Brevet FR2916562A1 — publié le 20081128

-1- PROCEDE DE DETECTION D'UN OBJET EN MOUVEMENT DANS UN FLUX D'IMAGES DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne un procédé de détection d'un objet en mouvement dans un flux d'images prises à des instants successifs. ETAT ANTERIEUR DE LA TECHNIQUE 10 Il est connu de l'état de la technique des procédés de détection d'un objet en mouvement dans un flux d'images se fondant sur la variation temporelle de la luminosité des pixels des images. Par exemple, pour une image courante, il est déterminé qu'un pixel de celle-ci appartient à un objet en mouvement lorsque la 15 valeur de ce pixel a varié de manière significative depuis l'image immédiatement précédente dans le flux. Une image binaire est ainsi obtenue à partir de l'image courante, dans laquelle les pixels sont usuellement à la valeur 1 lorsqu'ils appartiennent à un objet en mouvement et à la valeur 0 sinon. 20 Ce type de détection ne tient donc pas compte des variations de la valeur des pixels voisins. Il apparaît un bruit relativement important dans l'image binaire en raison d'évènements parasites dans la scène observée, tels qu'un bruissement de feuillage ou une variation locale rapide et importante de contraste. 25 Pour remédier à cet inconvénient, il a été proposé des algorithmes de recherche de translations locales de mouvements au sein du flux d'images. Ces algorithmes font appel à des techniques dites de flot optique . Selon ces techniques, un vecteur des objets en déplacement est calculé au moyen d'une recherche itérative du déplacement le plus vraisemblable de valeurs de luminosité prédéfinies dans leurs 30 voisinages respectifs, d'une image sur l'autre. On citera par exemple l'article A block matching approach for movement estimation in a CMOS retina: principle and result de D. Navarro et al., Proceedings of ESSCIRC, 2003, pages 615-619. Toutefois ce type d'algorithmes est fortement itératif et demande donc des 35 ressources et/ou du temps de calcul très importants. Il est ainsi difficile d'envisager de les mettre en oeuvre par une unité de calcul aux ressources limitées, comme c'est le cas par exemple d'un système embarqué dans un véhicule autonome.5 EXPOSE DE L'INVENTION L'invention a pour but de résoudre le problème susmentionné en proposant un procédé de détection d'un objet en mouvement qui réduit sensiblement le bruit parasite et qui ne nécessite pas pour cela une quantité de calculs importants. A cet effet, l'invention a pour objet de détection d'un objet en mouvement dans un flux d'images prises à des instants successifs, du type comportant, pour chaque zone d'un ensemble prédéterminé de zones d'au moins un pixel de l'image constitutives d'une image courante, une étape consistant à déterminer si cette zone appartient à l'objet en mouvement. Selon l'invention, ce procédé comporte des étapes : ^ de recherche, dans au moins une image précédente du flux et selon au moins une direction et un sens prédéterminés, d'une autre zone déterminée comme appartenant à un objet en mouvement ; et ^ d'infirmation du fait que ladite zone appartient à un objet en mouvement si la recherche est négative. Ainsi, une zone est effectivement déterminée comme appartenant à un objet en 20 mouvement lorsqu'elle correspond en outre à une translation locale d'une zone de même nature d'une image précédente à l'image courante. De plus comme on peut le constater, la recherche de ces translations locales ne nécessite pas une grande quantité de calculs puisqu'elle se limite à détecter la 25 présence de zones d'intérêt dans les images précédentes. Aucun calcul itératif n'est donc mis en oeuvre. Selon des modes de réalisation particuliers de l'invention, le procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : 30 - la durée séparant l'image courante de la ou chaque image précédente est sélectionnée en fonction d'une vitesse estimée de l'objet en mouvement ; -la ou chaque direction est sélectionnée en fonction d'une direction de déplacement estimée de l'objet en mouvement ; 35 - la recherche est effectuée dans un voisinage de ladite zone ; et -2- -3- - il est déterminé que ladite zone appartient à l'objet en mouvement lorsqu'une variation de la valeur de celle-ci entre deux images successives est supérieure à une valeur prédéterminée. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple, et faite en relation avec les dessins annexés dans lesquels : - la figure 1 est un organigramme d'un procédé selon l'invention ; - les figures 2 et 3 sont des exemples de détections d'objets en mouvement sans et avec utilisation du procédé de l'invention respectivement, la détection étant réalisée à l'échelle d'un pixel ; et - les figures 4 et 5 sont des exemples de détections d'objets en mouvement sans et 15 avec utilisation du procédé de l'invention respectivement, la détection étant réalisée à l'échelle d'un macropixel. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION 20 Un procédé selon l'invention de détection d'objets en mouvement dans un flux d'images en provenance d'un capteur d'image va maintenant être décrit en relation avec la figure 1. Le capteur d'image produit périodiquement une image d'une scène observée. Cette 25 image est lue et mémorisée par une unité de traitement d'informations qui met en oeuvre ledit procédé de détection. Le procédé s'applique dans l'exemple ci-dessous à la détection d'objets en mouvement à l'échelle d'un pixel de l'image. 30 Dans une première étape 10, chaque pixel de l'image courante est analysé pour savoir s'il appartient à un objet en mouvement. Par exemple, la valeur courante du pixel est comparée à celle de l'image immédiatement précédente. Si une variation de la valeur du pixel est supérieure à une valeur de seuil prédéterminée, ce pixel est 35 déterminé comme appartenant à un objet en mouvement. A l'issu de l'étape de l'étape 10, il est ainsi obtenu une image binaire de l'image courante, la valeur d'un pixel de l'image binaire étant égale à 1 lorsque le pixel est déterminé comme appartenant à un objet en mouvement et égale à 0 sinon. -4- Bien entendu, tout algorithme de détection d'objets en mouvement peut être mis en oeuvre dans l'étape 10. Le procédé se poursuit alors par une étape de confirmation/infirmation 12 de l'état des pixels déterminés comme appartenant à un objet en mouvement. Cette étape de confirmation/infirmation 12 comporte une étape 14 dans laquelle un pixel de valeur 1 est recherché dans des images binaires précédemment générée à l'issu de l'étape 10. Dans la suite, on qualifiera ce pixel de pixel d'analyse pour des raisons de clarté. Cette recherche est effectuée selon une ou plusieurs directions et sens de recherche prédéterminés. Par exemple, dans le cadre de la surveillance d'un trafic autoroutier par une caméra installée en bordure de chaussée, la direction et le sens du mouvement des véhicules dans le flux d'images est connue. Une recherche selon cette direction est alors privilégiée. Si aucune information sur le mouvement des objets n'est connue a priori, une recherche est alors effectuée selon plusieurs directions différentes à partir du pixel d'analyse. Par exemple, huit directions de recherche angulairement équiréparties autour du pixel d'analyse sont sélectionnées. De préférence, des informations sur la vitesse de déplacement des objets sont également utilisées pour le choix des images binaires précédentes utilisées pour la recherche. Par exemple, pour un objet se déplaçant lentement par rapport à la fréquence de lecture du capteur d'image, il est avantageux de choisir des images binaires très éloignées dans le temps de l'image binaire courante afin de détecter de manière plus fiable une translation de cet objet dans l'image. En effet, en choisissant pour la détection de cet objet l'image binaire immédiatement précédente, il se peut que le déplacement de celui-ci ne soit pas suffisant pour être détecté. A contrario, s'il est cherché à détecter un objet se déplaçant rapidement, des images binaires précédentes proches dans le temps de l'image binaire courante sont choisies. De préférence, la recherche se limite à un voisinage proche du pixel d'analyse, par exemple une recherche sur 3 pixels voisins selon la ou les directions de recherche. -5- Ceci permet de minimiser une détermination à tord d'une translation locale d'un objet. Si, par exemple, la recherche s'effectuait sur tous les pixels selon une direction de recherche, un pixel de valeur 1 très éloigné du pixel d'analyse pourrait être considéré comme appartenant au même objet que le pixel d'analyse alors même qu'il appartient à un objet différent. Par ailleurs, plus le nombre d'images binaires sélectionnées pour la recherche est élevé, plus le risque de ne par détecter une translation locale est réduit. Toutefois, afin que l'étape de recherche 14 ne nécessite pas d'importantes ressources en mémoire, il est privilégié un nombre de 3 images binaires précédentes. Ce nombre permet en effet un bon compromis entre la quantité de mémoire utilisée et la précision de l'étape de recherche. Le procédé se poursuit alors par une étape 16 dans laquelle il est mis en oeuvre un test pour savoir si la recherche effectuée en 14 a révélé l'existence d'au moins un pixel à la valeur 1 dans les images binaires précédentes sélectionnées, selon la ou les directions de recherche. Si le résultat de ce test est positif, l'état du pixel d'analyse selon lequel il appartient à un objet en mouvement est confirmé en 18 en laissant sa valeur à 1 . Si le résultat de ce test est négatif, l'état du pixel d'analyse est infirmé en 20 et la valeur de celui-ci est réglée sur 0 , signifiant donc qu'il n'appartient pas à un objet en mouvement. Les étapes 18 et 20 se poursuivent alors par une étape de test 22 pour savoir si tous les pixels à 1 de l'image binaire courante issue de l'étape 10 ont été analysés. Si tel n'est pas le cas, l'étape 22 boucle sur l'étape 14 pour l'analyse de pixel suivant. Sinon, l'étape 22 boucle sur l'étape 10 pour la détection d'objets en mouvement dans l'image suivante. La figure 2 est un exemple d'image binaire obtenue à la suite de l'étape 10. Cette image provient de la capture d'une scène comportant un piéton et d'une portion de voiture en mouvement. La scène comprend également des arbres dont le feuillage est agité par du vent, dans une portion en haut à gauche de l'image. Comme on peut le constater, le mouvement du feuillage a été détecté comme une multitude de petits objets en mouvement de sorte qu'un bruit important est présent dans la portion comportant les arbres. -6- La figure 3 est une image binaire obtenue à l'issu de l'étape de confirmation/infirmation 12 décrite ci-dessus. Comme on peut le constater, le bruit correspondant au feuillage des arbres a été sensiblement réduit. Il a été décrit une détection d'objets en mouvement pour l'ensemble des pixels de l'image considérés individuellement. Le procédé selon l'invention s'applique également à la détection d'objets en 10 mouvement dans un flux d'images issu d'un capteur d'image lu dans un mode de sous résolution dans laquelle la détection se fait à l'échelle de macropixels. Ce type de lecture consiste à : 15 A. découper le capteur d'image, en sous-ensembles identiques de pixels, ou macropixels ; B. lire chacun des macropixels en basse résolution, c'est-à-dire lire une seule valeur commune pour tous les pixels constituant le macropixel, comme par 20 exemple la moyenne des valeurs de ces pixels ou la valeur d'un pixel du macropixel ; C. déterminer qu'un macropixel comprend un objet en mouvement lorsque la valeur de celui-ci varie de manière significative dans le temps ; et D. lire également en haute résolution les macropixels comprenant un objet en mouvement, c'est-à-dire lire tous les pixels de ces macropixels. Ce mode mixte de lecture, à savoir une lecture en haute résolution des macropixels 30 d'intérêt, et une lecture en basse résolution des autres, permet de diminuer sensiblement la quantité de données à traiter et donc de réduire la consommation d'énergie. Comme on peut le constater, dans ce type de lecture les problèmes rencontrés lors 35 de la détection d'objets en mouvement dans les macropixels sont analogues à ceux décrits précédemment. 25 -7- Ainsi, il est possible d'appliquer à la détection d'objets en mouvement dans les macropixels une étape de confirmation/infirmation analogue à l'étape 12 décrite en relation avec la figure 1. Une telle étape est insérée entre les étapes C et D décrites ci-dessus. La figure 4 est un exemple d'image produite par un capteur lu en mode de sous-résolution en utilisant uniquement les étapes A, B, C et D. La pixellisation visible de cette image correspond aux macropixels. 10 Cette image provient par ailleurs de la capture d'une scène comportant un piéton en mouvement et des arbres dont le feuillage est agité par du vent. De plus, les conditions climatiques de la scène sont telles que des variations rapides de contraste ont lieu. 15 On constate ainsi que des macropixels dans une zone du feuillage et dans une zone à variation temporelle rapide et importante de contraste ont été déterminés comme comportant un objet en mouvement. En effet, ces macropixels apparaissent en haute résolution. 20 La figure 4 est une image de la même scène mais en utilisant en outre l'étape d'information/confirmation. Comme on peut le constater, les zones de feuillage et de contraste rapide mentionnées précédemment ont été infirmées. 25 REVENDICATIONS 1. Procédé de détection d'un objet en mouvement dans un flux d'images prises à des instants successifs, du type comportant, pour chaque zone d'un ensemble prédéterminé de zones d'au moins un pixel de l'image constitutives d'une image courante, une étape (10) consistant à déterminer si cette zone appartient à l'objet en mouvement, caractérisé en ce qu'il comporte des étapes : ^ de recherche (en 14), dans au moins une image précédente du flux et selon au moins une direction et en sens prédéterminés, d'une autre zone déterminée comme appartenant à un objet en mouvement ; et ^ d'infirmation (en 20) du fait que ladite zone appartient à un objet en mouvement si la recherche est négative. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la durée séparant l'image courante de la ou chaque image précédente est sélectionnée en fonction d'une vitesse estimée de l'objet en mouvement. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la ou chaque direction est sélectionnée en fonction d'une direction de déplacement estimée de l'objet en mouvement. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la recherche est effectuée dans un voisinage de ladite zone. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est déterminé que ladite zone appartient à l'objet en mouvement lorsqu'une variation de la valeur de celle-ci entre deux images successives est supérieure à une valeur prédéterminée.