Brevet FR2929393A1 — publié le 20091002

La présente invention concerne un procédé de détermination de la rugosité d'une surface. Elle s'applique non limitativement à la caractérisation de la texture de revêtements routiers, notamment selon la nature et l'usure des granulats. L'exploitation des données obtenues convient particulièrement pour des systèmes d'aide à la conduite (en fournissant des données de capacité d'adhérences longitudinale et transversale du revêtement routier) ou encore pour la gestion des parcs routiers et autoroutiers (par exemple pour évaluer la nécessité de maintenance des réseaux routiers). io Il existe des méthodes de mesure de rugosité permettant d'évaluer la texture de surfaces diverses. Des techniques connues utilisent une caméra et une pluralité de flashes pour une exploitation de l'ombre projetée par la technique de la stéréovision photométrique. Cette technique donne globalement satisfaction sur le terrain de la fiabilité et de la précision mais sa mise en oeuvre 15 est particulièrement longue, si bien qu'elle ne convient qu'à des applications expérimentales en laboratoire. Il existe actuellement un besoin de proposer une méthode de détermination de valeurs de rugosité qui soit d'un niveau de précision satisfaisant tout en permettant une plus grande productivité. 20 L'invention s'inscrit dans ce cadre. Elle permet la détermination de valeurs de rugosité et avantageusement de macro-rugosité et de micro-rugosité. On entend par macro-rugosité l'analyse d'aspérités de surface de l'ordre de quelques millimètres (et par exemple dans un intervalle compris entre 5 millimètres et 5 centimètres). On entend par micro-rugosité des valeurs 25 dimensionnelles de l'ordre de quelques micromètres (et notamment entre 1 et 100 micromètres). Ces évaluations métrologiques, possibles à grande échelle grâce à l'invention, offrent un attrait tout particulier pour des surfaces de revêtement routier. Elles permettent en effet de caractériser finement une grande longueur 30 d'un réseau routier et non seulement d'en connaître quelques courts tronçons dont la représentativité est faible. Les données de rugosités microscopiques et macroscopiques sont par ailleurs d'importance dans ce domaine car elles sont intimement liées au type et à l'usure des granulats et induisent des adhérences variables. A titre indicatif, la présente invention autorise des évaluations de rugosité macro et microscopiques sur un revêtement routier tous les mètres, in situ, au moyen d'un dispositif embarqué sur un véhicule se déplaçant à une vitesse de l'ordre de 40 kilomètres/heure. D'autres buts et avantages apparaîtront au cours de la description qui suit qui présente un mode de réalisation préféré de l'invention cependant non limitatif. io Auparavant, il est rappelé que la présente invention concerne un procédé de détermination de valeur de rugosité d'une surface comportant les étapes suivantes : a) acquisition simultanée de deux images photographiques numériques d'une région de la surface, 15 b) rapprochement des images photographiques pour appariement de leurs points, c) construction d'une modélisation à trois dimensions par triangulation, d) à partir de la modélisation à trois dimensions par triangulation, 20 extraction de valeurs de macro-rugosité. Différentes variantes préférées mais non limitatives de ce procédé sont énoncées ci-après : - l'étape a) comprend l'émission d'un flash de lumière en direction de la région de la surface et, simultanément, la capture de deux images 25 photographiques par des moyens de capture dont le diaphragme a été déclenché en ouverture avant l'émission du flash, - l'étape b) est effectuée au moyen d'un réseau de neurones formels RNMacro, - on produit une valeur de microrugosité de la région de la surface 30 par : e) construction d'une image de synthèse à partir des images photographiques, de la modélisation à trois dimensions et des conditions de prise de vue des images photographiques, f) application à l'image de synthèse de paramètres de texture comportant une valeur de microrugosité, g) comparaison entre au moins une des images photographiques et l'image de synthèse, h) itération des étapes f) et g) en modifiant les paramètres de texture jusqu'à atteindre un niveau de similarité prédéfini entre au moins une des images photographiques et l'image de synthèse, i) récupération de la valeur de microrugosité en fin d'itération, io - les paramètres de texture incluent la couleur, le coefficient de réflexion spéculaire et le coefficient de réflexion Lambertienne, - à la première itération des étapes f) et g), on fixe à zéro la valeur de microrugosité, - on produit une valeur de microrugosité de la région de la surface par 15 exploitation d'un réseau de neurones formels RNMicro comportant en entrée les données de la modélisation à trois dimensions, les conditions de prise de vue des images photographiques et au moins une des images photographiques, et délivrant en sortie une valeur de microrugosité, 20 - on effectue une étape d'apprentissage du réseau de neurones formels RNMicro au moyen de valeurs de connaissance de différentes typologies de surface, lesdites valeurs de connaissance comportant une valeur de microrugosité et des valeurs de réflexion spéculaire et Lambertienne, 25 - à la première itération des étapes f) et g), on fixe une valeur de microrugosité égale à celle obtenue en sortie du réseau de neurones formels RNMicro, - le réseau de neurones formels RNMicro délivre en sortie des paramètres de texture autres qu'une valeur de microrugosité et, à la 30 première itération des étapes f) et g), on fixe des valeurs de paramètres de texture égales à celles obtenues en sortie du réseau de neurones formels RNMicro, - on utilise des moyens d'acquisition d'images photographiques embarqués sur un véhicule mobile sur la surface et on effectue des acquisitions de paires d'images photographiques au cours du déplacement du véhicule, - on détermine la position du véhicule à chaque acquisition de paires d'images, - la vitesse de déplacement du véhicule et le décalage temporel entre deux acquisitions de paires d'images sont choisis pour obtenir un décalage spatial de longueur constante entre les régions io d'acquisition d'images photographiques sur la surface, - la surface est un revêtement routier. Les dessins ci-joints sont donnés à titre d'exemples et ne sont pas limitatifs de l'invention. Ils représentent seulement un mode de réalisation de l'invention et permettront de la comprendre aisément. 15 La figure 1 illustre l'application du procédé de l'invention à des analyses de macro et de micro-rugosité de revêtements routiers. La figure 2 schématise des étapes importantes du procédé de l'invention dans une perspective de détermination à la fois de valeurs de macrorugosité et de micro-rugosité. 20 La figure 3 illustre une possibilité d'enchaînement d'étapes de mise en oeuvre du procédé de sorte à aboutir à la détermination d'une macro-rugosité. La figure 4 présente une possibilité de détermination de valeurs de micro-rugosité. La figure 5 en précise différentes étapes potentielles. 25 La figure 6 présente une autre possibilité de détermination de micro-rugosités. La figure 7 montre une illustration de détermination épipolaire. La figure 8 montre la définition de contraintes épipolaires sur le principe de la stéréovision. 30 La figure 9 illustre le fonctionnement général du réseau de neurones RNMacro. La figure 10 schématise le principe de la triangulation utilisée pour une exploitation d'informations tridimensionnelles. On décrit ci-après un mode de mise en oeuvre de l'invention dans une application à la caractérisation de la texture de revêtement routier. Les revêtements routiers comportent de façon usuelle un granulat noyé dans un liant. D'une façon générale, les variations de rugosité sont liées aux granulats et particulièrement au type de granulats (taille, relief, caractérisation minérale...) et à son niveau d'usure. Une valeur de rugosité s'entend ici d'une valeur moyenne (par exemple arithmétique), pour une région de surface donnée, de la profondeur de ses aspérités. Ces valeurs de rugosité peuvent être déterminées à l'échelle io macroscopiques, à l'échelle microscopiques ou les deux comme évoqué précédemment. La figure 1 schématise ces deux niveaux d'analyse d'un revêtement routier. On a schématisé en figure 2 des étapes potentielles du procédé. Une phase A consiste à l'acquisition d'un couple d'images 15 photographiques 1, 2. Une phase B de traitement permet la construction d'une modélisation 3 en trois dimensions. La macro-rugosité est déterminée. Une étape C effectue un traitement de détermination de micro-rugosité par des moyens 4. 20 Le procédé de l'invention utilise des étapes A d'acquisition d'images photographiques pour l'application d'une méthode stéréoscopique d'évaluation de la tridimensionnalité de la surface à analyser. Le matériel d'acquisition peut être prévu comme suit. Un banc capable de supporter deux appareils de photographie numérique est rapporté sur un 25 véhicule apte à être mis en mouvement sur la surface à analyser. Il peut s'agir d'un véhicule automobile classique. Le banc comporte à cet effet des moyens de fixation avantageusement réglables. Par ailleurs, les appareils photographiques sont positionnés sur le banc au moyen d'une platine apte à assurer le réglage de la position relative des appareils photographiques dans 30 l'espace. En particulier, les appareils photographiques sont écartés l'un de l'autre suivant le sens de la largeur du véhicule. Par ailleurs, ils sont ajustables en rotation avec un grand débattement pour pouvoir régler l'angle de prise de vues. Un déplacement du banc ou des platines autorise par ailleurs une modification de la hauteur des appareils photographiques. Une hauteur de l'ordre de 30 cm donne satisfaction dans la pratique. Ce dispositif permet de positionner finement la position relative des appareils photographiques (et en particulier leur écartement transversal) ainsi que l'angle formé par les objectifs des appareils photographiques relativement à la normale à la surface à analyser. La prise de vues des images photographiques numériques 1, 2 s'effectue lors de l'émission d'un flash lumineux une fois que les diaphragmes des appareils photographiques sont ouverts. On évite ainsi d'avoir recours à io des technologies de diaphragmes ultra rapides difficiles voire impossible à mettre en oeuvre au vu des fréquences et des vitesses considérées dans la présente invention. On a noté qu'un flash émettant un rayon lumineux durant un temps de l'ordre de 0,5 à 1 microseconde donnait satisfaction. Dans le même temps, le véhicule peut se déplacer à une vitesse d'au moins 15 40 kilomètres/heure. L'ensemble de ce dispositif permet l'acquisition successive de paires d'images 1, 2 de régions de la surface à analyser espacées du fait du déplacement du véhicule. Des moyens d'acquisition de données permettent d'enregistrer 20 l'ensemble des conditions liées à la prise de vues parmi lesquelles le temps d'émission de la lumière du flash, la puissance du flash, la direction du flash relativement à la région de la surface à analyser, la direction des objectifs des appareils photographiques, le niveau de vibration, les distances entre les appareils photographiques, les distances entre chacun des appareils et la 25 région de la surface à analyser... Ces données de calibration et de prise de vues sont exploitables pour le traitement des informations. Bien entendu, ces moyens d'acquisition permettent en outre l'acquisition des données des paires d'images photographiques. A titre préféré, une mesure de la position du véhicule est opérée 30 simultanément à chaque acquisition de paires d'images. Notamment, un système de positionnement par satellite du type GPS est avantageusement couplé au déclenchement du flash, de sorte à associer des données de positionnement spatial aux données des paires d'images photographiques. Une étape de traitement numérique est opérée suite à la phase d'acquisition des images photographiques 1, 2. Ce traitement comprend des phases d'analyse stéréoscopique dans laquelle une représentation en relief de la région de la surface est obtenue en calculant les points dans l'espace à partir des deux images photographiques 1, 2 acquises à partir de points de vue différents. Ce calcul est possible en connaissant la position respective des appareils photographiques dans l'espace ainsi que les projections de chaque point concerné sur les deux plans images des images photographiques 1, 2. On io peut, par changement de repère dans l'espace, repérer les points issus des deux images photographiques 1, 2 dans un repère commun. Il s'agit par ailleurs de mettre en correspondance les points des deux images photographiques. Cette opération consiste à établir une relation point à point entre lesdites images. En référence à la figure 3, cette étape de mise en 15 correspondance ou encore d'appariement peut présenter une opération de détection de contours. Les contours représentent des zones de discontinuité lumineuse représentées sous forme de suites de points connexes, de segments de droites ou de courbes. Les critères de ressemblance entre les deux images 20 photographiques 1, 2 sont basés sur la forme ou encore sur la longueur et l'orientation des segments qui les composent. Les détections de contours et leur mise en correspondance entre les deux images 1, 2 permettent une première étape d'appariement de points des deux images 1, 2. 25 Une autre action de mise en correspondance peut être la détection de points d'intérêt par exemple sous forme de points singuliers visibles sur les deux images 1, 2. Il peut s'agir de points présentant une luminance très caractéristique (par exemple très élevée) et être le révélateur de points singuliers sur la surface à analyser tels des sommets des granulats. 30 De tels indices visuels permettent l'appariement de points des deux images en complément ou en supplément de la technique des contours. En référence à la figure 7, on a représenté deux droites épipolaires définies par les points miel et m2e2 et une droite correspondant à une projection du plan de vue (ici le plan C1C2M) dans le plan image. Le point e, est la projection dans le plan image (ici le plan image de gauche comprenant le point mi) du centre optique Cl. Il en est de même de façon similaire pour le point e2. e, et e2 sont les deux épipoles. Ainsi, chaque point d'une image appartient à une droite ayant pour origine l'épipole e, ou e2. Cela ressort de la figure 8 montrant la projection sur e, et e2 des points des deux images. Avec cette détermination épipolaire, il est possible d'établir une contrainte épipolaire : pour qu'un point appartenant à une image soit appariée à io un point de l'autre image, il faut que les droites épipolaires issues des deux points soient conjuguées. Ainsi, pour chaque point d'une image, on recherche dans l'autre image le point correspondant sur une droite et non plus dans l'image entière. Cette technique permet de rendre beaucoup plus robuste et rapide le processus d'appariement. 15 La mise en correspondance des points s'effectue avantageusement par ailleurs avec la mise en oeuvre d'un réseau de neurones formels ici destiné à un usage macroscopique (RNMacro). Ce réseau est préférablement du type Hopfield. En présentant en entrée les différentes données des images numériques et après une phase d'apprentissage, le réseau de neurones 20 RNMacro est capable d'optimiser l'appariement produit par les autres techniques. On a représenté en figure 9 une possibilité d'implémentation du réseau RNMacro. Ce réseau peut être du type Hopfield et présenter en entrée les deux images photographiques 1, 2 ainsi que la position des points d'intérêt 25 précédemment déterminés. En sortie, on fournit des couples de points appariés entre la première image photographique et la deuxième photographique (généralement image de droite et image de gauche) sous forme de couples de coordonnées XG, YG et XD, YD. 30 L'apprentissage du réseau RNMacro s'effectue préférentiellement par rétropropagation selon la loi de Hebb qui indique que si deux neurones sont stimulées en même temps, alors les coefficients synaptiques sont augmentés ou diminués d'un facteur R. Le réseau de neurones RNMacro reçoit un certain nombre d'images ou l'appariement aura déjà été effectué par une autre méthode ou manuellement. Ensuite, le réseau de neurones RNMacro fonctionne de manière itérative : si le réseau de neurones RNMacro s'est trompé (en cas par exemple de faux appariement ou d'omission d'appariement) alors les coefficients synaptiques sont modifiés. On procède ainsi jusqu'à ce que le réseau ne se trompe plus sur les exemples de base. A la fin de cette étape, on obtient des paires de points permettant la mise en correspondance des deux images 1, 2 prises de la région de la surface considérée. io S'ensuit une étape de construction tridimensionnelle d'un modèle de la surface. A cet effet, on utilise avantageusement une méthode du type triangulation consistant à la reconstitution des vecteurs à partir des photos numériques. Cette reconstitution est basée sur la mise en oeuvre par des 15 moyens informatiques traditionnels utilisant un processeur d'équations mathématiques. La figure 10 schématise ce principe de triangulation. Lorsque l'on prend une photographie, on projette sur un plan (espace à deux dimensions) une information tridimensionnelle. Ainsi un point appartenant 20 à une image correspond à la projection dans ce plan d'un point situé sur une droite dans l'espace tridimensionnel. Au contraire, en travaillant en stéréovision, on obtient la situation illustrée en figure 10 dans laquelle chaque point apparié entre les images photographiques 1, 2 fournit une droite ou un vecteur et donc un couple de 25 points issus respectivement des images 1 et 2 permet d'obtenir un point de l'espace qui correspond à l'intersection des droites passant par chacun des points du couple de points (voir point M;) correspondant aux projections dans les plans images Mil et Mi2. Si les droites issues de Mil et Mi2 ne se coupent pas (par exemple en raison du bruit numérique ou des imprécisions), on cherche 30 alors le point M; minimisant la distance entre les deux droites. On peut aussi partir à l'inverse, c'est-à-dire positionner un point dans l'espace et le déplacer jusqu'à ce que ces projections dans les deux images coïncident. i0 Cette méthode permet de produire une modélisation à trois dimensions de la région de la surface en particulier à partir d'un réseau de mailles filaires parcourant la région considérée. On peut extraire de ce modèle différents paramètres déterminants pour la rugosité de la surface à l'échelle macroscopique. En particulier, la largeur, l'espacement et la hauteur des granulats lorsqu'il s'agit d'un revêtement routier sont facilement déterminables sur la base de la modélisation tridimensionnelle. Les valeurs de macro-rugosité obtenues donnent en elles-mêmes des indications fort précieuses pour des applications d'aide à la navigation ou à la io maintenance des routes telles qu'envisagées précédemment. En outre, les étapes de procédé précédemment décrites permettent d'approfondir l'analyse de la région de la surface à une échelle inférieure, au niveau microscopique. A ce sujet, une première possibilité est illustrée en figure 4. 15 Suivant ce mode de réalisation, on exploite la modélisation à trois dimensions obtenue précédemment ainsi que les deux images photographiques 1, 2 pour former une image de synthèse. Lors de cette construction, les conditions de prise de vues sont également utilisées. Les conditions de prise de vues comprennent les paramètres d'éclairage (position, intensité, longueur 20 d'ondes...) et les caractéristiques des appareils photographiques (position, angle de vue...). On applique par ailleurs à l'image de synthèse ainsi formée des paramètres de texture comportant avantageusement une valeur de micro-rugosité et des valeurs d'albédo dont un coefficient de réflexion spéculaire et un 25 coefficient de réflexion Lambertienne encore appelée réflexion diffuse. Suivant une possibilité, on fixe par ailleurs la couleur de la texture et on part de valeurs de réflexion spéculaire et de rugosité nulle et d'un coefficient de réflexion diffuse non nul. Après l'application de ces paramètres, on compare l'image de synthèse 30 ainsi complètement formée avec au moins l'une des deux images photographiques 1, 2 initiales. Si la différence entre l'image de synthèse et la ou les images 1, 2 est trop importante, on réitère le cycle en modifiant les paramètres de texture. 2929393 Il En particulier, une deuxième itération peut fixer des paramètres de réflexion spéculaire et diffuse non nuls en maintenant la valeur de micro-rugosité à zéro. Ensuite, si l'erreur entre l'image de synthèse et la ou les images photographiques reste trop importante, on adopte des paramètres de 5 texture non nuls en ce qui concerne la micro-rugosité. L'image de synthèse produite est exportée dans un format numérique classique (par exemple BMP ou PNG) et on vérifie que la valeur de chaque pixel est identique dans l'image de synthèse et l'image photographique 1 ou 2 d'origine. On compare donc les intensités des pixels. io On poursuit les opérations itératives en modifiant la valeur de micro-rugosité jusqu'à obtention d'un niveau de similarité satisfaisant entre l'image de synthèse et la ou les images photographiques. Un exemple de ce cycle est représenté en figure 5. A cette figure l'image photographique originale est exploitée pour 15 extraire les intensités de ces pixels. Parallèlement, à partir des conditions de prises de vues et du profil tridimensionnel de la surface précédemment obtenue, on exploite un logiciel de calcul d'images de synthèse pour produire une image de synthèse. On tire de cette image l'intensité des pixels et on réalise une comparaison entre les intensités de pixels de l'image originale et de 20 l'image de synthèse. Si cette comparaison fait apparaître un niveau de différence trop important, on modifie les paramètres d'albédo et de rugosité de l'image de synthèse pour produire une nouvelle image et réitérer la comparaison. Les itérations sont interrompues lorsque le niveau de similarité souhaité 25 entre l'image de synthèse et la ou les images photographiques est atteint. A ce stade, on récupère la valeur de micro-rugosité utilisée à la dernière itération. Cette valeur est représentative de la micro-rugosité de la région de surface à analyser. 30 Une deuxième possibilité de détermination de valeurs de micro-rugosité pour la région de la surface considérée est schématisée en figure 6. A ce niveau, on utilise un réseau de neurones formels au niveau des moyens de détermination de micro-rugosité 4. Ce réseau de neurones formels ci-après dénommé RNMicro utilise des mesures effectuées en laboratoire et permettant de définir des données de réalité de texture de surface. En particulier, une pluralité de revêtements routiers sont testés et leur micro-rugosité est mesurée de sorte à définir une base de connaissances exploitables par le réseau de neurones RNMicro. Les mesures en laboratoire peuvent utiliser des profilomètres à palpeur exploitant la déflection d'un bras et dotés d'une résolution micrométrique. On effectue l'apprentissage du réseau RNMicro au moyen de ces valeurs de connaissance de sorte à déterminer des relations entre les différents paramètres pertinents dont le profil tridimensionnel, les conditions de prise de vues, des valeurs de connaissance de micro-rugosité, d'albédo et de couleur et le type d'images photographiques obtenues. En condition d'exploitation, le réseau RNMicro exploite la modélisation à trois dimensions, les conditions de prise de vues des images photographiques 1, 2 et au moins les données de l'une des images photographiques 1 ou 2. On récupère en sortie une valeur de micro-rugosité exploitable. Suivant une autre possibilité non illustrée, on combine les deux modes de détermination de micro-rugosité précédemment décrits. A cet effet, la détermination par réseau de neurones formels RNMicro est mise en oeuvre à partir des données issues de la détermination de macro-rugosité. On obtient une valeur approximative de micro-rugosité utilisée dans le cadre de la première méthode à titre de valeur préliminaire pour le calcul itératif. Ainsi, lors de la première étape d'application des paramètres de texture à l'image de synthèse, on utilise la valeur de micro-rugosité issue du réseau RNMicro. On comprend aisément que cette injection assure une convergence plus rapide de la méthode itérative, ce qui limite le temps nécessaire et affine la précision de la valeur de micro-rugosité définitive obtenue. Le réseau de neurones RNMicro permet par ailleurs de délivrer d'autres valeurs de paramètres dont les valeurs d'albédo également injectables ensuite 30 dans la méthode itérative sur la base de l'image de synthèse. Il convient bien entendu avant la mise en oeuvre de la détermination de la micro-rugosité de définir des niveaux de confiance de sorte à qualifier les résultats. On notera par ailleurs que les méthodes précédemment décrites pour la détermination de la micro-rugosité peuvent être mises en oeuvre en association ou en parallèle de sorte à confronter leurs résultats et à déterminer leur confiance respective. On notera par ailleurs que la présente invention permet l'acquisition et le traitement d'un grand nombre de paires d'images photographiques. On peut en tirer d'importantes informations statistiques sur la confiance et l'homogénéité des valeurs obtenues. L'ensemble de ces données peut être utilisé dans un réseau de neurones formels supplémentaire pour apprendre les liens associant les données de calibration, les données de photographies numériques obtenues, lo les valeurs maximum, minimum et de moyenne de micro et de macro texture ainsi que les dépôts sur la route. Ce réseau de neurones formels supplémentaire peut servir à piloter la calibration des conditions d'expérimentation (notamment prise de vues, prise en compte des vibrations) et avantageusement en temps réel par l'intermédiaire d'un réseau logique 15 fortement parallèle programmable du type FPGA sur la base des notions de qualité et de confiance obtenues. REVENDICATIONS1. Procédé de détermination de valeurs de rugosité d'une surface, caractérisé par le fait que il comporte les étapes suivantes : a) acquisition simultanée de deux images photographiques numériques (1, 2) d'une région de la surface, b) rapprochement des images photographiques (1,2) par appariement de leurs points, c) construction d'une modélisation à trois dimensions (3) par triangulation, d) à partir de la modélisation à trois dimensions, extraction de valeurs de macro-rugosité. 2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel l'étape a) comprend l'émission d'un flash de lumière en direction de la région de la surface et, simultanément, la capture de deux images photographiques (1, 2) par des moyens de capture dont le diaphragme a été déclenché en ouverture avant l'émission du flash. 3. Procédé selon les revendications 1 ou 2 dans lequel l'étape b) est effectuée au moyen d'un réseau de neurones formels RNMacro. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel on produit une valeur de microrugosité de la région de la surface par e) construction d'une image de synthèse à partir des images photographiques (1, 2), de la modélisation à trois dimensions (3) et des conditions de prise de vue des images photographiques (1, 2), f) application à l'image de synthèse de paramètres de texture comportant une valeur de microrugosité, g) comparaison entre au moins une des images photographiques (1, 2) et l'image de synthèse, h) itération des étapes f) et g) en modifiant les paramètres de texture jusqu'à atteindre un niveau de similarité prédéfini entreau moins une des images photographiques (1, 2) et l'image de synthèse, i) récupération de la valeur de microrugosité en fin d'itération. 5. Procédé selon la revendication 4 dans lequel les paramètres de texture incluent la couleur, le coefficient de réflexion spéculaire et le coefficient de réflexion Lambertienne. 6. Procédé selon les revendications 4 ou 5 dans lequel, à la première itération des étapes f) et g), on fixe à zéro la valeur de microrugosité. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel on produit une valeur de microrugosité de la région de la surface par exploitation d'un réseau de neurones formels RNMicro comportant en entrée les données de la modélisation à trois dimensions (3), les conditions de prise de vue des images photographiques (1, 2) et au moins une des images photographiques (1, 2), et délivrant en sortie une valeur de microrugosité. 8. Procédé selon la revendication 7 comportant une étape d'apprentissage du réseau de neurones formels RNMicro au moyen de valeurs de connaissance de différentes typologies de surface, lesdites valeurs de connaissance comportant une valeur de microrugosité et des valeurs de réflexion spéculaire et Lambertienne. 9. Procédé selon l'une des revendications 7 ou 8 en combinaison avec l'une des revendications 4 ou 5 dans lequel, à la première itération des étapes f) et g), on fixe une valeur de microrugosité égale à celle obtenue en sortie du réseau de neurones formels RNMicro. 10. Procédé selon la revendication 9 dans lequel le réseau de neurones formels RNMicro délivre en sortie des paramètres de texture autres qu'une valeur de microrugosité et que, à la première itération des étapes f) et g), on fixe des valeurs de paramètres de texture égales à celles obtenues en sortie du réseau de neurones formels RNMicro. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel on utilise des moyens d'acquisition d'images photographiques (1, 2) embarqués sur un véhicule mobile sur la surface et on effectue desacquisitions de paires d'images photographiques (1, 2) au cours du déplacement du véhicule. 12. Procédé selon la revendication précédente dans lequel on détermine la position du véhicule à chaque acquisition de paires d'images. 13. Procédé selon la revendication 11 ou 12 dans lequel la vitesse de déplacement du véhicule et le décalage temporel entre deux acquisitions de paires d'images sont choisis pour obtenir un décalage spatial de longueur constante entre les régions d'acquisition d'images photographiques (1, 2) sur la surface. io 14. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel la surface est un revêtement routier.