JP4977923B2 - アクティブ型車両視界補助装置及び車両視界補助方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の走行中において運転者が視認すべき物体の識別性を向上するために用いられる、アクティブ型車両視界補助装置及び方法に関する。

車両を走行させている際、その車両の運転者は、他の車両や路上の人物、路面の標示線、路側の構造物などを対象として、視覚によりそれらの対象を確認し識別し、対象の識別結果に応じて当該車両を運転する必要がある。例えば、運転者は、運転中に進行方向前方やや左側に細長い対象物体が垂直に立っているのを見つけた場合、それが、電柱なのか歩行者なのかを識別し、歩行者などである場合には、徐行するなどの処置をとらなければならない。しかしながら、特に雨天や夜間といった悪条件下においては、視界の中から車両前方にある物体を見つけることが難しく、ましてやその物体が何であるかを識別ことはさらに難しくなる。

そこで、運転者の視界の中にあるであろう物体の識別を容易にするために、近赤外光などで車両の前方を照らし出して車両から進路方向を見た画像を取得し、その画像中の物体がそれぞれ何であるかを運転者が識別しやすくするようにしたアクティブ型車両視界補助装置を車両に搭載することが検討されている。物体の識別のためには、物体の種類ごとに反射スペクトルが異なることが予想されるので、マルチバンドカメラなどを用い波長域が異なる複数の画像を取得して対象物を識別することが考えられている。

特許文献１（特開２００５−１１５６３１号公報）に記載されるように、マルチバンドカメラとは、三原色（すなわち３つの波長バンド）のそれぞれに対応したフィルタを用いる通常のカラーカメラと比較して、個々の波長バンドの帯域が狭く、しかもそのような波長バンドを多数（数個から十数個）備えて個々の波長バンドごとに画像を取得できるようにしたカメラのことである。波長バンド数が多いことから、マルチバンドカメラを用いることにより、粗い精度ではあるが、対象物上の各点からの光のスペクトルを再現することができる。特許文献１には、マルチバンドカメラで取得したいずれかの画像上でユーザが範囲を指定することにより、その範囲のスペクトルをグラフ表示したり、あるいは、特定の波長が指定されたときにその波長での画像を計算して表示したりする画像表示装置が開示されている。

特許文献２（特開２００１−０９９７１０号公報）は、単一の撮像素子（例えばＣＣＤセンサ）を有するマルチバンドカメラにおいて複数の波長バンドの画像を撮像するために、例えば、透過波長帯域を制御できる液晶チューナブルフィルタを用い透過波長を切り替えて撮像することを示している。また特許文献２には、チューナブルフィルタにおける分光透過特性の設定値からのずれを補償するとともに、複数の波長バンドでの画像から、細かい波長分解能で対象物のスペクトルを推定する技術も示されている。

特許文献３（特開平１１−０９６３３３号公報）には、特許文献２に示すものと同様に、マルチバンドカメラで撮像された複数の波長バンドでの画像から、細かい波長分解能で対象物のスペクトルを推定する技術も示されている。また特許文献３は、単一の撮像素子が設けられる場合に撮像するバンドを切り替えるために、回転フィルタを用いることを開示している。

対象物に対して光を照射し、対象物からの反射光を撮影して画像とする場合には、照射光の光源として、狭帯域の発光分光特性を有する複数の発光ダイオードを使用して、照射光の波長を変えながら撮像することにより、複数の波長バンドでの画像を取得することもできる。

またマルチバンドカメラあるいはそれよりも波長バンド数が多いハイパースペクトルセンサなどにより多数の波長バンドでの画像が得られたとして、これら多数の画像から対象物を識別する例として、特許文献４（特開２００８−１５２７０９号公報）には、多数のハイパースペクトル画像から、地表がどのようなもので覆われているか（例えば、道路なのか、水面なのか、あるいは植物なのか、植物であればどのような植生であるのか）の分布を調べる方法が開示されている。特許文献４の方法では、抽出対象の領域を自動的に選択できるようにするために、道路とか森林といった分類クラスごとに領域を分類するのに適した複数の波長バンドの組み合わせをあらかじめ設定している。分類クラスの設定には、例えば、教師データを用いた学習を用いている。その上で、抽出しようとする分類クラスに対応する複数の波長バンドの画像のみをあらかじめ選択して、それらの選択された画像から対象領域の識別を行うようにしている。

特開２００５−１１５６３１号公報 特開２００１−０９９７１０号公報 特開平１１−０９６３３３号公報 特開２００８−１５２７０９号公報

マルチバンドカメラなどを用いて複数の波長バンドで画像を撮像し、対象物の反射スペクトルなどを推定する技術自体は確立している。しかしながら、複数の波長バンドでの画像が与えられるとして、いかなる状況下においても対象物をどのように精度良く識別するか、という点に関しては、十分に有効な手法がないのが現状である。上述した特許文献４に示す技術の場合は、どの種類の対象物を検出するかに応じてどの波長バンドの組み合わせを使用するかをあらかじめ分類クラスとして設定しておく必要がある。したがって特許文献４に示すものであっても、車両走行中のように時々刻々と変化する状況下で画像が撮像され、しかも対象物自体がどのようなものであるかの情報がない状況においては、対象物を有効に検出して識別するには不十分である。また、分類クラスの設定のために教師データを用いる学習が必要になるなど、処理自体も複雑である。

車両に搭載されて運転者の運転操作を支援するという観点からは、路上や路側にある対象物を確実に検出し、まず、そのような対象物が存在することをリアルタイムで運転者に提示でき、その上で、その対象物が何であるかの識別を行うことができるのであれば、識別結果をリアルタイムで運転者に提示できるようにすることが必要である。

本発明の目的は、車両搭載用などに適し、路上や路側などにある対象物を精度よく検出でき、運転者がその物体が何であるかの識別を容易に行えるように支援する、簡単な構成のアクティブ型車両視界補助装置を提供することにある。

本発明の別の目的は、車両上などから路上や路側などにある対象物を精度よく検出でき、運転者がその物体が何であるかの識別を容易に行えるように支援する、車両視界補助装置を提供することにある。

本発明のアクティブ型車両視界補助装置は、対象物に向けてピーク波長が異なる複数の波長帯域の光を切り替えて照射する光源部と、対象物からの反射光を受けて、複数の波長帯域ごとの画像を表す信号を生成する受光部と、少なくとも１つの画像において画素間の信号強度を比較し、同等の信号強度を有する画素のうち占有面積が最大となる画素の集合を基準エリアと設定し、基準エリア以外の画素を識別対象画素として各識別対象画素ごとに、波長帯域ごとの画像での当該画素の値と基準エリアでの画素値とを比較することによって対象物の検出に有効な少なくとも２つの波長帯域を選択する波長選択部と、識別対象画素ごとに波長選択部によって選択された複数の波長帯域の組み合わせに基づいて、識別対象画素をグループ化し、グループ化した結果に基づいて、対象物を区別して表示した画像を表示する表示部と、を有する。

本発明の車両視界補助方法は、対象物に向けてピーク波長が異なる複数の波長帯域の光を切り替えて照射する段階と、対象物からの反射光を受けて、複数の波長帯域ごとの画像を表す信号を生成する段階と、少なくとも１つの画像において画素間の信号強度を比較し、同等の信号強度を有する画素のうち占有面積が最大となる画素の集合を基準エリアと設定する段階と、基準エリア以外の画素を識別対象画素として各識別対象画素ごとに、波長帯域ごとの画像での当該画素の値と基準エリアでの画素値とを比較することによって対象物の検出に有効な少なくとも２つの波長帯域を選択する段階と、識別対象画素ごとに波長選択部によって選択された複数の波長帯域の組み合わせに基づいて、識別対象画素をグループ化する段階と、グループ化した結果に基づいて、対象物を区別して表示した画像を表示する段階と、を有する。

本発明では、対象物からの反射光によって波長帯域ごとの複数の画像を生成し、少なくとも１つの波長帯域の画像において同等の信号強度を有する画素のうち占有面積が最大となる画素の集合を基準エリアと設定し、基準エリア以外の画素を識別対象画素として各識別対象画素ごとに、波長帯域ごとの画像での当該画素の値と基準エリアでの画素値とを比較することによって対象物の検出に有効な少なくとも２つの波長帯域を選択する。識別対象画素ごとにこのように選択された波長帯域の組み合わせに基づいて、識別対象画素をグループ化し、グループ化した結果に基づいて対象物を区別する。このような本発明では、リアルタイムに抽出される基準エリアに基づいて対象物を抽出するので、時々刻々と環境が変化する状況においても、画像において確実に対象物を区別することが可能になる。また、細かなスペクトル計算を行うわけではなく、複数の光源を切り替えることで対応できる程度のいくらか限られた数の波長帯域を用い、識別対象画素ごとにその識別対象画素を代表する波長帯域の組み合わせを求めることにより、対象物を区別しようとするので、計算処理を簡素なものとすることができ、装置の規模も小さくすることができる。

本発明の実施の一形態のアクティブ型車両視界補助装置の構成を示すブロック図である。 波長選択部での処理を示すフローチャートである。 波長選択部での処理を説明する図である。 本発明の別の実施形態のアクティブ型車両視界補助装置の構成を示すブロック図である。

次に、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

図１に示す本発明の実施の一形態のアクティブ型車両視界補助装置は、車両に搭載され、運転者の視界に入るであろう物体を検出し、その物体の存在を運転者に通知し、これにより運転者がその物体を識別するのを支援するものである。このアクティブ型車両視界補助装置は、少なくとも２つの対象物を分離して検出できるようにするために、波長帯域の異なる少なくとも２種類の光を対象物に向けて照射し、対象物がそれらの光を反射することにより得られる反射強度信号から、識別に有効な少なくとも２種類の波長帯域を選択し、選択された波長帯域に基づいて画像上において２つの対象物を区別して示せるようにしている。

このアクティブ型車両視界補助装置では、車両の車両の前方に存在するであろう対象物（測定物体２０）に対し例えば近赤外線などで異なる波長帯域の光を照射するために、放射スペクトル（発光スペクトル）が既知であり放射スペクトルにおけるピーク波長が異なる２つ以上の光源Ｓ₁〜Ｓ_nを備える光源部１１と、光源部１１から測定物体２０への照射光２１の光強度が変調されるように光源部１１を駆動する変調部１２と、を備えている。変調部１２は、ここの個々の光源の放射強度をそれぞれ個別に変調できる。ここでいう変調には、光源のオン及びオフのみからなる変調も含まれる。光源１（Ｓ₁）、光源２（Ｓ₂）、…、光源ｎ（Ｓ_n）は、それぞれ、波長帯１、波長帯２、…、波長帯ｎの光であるとする。また、説明の都合上、波長帯１、波長帯２、…、波長帯ｎは、この順でピーク波長が大きくなっているものとする。

また対象物からの反射光２２を受光し画像上で２以上の対象物を区別して表示できるようにするために、アクティブ型車両視界補助装置は、ＣＣＤセンサなどからなって対象物からの反射光２２を受光し、その反射強度による画像を示す電気信号に変換する受光部１３と、受光部１３で得られた信号について、差分や除算などの画像演算処理を行うための演算部１４と、演算部１４から出力される反射強度信号に関して波長ごとの画像として比較を行い、対象物を区別するのに有効な少なくとも２つの波長帯域を選択する波長選択部１５と、波長選択部１５において選択された波長帯域の組に基づいて、２以上の対象物を区別して表示する表示部１６と、を備えている。演算部１４は、光を照射しているときの画像と照射していないときの画像との差画像を求めることにより、余分な背景光成分の影響を軽減する構成としてもよい。さらに演算部１４は、光源部１１内の各光源の放射強度分布や、受光部１３内の受光素子の分光感度に基づいて反射強度信号を補正し、より正確な反射率を算出する構成としてもよい。

次に、波長選択部１５について説明する。

この実施形態の構成では、光源部１１内にピーク波長が異なる複数の光源が設けられており、変調部１２によってこれらの光源を切り替えながら発光させてその照射光２１によって測定対象２０に投光し、受光部１３で測定対象２０からの反射光２２を受光することにより、それぞれ波長帯域が異なる複数の画像が取得されることになる。例えば、ピーク波長が異なる光源が６個あるとすれば、波長帯域が異なる６枚の画像（波長帯１〜波長帯６にそれぞれ対応する画像）が得られることになる。これら複数枚の画像には、同一視野内にある複数の対象物が表されているはずであるが、対象物ごとに反射スペクトルが異なることにより、対象物Ａと対象物Ｂとがあるとして、ある画像では対象物Ａが対象物Ｂよりも明るく表示され、別の画像では対象物Ａが対象物Ｂよりも暗く表示され、また別の画像では、対象物Ａと対象物Ｂとがほとんど区別できない、ということが起こり得る。そのような例が、図１においては、「光源３による画像」、「光源６による画像」として示されている。運転支援という観点で言えば、複数枚の画像を運転者に提示することは好ましくなく、１枚の画像において対象物Ａと対象物Ｂとが明確に区別されて表示されていることが好ましい。

そこで波長選択部１５は、波長帯域の異なる例えば６枚の画像に基づいて、画素ごとに、複数の対象物（例えば対象物Ａと対象物Ｂ）とを区別して表示するのに適した２以上の波長帯域を選択する。このように選択された波長帯域は、後述するように、表示部１６において、対象物を明確に区別して表示するのに用いられる。選択の方法としては、対象物間での反射強度信号レベルの大小関係が反転するような複数の波長帯域の組を選択してもよいし、あるは対象物間で反射強度信号レベルの差に一定以上の差がある複数の波長帯域の組を選択してもよい。

図１に示すグラフ３１は、波長帯域の選択を説明するものであり、このグラフにおいて、波長帯が１〜６までの数字で表されており、一方の対象物に対応する画素からの波長帯ごとの信号強度が点線で示され、他の対象物に対応する画素からの波長帯ごとの信号強度が実線で示されている。

波長帯域の組を選択する際には、画像において対象物の候補となる領域を抽出する必要がある。ここで車載用であることに着目すると、受光部１３の視野角などにも依存するが、画像において比較的広い面積を占めるのは、アスファルト（あるいはコンクリートなど）舗装による路面部分であると考えられる。そこで、波長選択部１５は、舗装による路面部分をまず基準エリアとして検出し、基準エリアを比較対象の基準として基準エリアに属さない画素の信号強度比較を行って、その結果により、対象物を基準エリアから識別できる波長帯域の組を選択するようにする。

基準エリアが設定されたとして、識別対象画素（基準エリア以外の画素）に対する、対象物を基準エリアから識別できる波長帯域の組の選択方法としては、選択されるべき波長帯域の組は２つの波長帯域からなるとすると、例えば、全ての波長帯域において識別対象画素の画素値が基準エリアの画素値以上である第１の場合には、識別対象画素の画素値から基準エリアの画素値を引いた値が最大となる波長帯域と最小となる波長帯域を選択し、全ての波長帯域において識別対象画素の画素値が基準エリアの画素値以下である第２の場合には、基準エリアの画素値から識別対象画素の画素値を引いた値が最大となる波長帯域と最小となる波長帯域を選択し、ある波長帯域では識別対象画素の画素値が基準エリアの画素値より大きく、別の波長帯域では識別対象画素の画素値が基準エリアの画素値よりも小さい第３の場合には、基準エリアの画素値を基準として、識別対象画素の画素値が正の方向に最大となる波長帯域と負の方向に最大となる波長帯域とを選択する方法がある。

図２は、波長選択部１５の動作の一例を示すフローチャートであり、図３はこのときに画像に対してどのような処理が行われるかを示す図である。

まず、ステップ１０１において、任意の波長帯域の画像における画素間の信号強度を比較し、同等の信号強度を有する画素のうち、占有面積が最大となる画素の集合を基準エリアに設定する。精度よく基準エリアを設定するためには、複数の波長帯域の画像に対してこの処理を繰り返せばよいが、必ずしもすべての波長帯域に対してこの処理を行う必要はない。例えば、波長帯１の画像において、画素間の信号強度を比較し、同等の信号強度を有する画素のうち、占有面積が最大となる画素の集合を基準エリアに設定し、以下、波長帯２、波長帯３、…の画像でこの処理を繰り返す。その結果、最終的に、図３の（ａ）においてハッチングが付された画素が基準エリアに設定される。

次に、ステップ１０２において、識別対象画素と基準エリアの画素とに関して任意の波長帯の画像において信号強度を比較する。識別対象画素は、その比較結果に基づいて、ステップ１０３において、識別に適する少なくとも２つの波長帯域からなる組を選択する。図３の（ｂ）においては、波長帯が１〜６までの数字で表されており、識別対象画素は図示白ぬきの画素として示されている。基準エリアの各画素は上述したように例えば路面に対応するものであって、いずれも同じような反射スペクトルを有している。そこで基準エリアの各画素はすべて同じ反射スペクトルであるとして、基準エリアの各波長帯ごとの信号強度すなわちスペクトルが図３の（ｂ）において実線Ｂで表されている。また、識別対象画素のち、最上段の左から２つ目の画素でのスペクトルが図示点線Ａで示されている。この画素に対しては、反射レベルの大小関係が反転するとという基準から波長帯２及び波長帯６が選択される。同様に、下から２段目の左から３つ目の画素でのスペクトルが図示一点鎖線Ｃで示され、この画素に対しては、波長帯２及び波長帯５が選択される。

次に、ステップ１０４において、全ての波長帯について識別対象画素と基準エリア画素との比較を行ったかどうかを判断し、そうでない場合には次の波長帯での比較を行うためにステップ１０２に戻り、全ての波長帯で比較を行った場合には、ステップ１０５に移行する。ステップ１０５では、識別に適する波長帯の組が同じである画素をグループ化し、これにより波長選択部１４での処理は終了する。識別に適する波長帯の組が同じである画素のことを、同一プロパティを有する画素と呼ぶことにする。

ここで示した例では、グループ化により、図３の（ｃ）に示されるように、最上段の全画素と最上段から１段下の全画素が、いずれも波長帯２と波長帯６とからなる組が選択された画素（波長帯２と波長帯６からなる組というプロパティを有する画素）であるので、これらを１つのグループとする。このグループの画素は、図３の（ｂ）における点線Ａで示したようなスペクトルを有する画素であり、Ａで表されるスペクトルを有する物質に対応するものである。同様に、下から２段目の左から２番目と３番目の画素は、いずれも波長帯２と波長帯５とからなる組が選択された画素（波長帯２と波長帯５からなる組というプロパティを有する画素）であるので、これらも１つのグループとする。こちらのグループは、図３の（ｂ）での一点鎖線Ｃで示したようなスペクトルを有する画素であり、Ｃで表されるスペクトルを有する物質に対応するものである。

表示部１６は、出力画像２３を表示するものであるが、出力画像２３においては、基準エリアの画素と、各プロパティの画素とがそれぞれ区別して表示される。すなわち表示部１６は、ヘッドアップディスプレイなどの画面上に、同じプロパティを有する画素群を識別しやすいように表示する。これにより、運転者に対し、進行方向前方に存在する他の車両や歩行者などについての注意を喚起することが可能になる。図３の（ｄ）は、表示例を示している。実際には、カラー表示などとしてもよいが、図３の（ｄ）では、説明のために、基準エリアに属する画素に対しては中程度のハッチングが施され、波長帯２と波長帯６との組をプロパティとする画素（Ａのスペクトルを有する物質に対応する画素）は淡い網点で示され、波長帯２と波長帯５との組をプロパティとする画素（Ｃのスペクトルを有する物質に対応する画素）には濃いハッチングが示されている。

運転者は、このような出力画像２３から、例えば車両の進行方向前方における歩行者や他の車両、障害物の存在を容易に知ることができ、また、その形状などから、どのような物体が存在するかを推測することができる。

図４は、本発明の別の実施形態のアクティブ型車両視界補助装置の構成を示すブロック図である。図４に示すアクティブ型車両視界補助装置は、図１に示すアクティブ型車両視界補助装置に対し、さらに、対象物の種類ごとに当該対象物のスペクトルデータを保持するデータベースを格納するデータベース部１７を追加したものである。図４においてグラフ３２に示されたものは、データベース部１７における格納データの一例を示すものである。ここでは、対象物Ａについてのスぺクトルデータと対象物Ｂのスペクトルデータが格納されている。

この構成において表示部１６は、グループ化された各画素群に関し、その画素群のプロパティに基づいてデータベースを検索し、その画素群がどのような対象物（例えば、電柱なのか歩行者なのか）であるのかを識別する。そして表示部１６は、運転者に提示するために表示する出力画像２３において、対象物を区別して表示するとともに、文字表記を行ったり強調表示を行ったりすることで、各対象物がどのようなものであるかも表示する。

これにより運転者は、例えば車両の進行方向前方における歩行者や他の車両、障害物の存在を容易に知ることができるとともに、それがどういうものであるかという識別結果を容易に知ることができるようになる。

１１ 光源部
１２ 変調部
１３ 受光部
１４ 演算部
１５ 波長選択部
１６ 表示部
１７ データベース部
２０ 測定対象
２１ 照射光
２２ 反射光
２３ 出力画像

Claims (10)

1. 対象物に向けてピーク波長が異なる複数の波長帯域の光を切り替えて照射する光源部と、
   前記対象物からの反射光を受けて、前記複数の波長帯域ごとの画像を表す信号を生成する受光部と、
   少なくとも１つの前記画像において画素間の信号強度を比較し、同等の信号強度を有する画素のうち占有面積が最大となる画素の集合を基準エリアと設定し、前記基準エリア以外の画素を識別対象画素として各識別対象画素ごとに、波長帯域ごとの画像での当該画素の値と前記基準エリアでの画素値とを比較することによって対象物の検出に有効な少なくとも２つの波長帯域を選択する波長選択部と、
   前記識別対象画素ごとに前記波長選択部によって選択された複数の波長帯域の組み合わせに基づいて、前記識別対象画素をグループ化し、グループ化した結果に基づいて、前記対象物を区別して表示した画像を表示する表示部と、
   を有する、アクティブ型車両視界補助装置。
2. 前記光源部から前記光を照射していないときに前記受光部で得られた信号に基づいて、前記複数の波長帯域ごとの画像を表す信号を補正する演算部を有する、請求項１に記載のアクティブ型車両視界補助装置。
3. 複数の波長帯域の画像を用いて前記基準エリアを設定する、請求項１または２に記載のアクティブ型車両視界補助装置。
4. 前記波長選択部は、各識別対象画素ごとに、全ての波長帯域において当該識別対象画素の画素値が基準エリアの画素値以上である第１の場合には、当該識別対象画素の画素値から前記基準エリアの画素値を引いた値が最大となる波長帯域と最小となる波長帯域とを選択し、全ての波長帯域において当該識別対象画素の画素値が前記基準エリアの画素値以下である第２の場合には、前記基準エリアの画素値から当該識別対象画素の画素値を引いた値が最大となる波長帯域と最小となる波長帯域とを選択し、前記第１及び第２の場合以外の場合である第３の場合には、前記基準エリアの画素値を基準として、当該識別対象画素の画素値が正の方向に最大となる波長帯域と負の方向に最大となる波長帯域とを選択することにより、２つの波長帯域を選択する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のアクティブ型車両視界補助装置。
5. 対象物の種類ごとに当該対象物のスペクトルデータを保持するデータベースを備え、
   前記表示部は、前記データベースを検索して前記対象物を識別し、識別結果を表示する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載のアクティブ型車両視界補助装置。
6. 対象物に向けてピーク波長が異なる複数の波長帯域の光を切り替えて照射する段階と、
   前記対象物からの反射光を受けて、前記複数の波長帯域ごとの画像を表す信号を生成する段階と、
   少なくとも１つの前記画像において画素間の信号強度を比較し、同等の信号強度を有する画素のうち占有面積が最大となる画素の集合を基準エリアと設定する段階と、
   前記基準エリア以外の画素を識別対象画素として各識別対象画素ごとに、波長帯域ごとの画像での当該画素の値と前記基準エリアでの画素値とを比較することによって対象物の検出に有効な少なくとも２つの波長帯域を選択する段階と、
   前記識別対象画素ごとに前記波長選択部によって選択された複数の波長帯域の組み合わせに基づいて、前記識別対象画素をグループ化する段階と、
   グループ化した結果に基づいて、前記対象物を区別して表示した画像を表示する段階と、
   を有する、車両視界補助方法。
7. 前記対象物に光を照射していないときに得られる信号に基づいて、前記複数の波長帯域ごとの画像を表す信号を補正する段階を有する、請求項６に記載の車両視界補助方法。
8. 複数の波長帯域の画像を用いて前記基準エリアを設定する、請求項６または７に記載の車両視界補助方法。
9. 各識別対象画素ごとに、全ての波長帯域において当該識別対象画素の画素値が基準エリアの画素値以上である第１の場合には、当該識別対象画素の画素値から前記基準エリアの画素値を引いた値が最大となる波長帯域と最小となる波長帯域とを選択し、全ての波長帯域において当該識別対象画素の画素値が前記基準エリアの画素値以下である第２の場合には、前記基準エリアの画素値から当該識別対象画素の画素値を引いた値が最大となる波長帯域と最小となる波長帯域とを選択し、前記第１及び第２の場合以外の場合である第３の場合には、前記基準エリアの画素値を基準として、当該識別対象画素の画素値が正の方向に最大となる波長帯域と負の方向に最大となる波長帯域とを選択することにより、２つの波長帯域を選択する、請求項６乃至８のいずれか１項に記載の車両視界補助方法。
10. 対象物の種類ごとに当該対象物のスペクトルデータを保持するデータベースを検索して前記対象物を識別し、識別結果を表示する、請求項６乃至９のいずれか１項に記載の車両視界補助方法。

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