい。

また、図６Ｃに示す閾値（上）および閾値（下）は、例えば候補画素６２であるか非候補画素６１であるかの上限および下限の閾値である。第２抽出部２３は、同心円８０の各円５０のうち、円周上の各画素６０のエッジの強度または角度差のうちの少なくとも一方のばらつきが所定の範囲内である円５０を、候補円８０ａとして抽出する。

ここで、所定の範囲内とは、例えば図６Ｃに示す基準値以下であることを指す。つまり、第２抽出部２３は、例えば角度差が閾値（上）および閾値（下）の範囲外にある画素６０の数が基準値以下である場合に、候補円８０ａとして抽出する。

つまり、選択された円５０のすべての画素６０を統計的に判断して候補円８０ａを抽出するため、候補円８０ａの抽出精度を安定させることができる。

なお、所定の範囲内は、図６Ｃに示す基準値に限定されるものではなく、例えば標準偏差であってもよい。例えば、第２抽出部２３は、図６Ｃに示す度数分布表から標準偏差の値を算出し、かかる標準偏差の値が所定の閾値以下である、つまり中心７０に向いているエッジが多い場合に、候補円８０ａを抽出する。

次に、図７および図８を用いて、判定部２４による水滴の判定処理に説明する。図７および図８は、判定部２４による水滴の判定処理を示す図である。図７には、同心円８０に含まれる候補円８０ａおよび非候補円８０ｂを示している。

判定部２４は、候補円８０ａおよび非候補円８０ｂが所定の条件を満たす場合に、水滴が付着していると判定する。例えば、図７に示すように、判定部２４は、候補円８０ａが所定数（図７では３個）以上隣接する場合に、水滴が付着していると判定する。

つまり、判定部２４は、灰色領域および黒色領域のぼやけた境界の幅により、候補円８０ａが連続して隣接することを判定条件とする。このように、水滴の形状に基づいて判定することで、水滴の付着を高精度に検出することができる。

なお、判定部２４は、候補円８０ａが所定数連続して隣接せずとも、例えば、同心円８０のすべての円に対する候補円８０ａの割合が所定の割合以上であれば、水滴が付着していると判定してもよい。

また、判定部２４は、候補円８０ａに加え、非候補円８０ｂを考慮してもよい。具体的には、判定部２４は、候補円８０ａの内周側および外周側に候補円８０ａではない非候補円８０ｂが隣接する場合に、水滴が付着していると判定する。

つまり、判定部２４は、同心円８０の中心から非候補円８０ｂ、候補円８０ａ、非候補円８０ｂの順に帯状に各円が配置されている場合に、水滴の付着を検出する。

これにより、例えば壁等の起伏が少ない背景で、かつ、日光の角度により、撮像画像１００の広範囲に亘り画素６０のエッジの向きが中心７０に向かう場合であっても、高精度に水滴を検出することができる。

また、判定部２４は、エッジの強度が弱い灰色領域に着目して、水滴の付着を判定してもよい。具体的には、判定部２４は、同心円８０の各円５０のうち、中心７０から所定距離内にエッジの強度が弱い円が所定数以上隣接する場合に、水滴が付着していると判定する。

例えば、第２抽出部２３は、同心円８０のうち、円周上にエッジの強度が所定の閾値以下である候補画素６２が所定数以上ある円５０を、エッジ（勾配）の強度が弱い円として抽出する。なお、円周上の画素は候補画素６２に限定されず、円周上の画素であればよい。つまり、灰色領域がある領域にエッジの強度が弱い円が複数存在することによって、水滴の付着を検出することで、水滴の検出精度を向上させることができる。

また、判定部２４は、例えば候補円８０ａが同心円８０内に存在せず、非候補円８０ｂのみであった場合に、例えば候補画素６２の分布パターンに基づいて水滴の付着を判定してもよい。かかる点について図８を用いて説明する。

具体的には、判定部２４は、第１抽出部２２によって抽出された候補画素６２の分布が予め定められた候補画素６２の分布のパターンと一致する場合に、水滴が付着していると判定する。

例えば、判定部２４は、図８に示す分布パターンを記憶部３に記憶しておき、撮像画像１００に対してかかる分布パターンを用いたパターンマッチングを行い、候補画素６２の分布とどのくらい一致しているかを示す一致度を算出し、かかる一致度が所定以上であった場合に、分布パターンが存在すると判定するとともに、水滴が付着していると判定する。

これにより、例えば水滴が円形状でない場合に候補円８０ａが抽出されない場合であっても、水滴の傾向に基づいて水滴を検出できるため、高精度に水滴を検出することができる。

なお、判定部２４は、例えば道路標識等のエッジの傾向が水滴とは明らかに異なる物体については水滴ではないと判定する。かかる点について、図９を用いて説明する。

図９は、判定部２４による水滴以外の円形状の物体の判定処理を示す図である。図９には、例えば車両の前方に存在する道路標識Ｍが含まれる撮像画像１００を示す。例えば、道路標識Ｍが車両から比較的に遠い位置に存在する場合、撮像画像１００における道路標識Ｍの輪郭はややぼやけることがある。

このため、道路標識Ｍの円形状の輪郭を候補円８０ａとして抽出することで、水滴が付着していると誤判定するおそれがある。そこで、判定部２４は、水滴が付着していると判定した場合に、水滴に対応する画像領域に対する所定範囲内の色および輝度を有する画素領域の面積比が所定値以上である場合に、水滴が付着していないと再判定する。

判定部２４は、色成分であるＲＧＢ値が例えば赤、青および白を示す値の候補画素６２が所定数以上あった場合に、水滴が付着していないと判定する。または、判定部２４は、ＲＧＢ値に基づいてかかる領域を判定対象から除外してもよい。

これにより、判定部２４は、道路標識等を水滴として検出してしまうことを防止することができるため、水滴の判定精度を向上させることができる。なお、判定部２４は、例えば赤、青および白の候補画素６２が所定の面積以上である場合に、水滴は付着していないと判定してもよい。

次に、図１０を用いて、実施形態に係る水滴検出装置１が実行する検出処理の処理手順について説明する。図１０は、実施形態に係る水滴検出装置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１０に示すように、まず、設定部２１は、所定の画素を指定する（ステップＳ１０１）。つづいて、設定部２１は、指定された画素を中心７０とする同心円８０を設定する（ステップＳ１０２）。

つづいて、第１抽出部２２は、設定部２１によって設定された同心円８０の各円周上の各画素のエッジの強度および角度差に基づいてカメラ１０のレンズに付着した水滴を示すと推定される画素の候補である候補画素６２を抽出する（ステップＳ１０３）。

つづいて、第２抽出部２３は、第１抽出部２２によって抽出された候補画素６２に基づいて水滴の形状を示す円の候補である候補円８０ａを抽出する。具体的には、第２抽出部２３は、円周上の候補画素６２が所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

第２抽出部２３は、円周上の候補画素６２が所定の条件を満たす場合（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、対応する円５０を候補円８０ａとして抽出する（ステップＳ１０５）。

つづいて、第２抽出部２３は、同心円８０のすべての円５０について候補円８０ａの抽出の判定処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ１０６）。判定部２４は、同心円８０のすべての円５０について判定処理を行った場合（ステップＳ１０６、Ｙｅｓ）、抽出した候補円８０ａおよび非候補円８０ｂが所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０７）。

判定部２４は、候補円８０ａおよび非候補円８０ｂが所定の条件を満たす場合（ステップＳ１０７、Ｙｅｓ）、水滴が付着していると判定し（ステップＳ１０８）、検出処理を終了する。

一方、ステップＳ１０４の判定処理において、円周上の候補画素６２が所定の条件を満たさない場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、第２抽出部２３は、対応する円５０を非候補円８０ｂとして抽出する（ステップＳ１０９）。

また、ステップＳ１０６の判定処理において、判定部２４は、同心円８０のすべての円５０について判定処理が終わっていない場合（ステップＳ１０６、Ｎｏ）、処理をステップＳ１０３に移行する。

また、ステップＳ１０７の判定処理において、判定部２４は、候補円８０ａおよび非候補円８０ｂが所定の条件を満たさない場合（ステップＳ１０７、Ｎｏ）、処理をステップＳ１０１に移行する。

上述してきたように、実施形態に係る水滴検出装置１は、設定部２１と、第１抽出部２２と、第２抽出部２３と、判定部２４とを備える。設定部２１は、撮像部（カメラ１０）の撮像画像１００の任意の一点を中心７０とする同心円８０を設定する。第１抽出部２２は、設定部２１によって設定された同心円８０の各円周上の各画素６０の勾配に基づいて撮像部に付着した水滴を示すと推定される画素の候補である候補画素６２を抽出する。第２抽出部２３は、第１抽出部２２によって抽出された候補画素６２に基づいて水滴の形状を示す円の候補である候補円８０ａを抽出する。判定部２４は、第２抽出部２３の抽出結果に基づいて水滴が付着しているか否かを判定する。これにより、処理負荷を抑えつつ、高精度に水滴を検出することができる。

なお、上述した実施形態では、設定部２１は、撮像画像１００の解像度を変えることなく、同心円８０を設定したが、例えば撮像画像１００の解像度を小さくしてから同心円８０を設定してもよい。

具体的には、設定部２１は、カメラ１０から撮像画像１００を取得すると、まず、撮像画像１００の解像度を小さくすることで、撮像画像１００の画像サイズを１／ｎ倍に縮小した縮小画像を生成する。つづいて、設定部２１は、生成した縮小画像の任意の一点を中心とする同心円８０を設定する。

つまり、設定部２１は、撮像画像１００の解像度を小さくすることで、中心７０となる画素の数を減らす。したがって、撮像画像１００の１フレームあたりに設定する同心円８０の数を少なくできるため、処理負荷を抑えることができる。

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 水滴検出装置
２ 制御部
３ 記憶部
１０ カメラ
１１ 除去装置
１２ 通知装置
２１ 設定部
２２ 第１抽出部
２３ 第２抽出部
２４ 判定部
３１ 判定情報
５０ 円
６０ 画素
６１ 非候補画素
６２ 候補画素
７０ 中心
８０ 同心円
８０ａ 候補円
８０ｂ 非候補円
１００ 撮像画像
１０１ 拡張領域

Claims (23)

1. 撮像部の撮像画像の任意の一点を中心とする同心円を設定する設定部と、
   前記設定部によって設定された前記同心円の各円周上の各画素の勾配に基づいて前記撮像部に付着した水滴を示すと推定される画素の候補である候補画素を抽出する第１抽出部と、
   前記第１抽出部によって抽出された前記候補画素に基づいて前記水滴の形状を示す円の候補である候補円を抽出する第２抽出部と、
   前記第２抽出部の抽出結果に基づいて前記水滴が付着しているか否かを判定する判定部と
   を備えることを特徴とする水滴検出装置。
2. 前記第１抽出部は、
   前記同心円の各円周上の各画素の前記勾配の強度、または、当該勾配の向きの前記同心円の中心に対する角度差のうちの少なくとも一方に基づいて前記候補画素を抽出すること
   を特徴とする請求項１に記載の水滴検出装置。
3. 前記設定部は、
   前記撮像画像の中央領域に前記同心円の中心を優先的に設定すること
   を特徴とする請求項１または２に記載の水滴検出装置。
4. 前記設定部は、
   前記撮像画像を外周側へ拡張した拡張領域を設け、前記同心円の中心を当該拡張領域へ設定可能であること
   を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
5. 前記設定部は、
   前記同心円を移動させる場合に、該同心円の中心から少なくとも１画素以上の間隔をあけた位置を前記同心円の新たな中心とすること
   を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
6. 前記設定部は、
   前記同心円の中心から所定半径内の領域については前記候補画素の抽出対象外となるように前記同心円の各円を設けないこと
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
7. 前記設定部は、
   前記水滴の外周に対応すると推定される所定範囲の内側では、該所定範囲の外側に比べて前記同心円の各円周の間隔を短くすること
   を特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
8. 前記第１抽出部は、
   前記同心円の各円周上から所定の間隔で選択した複数の画素から前記候補画素を抽出すること
   を特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
9. 前記第１抽出部は、
   前記同心円の各円周の半径に応じて前記複数の画素を選択する間隔を可変にすること
   を特徴とする請求項８に記載の水滴検出装置。
10. 前記第１抽出部は、
    前記同心円の中心から前記撮像画像の上下方向へ向かうほど、前記複数の画素を選択する間隔を短くすること
    を特徴とする請求項８または９に記載の水滴検出装置。
11. 前記第１抽出部は、
    前記複数の画素のうち、前記勾配の強度、または、当該勾配の向きの前記同心円の中心に対する角度差のうちの少なくとも一方が予め定められた上限および下限の範囲内である画素を、前記候補画素として抽出すること
    を特徴とする請求項８〜１０のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
12. 前記第１抽出部は、
    前記複数の画素のうち、隣接する画素に対する前記勾配の強度の差分、または、当該勾配の向きの前記同心円の中心に対する角度差の差分のうち少なくとも一方の差分が予め定められた上限および下限の範囲内である画素を、前記候補画素として抽出すること
    を特徴とする請求項８〜１１のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
13. 前記第２抽出部は、
    前記同心円の各円のうち、所定数以上の前記候補画素が抽出された円を、前記候補円として抽出すること
    を特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
14. 前記第２抽出部は、
    前記同心円の各円のうち、前記候補画素が所定数以上連続する円を、前記候補円として抽出すること
    を特徴とする請求項１〜１３のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
15. 前記第２抽出部は、
    前記同心円の各円周を所定角度で複数の弧に分割し、分割した各弧上での前記候補画素の分布に基づいて前記候補円を抽出すること
    を特徴とする請求項１〜１４のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
16. 前記第２抽出部は、
    前記同心円の各円のうち、円周上の各画素の前記勾配の強度、または、当該勾配の向きの前記同心円の中心に対する角度差のうちの少なくとも一方のばらつきが所定の範囲内である円を、前記候補円として抽出すること
    を特徴とする請求項１〜１５のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
17. 前記判定部は、
    前記候補円が所定数以上隣接する場合に、前記水滴が付着していると判定すること
    を特徴とする請求項１〜１６のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
18. 前記判定部は、
    前記候補円の内周側および外周側に前記候補円ではない非候補円が隣接する場合に、前記水滴が付着していると判定すること
    を特徴とする請求項１〜１７のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
19. 前記第２抽出部は、
    前記同心円の各円のうち、円周上に各画素の勾配の強度が所定の閾値以下である画素が所定数以上ある円を勾配の強度が弱い円として抽出し、
    前記判定部は、
    前記同心円の中心から所定距離内に前記勾配の強度が弱い円が所定数以上隣接する場合に、前記水滴が付着していると判定すること
    を特徴とする請求項１７または１８に記載の水滴検出装置。
20. 前記判定部は、
    前記第１抽出部によって抽出された前記候補画素の分布が予め定められた前記候補画素の分布のパターンと一致する場合に、前記水滴が付着していると判定すること
    を特徴とする請求項１〜１９のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
21. 前記判定部は、
    前記水滴が付着していると判定した場合に、当該水滴に対応する画像領域に対する所定範囲内の色および輝度を有する画素領域の面積比が所定値以上である場合に、前記水滴が付着していないと再判定すること
    を特徴とする請求項１〜２０のいずれか一つに記載の水滴検出装置。
22. 撮像部の撮像画像の任意の一点を中心とする同心円を設定する設定工程と、
    前記設定工程によって設定された前記同心円の各円周上の各画素の勾配に基づいて前記撮像部に付着した水滴を示すと推定される画素の候補である候補画素を抽出する第１抽出工程と、
    前記第１抽出工程によって抽出された前記候補画素に基づいて前記水滴の形状を示す円の候補である候補円を抽出する第２抽出工程と、
    前記第２抽出工程の抽出結果に基づいて前記水滴が付着しているか否かを判定する判定工程と
    を含むことを特徴とする水滴検出方法。
23. 撮像部の撮像画像の任意の一点を中心とする同心円を設定する設定手順と、
    前記設定手順によって設定された前記同心円の各円周上の各画素の勾配に基づいて前記撮像部に付着した水滴を示すと推定される画素の候補である候補画素を抽出する第１抽出手順と、
    前記第１抽出手順によって抽出された前記候補画素に基づいて前記水滴の形状を示す円の候補である候補円を抽出する第２抽出手順と、
    前記第２抽出手順の抽出結果に基づいて前記水滴が付着しているか否かを判定する判定手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする水滴検出プログラム。