JP2006343322A - 夜間の霧を検出するための方法、およびこの方法を実施するためのシステム - Google Patents

夜間の霧を検出するための方法、およびこの方法を実施するためのシステム Download PDF

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Abstract

【課題】従来技術の欠点を解消した、夜間の霧の存在を検出するための方法を提供する。
【解決手段】本発明は、自動車の前方の道路上の情景の視界を妨げる霧などの存在を夜間に検出するための方法に関する。この方法は、道路情景のイメージを得るステップと、この道路情景のイメージから、自動車の照明装置によって生成される少なくとも1つの光のハローを抽出するステップと、この光のハローの形を楕円曲線によって近似させるステップと、視界を妨げる要素の存在の有無を推定するために、この光のハローの形と前記楕円曲線とを比較するステップとを含んでいる。本発明はまた、この方法を実施するためのシステムにも関する。
【選択図】図1

Description

本発明は、夜間に自動車の運転者の視界を妨げる霧などの存在を検出し、このような要素を検出したときに、運転者の視界距離を決定するための方法に関する。本発明はまた、この方法を実施するためのシステムにも関する。さらに、このような装置を装備した自動車にも関する。
本発明は、自動車の分野、特に自動車の照明、および信号伝達の分野に適用することができる。
自動車による道路の照明および信号伝達の分野における1つの問題は、霧が発生しているときの道路の視界である。霧のときは、自動車の前方における道路上の情景の視界が低下し、事故が起きやすくなる。霧のときの道路上の情景の視界不良に備えて、現在の自動車は、その前部および後部に、フォグランプを装備している。
照明装置およびフォグランプのオン・オフのためには、通常、運転者が、自動車のダッシュボードに設けられたスイッチで手動操作する。しかし、運転者は、照明装置およびフォグランプのスイッチを入れ忘れることがある。フォグランプを点け忘れた自動車は、その後続の自動車にとって危険な存在となりうる。フォグランプのスイッチを入れないと、自動車の前方の道路上の情景の視界が悪く、そのため、様々なリスクが発生する。
これとは逆に、例えば、雨の日に、フォグランプを不適切に使用すると、後続の自動車の運転者の邪魔になる。同様に、霧が発生していないときに、自動車の前部のフォグランプを不適切に使用すると、反対方向からやって来る運手者の邪魔になる。他方、濃い霧が発生している場合、道路上の情景の視界を良好にする十分に強い照明を利用できれば、自動車の運転者にとって有利である。
霧の存在を検出し、ライトおよび照明装置のスイッチを自動的に入れて、運転者が、自動車の前方の道路上の情景の視界によって、速度を調節できるようにする装置が現在存在する。このような霧の存在を検出するためのある装置では、霧の存在を大気の伝達から推定するために、大気の伝達を評価できるLIDAR(ライダー:Light Detection and Ranging)型の衝突防止システムを利用している。しかし、LIDARは、非常に高価なシステムであるため、一般の自動車に装備するのは困難である。
さらに、昼間に、霧の存在を検出して、視界距離を測定するための方法が存在する。この方法は、エヌ・オーチエール(N Hautiere)およびディー・オーベール(D. Aubert)著、「運転の助けとなる、霧の検出と視認距離の自動的測定法(Driving assistance: automatic fog detection and measure of the visibility distance)」と題する記事に開示されている。距離dの位置で観察される物体の輝度は、コシュミーダー(Koschmieder)の法則に基づいて、次の単純な式で求めることができる。
L=L0.exp(−k.d)+Lf.(1−exp(−k.d))
この式において、L0は、物体の固有の輝度、kは、霧の消光係数、Lfは、大気中の様々な光の拡散によって起こる周囲の霧の輝度である。コシュミーダーモデルのパラメータは、均一な空と道路の領域に対して計算しなければならない。しかし、この方法は、昼間に均一な領域を抽出するために用いられるパラメータが夜間には大幅に低下するため、夜間に霧を検出するために使用するのは困難である。したがって、このような領域の位置を求めるのは困難である。
さらに、夜間の条件では、道路上の情景の光は、空から来る光ではなく、自動車のヘッドライトからの光である。さらに、ヘッドライトの周りに光のハローが出現するため、コシュミーダーの法則を利用するのが困難になる。
また、フランス国特許出願公開第2,847,367号に開示されている方法およびシステムもある。この方法は、道路上の情景のイメージにおける均一な領域の探索、および垂直の光の傾きの探索に基づいている。この探索により、視界距離と折り返し点との間の関係が得られ、その折り返し点における曲線を作成することができる。
具体的には、この方法は、イメージを、その中間を実質的に通る垂直線によって2つの部分に分割するステップと、この垂直線上のピクセルの位置によって、垂直線のピクセルの光度を決定するステップと、ピクセルの位置によって、ピクセルの光度を表す曲線の折り返し点を計算するステップと、このイメージにおける折り返し点の位置から、運転者の視界距離を決定するステップを備えている。
この方法では、空から光がくることと、暗い領域が地面に近接していることを考慮に入れている。次いで、暗い領域と明るい領域の間を線で分割する。したがって、この方法は、昼間の霧の検出だけに用いる方法であり、夜間の霧の検出には適してない。なぜなら、夜間の条件では、光が空から来るのではなく、自動車のヘッドライトから来るためである。しかし、霧がある場合には、ヘッドライトから投射された光が、非平面の形態の光のハローを生成する。したがって、自動車のヘッドライトから投射された光を、水平な直線で分割することはできない。
さらに、多くの照明装置が、夜間に道路の進路に合わせてヘッドライトを回動させるDBL(Dynamic Bending Light)システムを装備するようになってきているという事実に入れる必要がある。例えば、DBLシステムを装備していると、自動車のヘッドライトは、道路が右に曲がっている場合には、自動車の軸の右側に回動し、道路が左に曲がっている場合には、左側に回動する。したがって、自動車のヘッドライトによって照らされる領域は、一定ではない。すなわち、自動車の軸と必ずしも一致しない。
本発明は、上記した従来技術の欠点を明確に解消するために、夜間の霧の存在を検出するための方法を提供することを目的とする。
夜間では、道路上の情景のイメージの特徴、特にコントラスト、輪郭の詳細、および高周波数のフィルタリングは、昼間におけるほど重要ではない。したがって、夜間の霧を検出するためのイメージの処理は、昼間の霧を検出するための公知のイメージ処理技術で行うことはできない。
この問題を解決するために、本発明は、従来の技術では障害と考えられていた夜間の霧の主な影響、すなわちハロー効果を考慮する。これは、霧のときに、光のハローが自動車のヘッドライトの周りに出現するためである。このようなハローは、霧を構成する水滴の光の散乱によるものである。
本発明の方法では、道路情景のイメージにおける光のハローを正確に検出し、次いで、この光のハローのパラメータから、霧の存在を決定するためにこの光のハローを処理する。本発明の方法では、霧を検出したら、自動車の視界距離を決定する。
具体的には、本発明は、自動車の前方の道路上の情景の視界を妨げる霧などの要素の存在を、夜間に検出するための方法に関し、この方法は、道路上の情景のイメージを得るステップと、この道路上の情景のイメージから、自動車の照明装置によって生成される少なくとも1つの光のハローを抽出するステップと、この光のハローの形を、楕円曲線によって近似させるステップと、視界を妨げる要素の存在の有無を推定するために、この光のハローの形と前記楕円曲線とを比較するステップとを含んでいる。
本発明の方法は、次に示す(a)〜(j)の1または複数の特徴を有する。
(a)視界を妨げる要素が存在する場合には、楕円曲線のパラメータによって視界距離を決定するステップを含む。
(b)光のハローを抽出するステップは、イメージの2値化およびこの2値化したイメージから光のハローの輪郭の抽出を含む。
(c)光のハローを抽出するステップは、最適な2値化閾値の検出を含む。
(d)光のハローを近似するステップは、楕円曲線のパラメータの決定を含む。
(e)楕円曲線のパラメータの決定は、楕円曲線の重心の推定を含む。
(f)楕円曲線の重心は、同じ傾きを有する楕円曲線上の点を検出して決定する。
(g)楕円曲線の重心は、楕円曲線に対する接線から作図により決定する。
(h)光のハローの形と楕円曲線とを比較するステップは、2値化イメージのハローの輪郭と楕円曲線との間の近似誤差の計算を含む。
(i)視界距離の決定は、楕円曲線上の折り返し点と、この楕円曲線の重心を通る鉛直プロフィールの決定を含む。
(j)楕円曲線を、2つの楕円の組合せによって得る。
本発明はまた、この方法を実施するためのシステムにも関する。本発明によると、自動車の前方の道路上の情景の視界を妨げる霧などの要素の存在を夜間に検出するためのこのシステムは、道路上の情景のイメージを得るためのカメラと、この道路上の情景のイメージから、少なくとも1つの光のハローを抽出し、楕円曲線によって、この光のハローの形の近似を作成し、視界を妨げる要素の有無を推定するために、この光のハローの形と楕円曲線とを比較するイメージ処理装置とを備えている。
本発明のシステムは、以下に示す(a)〜(e)の1または複数の特徴を有する。
(a)視界を妨げる要素が検出されたときに、自動車の視界距離を決定するための装置を備えている。
(b)昼間から夜間または夜間から昼間への変わり目を決定するための装置を備えている。
(c)視界距離に対して自動車の速度が不適切であることを知らせるアラームを制御するための装置に接続されている。
(d)視界距離に対して自動車の光源の光強度を調節するために、光源の少なくとも1つを制御する装置に接続されている。
(e)視界距離によって自動車の速度を調節するために、自動車の速度を制御するための装置に接続されている。
本発明はまた、上記したような夜間に霧を検出するシステムを装備した自動車にも関する。
本発明は、自動車の運転者の視界を妨げる霧などの存在を検出するための方法に関する。以下の本発明の説明では、視界を妨げる要素は、実際には霧である。霧は、自動車の運転者にとって、最も頻繁で最も視界を妨げる要素である。
しかし、本発明による方法の後述する実施形態に、一定の変更を加えれば、煙、雨、または雪などの他の視界を妨げる要素も検出することができることに留意されたい。このような変更は、この明細書を読んだ当業者にとっては能力の範囲内であり、当然、本発明に包含されるものである。
本発明の方法によると、霧を検出すると、自動車の視界距離、すなわち、自動車の運転者が道路上の情景におけるあらゆる障害物を視認できる最大距離を決定することができる。
本発明の方法は、夜間の霧の場合には、霧の存在を検出するために、自動車の照明装置によって生成される光のハロー効果を考慮する。このため、本発明の方法では、自動車の前方に位置する道路情景のイメージを生成し、このようなイメージ上の1つまたは複数の光のハローを検出する。
詳細は後述するが、自動車のヘッドライトは、1つの光のハローを生成する。ヘッドライトのタイプによっては、2つの光のハローを生成する。これらの光のハローは、交差し、1つのハローの輪郭とは、輪郭が実質的に異なる1つの光ゾーンを形成する。
説明の重要な部分は、ヘッドライトが1つの光のハローを生成する場合について述べ、2つのハローのケースは、本発明の方法が、1つまたは2つのハローに逸脱した場合に、詳細に説明することとする。
図1のフローチャートは、本発明の方法の様々なステップを示している。この方法では、まず、道路上の情景の連続した複数のイメージを得る(ステップ10)。このイメージを、同じ方法で、連続的に処理する。複数のイメージの連続的な処理により、霧の出現または消失を検出することができる。各イメージの処理を、次に説明する。
ヘッドライトからの光のハローを、イメージから抽出する(ステップ11)。夜の道路上の情景のイメージには、僅かな情報しか含まれていない。したがって、イメージ中のハロー、すなわちイメージの最も明るい領域を検出するために、このイメージを2値化する。この2値化では、2値化閾値によって、イメージを暗いピクセルと明るいピクセルを分ける。
この2値化は、大津(N. Otsu)著、「濃度ヒストグラムからの閾値選択法(A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms)」(IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol 9, No 1, pp62-66, 1979)の記事に記載されている方法を用いて行うことができる。
この大津法では、クラス内のばらつきを最小にする最適な2値化閾値を見つけ出す。光のハローの抽出の2つの例を、図2A、図3A、図4Aと、図2B、図3B、図4Bに、それぞれ示している。
具体的には、図2Aおよび図2Bのイメージは、それぞれ、夜間に霧がある場合、および霧がない場合に生成された同じ道路上の情景の2つのイメージの例を示している。霧がある場合は(図2A)、イメージの上側部分に暗い領域、およびイメージの下側部分に明るい領域の2つの領域だけが確認できる。この明るい領域は、自動車のヘッドライトによって生成された光のハローと一致する。霧がない場合は(図2B)、イメージの上側部分に暗い領域、イメージの下側部分に明るい領域、およびイメージの中間部分に、例えば人間である障害物を確認できる。
図3Aおよび図3Bは、それぞれ、図2Aおよび図2Bのイメージのピクセルの濃度ヒストグラムであって、大津法によって、各イメージについて決定した最適の2値化閾値Sを太い線で示している。この最適な閾値Sは、濃いグレーと薄いグレーの境として選択する。
次いで、各イメージを、この最適の閾値Sで2値化する。次いで、この方法では、図4Aおよび図4Bに示されている2値化イメージを得ることができる。得たイメージは、レベル1とレベル0の2つのレベルのピクセルからなるデジタルイメージである。レベル1は、初めのイメージの暗い領域に一致するピクセルであり、レベル0は、初めのイメージの明るい領域に一致するピクセルである。
図4Aから分かるように、霧がある場合、2値化イメージは、比較的シャープな楕円形である、白い領域(レベル0のピクセル)と黒い領域(レベル1のピクセル)との間の境界を含む。他方、霧がない場合、図4Bの2値化イメージは、黒い領域に白い部分が挿入された比較的曖昧で、道路情景の視認できる障害物に一致する、白い領域(レベル0のピクセル)と黒い領域(レベル1のピクセル)との間の境界を含む。
言い換えれば、2値化、すなわち閾値で分けられた図4Aおよび図4Bのイメージは、それぞれ、図2Aおよび図2Bの初めのイメージから抽出された光のハローHを示している。
このハローHが抽出されたら、本発明の方法では、このハローの形の近似を行う。具体的には、このハローHの形を、楕円曲線によって近似させる。楕円曲線とは、楕円形と一致する曲線または2つの楕円を組み合わせて得られる曲線のことである。ある種のヘッドライト、例えばDBLヘッドライトは、2つの楕円形が重なった形の輪郭をもつ光のハローを生成するためである。
具体的には、ヘッドライトが自動車の前方に直線状に投射されると、光のハローの輪郭が楕円形になる。ヘッドライトが、DBL機能によって、自動車の右側または左側に向かって横方向に投射されると、光のハローの輪郭は、2つの楕円形が重なった形になる。したがって、上記のケースでは、本発明の方法は、2つの楕円形が重なった形によって、光のハローを近似させる。
本発明の方法によると、光のハローの近似(図1のステップ12)は、最小二乗法の範囲内である最適楕円曲線を決定して行う。このため、光のハローの輪郭を、次の数式によって近似する。
Figure 2006343322
この式において、xcは、x軸における楕円の重心の位置、ycは、y軸における楕円の重心の位置、aは、楕円の長軸、bは、楕円の短軸、Φは、楕円の回転角である。
この楕円の一般式は、5つのパラメータを含んでいる。5つのパラメータの推定により、光のハローの輪郭の形を近似させることができる。このようなパラメータの推定には、一定の計算時間が必要であることは容易に理解できると思う。
したがって、この計算時間を短縮するために、本発明の方法では、これら5つのパラメータを同時に計算しない。このために、本発明の方法では、これらのパラメータの推定を、楕円の重心(x軸上の位置およびy軸上の位置)の推定と、楕円の長軸、短軸、および角度などの他のパラメータの推定との2つに分ける。
楕円の重心の推定は、楕円の対称性を利用して行うことができる。この対称性とは、楕円上の各点が、同じ輪郭の傾きすなわち同じ導関数でなければならない反対の点を有することである。
次いで、同一の傾きを有する全ての点の対を求め、これらの対の中間点を計算する。これらの中間点、および楕円の重心の候補として選択された極大を含む2次元ヒストグラムを作成する。
特に、楕円の一部がイメージの中に隠れている場合には、別の方法を用いて、楕円の重心を推定することができる。この方法では、楕円上の異なった複数の点における接線から、楕円の中心を作図する。この方法に従った作図の例を、図6に示す。
この方法では、例えば点pやqなどの楕円上の複数の点を選択し、次いで、これらの各点における接線を作図する。これらの接線は、点rで交わる。楕円の重心は、pにおける接線と、qにおける接線の交点および線分pqの中心を通る直線cr上に位置する。
この作図を回繰り返す、すなわち、楕円上の点pと点qの対とは異なる対について作図することにより、直線crが楕円の重心cで交差する。次いで、例えば、極大を重心を特定するために用いる累算器の方法などの様々な方法によって、楕円の重心cの座標を求める。
楕円の重心cの位置が分かったら、この重心に対して、楕円を基準座標系に配置する。この基準座標系では、楕円の方程式は、ax2+2bxy+cy2=1と表わされ、最小二乗法によって解くことができる。次いで、この式を、次の行列で表わすことができる。
Figure 2006343322
この行列のパラメータa、b、およびcは、この行列の反転で得ることができる。
したがって、光のハローを近似させる楕円曲線の全てのパラメータが分かる。図5A‐図5Cは、それぞれ、ハローの輪郭Ch、およびこの輪郭を近似する楕円曲線Ceを示す道路情景のイメージの例を示している。
具体的には、図5Aは、従来のヘッドライトが1つの楕円の形のハローを生成している場合の、霧があるときの楕円曲線Ceおよびハローの輪郭Chを示している。図5Bは、DBLヘッドライトが2つの楕円の形のハローを生成している場合の、霧があるときの楕円曲線Ceおよびハローの輪郭Chを示している。
これらの両方のケースでは、楕円曲線が、ハローの輪郭に比較的近く、ハローが楕円曲線によって実際に近似されていることが分かる。このことから、霧があることが推定される。
他方、図5Cでは、楕円曲線Ceがハローの輪郭Chから比較的離れており、特にハローP1‐P4のピークで離れている。このことから、視界を妨げる霧がないことが推定される。
これは、霧が濃ければ濃いほど、光の反射が迅速になり、ハローの輪郭が楕円に近づくためである。他方、視界が良好な場合には、光のハローがより拡散した形であるため、楕円からかなり離れる。したがって、得られる楕円曲線の形、すなわち計算した楕円のパラメータから霧の有無を推定することができる。
したがって、霧の有無の推定は、イメージの2値化によって得たハローの輪郭と、楕円曲線の比較になる。この比較は、図1に模式的に示してあるように、近似誤差を計算して(ステップ13)行うことができる。この近似誤差は、既知の方法によって計算されるハローの輪郭と楕円曲線の間の二次誤差と一致する。この誤差が比較的小さい場合には、霧があると見なされる。誤差が大きい場合は、視界が良好であると見なされる。
図1に示すように、近似誤差を決定したら、この誤差の値から、霧の有無を推定する(ステップ14)。次いで、霧の有無についての情報を、自動車の運転者に知らせる。
本発明の一実施形態では、次に、自動車の運転者の視界距離を決定する。具体的には、霧がない場合は、図1に模式的に示すように、上記したように処理された新しいイメージを得る。霧がある場合は、視界距離を決定する(ステップ15)。これは、楕円曲線のパラメータと視界距離との間に、一定の関係が存在するためである。
したがって、上記したように決定される楕円曲線のパラメータから、視界距離を決定することができる。この視界距離の決定は、楕円曲線の重心を通る鉛直プロフィールを抽出して行う。この鉛直プロフィールは、楕円曲線の重心を通る垂直イメージを通る断面である。鉛直プロフィール上の各点は、256の可能な濃度値の所定の濃度値と一致する光度と走査線によって特徴付けられる。
図7Bは、鉛直プロフィールの例を示す。この鉛直プロフィールは、図7Aの道路情景のイメージから作成したものである。図7Aのイメージは、障害物O6およびO7が存在する道路情景を示している。この図7Aのイメージの光のハローの輪郭を近似した楕円曲線Ceは、障害物O6およびO7に相当する光のピークP6およびp7を含んでいる。このイメージのプロフィールを、図7Bに時間の関数として示している。鉛直プロフィールがスムーズな場合は、光が散乱しており、霧があることを意味する。
次いで、図7Cに示すように、この鉛直プロフィールの導関数をトレースする。この導関数は、楕円曲線の傾きに一致する。折り返し点Iを、この傾きから読み取ることができる。イメージにおけるこの折り返し点の位置から、自動車の視界距離が分かる。イメージにおけるこの折り返し点が低ければ低いほど、視界距離は短くなる。その逆も同様である。
上記の説明から分かるように、霧の有無の検出、および視界距離の決定のために、本発明の方法によって、いくつかの基準を利用することができる。したがって、この方法により、夜間の霧の出現を検出できる一方、夜間の霧の消失も検出することができる。
図8〜図11は、このような様々な基準の時間による変化の例を示す。具体的には、図8は、霧の消失における近似誤差の変化を示している。図9は、霧の消失における視界距離の変化を示している。図10は、霧の消失における濃度値の変化を示している。図11は、霧の消失における傾きの変化を示している。
本発明による方法は、夜間に霧の存在を検出するためのシステムによって行うことができる。このシステムは、道路情景のイメージを得るためのカメラを備えている。このカメラは、例えば、ヘッドライトのDBL機能などの霧の検出以外の機能のために、既に自動車に装備されているカメラとすることができる。
このシステムはまた、上記したように、イメージを処理するためのイメージ処理装置も備えている。このようなイメージ処理装置は、通常は、カメラに関連した信号処理装置とすることができる。イメージ処理装置はまた、例えばカーナビゲーションシステムのコンピュータなどの自動車に搭載されているコンピュータに含めることもできる。
このシステムは、鉛直プロフィールの決定によって、光が空から来るのかまたは自動車から来るのかを決定することができる。このため、この決定から外部の光の条件、すなわち昼間か夜間かを推定することができる。したがって、このシステムは、昼間はいつでも自動的に検出できるように、動作中にすべき昼間の霧を検出するためのシステムに接続することができる(夜間検出システムまたは昼間検出システム)。
本発明のシステムは、視界距離に対して、自動車の速度が不適切であることを運転者に警告するためのアラーム装置に接続することができる。このシステムはまた、速度自動制御装置に直接接続することもできる。
このシステムはまた、視界距離に対して、自動車の照明出力を調節するように自動車の光源を制御するための装置に接続することもできる。この制御装置はまた、フォグランプなどの霧用の照明、または信号伝達装置のスイッチのオン・オフを制御することもできる。
本発明のシステムはまた、自動車の姿勢を測定するための装置、またはGPS(衛星航法システム)などの他の任意のナビゲーションシステムに接続して、上記した様々な制御装置、または運転者にデータを送信する前に、この情報を利用することもできる。
本発明の方法を示すフローチャートである。 霧があるときの夜間の道路情景のイメージの例を示す図である。 霧がないときの夜間の道路情景のイメージの例を示す図である。 本発明の方法を実施する際に得た図2Aのイメージ濃度ヒストグラムである。 本発明の方法を実施する際に得た図2Bのイメージの濃度ヒストグラムである。 本発明の方法を実施する際に得た図2Aのイメージの2値化イメージの例を示す図である。 本発明の方法を実施する際に得た図2Bのイメージの2値化イメージの例を示す図である。 本発明の方法による楕円曲線によって近似された光のハローの例を示す図である。 本発明の方法による楕円曲線によって近似された光のハローの別の例を示す図である。 本発明の方法による楕円曲線によって近似された光のハローの更に別の例を示す図である。 本発明の方法による楕円の中心を決定するための方法を示す図である。 霧があるときの夜の道路情景のイメージの別の例を示す図である。 本発明の方法を実施する際に得た図7Aのイメージの鉛直プロフィールを示すグラフである。 本発明の方法を実施する際に得た図7Aのイメージの傾きを示すグラフである。 霧が消失した場合の視界の変化を示す、本発明の方法を実施する際に得た曲線を示すグラフである。 霧が消失した場合の視界の変化を示す、本発明の方法を実施する際に得た別の曲線を示すグラフである。 霧が消失した場合の視界の変化を示す、本発明の方法を実施する際に更に別の得た曲線を示すグラフである。 霧が消失した場合の視界の変化を示す、本発明の方法を実施する際に得た更に別の曲線を示すグラフである。

Claims (18)

  1. 自動車の前方の道路上の情景の視界を妨げる霧などの存在を夜間に検出するための方法であって、
    −道路上の情景のイメージを得るステップ(10)と、
    −この道路上の情景のイメージから、自動車の照明装置によって生成される少なくとも1つの光のハロー(halo)を抽出するステップ(11)と、
    −この光のハローの形(Ch)を、楕円曲線(Ce)によって近似させるステップ(12)と、
    −視界を妨げる要素の存在の有無を推定するために、この光のハローの形(Ch)と、前記楕円曲線(Ce)とを比較するステップとを含むことを特徴とする方法。
  2. 視界を妨げる要素が存在する場合(14)には、楕円曲線のパラメータによって、視界距離を決定するステップ(15)を含むことを特徴とする、請求項1に記載の方法。
  3. 光のハローを抽出するステップは、イメージの2値化、およびこの2値化したイメージからの光のハローの輪郭(Ch)の抽出を含むことを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。
  4. 光のハローを抽出するステップは、最適な2値化閾値(S)の検出を含むことを特徴とする、請求項3に記載の方法。
  5. 光のハローを近似させるステップは、楕円曲線のパラメータの決定を含むことを特徴とする、請求項1〜4のいずれかに記載の方法。
  6. 楕円曲線のパラメータの決定は、楕円曲線(Ce)の重心(c)の推定を含むことを特徴とする、請求項5に記載の方法。
  7. 楕円曲線の重心を、同じ傾きを有する楕円曲線上の点を検出して決定することを特徴とする、請求項6に記載の方法。
  8. 楕円曲線の重心を、楕円曲線に対する接線から、作図により決定することを特徴とする、請求項6に記載の方法。
  9. 光のハローの形と楕円曲線とを比較するステップは、2値化イメージのハローの輪郭と楕円曲線との間の近似誤差の計算(13)を含むことを特徴とする、請求項3〜8のいずれかに記載の方法。
  10. 視界距離の決定は、楕円曲線上の折り返し点(I)と、この楕円曲線の重心(c)を通る鉛直プロフィールの決定を含むことを特徴とする、請求項2〜9のいずれかに記載の方法。
  11. 楕円曲線を、2つの楕円の組合せによって得ることを特徴とする、請求項1〜10のいずれかに記載の方法。
  12. 自動車の前方の道路情景の視界を妨げる霧などの要素の存在を夜間に検出するためのシステムであって、
    道路上の情景のイメージを得るためのカメラと、
    この道路上の情景のイメージから、少なくとも1つの光のハローを抽出し、楕円曲線によって、この光のハローの形の近似を作成し、視界を妨げる要素の有無を推定するために、この光のハローの形と楕円曲線とを比較するイメージ処理装置とを備えていることを特徴とするシステム。
  13. 視界を妨げる要素が検出されたときに、自動車の視界距離を決定するための装置を備えていることを特徴とする、請求項12に記載のシステム。
  14. 視界距離に対して、自動車の速度が不適切であることを知らせるアラームを制御するための装置に接続されていることを特徴とする、請求項13に記載のシステム。
  15. 視界距離に対して、自動車の光源の光強度を調節するために、光源の少なくとも1つを制御する装置に接続されていることを特徴とする、請求項13または14に記載のシステム。
  16. 視界距離によって自動車の速度を調節するために、自動車の速度を制御するための装置に接続されていることを特徴とする、請求項13〜15のいずれかに記載の装置。
  17. 昼間から夜間、または夜間から昼間への変わり目を決定するための装置を備えていることを特徴とする、請求項12〜16のいずれかに記載の装置。
  18. 請求項12〜17のいずれかに記載の道路上の情景の視界を妨げる霧などの要素の存在を夜間に検出するためのシステムを装備していることを特徴とする自動車。
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