FR2965354A1 - Procede et dispositif de detection de brouillard, la nuit - Google Patents

Abstract

Procédé pour détecter la présence de brouillard, pluie, neige, etc., dans une scène éclairée par phare, la nuit. Suivant le procédé : a) on acquiert une image de la scène à l'aide d'une caméra, b1) on détecte dans l'image les sources lumineuses b2) en fonction du halo apparaissant dans l'image au voisinage des sources lumineuses, on détecte la présence d'un élément perturbant ; c) en fonction de la rétrodiffusion de la lumière émise par le(s) phare(s), on détecte dans l'image la présence d'un élément perturbant ; d) on pondère les résultats des détections réalisées dans les étapes b2) et c), de manière à fournir en sortie une indication quant à la présence de brouillard, pluie, neige, etc. Ce procédé fournit des résultats satisfaisants en environnement éclairé ou non éclairé. Programme informatique, dispositif, pour la mise en œuvre de ce procédé.

Description

L'invention concerne un procédé pour détecter, de nuit, la présence d'un élément comme du brouillard, perturbant la visibilité d'une scène, la scène étant éclairée par une (ou plusieurs) sources lumineuses. L'invention concerne en particulier la détection d'un tel élément perturbant dans le cas où la scène est celle qui apparaît dans le champ de vision d'un conducteur de véhicule, notamment un véhicule routier ; elle aide à déterminer, par la détection d'un tel élément, la distance de visibilité du conducteur, et permet d'adapter de manière automatique ou non, la conduite ou le comportement du véhicule aux conditions de visibilité. L'invention concerne également un programme d'ordinateur permettant la mise en oeuvre du procédé, un dispositif pour mettre en oeuvre ce procédé, et enfin un véhicule comportant un tel dispositif. L'invention trouve donc des applications dans le domaine de l'automobile et, en particulier, dans le domaine de l'éclairage et de la signalisation des véhicules routiers, mais aussi dans le domaine de la vidéosurveillance. Il existe actuellement des dispositifs permettant de détecter la présence de brouillard. Ces dispositifs sont utilisés notamment pour commander automatiquement l'allumage des feux et des dispositifs d'éclairage et permettre aux conducteurs d'adapter la vitesse de leurs véhicules en fonction de la visibilité de la scène de route située à l'avant de leurs véhicules. Un de ces dispositifs de détection de la présence de brouillard utilise un dispositif anticollision de type LIDAR (Light Detection and Ranging) qui permet d'évaluer la transmission de l'atmosphère pour en déduire la présence de brouillard. Or, les LIDARS sont des dispositifs très coûteux ; leur installation de manière systématique dans des véhicules de transport est donc difficilement envisageable. Un autre dispositif, proposé par le document US6853453, utilise des cibles disposées dans la scène étudiée pour détecter la présence d'un élément perturbant. Cette méthode impose de disposer des cibles dans la scène, ce qui est très contraignant, et impossible pour des applications mobiles. Un autre dispositif, proposé par le document 3P11278182, est fondé 35 sur l'identification et la caractérisation du halo lumineux apparaissant autour des feux arrière d'un véhicule apparaissant dans la scène étudiée.

L'inconvénient de ce système est qu'il ne fonctionne pas lorsqu'aucun feu de véhicule n'apparaît dans la scène. Un autre dispositif, proposé par le document US2008/0007429, exploite la rétrodiffusion de la lumière des propres feux du véhicule dans lequel le dispositif est agencé. Cependant ce système manque de fiabilité, notamment parce qu'il est fondé sur une analyse très locale de l'image, et s'avère inefficace pour la détection de présence d'un élément perturbant la visibilité dans certains environnements. Pour remédier aux inconvénients des dispositifs précédents, l'objectif de l'invention est de proposer un procédé pour détecter la présence d'un élément perturbant la visibilité d'une scène éclairée par au moins une source lumineuse, la nuit ; ledit élément appartenant au groupe comprenant le brouillard, la fumée, la pluie ou la neige ; le procédé comportant une étape a) dans laquelle on acquiert au moins une image de la scène à l'aide d'une caméra, ladite au moins une source lumineuse étant fixe ou pivotante par rapport à la caméra ; procédé qui fournisse un résultat satisfaisant dans la plupart des circonstances, et ne requière pas la mise en place ou la présence d'éléments spécifiques dans la scène.

Cet objectif est atteint grâce au fait que le procédé comporte en outre les étapes suivantes : bi) on détecte dans ladite au moins une image, au moins une source lumineuse apparaissant dans la scène ; b2) en fonction du halo apparaissant dans ladite au moins une image au voisinage de ladite ou desdites source(s) lumineuse(s), on détecte la présence d'un élément perturbant ; c) en fonction de la rétrodiffusion de la lumière émise par ladite ou lesdites source(s) lumineuse(s) fixe(s) ou pivotante(s), on détecte dans ladite au moins une image ou dans une partie de celle-ci, la présence d'un élément perturbant ; d) on pondère les résultats des détections réalisées dans les étapes b2) et c), de manière à fournir en sortie une indication quant à la présence d'un élément perturbant la visibilité de la scène. En effet, il a été observé que l'efficacité des méthodes d'analyse 35 d'image mises en oeuvre habituellement dans de tels dispositifs dépend fortement de la présence de sources lumineuses dans la scène.

Avantageusement, le procédé combine deux techniques complémentaires pour détecter la présence de l'élément perturbant : - Etapes bi) et b2) : Détection de halo autour d'une source lumineuse identifiée dans la scène ; - Etape c) : Analyse de la rétrodiffusion de la lumière émise par la ou les source(s) lumineuse(s) fixe(s) ou pivotante(s). L'intérêt qu'il y a à combiner ces deux techniques est le suivant : - En environnement éclairé, les techniques d'analyse de rétrodiffusion d'éclairage fonctionnent très mal, car l'intensité de l'éclairage rétrodiffusé est faible et donc peu identifiable parmi les différents rayonnements réfléchis vers l'objectif de la caméra. Inversement, un environnement éclairé (typiquement, un environnement urbain) comporte des sources lumineuses ; en présence de celles-ci, les techniques d'analyse de halo sont efficaces. - En environnement non éclairé, l'image de la scène dépend largement de la manière dont la scène est éclairée par la ou les sources lumineuses fixes ou pivotantes. En exploitant des propriétés connues à l'avance du faisceau lumineux produit par la ou les sources fixes ou pivotantes, il est possible de mettre en oeuvre efficacement la technique d'analyse de rétrodiffusion de la lumière émise, pour détecter la présence de l'élément perturbant. L'indication quant à la présence d'un élément perturbant peut être binaire ou être numérique, comme par exemple un pourcentage compris dans une plage entre 00/0 et 1000/0.

Dans les applications envisagées pour l'invention, la source lumineuse est le plus souvent fixe par rapport à la caméra. Ainsi dans le cas d'un dispositif monté à bord d'un véhicule, la source lumineuse ainsi que la caméra sont fixées sur le véhicule. La source lumineuse est alors typiquement un phare du véhicule et en particulier, bien souvent, son foyer (la partie d'émission du rayonnement) n'apparaît pas dans l'image de la caméra. Dans le cas d'un dispositif fixe, c'est-à-dire fixe par rapport au sol, la source lumineuse peut être toute source lumineuse fixe par rapport au sol, par exemple un lampadaire ou autre. Une solution alternative est que la source lumineuse soit pivotante, 35 ou orientable, par rapport à la caméra. Ainsi par exemple, dans le cas où le dispositif est monté à bord d'un véhicule, les sources lumineuses pivotantes peuvent être les phares orientables du véhicule. Le procédé peut en outre présenter avantageusement une ou plusieurs des étapes suivantes : A l'étape a), on peut acquérir une pluralité d'images, auquel cas l'image de la scène est une moyenne de ladite pluralité d'images. L'étape b2) peut comporter l'étape intermédiaire suivante : b21) on segmente les portions d'images correspondant à des sources lumineuses détectées à l'étape 1)1), de manière à identifier les sources 10 lumineuses une par une et non groupées. L'étape b2) peut comporter l'étape intermédiaire suivante : pour au moins une portion d'image associée à une source lumineuse identifiée dans la scène, on détecte la présence d'un élément perturbant en identifiant un centre de la source lumineuse dans ladite portion 15 d'image. L'étape b2) peut comporter l'étape intermédiaire suivante : b23) pour au moins une portion d'image associée à une source lumineuse identifiée dans la scène, on détecte la présence d'un élément perturbant en analysant un profil d'intensité le long d'un segment tracé dans ladite au 20 moins une portion d'image. Ce segment (segment d'analyse) peut être déterminé en interpolant des centres de la source lumineuse, calculés pour différentes valeur de seuil d'extraction du halo entourant la source lumineuse. L'étape c) peut comporter l'étape intermédiaire suivante : 25 ci) on fournit au moins une image de référence, produite soit par une caméra, soit comme résultat d'un calcul de simulation optique. L'étape c) peut comporter l'étape intermédiaire suivante : c2) on compare ladite au moins une image ou ladite partie de celle-ci avec ladite au moins une image de référence de manière à obtenir un score de 30 comparaison. Un deuxième objectif de l'invention est de proposer un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en oeuvre d'un procédé pour détecter la présence d'un élément perturbant la visibilité d'une scène éclairée par au moins une source lumineuse, la nuit ; ledit 35 élément appartenant au groupe comprenant le brouillard, la fumée, la pluie ou la neige ; programme qui fournisse un résultat satisfaisant dans la plupart des circonstances lorsqu'il est exécuté par un ordinateur, et ne requière pas la mise en place ou la présence d'éléments spécifiques dans la scène. Cet objectif est atteint grâce au fait que le programme comprend des instructions pour la mise en oeuvre d'un procédé tel que décrit précédemment. Le terme ordinateur inclut tout type de calculateur ou ordinateur, notamment les calculateurs de bord embarqués à bord de véhicules. De plus, l'invention vise également un support d'enregistrement lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur tel que décrit précédemment. Un troisième objectif de l'invention est de proposer un dispositif pour détecter la présence d'un élément perturbant la visibilité d'une scène éclairée par au moins une source lumineuse, la nuit ; ledit élément appartenant au groupe comprenant le brouillard, la fumée, la pluie ou la neige ; le dispositif comportant une caméra apte à acquérir au moins une image de la scène, et des moyens de calcul aptes à exécuter un programme de traitement des images fournies par la caméra ; ladite au moins une source lumineuse étant une source lumineuse fixe ou pivotante par rapport à la caméra ; dispositif qui fournisse un résultat satisfaisant dans la plupart des circonstances, ne requière pas la mise en place ou la présence d'éléments spécifiques dans la scène.

Cet objectif est atteint grâce au fait que dans le dispositif, le programme de traitement est apte à exécuter les opérations suivantes : b1) détection dans ladite au moins une image, d'au moins une source lumineuse apparaissant dans la scène ; b2) en fonction du halo apparaissant dans ladite au moins une image au 30 voisinage de ladite au moins une source lumineuse, détection de la présence d'un élément perturbant ; c) en fonction de la rétrodiffusion de la lumière émise par ladite ou lesdites source(s) lumineuse(s) embarquée(s), détection dans ladite au moins une image ou dans une partie de celle-ci, de la présence d'un 35 élément perturbant ; d) pondération des résultats des détections réalisées dans les étapes b2) et ci), de manière à fournir en sortie une indication quant à la présence d'un élément perturbant la visibilité de la scène. Le dispositif peut en outre présenter avantageusement un ou plusieurs des perfectionnements suivants : Le programme de traitement peut être apte à exécuter l'opération suivante : pour au moins une portion d'image associée à une source lumineuse identifiée dans la scène, détection de la présence d'un élément perturbant par analyse d'un profil d'intensité le long d'un segment tracé dans ladite au moins une portion d'image. Ce segment peut notamment être déterminé par interpolation de centres de la source lumineuse, calculés pour différentes valeur de seuil d'extraction du halo entourant la source lumineuse.

Le programme de traitement peut être apte à exécuter l'opération suivante : c2) comparaison de ladite au moins une image ou de ladite partie de celle-ci avec ladite au moins une image de référence de manière à obtenir un score de comparaison.

L'invention vise également un dispositif pour détecter la présence d'un élément perturbant la visibilité d'une scène éclairée par au moins une source lumineuse, la nuit ; ledit élément appartenant au groupe comprenant le brouillard, la fumée, la pluie ou la neige ; le dispositif comportant : a) une caméra apte à acquérir au moins une image de la scène, ladite au moins une source lumineuse étant une source lumineuse fixe ou pivotante par rapport à la caméra ; bi) des moyens de détection dans ladite au moins une image, d'au moins une source lumineuse apparaissant dans la scène ; b2) des moyens de détection de la présence d'un élément perturbant, en fonction du halo apparaissant dans ladite au moins une image au voisinage de ladite au moins une source lumineuse ; c) des moyens de détection dans ladite au moins une image ou dans une partie de celle-ci, de la présence d'un élément perturbant, en fonction de la rétrodiffusion de la lumière émise par ladite ou lesdites source(s) lumineuse(s) embarquée(s) ; d) des moyens de pondération des résultats des détections réalisées dans les étapes b2) et ci), de manière à fournir en sortie une indication quant à la présence d'un élément perturbant la visibilité de la scène. On comprend en effet que l'ensemble des étapes de calcul et notamment de détection, présentées précédemment, peuvent être réalisées soit au moyen d'un programme informatique exécuté par un ordinateur, et/ou par des composants électroniques conçus pour et aptes à réaliser les mêmes opérations, en agissant sur des signaux électroniques.

L'invention concerne enfin un véhicule, notamment un véhicule routier, dont la conduite soit rendue plus sûre du fait qu'il est apte à détecter la présence d'un élément perturbant la visibilité, la nuit, d'une scène éclairée par au moins une source lumineuse embarquée à bord du véhicule ; ledit élément appartenant au groupe comprenant le brouillard, la fumée, la pluie ou la neige. Un tel véhicule se caractérise en ce qu'il intègre un dispositif tel que décrit précédemment. Pour simplifier, dans la suite du document le terme `brouillard' sera utilisé pour faire référence à l'élément perturbant, étant entendu que l'élément perturbant peut être également de la pluie, de la neige, de la fumée, etc. L'invention sera bien comprise et ses avantages apparaîtront mieux à la lecture de la description détaillée qui suit, de modes de réalisation représentés à titre d'exemples non limitatifs. La description se réfère aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 est une vue schématique d'un véhicule routier comportant un dispositif selon l'invention ; - la figure 2 est un diagramme présentant les étapes du procédé selon l'invention, dans un mode de mise en oeuvre ; - les figures 3A et 3B sont des images simplifiées d'une scène de nuit, respectivement par temps sec et par temps de brouillard ; - les figures 4A, 4B et 4C représentent une même portion de l'image de la figure 3B, mais pour différentes valeurs d'un seuil d'extraction servant à extraire les différentes zones correspondant respectivement aux différentes sources lumineuses de cette portion d'image; - les figures 5A et 5B représentent une portion d'image dans laquelle apparaît une source lumineuse, respectivement par temps de brouillard et par temps sec ; - les figures 6A et 6B représentent les courbes d'évolution de l'intensité lumineuse, le long de segments représentés sur les figures 5A et 5B ; - la figure 7 est une image de référence, représentative de l'image obtenue ou susceptible d'être obtenue en environnement non éclairé, par temps de brouillard. Un véhicule 100 comportant un dispositif 110 de détection de brouillard selon l'invention est illustré par la figure 1. Ce véhicule comporte des phares 105 en tant que sources lumineuses embarquées. Lorsque ces phares sont allumés, ils illuminent la route devant le véhicule. La route est éclairée en outre par d'autres sources lumineuses, à savoir des lampadaires 107.

Le dispositif 110 comporte une caméra embarquée 120, et un ordinateur de bord 130. L'ordinateur est prévu pour exécuter un programme de détection de brouillard, à partir des images fournies par la caméra 120, dans le cas d'un trajet de nuit. Cet ordinateur 130 comporte une mémoire morte, qui constitue un support d'enregistrement au sens de l'invention, dans laquelle est enregistré un programme au sens de l'invention. L'information obtenue quant à la présence de brouillard est transmise au conducteur, et/ou exploitée par l'ordinateur de bord 130 pour piloter d'autres équipements du véhicule 100. Le procédé mis en oeuvre par l'ordinateur de bord 130 grâce à un 25 programme informatique comporte trois phases (figure 2). Dans une première phase a, on acquiert une ou plusieurs images de la scène, grâce à la caméra. Une image est en général suffisante. Cependant, pour réduire le bruit, on peut à partir de plusieurs images produire une image qui soit la moyenne de celles-ci. On obtient donc une 30 image unique (image initiale). A partir de l'image ou des images acquises à l'étape a, dans une deuxième phase deux traitements vont être exécutés en parallèle. Le premier traitement b est une détection de présence de brouillard par détection de halo. 35 Dans une première étape bi de ce premier traitement, on détecte les sources lumineuses visibles dans la scène, c'est-à-dire apparaissant dans l'image initiale. Les pixels illuminés par les différentes sources lumineuses sont identifiés et regroupés en groupes de pixels appelés 'halos' et correspondant aux différentes sources lumineuses. Les pixels inclus dans le ou les halos de sources lumineuses sont identifiés par le fait qu'ils présentent une intensité lumineuse supérieure à celle de leur environnement. Ainsi par une opération de seuillage appliquée à l'image initiale, on identifie les différents halos apparaissant dans l'image, qui sont considérés comme représentant les sources lumineuses visibles dans la scène. On peut par exemple choisir une intensité de seuil d'extraction comprise entre 80% et 99% de l'intensité maximale perceptible par la caméra. Un halo peut éventuellement englober plusieurs sources lumineuses, si elles sont proches (dans l'image). Les figures 3A et 3B illustrent les différences considérables qui se produisent lors de la détection des sources lumineuses, en fonction du brouillard, pour une même scène : La figure 3A représente une scène sans brouillard. Seule la partie éclairante de chaque lampadaire est identifiée (ampoule 108 et cache 109). Un halo (et donc une source lumineuse) est donc identifié pour chaque lampadaire 107. Inversement, la figure 3B représente la même scène, une nuit de brouillard. Les parties de l'image illuminées par la lumière des lampadaires se fondent et forment ainsi seulement un halo unique H, s'étendant de part et d'autre de la route. L'étape de détection de source lumineuse conduit donc, dans un premier temps, à n'identifier qu'une seule source lumineuse.

Suite à la détection des sources lumineuses dans l'image, dans une deuxième étape b2, en fonction du ou des halo(s) apparaissant dans la ou les images au voisinage de la des sources lumineuses, on détecte la présence de brouillard. En d'autres termes, les halos idéntifiés à l'étape bi) sont analysés ; grâce à cette analyse, la présence de brouillard est détectée. Dans le mode de mise en oeuvre présenté, cette étape d'analyse de halo comporte plusieurs opérations : Dans une première opération b21, on segmente les sources lumineuses identifiées à l'étape b1), de manière à identifier des halos H1, H2, H3, correspondant chacun à une source lumineuse unique, et non pas un halo H correspondant en fait à un ensemble de sources lumineuses.

Pour réaliser cette segmentation, on réalise sur l'image plusieurs opérations de seuillage en faisant varier la valeur du seuil d'extraction, jusqu'à avoir séparé les halos correspondant à des sources lumineuses distinctes. Pour cette opération, des algorithmes d'analyse en composantes connexes peuvent notamment être utilisés. Les figures 4A à 4C présentent les halos obtenus pour différentes valeurs du seuil d'extraction. La figure 4A correspond à un seuil assez bas : Les différentes sources lumineuses forment un halo unique H. La figure 4B correspond à une valeur intermédiaire. La figure 4C correspond à un seuil assez élevé, qui permet de segmenter le halo initial, et de distinguer au sein de celui-ci les halos H1, H2, H3, correspondant aux trois sources lumineuses effectivement présentes dans cette partie de l'image. Notons qu'au cours des opérations précédentes (b1, b21), il peut être procédé à des tests pour éliminer les détections erronées de sources lumineuses dans la scène. Ces tests peuvent se fonder sur la complexité du halo identifié (qui normalement reste limitée), sur sa taille (élimination des sources lumineuses les plus petites, considérées comme des artefacts), etc. Une fois identifiées les différentes sources lumineuses, les 20 opérations suivantes sont réalisées en parallèle pour chacune des sources lumineuses : Dans une deuxième opération b22, pour chaque source lumineuse, on détermine un segment d'analyse. Par segment d'analyse, on désigne un segment de droite que l'on considère dans l'image, et suivant lequel 25 une analyse de profil d'intensité sera réalisée. Le segment d'analyse est déterminé grâce à une procédure itérative. La procédure proposée commence sur la base d'un halo resserré H11 (fig.5A), obtenu avec un seuil d'extraction d'intensité très élevé, donc très sélectif. De manière itérative, on réalise les opérations suivantes : 30 On identifie le centre (C11, C12, C13,...) du halo. Différents calculs peuvent être utilisés pour déterminer le centre d'un halo. Par exemple, le centre du halo peut être le barycentre des pixels de la source lumineuse ; le barycentre de ces même pixels, pondéré par l'intensité lumineuse ; le centre de l'ellipse approximant au mieux le 35 contour extérieur des pixels de la source lumineuse ; le centre du cercle comprenant les pixels de la source lumineuse ; etc.

On abaisse le seuil d'extraction, utilisé pour séparer les pixels du halo du reste de l'image ; On détermine un halo étendu (H12, H13,...), recalculé à partir de cette nouvelle valeur de seuil ; On vérifie que le halo étendu ainsi recalculé reste distinct des halos des autres sources lumineuses. Si ce n'est pas le cas, l'algorithme s'arrête ; sinon, on reprend alors à la première étape de la procédure itérative. La procédure itérative fournit donc une suite de centres, correspondant aux centres (C11,C12,C13,...) de halos de plus en plus étendus. On évalue alors la suite de centres ainsi obtenus : Si une direction générale apparaît, un segment de droite est tracé dans la direction générale de cette suite de centres, à partir du centre correspondant au halo le plus petit. Aussi, le segment d'analyse est orienté suivant la direction dans laquelle se déplace le centre du halo de la source lumineuse considérée, lorsque l'on fait varier la valeur du seuil d'extraction du halo. Il est calculé par interpolation de la position des centres C11, C12, C13 déterminés, ou par une méthode analogue. Le segment d'analyse correspond ainsi à la direction suivant laquelle le halo s'étend, qui correspond généralement à la direction d'éclairage de la source lumineuse considérée. La figure 5A présente ainsi un segment d'analyse M, défini à partir des centres C11, C12 et C13 des halos H11, H12, et H13 correspondant à trois valeurs différentes du seuil d'extraction.

La figure 5B présente un deuxième segment d'analyse obtenu pour la même source, en cas de temps sans brouillard. Dans ce cas, même en faisant varier le seuil d'extraction, un seul halo H11' correspondant à la zone directement illuminée par l'ampoule peut être extrait. Aussi, il n'est pas possible d'identifier une direction de halo préférentielle en interpolant les positions de centres de halos. Par conséquent, pour définir le segment d'analyse M', on fixe arbitrairement une direction. On veille à ce qu'une extrémité du segment d'analyse retenu M' soit le centre C11' du halo (plus généralement dans ce cas, l'extrémité du segment d'analyse peut être le barycentre des centres ou un point analogue).

Ce dernier cas, dans lequel aucune direction préférentielle d'extension du halo ne peut être identifiée, peut correspondre par exemple au cas où la source lumineuse est non directionnelle, comme par exemple, bien souvent, pour des feux arrières de véhicule routier. Si aucune direction préférentielle n'apparaît, on peut choisir de préférence un segment d'analyse dont l'extrémité se trouve vers le centre et le haut de l'image, de telle sorte que l'extrémité du segment corresponde vraisemblablement à une zone de ciel, dans l'image analysée. Dans une troisième opération b23, pour chaque source lumineuse, on analyse les variations du profil d'intensité lumineuse suivant le segment d'analyse défini à l'étape b22. Un lissage peut éventuellement être réalisé sur la courbe de profilé d'intensité pour en réduire le bruit, par exemple par convolution à l'aide d'une fenêtre de lissage, par calcul de courbe moyenne ou médiane à l'aide d'une fenêtre glissante le long de la courbe, etc. Les variations de profil d'intensité sont calculées pour chacune des 15 sources lumineuses identifiées dans la scène. Ensuite, pour chacune des courbes obtenues, on calcule un indice de présence de brouillard. Celui-ci peut être fondé sur, par exemple mais non exclusivement : la largeur à mi-hauteur ; la largeur à différentes hauteurs ; l'inverse de la pente à différentes hauteurs ; etc. On note que 20 pour chacun de ces indicateurs, plus sa valeur est élevée, plus la probabilité qu'il y ait du brouillard est forte. Les courbes des figures 6A et 6B illustrent les résultats obtenus, respectivement par temps de brouillard et par temps sans brouillard. L'intensité lumineuse est indiquée en ordonnée, et la distance exprimée en 25 pixels, en abscisse. Ces courbes correspondent donc aux figures 5A et 5B respectivement. Le long du segment M (figures 5A, 6A), la courbe d'intensité lumineuse comporte une première partie en plateau pour laquelle les pixels sont saturés CSAT», puis une pente descendante progressive jusqu'à une valeur nulle d'intensité. 30 Par contraste, le long du segment M' (figures 5B, 6B), la courbe d'intensité lumineuse comporte également une première partie en plateau, mais quasiment pas de pente progressive : Le plateau est suivi par une marche d'escalier dans laquelle l'intensité chute brutalement. On peut donc vérifier aisément que pour les différents critères énoncés 35 précédemment (largeur à mi-hauteur ou à plusieurs hauteurs, etc.), les courbes des figures 6A et 6B fournissent des résultats significativement différents. Dans une quatrième opération b24, on calcule un indice global de présence de brouillard. Pour cela on agrège les différents indices obtenus pour chacune des sources lumineuses. Cette agrégation ou combinaison d'indices peut prendre en compte les indices provenant non pas d'une seule image initiale, mais d'un ensemble d'images initiales acquises à l'étape a. L'indice agrégé peut par exemple être une valeur moyenne ou médiane des différents indices de présence ; il peut être obtenu par filtrage de rang, avec différents niveaux ; il peut être encore une combinaison linéaire, pondérée suivant un critère par exemple lié à la surface ou la forme du halo des sources lumineuses ; etc. Enfin, le premier traitement de détection de présence de brouillard, par détection de halo, peut se conclure par une étape de choix, c'est-à- dire une étape durant laquelle il est décidé s'il y a ou non du brouillard, de manière à obtenir un indicateur binaire. Cette décision est faite en comparant l'indice global de présence de brouillard à un seuil minimal prédéfini, en rapport avec des seuils usuels, comme par exemple ceux préconisés dans la norme française NF-P-99-320 sur la météorologie routière. Le deuxième traitement c de la deuxième phase est un traitement de détection de présence de brouillard par analyse de rétrodiffusion. Ce deuxième traitement repose sur le principe qu'en cas de brouillard, une partie du rayonnement des sources lumineuses embarquées (en l'occurrence, les phares du véhicule) est rétrodiffusée en direction de la caméra. Dans une première étape c1 de ce deuxième traitement, une ou plusieurs images de référence de la scène sont produites (fig.7). Ces images représentent la scène telle qu'est peut être observée en cas de brouillard. S'il s'agit d'une scène fixe (cas de la vidéosurveillance), la ou les images de référence peuvent inclure des formes provenant d'éléments réellement présents dans la scène. En revanche si la scène est variable (cas d'un dispositif embarqué sur un véhicule), les images de référence sont seulement fondées sur la rétrodiffusion de la lumière émise par les sources lumineuses embarquées.

La figure 7 représente ainsi une image de référence pouvant être utilisée pour un véhicule automobile avec deux phares. Il s'agit d'une image en niveaux de gris (ou du moins monochrome), faisant apparaître seulement les variations d'intensité lumineuse produites dans l'image par les deux faisceaux des phares. On a fait apparaître arbitrairement dans la figure 7 des courbes pour séparer les parties d'images de luminosités différentes. Les courbes apparaissant dans la figure 7 sont donc des courbes d'iso-luminosité. Ces courbes, et plus généralement la répartition de luminosité dans l'image de référence, sont caractéristiques de l'éclairage produit par les sources lumineuses fixes ou pivotantes (les phares du véhicule), en association avec des conditions de brouillard définies. On peut utiliser comme image de référence une image acquise par la caméra, ou une image de synthèse calculée. Dans le cas d'une image de synthèse, toute méthode de rendu connue pour fournir un rendu relativement réaliste de la scène peut être utilisée, sous réserve qu'elle soit à même de prendre en compte la rétrodiffusion de la lumière dans le brouillard. L'image de synthèse doit être calculée de manière à représenter de la manière la plus réaliste possible l'image que pourrait acquérir la caméra, en présence de brouillard. Naturellement, les positions et propriétés d'éclairage des différentes sources lumineuses embarquées à bord du véhicule et éclairant la scène, doivent être prises en compte. Par ailleurs, plusieurs images de référence peuvent être utilisées de manière à représenter la scène pour différentes conditions atmosphériques envisageables : soit des brouillards plus ou moins denses, mais aussi des conditions de pluie, neige, etc. D'autre part, il peut être également nécessaire d'utiliser plusieurs images de référence lorsque la ou les sources lumineuses sont pivotantes. En effet, le traitement c) doit pouvoir être réalisé quelle que soit l'orientation de la ou des sources lumineuses. Pour atteindre cet objectif, on peut utiliser une librairie d'images de références, correspondant respectivement aux différentes orientations possibles (discrétisées) de la ou des sources lumineuses. La deuxième et dernière étape c2 du deuxième traitement c est une étape de comparaison. L'image ou les images acquises par la caméra, sont comparées à la ou aux images de référence retenues à l'étape ci.

Naturellement, afin de réduire le bruit dans les images caméras et de simplifier les calculs, plusieurs images fournies par la caméra peuvent être agrégées de manière à fournir une image initiale unique, qui est alors comparée à la ou aux images de référence. Dans cette image initiale unique, chacun des pixels peut être calculé soit comme une moyenne des images de départ, soit au moyen d'un filtre de rang (par exemple un filtre médian) appliqués à une série d'image successives, ou par une autre méthode de calcul. La comparaison entre images provenant de la caméra, et images de référence, est faite à l'aide de méthodes de corrélation d'images. Différentes méthodes sont utilisables. La méthode de comparaison peut ainsi être fondée sur la somme de différences absolues (SAD), la somme de différences absolues à moyenne nulle (ZSAD), la somme des carrés des différences (SSD), la somme normalisée des carrés des différences à moyenne nulle (ZNSSD), etc., ou encore sur une méthode quantifiant une différence entre deux images par une fonction de type 'distance'. Cette comparaison peut être faite sur l'image entière, ou sur une ou des portions d'image, par exemple la moitié inférieure de l'image (dans laquelle l'illumination produite par les phares est la plus marquée).

Cette comparaison fournit un ou plusieurs indices de présence de brouillard dans la scène. Un indice global de présence de brouillard peut alors être calculé en agrégeant les différents indices. Pour calculer cet agrégat, notamment lorsque les indices sont obtenus par comparaison d'une image de caméra unique avec plusieurs images de référence correspondant à différentes densités de brouillard, on peut par exemple choisir l'indice de présence ayant la valeur la plus élevée : Il devrait correspondre à l'image qui présente une densité de brouillard proche de la densité de brouillard réelle dans la scène, à l'instant de l'observation. On a par ce biais une caractérisation du brouillard.

L'indice global de présence de brouillard, comme les indices fournis directement par les comparaisons opérées, a une valeur d'autant plus grande que la probabilité de présence de brouillard est élevée. Si nécessaire, un indicateur binaire de présence de brouillard (Avec/Sans brouillard) peut alors être établi, en comparant l'indice global avec un seuil prédéterminé.

La deuxième phase du procédé selon l'invention s'achève donc par l'obtention de deux familles d'indices de présence de brouillard : Les indices calculés par le traitement b par détection de halo, et les indices calculés par le traitement c par analyse de rétrodiffusion. Ces indices peuvent être dans chaque famille agrégés ou on pour fournir un indice global unique. Celui-ci peut être binaire ou non. Enfin, dans la phase finale d) du procédé, les indices de présence de brouillard sont pondérés à l'aide d'un critère de décision et un indice final est calculé. Comme critère de décision, on peut choisir par exemple le nombre de sources lumineuses identifiées lors de l'étape b21 : Si au moins deux sources sont identifiées, l'indice global à l'issue du traitement b) est retenu comme indiquant la présence ou non de brouillard. Si moins de deux sources sont observées, alors l'indice de présence retenu peut être l'indice global résultant du traitement c). Naturellement, d'autres critères peuvent être retenus tout en restant dans le cadre de l'invention.

Claims (15)

1. REVENDICATIONS1. Procédé pour détecter la présence d'un élément perturbant la visibilité d'une scène éclairée par au moins une source lumineuse (105, 107), la nuit ; ledit élément appartenant au groupe comprenant le brouillard, la fumée, la pluie ou la neige ; le procédé comportant une étape a) dans laquelle on acquiert au moins une image de la scène à l'aide d'une caméra (120), ladite au moins une source lumineuse (105) étant fixe ou pivotante par rapport à la caméra ; le procédé comportant en outre les étapes suivantes : bi) on détecte dans ladite au moins une image, au moins une source lumineuse apparaissant dans la scène ; b2) en fonction du halo (H) apparaissant dans ladite au moins une image au voisinage de ladite ou desdites source(s) lumineuse(s), on 15 détecte la présence d'un élément perturbant ; c) en fonction de la rétrodiffusion de la lumière émise par ladite ou lesdites source(s) lumineuse(s) fixe(s) ou pivotante(s), on détecte dans ladite au moins une image ou dans une partie de celle-ci, la présence d'un élément perturbant ; 20 d) on pondère les résultats des détections réalisées dans les étapes b2) et c), de manière à fournir en sortie une indication quant à la présence d'un élément perturbant la visibilité de la scène.
2. 2. Procédé suivant la revendication 1, dans lequel à l'étape a), on acquiert 25 une pluralité d'images, auquel cas l'image de la scène est une moyenne de ladite pluralité d'images.
3. 3. Procédé suivant la revendication 1 ou 2, dans lequel l'étape b2) comporte l'étape intermédiaire suivante : 30 b21) on segmente les portions d'images correspondant à des sources lumineuses détectées à l'étape bi), de manière à identifier les sources lumineuses une par une et non groupées.
4. 4. Procédé suivant l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel 35 l'étape b2) comporte l'étape intermédiaire suivante :pour au moins une portion d'image associée à une source lumineuse identifiée dans la scène, on détecte la présence d'un élément perturbant en identifiant un centre (C11) de la source lumineuse dans ladite portion d'image.
5. 5. Procédé suivant l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l'étape b2) comporte l'étape intermédiaire suivante : b23) pour au moins une portion d'image associée à une source lumineuse identifiée dans la scène, on détecte la présence d'un élément perturbant en analysant un profil d'intensité le long d'un segment (M,M') tracé dans ladite au moins une portion d'image.
6. 6. Procédé suivant la revendication 5, dans lequel ledit segment est déterminé en interpolant des centres (C11,C12,C13) de la source lumineuse, calculés pour différentes valeur de seuil d'extraction du halo (H11,H12,H13) entourant la source lumineuse.
7. 7. Procédé suivant l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l'étape c) comporte l'étape intermédiaire suivante : c1) on fournit au moins une image de référence, produite soit par une caméra, soit comme résultat d'un calcul de simulation optique.
8. 8. Procédé suivant la revendication 7, dans lequel l'étape c) comporte l'étape intermédiaire suivante : c2) on compare ladite au moins une image ou ladite partie de celle-ci avec ladite au moins une image de référence de manière à obtenir un score de comparaison.
9. 9. Procédé suivant la revendication 8, dans lequel la comparaison est réalisée par une méthode de corrélation d'image fondée sur la somme de différences absolues (SAD), la somme de différences absolues à moyenne nulle (ZSAD), la somme des carrés des différences (SSD), la somme normalisée des carrés des différences à moyenne nulle (ZNSSD), ou encore par une méthode quantifiant une différence entre deux images par une fonction de type distance'.
10. 10. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en oeuvre d'un procédé suivant l'une quelconque des revendications 1 à 9, lorsqu'il est exécuté par un ordinateur.
11. 11. Dispositif pour détecter la présence d'un élément perturbant la visibilité d'une scène éclairée par au moins une source lumineuse (105, 107), la nuit ; ledit élément appartenant au groupe comprenant le brouillard, la fumée, la pluie ou la neige ; le dispositif comportant une caméra (120) apte à acquérir au moins une image de la scène, et des moyens de calcul aptes à exécuter un programme de traitement des images fournies par la caméra ; ladite au moins une source lumineuse (105) étant fixe ou pivotante par rapport à la caméra ; ledit programme de traitement étant apte à exécuter les opérations suivantes : bi) détection dans ladite au moins une image, d'au moins une source lumineuse apparaissant dans la scène ; b2) en fonction du halo (H) apparaissant dans ladite au moins une image au voisinage de ladite au moins une source lumineuse, détection de la 20 présence d'un élément perturbant ; c) en fonction de la rétrodiffusion de la lumière émise par ladite ou lesdites source(s) lumineuse(s) fixe(s) ou pivotante(s), détection dans ladite au moins une image ou dans une partie de celle-ci, de la présence d'un élément perturbant ; 25 d) pondération des résultats des détections réalisées dans les étapes b2) et ci), de manière à fournir en sortie une indication quant à la présence d'un élément perturbant la visibilité de la scène.
12. 12. Dispositif suivant la revendication 11, dans lequel ledit programme de 30 traitement est apte à exécuter l'opération suivante : pour au moins une portion d'image associée à une source lumineuse identifiée dans la scène, détection de la présence d'un élément perturbant par analyse d'un profil d'intensité le long d'un segment (M,M» tracé dans ladite au moins une portion d'image. 35
13. 13. Dispositif suivant la revendication 12, dans lequel ledit segment est déterminé par interpolation de centres (C11,C12,C13) de la source lumineuse, calculés pour différentes valeur de seuil d'extraction du halo (H11,H12,H13) entourant la source lumineuse.
14. 14. Dispositif suivant l'une quelconque des revendications 11 à 13, dans lequel ledit programme de traitement est apte à exécuter l'opération suivante : c2) comparaison de ladite au moins une image ou de ladite partie de celle-10 ci avec ladite au moins une image de référence de manière à obtenir un score de comparaison.
15. 15. Véhicule, notamment véhicule routier (100), comportant un dispositif suivant l'une quelconque des revendications 11 à 14. 15 20