Brevet FR2950451A1 — publié le 20110325

Algorithme de détection des points de contour dans une image DESCRIPTION DOMAINE TECHNIQUE Le domaine technique de l'invention concerne de manière générale les capteurs d'obstacles basés sur une vision monoculaire avec traitement d'image à faible puissance de calcul, et concerne plus particulièrement un algorithme de détection de contours d'objet. L'invention peut particulièrement convenir à l'industrie automobile. 1 ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Il est connu dans l'art antérieur, différentes méthodes de détection d'obstacle. Le document Tomasi et Kanade, intitulé « Dectection and tracking of point features », présente un détecteur de points caractéristiques d'une image et un algorithme permettant de localiser ces points dans une succession d'images. Les points caractéristiques de ces images ne sont• pas invariants par rapport au changement de l'échelle de l'image et de plus ne conviennent pas avec des images lisses, i.e. contenant des objets ne présentant des contours nets. En outre, la représentation de ces points caractéristiques ne peut être utilisée pour apparier les points caractéristiques entre eux. Le document GB2218507 présente un détecteur de points caractéristiques d'une image. Les points caractéristiques détectés ne sont pas invariants au changement de l'échelle de l'image et de plus ne conviennent pas avec des images lisses. La représentation de ces points caractéristiques ne peut être utilisée pour apparier les points caractéristiques. Le document US6711293 présente une méthode pour identifier des points caractéristiques invariants à l'échelle de l'image afin de localiser un objet dans l'image. Les points caractéristiques identifiés ne sont pas situés aux extrémités de l'image. Comme les contours des objets correspondent aux extrémités de l'image, la distance, la forme, et les mesures d'objets tridimensionnels reconstruits avec de tels points caractéristiques restent locaux et non pertinents, dans la mesure où ils n'offrent pas une vision globale de ces objets. La dimensionnalité élevée d'un tel descripteur est un inconvénient pour réaliser un appariement rapide et consommateur de peu de ressources. En effet, l'utilisation d'une telle méthode dans une application automobile avec une unité centrale basse puissance engendrerait un délai de traitement beaucoup trop long. Le document W02007128452 présente un détecteur de point d'intérêt. Comme le document précédent, les points d'intérêts détectés ne sont pas situés sur les contours des objets. C'est pourquoi, ils ne sont pas utiles pour la reconstruction d'un objet dans une image. Dans le cadre de la présente invention, il été constaté que les solutions de détecteur existantes présentaient toutes un certain nombre d'inconvénients. De manière générale, le temps de traitement d'image requis pour l'extraction des points caractéristiques est trop long et l'utilisation d'un descripteur de forme bidimensionnel ou tridimensionnel nécessite un processeur puissant à haute fréquence. En outre, les points caractéristiques extraits sont généralement peu pertinents pour l'appariement et la reconstruction de l'image. Plus particulièrement, on notera tout d'abord que les extracteurs de points bidimensionnels présentent certains inconvénients. Ainsi, lors de la superposition de deux objets en occultation, un tel extracteur 2D sélectionnera des points erronés de sorte que la reconstruction d'une image sur la base de ces points conduira inévitablement à une image reconstruite erronée. Un extracteur 2D ne peut fournir suffisamment des points caractéristiques pour de nombreux objets fabriqués de main d'homme, comme par exemple la carrosserie d'une voiture, un poteau, etc.... en raison du caractère homogène de ces objets. De tels objets entraînent la détection d'un grand nombre de points erronés ce qui s'avère préjudiciable pour la reconstruction. Un autre inconvénient de la plupart des méthodes d'extraction de points caractéristiques selon l'art antérieur est le manque de pertinence en vue de leur appariement et de la reconstruction de l'image. En effet, de nombreux points caractéristiques détectés ne sont pas localisés sur les contours et bords de l'objet, ce qui perturbe la reconstruction de l'image. En outre, il n'est pas possible de détecter des points 29504.51.. 4 caractéristiques (point ou courbe) sur un bord lisse. En conséquence, la stratégie d'appariement est généralement perturbée lorsque certains points sont manquants. Enfin, on notera descripteurs de forme 2D et 3D certains inconvénients. En effet, forme 2D décrits ne permettent encore que les présentent également les descripteurs de pas d'apparier les points caractéristiques lorsque les images sont prises 10 à partir de points de vue différents. Ainsi, lorsque l'objet ou la caméra se déplace, que la perspective change et que l'objet est vu différemment sur les différentes images, il est important pour pouvoir apparier les différentes images, que le descripteur 15 soit invariant à cette modification de perspective (invariance géométrique) et en particulier invariant par rapport à l'échelle de l'objet sur l'image. De plus, les descripteurs de points caractéristiques ont généralement une dimensionnalité trop élevé pour un 20 appariement simple et robuste. Les nombreux inconvénients des extracteurs et descripteurs de l'art antérieur ont montré la nécessité de fournir une méthode de détection d'obstacle rapide, fiable et faible consommatrice de 25 puissance de sorte à pouvoir traiter les informations obtenues en temps réel sur un processeur basse fréquence. Pour cela, il a été mis en évidence dans le cadre de la présente invention, le besoin d'un procédé rapide, travaillant à la fois sur les limites et sur 30 les surfaces d'objets. En outre, en raison de l'utilisation d'une vision monoculaire avec principalement des mouvements avant / arrière de la caméra, il est apparu important de mettre en œuvre un procédé robuste au changement d'échelle plutôt qu'à la rotation ou l'inclinaison de la caméra. EXPOSÉ DE L'INVENTION L'invention a pour objectif de remédier aux difficultés et inconvénients rencontrés avec les systèmes de détection et de description de points caractéristiques d'une image de la technique antérieure. En particulier un but de l'invention est de mettre en œuvre un algorithme de détection de points de contour dans une image en utilisant une seule caméra grand angle et en réduisant drastiquement le temps de traitement tout en continuant de détecter tous les obstacles. A cet effet, selon un premier aspect, l'invention concerne un procédé de détection de points de contour d'un objet dans une image obtenue par une caméra vidéo comprenant les étapes consistant à (i) sélectionner une ligne de balayage de l'image ; (ii) identifier des différences minimum d'intensité appelées transitions entre des pixels de la ligne de balayage sélectionnée ; (iii) identifier des plateaux aux deux extrémités des transitions identifiées ; (iv) déterminer les points de contour de l'objet entre les plateaux identifiés ; (v) générer un descripteur du contour dans une dimension ; et (vi) recommencer à l'étape (i) en sélectionnant une autre ligne de balayage de l'image selon un ordre prédéfini. Le principal avantage de ce procédé réside dans son très faible temps de traitement issu de la simplicité de calcul intrinsèque (ligne de balayage unidimensionnelle) et de la transformation en un descripteur de contour 1D. Selon un mode de mise en œuvre du procédé, les lignes de balayage sélectionnées sont des lignes épipolaires. De préférence, les lignes épipolaires sélectionnées forment un sous-ensemble de lignes de balayage extraites de l'image tournant autour de l'épipole, le nombre de lignes de balayage étant choisi pour couvrir au moins une partie de l'image. L'utilisation de la géométrie épipolaire permet de fournir une invariance aux changements d'échelle. Selon un autre mode de mise en œuvre du procédé, lors de l'étape (ii), l'identification des transitions est réalisée au moyen d'une approche progressive de décimation détectant les transitions, de la transition la plus grossière à la transition la plus fine. Avantageusement, la décimation est arrêtée lorsque la ligne de balayage décimée atteint une longueur minimale ou qu'une profondeur de décimation maximale soit atteinte. Selon un autre mode de mise en œuvre du procédé, lors de l'étape (ii), toutes les différences d'intensité. (DY) entre les extrémités des variations monotones d'intensité (i.e. entré les extrémités des pentes monotones) sont extraites, une transition étant identifiée lorsqu'une différence d'intensité extraite dépasse une hauteur de seuil donnée. Selon un autre mode de mise en œuvre du procédé, lors de l'étape (iii), l'identification des plateaux consiste à trouver l'emplacement des deux extrémités de chaque plateau et leur valeur d'intensité caractéristique. De préférence, les extrémités d'un plateau sont calculées en déplaçant les extrémités 5 initiales de la transition identifiée vers la gauche et la droite. Selon un autre mode de mise en oeuvre du procédé, lors de l'étape (iii), les plateaux sont définis l'un par rapport à l'autre sans utiliser de 10 seuil fixe. Selon un autre mode de mise en oeuvre du procédé, lors de l'étape (iv), l'ambiguïté des transitions définie par la zone entre les deux plateaux identifiés est comparée à un seuil d'ambiguïté 15 prédéfini, les transitions considérées comme non ambiguës étant gardées pour la détermination des points de contour de l'objet. Selon un autre mode de mise en oeuvre du procédé, lors de l'étape (iv), des filtres de réduction 20 d'ambiguïté sont appliqués aux transitions considérées comme ambiguës en ajustant les plateaux en fonction de la forme de. la zone d'ambiguïté. Selon un autre mode de mise en oeuvre du procédé, lors de l'étape (iv), les transitions 25 lissées/douces sont gardées ambiguës. Selon un autre mode de mise en oeuvre du procédé, lors de l'étape (v), les transitions non ambiguës sont utilisées pour apparier les points de contour correspondants et générer un descripteur du 30 contour dans une dimension. Selon un autre mode de mise en œuvre du procédé, lors de l'étape (v), les transitions ambiguës sont conservées pour lever l'ambiguïté lors de l'appariement des points de contour. Selon un autre mode de mise en œuvre du procédé, il est prévu une étape consistant à reconstruire une image en trois dimensions sur la base des descripteurs de contour en une dimension. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un descripteur de forme unidimensionnel mettant un œuvre le procédé de détection selon le premier aspect. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description suivante de modes de réalisation particuliers, donnés à titre d'exemples, en référence aux dessins annexés. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS La Figure 1 représente schématiquement la 20 définition d'une transition ; La Figure 2 représente schématiquement le calcul de détermination d'une transition ; La Figure 3 représente schématiquement un exemple de transitions extraites d'une ligne de 25 balayage. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS L'invention sera décrite ci-après uniquement à titre d'exemple non limitatif en relation 30 avec les Figures 1 à 3. 2.95.0451.. 9 Tout d'abord pour bien comprendre le procédé de détection de points de contour d'un objet selon la présente invention, il est nécessaire d'expliciter la notion de transition en relation avec 5 la Figure 1. Une transition modélise une arête ou un contour entre deux régions différentes de l'objet à détecter. Ces régions sont modélisées par des plateaux. Ainsi, une transition est définie par deux plateaux droit (PD) et gauche (PG) tels que présentés sur la 10 Figure 1. La différence d'intensité entre les deux plateaux est la hauteur (H) de la transition tandis que la distance entre les deux plateaux est appelée ambiguïté (A) de la transition. La hauteur (H) représente le contraste de la transition et l'ambiguïté 15 (A) représente sa netteté. Le centre de la transition (CT) représente le point de contour recherché. Ces attributs sont utilisés pour caractériser une transition. Ainsi, par exemple, une transition importante aura de grandes hauteur et longueur de plateau, tandis qu'une transition floue aura un niveau d'ambiguïté élevé. Dans l'optique de la détection de telles transitions dans une image, la présente invention concerne une méthode pour identifier, localiser et décrire les points de contour des objets de l'image à l'aide de ces transitions obtenues à partir d'un signal à une dimension. Lors du traitement d'image, le détecteur de points de contour nécessite au préalable de calibrer l'image, ce qui est très rapide car effectué dans une seule dimension à la fois, de sorte à être ensuite adapté à une reconstruction dense avec les points de contour, en triant statistiquement les points les plus pertinents, c'est à dire ceux définissant les principales caractéristiques des objets plutôt que les détails des objets. Ce procédé consiste tout d'abord dans une étape préliminaire de sélection d'une ligne quelconque de l'image et de préférence d'une ligne épipolaire. Ensuite, le procédé comprend trois étapes principales, effectuées à des niveaux différents de résolution d'image. La première étape consiste dans l'identification des différences d'intensité sur la ligne de balayage sélectionnée, la deuxième étape consiste dans l'identification de plateaux autour des différences d'intensité relevées et la troisième étape consiste dans la détermination de transitions pour la définition de points de contour et la réduction de leur ambiguïté. Les points de contour sont ensuite apparier pour fournir un descripteur du contour en une dimension obtenu par mesures scalaires. Enfin, on comprendra que ces étapes sont appliquées de manière récurrente sur un certain nombre de lignes de balayage permettant de couvrir l'ensemble de l'image pour ensuite, après appariement et reconstruction de l'image sur la base des descripteurs de contour 1D, générer un descriptif du contour en trois dimensions. Ces étapes vont maintenant être décrites plus en détail en relation avec la Figure 2. L'étape préliminaire consiste dans la sélection des lignes de balayage qui seront analysées au cours du procédé de détection des contours. Pour cela avantageusement, un sous-ensemble de lignes épipolaires est extrait de l'image. Bien que n'importe quel sous-ensemble de lignes épipolaires puisse être utilisé, il est prévu de balayer l'image de préférence en prenant l'épipole comme centre et en effectuant une rotation avec un pas d'angle pouvant être variable, de sorte à se focaliser sur les zones jugées intéressantes selon l'application voulue, et faisant au moins une partie du tour de l'image. Le pas d'angle choisi pour faire le tour ou la partie de tour choisie de l'image peut être grossier dans un premier temps pour déterminer rapidement les points de contour principaux et être choisi plus précis par la suite pour l'appariement. Une ligne épipolaire peut être considérée comme un signal d'intensité à une dimension, dénommée ci-après ligne de balayage, plus précisément il s'agit d'un segment numérisé. Dans une application automobile pour la détection d'obstacle par une caméra fixée à l'arrière du véhicule, dans la mesure où ce dernier se déplace essentiellement en avant et en arrière, l'épipole est présent dans l'image obtenue par la caméra. On comprendra néanmoins que le principe du procédé s'applique de la même manière quel que soit l'emplacement de l'épipole. La première étape est destinée à calculer de manière grossière les variations monotones d'intensité (DY), i.e. la pente, le long de la ligne de balayage. Cette étape est effectuée avec une basse résolution. Pour cela, toute procédure de décimation peut être utilisée. Dans la mesure où la longueur des lignes de balayage est variable, la décimation pourra être arrêtée lorsque la ligne de. balayage en cours de décimation atteint une longueur minimale ou qu'une profondeur de décimation maximale soit atteinte. les pentes sont extraites. Toujours au première étape, les transitions sont les plus variation de seuil donnée. Lors de l'identification des transitions, il est possible de prendre en compte une moyenne de pixels 10 ou de ne prendre qu'un pixel sur deux ou toute autre combinaison de pixels adéquate. Cela permet de réaliser plus rapidement la détection des points pertinents et de s'intéresser aux caractéristiques principales de l'image. 15 Durant la deuxième étape, les transitions sont calculées en utilisant la ligne de balayage avec la plus haute résolution. Chaque transition se déduit par le calcul de ses plateaux de gauche (PG) et de droite (PD). L'objectif est d'obtenir deux plateaux 20 aussi proches que possible, aussi longs que possible, avec des hauteurs aussi différentes que possible. Le calcul de plateau consiste à trouver l'emplacement de ses deux extrémités (G, D) ainsi que sa valeur d'intensité caractéristique (Mg, Md). Les extrémités 25 des plateaux sont déterminées en déplaçant les extrémités initiales de la pente (DS) identifiée vers la gauche et la droite. Dans ce but, la pente initiale (DS) est coupée en trois zones (DY/3) selon l'axe Y. Chaque zone définit une surface horizontale. La zone du 30 milieu (DS) est une zone vague. En effet, à ce stade, il n'est pas possible de savoir comment évaluer le Ensuite, toutes cours de cette identifiées en sélectionnant pertinentes, à les pentes ayant une d'intensité (DY) supérieure à une hauteur savoir celles ..2950451. 13 pixel de cette zone. Les deux autres zones (SA1 & SA2) sont étendues jusqu'à l'intensité minimum (0), respectivement à l'intensité maximum (classiquement 255). Implicitement, en faisant cette extension, les 5 plateaux (PG & PD) sont définis l'un par rapport à l'autre sans utiliser de seuil fixe. Tous les pixels successifs appartenant à la première zone (SA1) sont attribués au premier plateau (PG), respectivement les pixels successifs appartenant à la troisième zone (SA2) sont attribués au deuxième plateau (PD). Ce processus est arrêté lorsque la valeur d'intensité relevée est en dehors de la zone de recherche d'intensité (SA1, SA2), centrée sur la valeur d'intensité (Mg, Md) de chaque plateau. Cette valeur d'intensité caractéristique de plateau est obtenue en faisant la moyenne des valeurs d'intensité des pixels entre les extrémités (G, D) du plateau. Il est à noter que plus proche de CT est le pixel du plateau, plus grand sera le poids de son intensité dans le calcul de l'intensité du plateau. On comprendra que de nombreux schémas de pondération peuvent être utilisés, ainsi par exemple pour une résolution particulière de 640x480 pixels, on pourra utiliser les 20 premiers pixels de part et d'autre de la transition. Durant la troisième étape, on cherche à extraire les transitions les moins ambiguës possibles. Dans la mesure où la procédure de calcul de transition présentée lors de la deuxième étape est simple, il n'est pas souhaitable de prendre en compte certaines pentes particulièrement irrégulières, comme par exemple des pentes douces, des oscillations, des paliers 2950451 . 14 successifs, des Dirac, qui auraient pour conséquence, l'apparition de transitions trop ambiguës. Pour ce faire, la détermination des transitions utilisables ainsi que la réduction de l'ambiguïté de certaines 5 autres transitions récupérables peut se faire selon les critères suivants. Tout d'abord les transitions considérées comme non ambiguës sont gardées. Ces transitions non ambiguës sont utilisées pour l'appariement des points 10 de contour qu'elles définissent de manière à générer un descripteur de contour unidimensionnel selon la ligne de balayage considérée et par la suite pour la reconstruction de l'image sur la base de ces descripteurs. On notera que la position de la caméra 15 ainsi que le mouvement du véhicule doivent être connus pour effectuer cette reconstruction. Ce qui est le cas, car la caméra est fixe et le déplacement du véhicule peut être connu par l'intermédiaire de capteurs odométriques sur le véhicule. 20 Ensuite, des filtres sont appliqués aux autres transitions dans le but d'en récupérer au moins certaines. Ces filtres ont pour but de réduire si possible l'ambiguïté des transitions en ajustant leurs plateaux en fonction de la forme de la zone 25 d'ambiguïté. La zone d'ambiguïté est située entre la droite du plateau de gauche et la gauche du plateau de droite. Considérant les deux extrémités gauche (G) et droite (D), la hauteur totale (DY) de la transition, et aussi l'erreur absolue entre le signal et le plateau de 30 gauche (eg), respectivement le plateau de droite (ed), on déplace d'abord les extrémités (G & D) de sorte que les erreurs (eg & ed) soient équilibrées. Ensuite, on déplace tour à tour les extrémités (G & D) de sorte que la moitié de la hauteur totale DY soit réduite, c'est à dire aussi longtemps que DY(G, D)> DY/2. Chaque filtre est adapté à une configuration de pente irrégulière. Ainsi par exemple, les oscillations peuvent être retenues lors de la première étape. Toutefois, elles peuvent être dommageables lors de la reconstruction car il est difficile de déterminer parmi toutes les sous-pentes détectées laquelle est la pente principale. Il n'est alors pas aisé d'apparier une transition oscillante avec une transition sans oscillation. C'est pourquoi ce type de situation erronée doit être évité. Dans ce but, on mesure au niveau de la zone d'ambiguïté, comme cela est représenté à la Figure 3, l'accumulation (RT) de pas à contre-courant, c'est à dire chaque fois qu'un pas (y(x)-y(x-1)) est de signe contraire à la pente considérée. Une fois l'accumulation terminée, la pente n'est pas considérée si l'accumulation (RT(>(DY/2(. Un autre exemple consiste à trouver un pas local important, si un tel pas est responsable de la moitié de la zone DY alors il est. jugé important et l'ambiguïté est réduite au niveau de son emplacement. Un autre cas intervient lorsque la pente ressemble à un escalier muni de plusieurs pas. Dans ce cas, l'escalier est coupé de façon récursive en pas individuels. En ce qui concerne les transitions lisses il est important qu'elles restent ambiguës, car leur localisation est vague ce qui entraînerait une reconstruction erronée en cas d'erreur de localisation.. 295045 I.. 16 C'est pourquoi, les exemples de filtres présentés ci-dessus ne doivent pas permettre de réduire l'ambiguïté des transitions lisses, dans la mesure où il n'est pas possible de localiser avec de telles transitions, une 5 variation d'intensité importante. On aura bien compris qu'à l'opposé, si l'ambiguïté est faible, le centre de la transition est précis de sorte que cette transition est utile pour l'appariement de points de contour et par la suite la reconstruction en trois dimensions de 10 l'image. Les transitions ambiguës sont cependant conservées pour réduire une ambiguïté lors de l'appariement. En revanche, elles ne sont pas utilisées pour la reconstruction de l'image car elles sont mal localisées. 15 .La Figure 3 représente schématiquement un exemple de transitions extraites d'une ligne de balayage. Les transitions sont calculées individuellement, de sorte que les plateaux de différentes transitions (OA) peuvant se chevaucher. 20 Comme mentionné précédemment, on cherche à extraire les transitions les moins ambiguës possibles. C'est pourquoi, il n'est pas souhaitable de prendre en compte certaines pentes particulièrement irrégulières, comme par exemple des oscillations, de sorte que la 25 transition initialement extraite est rejetée (RT) pour ne pas fausser la reconstruction d'image. Le procédé de détection décrit en détail ci-dessus présente un certain nombre d'avantages. En particulier, la simplicité du modèle de transition 30 permet de modéliser une arête ou un contour d'objet avec peu de paramètres tels que le niveau d'intensité ou hauteur (contraste), la longueur (netteté) et l'emplacement des plateaux. Ces quelques paramètres judicieusement choisis sont la clé pour un appariement efficace et le suivi des points caractéristiques. On notera aussi, l'invariance au changement de perspective, et plus particulièrement l'invariance au changement d'échelle, qui est souhaitable pour l'appariement des points de contour et donc pour la reconstruction de l'image. Du fait que les plateaux peuvent être de n'importe quelle longueur, le descripteur peut recomposer l'objet d'une image à l'autre sans être pénalisé par une observation limitée et constante. En effet, la corrélation des transitions ne doit pas être trop sensible aux variations de longueur. Par expérience, il a été mis en évidence que le nombre de transitions par lignes de balayage étaient faibles (quelques dizaines), et que les modifications de longueur sont tout à fait distincte de mauvais appariement. En d'autres termes les longueurs se révèlent plus importantes que les couleurs par exemple. Par ailleurs, l'objet n'étant vu que par tranche (1D) et décrit par un petit nombre de paramètres, ces approximations réduisent considérablement les transformations en raison d'un changement de perspective. Pour toutes ces raisons, ce procédé de détection et le descripteur associé peuvent être considérés comme invariant aux changements de perspective. On notera encore l'invariance aux changements photométriques en raison de l'extraction des contours d'image par l'intermédiaire des =2950451 18 transitions (différence relative d'intensité). Les contours correspondent généralement aux limites des objets physiques réels. Ces limites ne varient pas avec les changements de lumière, de sorte que la 5 localisation des contours dans l'image est invariante aux changements photométriques (dus par exemple à un fort éclairage, à des ombres, aux changements d'illumination ...). La définition de notre détecteur à une 10 dimension permet lorsqu'il est combiné avec la contrainte épipolaire, de détecter les points de contour de manière très dense et pertinente. En effet, le procédé selon l'invention a une réponse élevée sur les objets artificiels, i.e. faits de mains d'homme. 15 Les transitions se concentrent sur les contours qui généralement délimitent des régions homogènes. L'homogénéité de la couleur est une caractéristique commune des objets artificiels et des piétons (pantalon ou manteau de piéton, pare-chocs ou éléments de 20 carrosserie, poteaux, murs, etc.). Du fait de la longueur variable des plateaux, il est possible de trier les transitions importantes des autres plus petites, de manière à se concentrer sur les principales caractéristiques de la scène plutôt que sur des 25 détails. Ceci est important pour obtenir une approche efficace du plus grossier au plus fin. Enfin, le détecteur 1D selon l'invention est moins sensible aux points erronés et est donc plus pertinent. On notera enfin que l'extraction de 30 contours lisses est possible dans la mesure où l'utilisation des transitions permet d'éviter de se '19 fonder sur un calcul du gradient, rendant ainsi, l'algorithme robuste et capable d'extraire de tels contours lisses. Toutefois, les contours très lisses, bien qu'extraits, ne seront pas utilisés pour la reconstruction 3D car ils sont généralement ambiguës mais en revanche, ils peuvent toujours servir à lever des ambiguïtés lors de l'appariement. On comprendra que diverses modifications et J ou améliorations évidentes pour l'homme du métier peuvent être apportées aux différents modes de réalisation de l'invention décrits dans la présente description sans sortir du cadre de l'invention défini par les revendications annexées. REVENDICATIONS1. Procédé de détection de points de contour d'un objet dans une image obtenue par une caméra vidéo comprenant les étapes consistant à : (i) sélectionner une ligne de balayage de l'image ; (ii) identifier des différences minimum d'intensité (DY) appelées transitions entre des pixels de la ligne de balayage sélectionnée ; (iii) identifier des plateaux (PG, PD) aux deux extrémités des transitions (DS) identifiées ; (iv) déterminer des points de contour (CT) de l'objet 15 entre les plateaux identifiés (v) générer un descripteur du contour dans une dimension ; et (vi) recommencer à l'étape (i) en sélectionnant une autre ligne de balayage de l'image selon un ordre 20 prédéfini. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lors de l'étape (i), les lignes de balayage sélectionnées sont des lignes épipolaires. 25 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les lignes épipolaires sélectionnées forment un sous-ensemble de lignes de balayage extraites de l'image tournant autour de l'épipole, le nombre de lignes de 30 balayage étant choisi pour couvrir au moins une partie de l'image. 29.50451 21 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape (ii), l'identification des transitions est réalisée au moyen d'une approche progressive de décimation détectant les transitions, de la transition la plus grossière à la transition la plus fine. 5. Procédure selon la revendication 4, caractérisé en 10 ce que la décimation est arrêtée lorsque la ligne de balayage décimée atteint une longueur minimale ou qu'une profondeur de décimation maximale soit atteinte. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape (ii), toutes les différences d'intensité (DY) entre les extrémités des variations monotones d'intensité sont extraites, une transition étant identifiée lorsqu'une différence d'intensité extraite dépasse une hauteur de seuil donnée. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape (iii), l'identification des plateaux consiste à trouver l'emplacement des deux extrémités (G & D) de chaque plateau et leur valeur d'intensité caractéristique (Mg, Md). 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce 30 que lors de l'étape (iii), les extrémités (G, D) d'un plateau sont calculées en déplaçant les extrémitésinitiales de la transition identifiée (DS) vers la gauche et la droite. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape (iii), les plateaux (PG, PD) sont définis l'un par rapport à l'autre sans utiliser de seuil fixe. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape (iv), l'ambiguïté (A) des transitions définie par la zone entre les deux plateaux (PG, PD) identifiés est comparée à un seuil d'ambiguïté prédéfini, les transitions considérées comme non ambiguës étant gardées pour la détermination des points de contour de l'objet. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes,. caractérisé en ce que lors de l'étape (iv), des filtres de réduction d'ambiguïté sont appliqués aux transitions considérées comme ambiguës en ajustant les plateaux en fonction de la zone d'ambiguïté. 12. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape (iv), les 25 transitions lisses sont gardées ambiguës. 13. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape (v), les transitions non ambiguës sont utilisées pour générer un 30 descripteur du contour dans une dimension et apparier les points de contour correspondants. 14. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que lors de l'étape (v), les transitions ambiguës sont conservées pour réduire l'ambiguïté lors de l'appariement des points de contour. 15. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est prévu une étape consistant à . (vii) reconstruire une image en trois dimensions sur la base des transitions définies en une dimension. 16. Détecteur de points de contour agencé pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des 15 revendications précédentes.