Brevet FR3126165A1 — publié le 20230217

TITRE: Procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordu A partir de vecteur distordu (222) dont on détermine les positions d’origine avec des positions de pixel d’un champ corrigé (210) et d’une règle de transformation inverse on part de la position de pixel donnant l’origine d’un vecteur non distordu (242) puis on détermine des vecteurs (222) dans le champ non distordu (220) par des vecteurs non distordus (242). On transforme l’extrémité du vecteur (222) avec une règle de transformation pour le champ non distordu (210) en associant à chaque vecteur non distendu (242) dont l’origine a été déterminée par la position de pixel, l’extrémité transformée du vecteur distordu (222). Figure 2 Procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention se rapporte à un Procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique. ETAT DE LA TECHNIQUE L’automatisation de la conduite va de paire avec l’équipement des véhicules avec des systèmes de capteur toujours plus compliqué et puissant pour la saisie de l’environnement. Les données des capteurs sont assemblées pour représenter l’environnement du véhicule selon un modèle d’environnement sécurisé. Les exigences concernant l’importance et la qualité du modèle d’environnement dépendent des fonctions de conduite qu’elles doivent permettre de faire. Dans le cas d’un véhicule sans conducteur, en s’appuyant sur le modèle de l’environnement (champ environnant), on peut, par exemple, prendre des décisions complètes de conduite et commander, de façon correspondante, les actionneurs. De façon caractéristique, à l’aide de séquences d’images fournies par des systèmes de capteurs optiques on obtient un flux optique pour déterminer une représentation de l’environnement du système de capteurs optiques. Les distorsions optiques produites par les systèmes optiques utilisés peuvent être corrigées dans les systèmes de traitement d’images d’assistance de conduite (système ADAS (anglais : Advanced Driver Assistance Systems) pour les algorithmes de flux optique et de structures à partir de mouvements, pour répondre aux exigences de précision spatiale et à des requêtes spécifiques concernant le champ de vision et la résolution des applications d’assistance de conduite. Un algorithme de flux optique, permet de déterminer un modèle d’un mouvement apparent d’objets entre les images d’une séquence d’images. A partir du mouvement l’algorithme de structure détermine une troisième dimension dans l’espace, à savoir la profondeur à partir des évaluations du flux optique. Evalue le flux optique pour toutes les positions d’une image d’une paire d’images, correspond à une évolution de la densité du flux optique. Le résultat de la détermination d’une structure à partir d’un mouvement, effectuée à partir des densités des données de flux optique donne ce qui est appelé une "carte en profondeur". Les exigences rigoureuses de la précision dans l’espace sont liées aux évaluations de structures 3D reposant sur le flux optique ("structure à partir du mouvement") utilisées de façon caractéristique dans les systèmes d’assistance de conduite car elles nécessitent des images qui copient l’environnement, par exemple, à un modèle de projection à chambre noire puisque les techniques de reconstruction 3D, par exemple, le procédé "Stixel" utilisent une géométrie équipolaire. Les exigences concernant le champ de vision optique et la résolution angulaire nécessaire impliquent que les systèmes de capteurs optiques utilisés se servent d’objectifs ayant un champ de vision horizontal étendu. Pour pouvoir copier des scènes de conduite sur les côtés et en même temps avoir une forte résolution, mesurer en pixels par degré, conservés au milieu, pour avoir l’image d’objets très éloignés dans la direction de conduite, on utilise, de manière caractéristique des objectifs de type œil de poisson (fisheye). Une caractéristique de tels systèmes optiques est que leur résolution angulaire mesurée en pixels par degré, diminue à partir du milieu de l’image vers les côtés. Ces exigences sont remplies de façon caractéristique en ce qu’en fonction des images déformées par un objectif fisheye, on corrige la séquence d’images avant de déterminer le flux optique de la séquence d’images, par exemple, en appliquant un modèle de projection à chambre noire. L’inconvénient est que la correction selon le modèle de projection à diaphragme d’un objectif fisheye conservant la résolution angulaire centrale en pixels par degré dans des systèmes à champ de vision important, augmente significativement le nombre de points images. En effet, comme le rapport de l’angle d’image au rayon dans le plan image du système optique se décrit par la transformation du modèle à diaphragme avec une fonction, cette transformation augmente la résolution angulaire du milieu vers les côtés alors que l’image " fisheye " d’origine présente une caractéristique opposée comme cela a été indiqué ci-dessus. Dans ces conditions, partant de la résolution angulaire d’origine au milieu de chaque image, la transformation reste la même, on a un effet d’extension sur les côtés de l’image. Cet effet d’extension étale l’information contenue dans ces zones d’image sur une plus grande surface, c’est-à-dire un plus grand nombre de points-image. La densité d’informations est ainsi inférieure et le procédé moins efficace avec les inconvénients concernant la puissance de calcul, le temps de latence et le besoin de mémoire. A titre d’exemple, une représentation non déformée d’une image orthographique à deux mégapixels avec 90°x50°, pour un champ de vision horizontal et vertical, conservant la résolution angulaire au milieu de l’image et du champ de vision horizontal et vertical, se traduit par une image non déformée à 5 ,5 mégapixels, ce qui correspond à une multiplication des données par un coefficient pratiquement égal à 3, si la correction des images de la séquence d’images se fait avant de déterminer le flux optique. EXPOSE ET AVANTAGES DE L’INVENTION L’invention a pour objet un procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordu, l’utilisation du procédé pour générer une carte en profondeur, un dispositif de traitement de données, un appareil de commande et une plateforme mobile comme cela sera développé. Dans l’ensemble de la description de l’invention, la succession des étapes de procédé est pour que le procédé puisse se vérifier facilement. L’ordre des étapes du procédé peut être modifié. Certaines des caractéristiques comportent des références numériques pour faciliter la lecture et rendre l’association plus claire, mais n’implique pas nécessairement l’existence de certaines caractéristiques. L’invention a pour objet un procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordus consistant à : fournir le champ de vecteurs de flux optique distordus comprenant un ensemble de vecteurs de flux distordus, déterminer un ensemble de positions de pied respectivement correspondantes pour le champ de vecteurs de flux optique distordus à l’aide d’un ensemble de positions de pixels d’un champ de vecteurs de flux optique corrigés et d’une loi de transformation inverse, déterminer la position de pixel respective pour l’origine respective d’un vecteur de flux non distordu respectif du champ de vecteurs de flux optique non distordu, déterminer un ensemble de vecteurs de flux respectifs dans le champ de vecteurs de flux optique distordus pour un ensemble de vecteurs de flux respectivement non distordu, déterminer le point de l’origine associé, correspondant, respectif du vecteur de flux distordu du champ de vecteurs de flux optiques distordus à l’aide de l’origine respectivement correspondante, déterminer l’extrémité respective de l’ensemble des vecteurs de flux correspondants, transformer l’extrémité respective de l’ensemble des vecteurs de flux correspondants à l’aide d’une loi de transformation, - déterminer le champ de vecteurs de flux optique non distordus, * associer à chaque vecteur de flux non distordu du champ de vecteurs de flux optique non distordus dont l’origine a été déterminée par la position de pixel respective, l’extrémité respectivement transformée du vecteur de flux correspondant du champ de vecteurs de flux optique distordus. En particulier, on peut définir le champ de vecteurs de flux optique distordus par un ensemble de vecteurs de flux à distorsion optique, c’est-à-dire que le champ de vecteurs de flux optique distordus peut être une partie du champ de vecteurs de flux total, disponible. Le champ de vecteurs optiques peut être distordu par les systèmes optiques qui génèrent les images de la séquence d’images pour le champ de vecteurs de flux optique en utilisant notamment un objectif fisheye ou autres objectifs dont les caractéristiques diffèrent de celles d’une chambre noire. Ainsi, la règle de transformation pour corriger en s’appuyant sur la détermination du comportement d’imagerie utilisé pour le champ de vecteurs de flux optique, distordu pour générer les images de la séquence d’images (par le système de capteurs optiques) permet de caractériser notamment avec des caractéristiques correspondantes d’objectif, indiquant l’association d’un angle optique à un rayon dans le plan-image et/ou caractérisant un modèle de caméra virtuelle. En particulier, la loi de transformation peut être fondée sur le rapport d’une association de pixels d’une image déformée à une association de pixels d’une image corrigée avec l’écart entre les pixels respectivement associés et le milieu de l’image. En d’autres termes, le procédé génère un champ de vecteurs de flux optique non distordu à partir d’un champ de vecteurs de flux optique distordu, ce champ de vecteurs de flux optique distordu étant fondé sur les images d’une séquence d’images qui ont été générées à l’aide d’un système optique déformant tel que, par exemple, une lentille grand angle. Le procédé peut notamment s’appliquer à un champ de vecteurs de flux optique, distordu, dense, et qui est fondé sur la détermination de vecteurs de flux optique, qui est appliqué à toutes les positions de pixels des images de la séquence d’images. En particulier, le champ de vecteurs de flux optique distordu, dense peut avoir un certain nombre de positions de pixels, aucun résultat valable pour déterminer les vecteurs de flux optique. Ces positions de pixel peuvent être caractérisées de manière correspondante et être rejetées pour déterminer le champ de vecteurs de flux non distordus correspondant. Le format général de données pour un champ de vecteurs de flux déformés, notamment dense peut être un champ de données bidimensionnelles qui a une liste tramée horizontale d’évaluation de vecteurs de flux optique analogue à une image numérique caractéristique. En particulier, le champ de vecteurs de flux, distordu peut comporter pour toutes les positions de pixels, les données qui représentent des composants de vecteur de flux optique dans la direction horizontale et dans la direction verticale, c’est-à-dire, notamment des informations quantitatives ainsi que des informations qualitatives spécifiques utilisées par des algorithmes de traitement a posteriori du champ de vecteurs de flux optique, pour exploiter, par exemple, la robustesse d’une détermination des vecteurs de flux respectifs et pour en tenir compte. La robustesse signifie, par exemple, la précision ou la fiabilité ou encore la garantie que le résultat n’est pas aléatoire, par exemple, engendré par le bruit. En d’autres termes, selon une première séquence d’étapes du procédé, on détermine des origines à l’aide des positions de pixel respectives, qui aboutissent par une imagerie inverse, c’est-à-dire la loi de transformation inversée à des origines correspondantes pour déterminer des origines des vecteurs de flux, distordus, correspondants respectifs du champ de vecteurs de flux optique, distordus, c’est-à-dire les coordonnées d’origine du vecteur de flux optique distordu, respectif. En particulier, dans une seconde séquence d’étapes de procédé qui suit la première séquence d’étapes de procédé, on transforme les extrémités des vecteurs de flux non distordus du champ de vecteurs de flux non distordu à l’aide des origines transformées de vecteurs de flux distordus, identifiés, avec la loi de transformation pour déterminer les extrémités, c’est-à-dire notamment les composantes cartésiennes x et y des vecteurs de flux non distordus du champ de vecteurs de flux optiques non distordu dans une image en amont. En d’autres termes, cela signifie que pour chaque origine du vecteur de flux non distordu, respectif, du champ de vecteurs de flux optique non distordu, à l’aide de l’origine transformée, qui se détermine par une imagerie inverse avec la loi de transformation inverse, on détermine un vecteur de flux distordu du champ de vecteurs de flux optiques distordu correspondants. L’extrémité du vecteur de flux distordu correspondant peut alors être transformée pour déterminer l’extrémité du vecteur de flux non distordu respectif. De façon avantageuse, par cette transformation inverse des origines respectives des vecteurs de flux non distordus respectifs, on peut réduire au moins les artéfices de dispersion ou de spécifications économes des vecteurs de flux non distordus car pour chaque transformation inverse pour chaque position du champ de vecteurs de flux optiques non distordu, comme résultat en sortie du procédé, on détermine un vecteur de flux distordu du champ de vecteurs de flux distordu pour la transformation. En outre, de manière avantageuse, avec ce procédé on économise des ressources pour déterminer un champ de vecteurs de flux optiques corrigés car l’augmentation décrite ci-dessus de la masse de données par la détermination du champ de flux optique corrigés, qui est fondé sur la correction du champ de vecteurs de flux optiques distordu peut au moins se réduire car, le procédé ainsi proposé, ne corrige pas seulement les images d’une séquence d’images prévue pour déterminer le champ de vecteurs de flux optique corrigés mais permet de corriger un champ de vecteurs de flux optique dense, distordu, en procédant en temps réel. Une correction précise d’un champ de vecteurs de flux optiques dense, distordu, en temps réel est particulièrement important pour un système d’assistance de conduite et/ou une conduite au moins partiellement automatisée s’il est utilisé pour un mouvement fondé sur un mécanisme de reconnaissance d’objets de l’environnement du véhicule. Le procédé décrit ci-dessus pour corriger le champ de vecteurs de flux optique distordu peut être appliqué par un ordinateur et/ou un procédé implémenté par un ordinateur. Selon une caractéristique, on fournit une séquence d’images optique déformées et on génère le champ de vecteur de flux optique distordu en s’appuyant sur au moins deux images successives de la séquence d’images. De façon avantageuse, il est proposé de générer une séquence d’images optiques déformées dans l’environnement d’un système de caméras à l’aide du système de caméras et de les fournir. Selon un développement, la règle de transformation est fondée sur la caractérisation d’un système optique utilisé pour générer le champ de vecteurs de flux optique distordu et/ou un modèle de caméra virtuelle pour générer le champ de vecteurs de flux optique distordu. Ainsi, le modèle de caméra virtuelle ou modèle de projection de caméra, par exemple un modèle sténopé, par exemple, un modèle de caméra à chambre noire et/ou un modèle à projection équidistance et/ou un modèle à projection stéréographique. Selon un développement, le champ de vecteurs de flux optique non distordu est subdivisé à l’aide d’une première grille de coordonnées et le champ de vecteurs de flux optique distordu est subdivisé avec une seconde grille de coordonnées, la seconde grille de coordonnées étant définie à l’aide de la première grille de coordonnées et de la règle de transformation inverse. L’ensemble des origines correspondantes pour le champ de vecteurs de flux optique distordu peut se déterminer à l’aide de l’ensemble des positions de pixels du champ de vecteurs de flux optique corrigés et d’un premier procédé par interpolation fondé sur le premier réseau de coordonnées et sur le second réseau de coordonnées. Cela signifie que chaque origine et/ou un point d’extrémité des vecteurs de flux correspondants sont déterminés par la position des coins ou des points d’intersection du réseau ou de la grille de coordonnées respective et par une interpolation à l’aide de la maille résultante qui est défini par la grille respective de coordonnées. Pour la description de la position respective, on peut identifier la maille de grille à l’aide des coordonnées de la position respective et ensuite faire une interpolation dans la maille de grille. En d’autres termes, le procédé peut s’effectuer par des transformations des origines respectives et des extrémités des vecteurs de flux comme cela a été décrit ci-dessus. En plus ou en variante, selon un développement, le procédé peut s’appliquer à la transformation de points isolés, notamment de points qui se trouvent sur la première grille de coordonnées et/ou la seconde grille de coordonnées et ensuite on fait une interpolation dans la grille de coordonnées respectives. En plus ou en variante, le procédé peut consister à transformer des points isolés, notamment des points qui se trouvent sur la première grille de coordonnées et/ou la seconde grille de coordonnées et faire une interpolation à l’intérieur de la grille de coordonnées respective. Cela signifie qu’une position quelconque d’une origine et/ou d’une extrémité des vecteurs de flux correspondant seront définis avec les positions des coins ou des points d’intersection de la grille de coordonnées respective et une interpolation dans une maille de grille, résultante, qui est définie par la grille de coordonnées respective. Pour décrire la position respective, on peut tout d’abord identifier la maille correspondante avec les coordonnées de la position respective et ensuite appliquer une interpolation dans cette maille. Selon un développement, la première grille de coordonnées est rectangulaire et/ou à angles droits. De façon avantageuse, on détermine la position à l’aide d’une première grille de coordonnées, rectangulaire, de façon à pouvoir déterminer simplement une grille de coordonnées rectangulaire et si cette grille de coordonnées rectangulaires présente un coefficient selon le rapport dimensionnel donné ci-dessus, la maille de la grille peut englober une certaine position comme cela sera décrit ci-après, pour se déterminer simplement. En variante ou en plus, la première grille de coordonnées peut être quadratique et/ou à angles droits. Selon un développement, dans une étape, on détermine les coins du second réseau de coordonnées en se fondant sur les coins du premier réseau de coordonnées et de la loi de transformation inverse. Dans une autre étape on applique un procédé d’interpolation pour obtenir la position relative des origines par rapport aux coins d’une maille de grille englobant l’origine pour la seconde grille de coordonnées, avec une position relative des positions respectives d’un champ de vecteurs de flux optique non distordu aux coins de la maille de la première grille de coordonnées et entourant la position du pixel respectif. En d’autres termes, les positions des origines et/ou des extrémités des vecteurs de flux qui sont entre les coins de la grille de coordonnées, c’est-à-dire qui se situent dans une maille, peuvent être déterminés de façon exacte à l’aide des positions de coins voisins ou proches de la maille respective et qui sont interpolées dans la grille de coordonnées correspondante. Selon un développement, le premier procédé d’interpolation détermine la position respective des origines par rapport aux coins de la seconde grille de coordonnées à l’aide d’une interpolation bilinéaire et/ou d’une interpolation bicubique fondée sur la position relative des positions de pixel respectives du champ de vecteurs de flux optique non distordu par rapport aux coins de la première grille de coordonnées. Si la largeur de la maille correspondante et/ou sa longueur correspondante sont des puissances de 2, on peut identifier la position E, y compris la maille de la grille avec des moyens réduits pour un simple décalage vers la droite du motif de bit des coordonnées de E pour trouver les coordonnées horizontales T et verticales T de la maille avec les coordonnées (X t , Y t ). De façon avantageuse, par des étapes de procédé avec des interpolations qui concernent un vecteur de flux on détermine précisément toute position et ainsi on détermine efficacement le champ de vecteurs de flux optique non distordu, en particulier, par rapport à un circuit utilisé pour déterminer. Cela signifie que seulement, de façon partielle, notamment par la première grille de coordonnées et/ou la seconde grille de coordonnées, on résout exactement la partie détectée des positions de pixels des champs de vecteurs de flux concernés et on interpole les positions intermédiaires dans chaque grille de coordonnées avec des points d’intersection de grilles voisines qui sont transformées comme décrit ci-dessus. En outre, de façon avantageuse, l’interpolation réduit la complexité du calcul car les positions intermédiaires sont approchées d’une manière simple à déterminer comme, par exemple, par un procédé bilinéaire et/ou bicubique, par comparaison avec une détermination valable de manière générale par la loi de transformation qui se définit, par exemple, par un modèle géométrique Brown-Conrady. Une telle interpolation peut s’appliquer à la fois pour déterminer l’origine des vecteurs de flux distordus du champ de vecteurs de flux optique distordu et aussi pour déterminer les extrémités des vecteurs de flux non distordus du champ de vecteurs de flux optique non distordu. Par ce procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordu on peut enregistrer l’association des positions de coins de la première grille de coordonnées par rapport à la seconde grille de coordonnées sous la forme d’informations de commande pour éviter les calculs compliqués de la transformation inverse. Ces transformations de commande ont une liste de points associés sur une trame et qui peuvent définir les positions des coins de la maille de grille respective dans la seconde grille de coordonnées du champ de vecteurs de flux optique distordu. La liste correspondante des positions des coins pour la première grille de coordonnées n’a pas à être mémorisée de façon explicite car la régularité permet une reconstruction implicite des positions des coins de la maille de grille dans la première grille de coordonnées. Selon un développement, les origines des vecteurs de flux correspondant, respectif, se déterminent à l’aide des positions respectives des origines les plus proches des vecteurs de flux distordus du champ de vecteurs de flux optique distordu. De manière avantageuse, cette détermination, identifie l’origine d’un vecteur de flux, distordu, même si les positions déterminées de l’origine correspondante présentent une composante fractionnelle pour chaque vecteur de flux distordu correspondant. Selon un développement, les extrémités des vecteurs de flux correspondants se déterminent en faisant la moyenne de vecteurs de flux distordus, considérés comme valables et dont les origines sont le plus près des origines respectives. En particulier, la moyenne de vecteurs de flux distordus, voisins peut se faire sous la forme d’une moyenne pondérée, notamment d’une position relative des origines respectives. De manière avantageuse, en se fondant sur la moyenne, si les positions déterminées X P et Y P de l’origine d’un vecteur de flux, distordu, respectif, correspondant ont une composante fractionnelle, on détermine un point de pied d’un vecteur de flux distordu, valable et/ou on améliore la détermination du champ de vecteurs de flux corrigé. Un développement propose qu’un vecteur de flux respectif est valable, si une valeur de validité associée à ce vecteur de flux respectif par sa génération de vecteur de flux est fixée comme valable et/ou si un indice de qualité primaire, associé à ce vecteur de flux a une valeur maximale parmi les indices de qualité primaire des origines les plus proches des positions des origines de respectives des vecteurs de flux distordus. Ainsi, à chaque position de pixel respective du champ de vecteurs de flux optique distordu, on associe une valeur de validité booléenne. Cette valeur de validité booléenne peut indiquer si à une position de pixel respective, lors de la détermination du champ de vecteurs de flux optique distordu, on a pu déterminer avec succès un vecteur de flux distordu. A chaque vecteur de flux optique, distordu et/ou corrigé, on peut en plus de la valeur de validité booléenne, associer d’autres informations de qualité. Les informations de qualité peuvent être générées avec des valeurs de mesures qualitatives et/ou quantitatives obtenues lorsqu’on détermine le champ de vecteurs de flux optique distordu, fournissant des grandeurs caractéristiques permettant d’indiquer la robustesse de la détermination des vecteurs de flux concernés. Les informations de qualité peuvent avoir à la fois des informations de qualité, primaires, simples et aussi une ou plusieurs informations secondaires de qualité. Les informations de qualité peuvent être utilisées dans le présent procédé pour déterminer un vecteur de flux distordu correspondant, dont l’extrémité est transformée pour déterminer le champ de vecteurs de flux non distordu. Avec la valeur de validité booléenne et/ou les informations de qualité, on peut améliorer la détermination du champ de vecteurs de flux optique non distordu et/ou la rendre plus robuste. En se fondant notamment sur quatre des positions d’origine, transformées, des vecteurs de flux distordus les plus proches de la valeur de validité booléenne et/ou de l’indice primaire de qualité, on améliore la détermination d’un vecteur de flux distordu correspondant, respectif, pour améliorer les informations déduites du champ de vecteurs de flux optique corrigés et éviter ainsi une décision erronée, ce qui, dans le contexte particulier de l’automatisation d’un véhicule, peut avoir des conséquences graves. Selon le procédé, on ne sélectionnera comme valables que de tels vecteurs de flux, corrigés, dont les origines sont situées à des positions auxquelles a été associée une valeur de validité booléenne valable et/ou un indice primaire de qualité valable. Des vecteurs de flux distordus non valables sont rejetés pour déterminer les extrémités des vecteurs de flux distordus correspondants. Si la valeur de validité booléenne et/ou un indice de qualité primaire, valable, des vecteurs de flux non valables, en particulier des quatre vecteurs, qui sont les plus proches des positions d’origine, transformées, on peut considérer comme non valable le vecteur de flux corrigé correspondant de cette position de pixels du champ de vecteurs de flux optique corrigés et considérer également comme non valable les informations de qualité associées à ce vecteur de flux corrigé. Comme la position d’origine transformée P dans le champ de vecteurs de flux optique distordu est régulièrement fractionnelle par rapport à la position de pixel, c’est-à-dire se situe entre les positions respectives des pixels du champ de vecteurs de flux optiques distordu, on peut déterminer le vecteur de flux distordu correspondant avec les quatre vecteurs de flux distordus les plus proches, c’est-à-dire voisins et qui se situent à des positions de pixels en nombres entiers. Selon un autre développement, les vecteurs de flux distordus, valables par la moyenne, déterminent des vecteurs de flux distordus correspondants comme non valables, si la différence des vecteurs de flux distordus, valables utilisés pour faire la moyenne, dépasse un seuil. Lors de la sélection des vecteurs de flux distordus les plus proches, on tient compte de ce que les composants de vecteurs de flux des candidats qui subsistent après le procédé de sélection décrit ci-dessus, ont de grandes différences par rapport au vecteur de flux distordu. On peut l’interpréter comme signifiant que ces vecteurs de flux appartiennent à différents objets réels avec des mouvements apparemment indépendants. Pour éviter de générer des vecteurs de flux corrigés qui appartiennent à un objet non existant du fait du décalage intermédiaire (déplacement intermédiaire sur l’image) qui a un décalage intermédiaire sur les images. En d’autres termes, il faut éviter de faire la moyenne de vecteurs de flux qui n’appartiennent pas au même objet. En effet, un vecteur de flux qui en résulterait n’aurait pas de correspondant physique. Un tel vecteur de flux est rejeté. En variante, on renonce à faire la moyenne des candidats et on décide pour l’un des candidats, de préférence, le plus proche. Selon un développement, pour la transformation des extrémités des vecteurs de flux correspondants, respectifs, dans une étape, on subdivise le champ de vecteurs de flux optiques distordu à l’aide d’une troisième grille de coordonnées et le champ de vecteurs de flux optique non distordu sera subdivisé en une quatrième grille de coordonnées. Dans une autre étape, on détermine la quatrième grille de coordonnées avec la troisième grille de coordonnée et la règle de transformation et on détermine les extrémités transformées des vecteurs de flux correspondants respectifs à l’aide d’un second procédé d’interpolation fondé sur la troisième grille de coordonnées et la quatrième grille de coordonnées. Selon un développement, on détermine les coins de la quatrième grille de coordonnées en se fondant sur les coins de la troisième grille de coordonnées et la règle de transformation. Dans une autre étape, avec le même procédé d’interpolation, on détermine la position relative des extrémités transformées en coins d’une maille de grille englobant l’une des extrémités transformée dans la quatrième grille de coordonnées avec une position relative des extrémités en coins à l’aide d’une maille englobant les extrémités du champ de vecteurs de flux optique distordu de la troisième grille de coordonnées. Selon un développement, la troisième grille de coordonnées est rectangulaire et/ou à angles droits. En variante ou en plus, la troisième grille de coordonnées est quadratique et/ou triangulaire. Selon un développement, il est proposé que pour le second procédé d’interpolation, on détermine la position relative des extrémités transformées des vecteurs de flux respectif correspondant à des extrémités de la quatrième grille de coordonnées par une interpolation bilinéaire et/ou bicubique fondée sur la position relative des extrémités des vecteurs de flux correspondants vers les coins de la troisième grille de coordonnées. De façon avantageuse, avec les coins de la troisième grille de coordonnées et de la quatrième grille de coordonnées, on peut déterminer les positions intermédiaires dans la grille de coordonnées respective à l’aide de la règle de transformation en interpolant dans la maille de grille respective. L’invention propose l’application du procédé décrit ci-dessus pour représenter l’environnement d’un capteur dont les images permettent de déterminer le champ de vecteurs de flux optique distordu. L’invention a également pour objet l’application du procédé décrit ci-dessus pour corriger un champ de vecteurs de flux optique non corrigé, pour générer une carte de profondeur en se fondant sur le champ optique distordu, cette application étant caractérisée par les images d’une séquence test avec l’optique déformée pour générer le champ de vecteurs de flux optique distordu, une troisième dimension ainsi qu’une information de téléphone pour chaque position (x, y) d’un champ de flux de vecteur optique notamment non distordu. L’invention a également pour objet un dispositif de traitement de données pour déterminer un champ de vecteurs de flux optique distordu, ayant une entrée pour fournir un champ de vecteurs de flux optique distordu et/ou les images déformées d’une séquence d’images. En outre, le dispositif de traitement de données comporte une unité de calcul et/ou un système sur puce. Le dispositif de traitement de données a une sortie pour fournir un champ de vecteurs de flux distordus ; l’unité de calcul et/ou le système de puce est installé pour appliquer le procédé ci-dessus, de correction d’un champ de vecteurs de flux optique corrigé. L’invention a également pour objet un appareil de commande d’un véhicule ayant un dispositif comme celui décrit ci-dessus pour le traitement de données. Le dispositif de traitement de données peut être implémenté dans l’appareil de commande pour appliquer le procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordu, facile pour des applications, y compris l’implémentation. L’invention a également pour objet une plateforme mobile, notamment un véhicule au moins partiellement automatisé muni d’un appareil de commande du type décrit ci-dessus. L’appareil de commande peut être appliqué avantageusement à la plateforme mobile pour le procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique corrigé. La présente invention sera décrite ci-après de manière plus détaillée à l’aide d’exemples de réalisation représentés dans les dessins annexés dans lesquels : esquisse schématique du flux de données du procédé de correction du champ de vecteurs de flux optique distordu, esquisse d’étapes du procédé de correction du champ de vecteurs de flux optique distordu en utilisant un procédé d’interpolation à l’aide d’une grille de coordonnées, esquisse de détail de la transformation et de la transformation inverse, esquisse schématique d’une transformation inverse de coins, esquisse schématique de la transformation inverse par interpolation, esquisse schématique de l’association d’une position d’origine correspondant à des origines de vecteurs de flux avec des grandeurs qualitatives, esquisse schématique de l’association d’une position d’origine correspondant à des origines de vecteurs de flux en moyennant des composants, esquisse schématique d’une transformation de coins, esquisse schématique d’une suite d’étapes du procédé. DESCRIPTION D’UN MODE DE REALISATION La est l’esquisse schématique d’un flux de données du procédé de correction du champ de vecteurs de flux optique, distordu. Les images d’une séquence d’images 110 peuvent être enregistrées dans une banque de données 130 pour déterminer à l’aide d’un procédé de calcul de champ de vecteurs de flux notamment d’un champ de vecteurs de flux optique, dense 120 qui a été distordu par l’utilisation du système optique et/ou du système de caméras pour générer les images 110. A l’aide d’un dispositif 140 pour déterminer un champ de vecteurs de flux optique corrigé, on détermine un champ de vecteurs de flux optique corrigé 150 et on le fournit pour d’autres applications 160. Les vecteurs de flux du secteur 170 du schéma sont présentés distordus et dans la section 180, les vecteurs de flux sont corrigés. Une telle application 160 permet, par exemple de reconnaître des obstacles sur une route et/ou générer, à l’aide du champ de vecteurs de flux optique, corrigé, une représentation de l’environnement d’un véhicule au moins partiellement automatisé et/ou de générer une carte de profondeur qui ajoute une position en profondeur à chaque point image. Cela permet ainsi de fournir des images optiques corrigées de la séquence d’images et le champ de vecteurs de flux optique, distordu peut être généré en se fondant sur au moins deux images successives de la séquence d’images. La règle de transformation ou la règle de transformation inverse peut s’appuyer sur une caractérisation du système optique utilisé et/ou d’un modèle virtuel de caméra pour générer le champ de vecteurs de flux optique distordu. La esquisse le procédé de correction du champ de vecteurs de flux optique distordu en utilisant un procédé par interpolation à l’aide d’une grille de coordonnées. Pour calculer la position des origines correspondantes à l’aide d’une imagerie inverse, c’est-à-dire d’une transformation inverse 250 avec une règle de transformation inversée, on peut subdiviser le champ de vecteurs de flux optique non distordu 210 à l’aide d’une première grille de coordonnées 216a composée de mailles 214a correspondantes et subdiviser le champ de vecteurs de flux optique distordu 220 avec une seconde grille de coordonnées 226a composée de mailles 224a. La seconde grille de coordonnées 226a peut ainsi se déterminer à l’aide d’une première grille de coordonnées 216a et d’une règle de transformation inverse appliquée à la première grille de coordonnées 216a. La première grille de coordonnées 216a et la seconde grille de coordonnées 226a sont suffisamment représentées par les points d’intersection, c’est-à-dire les coins des grilles de coordonnées 216a, 226a respectives. Pour transformer les coins des vecteurs de flux correspondants respectifs 222 distordus pour déterminer les extrémités des vecteurs de flux respectifs non distordus 242 pour le champ de vecteurs de flux optique non distordu 210 par une image en amont, c’est-à-dire la transformation 250 avec la règle de transformation, on peut subdiviser le champ de vecteurs de flux 222 distordu à l’aide d’une troisième grille de coordonnées 226b avec des mailles 224b correspondantes et subdiviser le champ de vecteurs de flux optique 210 non distordu avec une quatrième grille de coordonnées 216b avec des mailles 214b correspondantes. La quatrième grille de coordonnées 216b peut ainsi être déterminée à l’aide du troisième réseau de coordonnées 226b et d’une règle de transformation, pour s’appliquer à la troisième grille de coordonnées 226b. Pour déterminer la position des origines des vecteurs de flux 222 respectifs, correspondants, distordus du champ de vecteurs de flux optique distordu 220 en des positions de pixel dans le champ de vecteurs de flux optique non distordu 210 qui définissent les origines respectives 212 de chaque fois un vecteur de flux non distordu, on peut déterminer les origines correspondantes respectives à l’aide de positions relatives des origines 212 de vecteurs de flux respectifs non distordus dans le champ de vecteurs de flux non distordu 210 identifiant dans le champ de vecteurs de flux non distordu 210 en particulier la maille rectangulaire 214a de la première grille de coordonnées 216a qui englobe la position respective de l’origine 212. Si la largeur correspondante de la maille et/ou sa longueur correspondante sont représentées selon des puissances du deuxième degré, on peut identifier la position de la maille de grille englobant la position E, avec une mise en œuvre de moyens réduits grâce à un simple décalage vers la droite du motif de bit des coordonnées de E pour trouver les coordonnées horizontales et verticales T de la maille de grille par les coordonnées (X t , Y t ). La position relative de l’origine 212 dans une maille de grille 214a englobant la position de l’origine 212 de la première grille de coordonnées 216a, permet, à l’aide d’un premier procédé d’interpolation, de déterminer la position relative à l’intérieur d’une maille de grille 224a englobant la position dans la seconde grille de coordonnées 226a. La position relative peut être la position de l’origine transformée et/ou l’origine d’un vecteur de flux distordu 222. Pour déterminer les positions des extrémités des vecteurs de flux non distordus 242 respectifs pour le champ de vecteurs de flux optique non distordu 210, on peut déterminer les positions relatives respectives des extrémités des vecteurs de flux distordus respectifs 222 du champ de vecteurs de flux distordu 220 notamment identifier une maille de grille respective 224b, rectangulaire, de la troisième grille de coordonnées 226b qui englobe la position des extrémités des vecteurs de flux distordus 222 respectifs. Avec la position relative de l’extrémité à l’intérieur d’une surface de maille 224b de la troisième grille de coordonnées 226b qui englobe le vecteur de flux distordu 222 respectif, on peut avec un second procédé d’interpolation, déterminer la position relative de l’extrémité du vecteur de flux distordu 242 respectif à l’intérieur d’une surface de la quatrième grille de coordonnées 216b qui contient la position de l’extrémité du vecteur de flux distordu respectif 242. De façon avantageuse, par des étapes de procédé d’interpolation on peut déterminer la position respective d’un vecteur de flux, de façon précise et ainsi déterminer, de manière efficace, notamment par rapport au circuit utilisé, le champ de vecteurs de flux optique non distordu. Cela signifie qu’on résout exactement, seulement partiellement en particulier avec la première et/ou la seconde grille de coordonnées, la partie détectée des positions de pixels des champs de vecteurs de flux correspondants, et on interpole les positions intermédiaires dans la grille de coordonnées respective à l’aide de points d’intersection de grille, voisins ou de coins de la grille de coordonnées respectifs, et qui ont été transformés comme cela a été décrit. En outre et de manière avantageuse, l’interpolation réduit la complexité du calcul car les positions intermédiaires peuvent être approximées de manière simple, par exemple, par des procédés bilinéaires et/ou bicubiques, par comparaison avec la détermination appliquée de manière générale par la règle de transformation qui se détermine, par exemple, avec un modèle géométrique Brown-Conrady. On peut appliquer une telle interpolation à la fois pour déterminer les origines des vecteurs de flux distordus du champ de vecteurs de flux optique distordu et aussi pour déterminer les extrémités des vecteurs de flux non distordus du champ de vecteurs de flux optique non distordu. En particulier, dans une première séquence d’étapes de procédé, on calcule les positions des origines transformées pour déterminer les origines de vecteurs de flux distordus respectifs correspondants du champ de vecteurs de flux optique distordu en des origines, c’est-à-dire les coordonnées de l’origine du vecteur de flux respectif, des vecteurs de flux non distordus respectifs pour un champ de vecteurs de flux optique non distordu en ce qu’avec une transformation inverse, on utilise les origines des vecteurs de flux non distordus respectifs pour déterminer la position des origines transformées selon la règle de transformation inverse. En particulier, dans une seconde séquence d’étapes de procédé qui suit la première séquence d’étapes de procédé, on transforme les extrémités des vecteurs de flux non distordus du champ de vecteurs de flux non distordu à l’aide des origines transformées de vecteurs de flux distordus, identifiés, en appliquant la règle de transformation pour déterminer les extrémités, c’est-à-dire notamment les composantes cartésiennes X et Y des vecteurs de flux non distordus du champ de vecteurs de flux non distordu en procédant vers l’amont. En particulier, en variante ou en plus, on peut déterminer respectivement pour un vecteur de flux du champ de vecteurs de flux non distordu à la fois l’origine correspondante et aussi l’extrémité correspondante avant de déterminer un vecteur de flux suivant du champ de vecteurs de flux non distordu. La schématise le procédé selon lequel avec les coordonnées X E , Y E d’une position E d’origine du vecteur de flux non distordu 312 respectif du champ de vecteurs de flux optique non distordu 310, on définit une position d’origine P transformée ayant pour coordonnées X P , Y P dans le champ de vecteurs de flux optique distordu 320 pour déterminer un vecteur de flux distordu 322 par une transformation inverse selon la règle de transformation inverse 330. La position E est déterminée par ses coordonnées X E , Y E et la position de l’origine P par ses coordonnées X P , Y P . En particulier, les coordonnées cartésiennes U’ E , V’ E des extrémités respectives des vecteurs de flux non distordus 312 à la position E peuvent, par la transformation des coordonnées U P , V P du vecteur de flux distordu 322 déterminé, respectif, à la position P du champ de vecteurs de flux distordu 320, être définies par une transformation amont, c’est-à-dire une règle de transformation 340. En d’autres termes, cela signifie que pour chaque origine du vecteur de flux respectif non distordu 312 du champ de vecteurs de flux optique non distordu 310, avec la position de l’origine résultant de la transformation inverse, on définit, par une formation inverse avec la règle de transformation 330 inverse et l’origine du vecteur de flux 312 respectif, un vecteur de flux distordu 322 du champ de vecteurs de flux optique distordu 320 correspondant. L’extrémité du vecteur de flux distordu correspondant peut être transformée 340 selon la règle de transformation pour définir l’extrémité du vecteur de flux 312 respectif non distordu. De façon avantageuse, par cette transformation inverse des origines respectives des vecteurs de flux non distordus 312, ou réduit les artifices d’économie ou artifices de dispersion car, par la transformation inverse, pour chaque position du champ de vecteurs optique non distordus, le résultat du procédé est de déterminer un vecteur de flux distordu 322 du champ de vecteurs de flux distordus 330 pour la transformation. En outre, de façon avantageuse, avec ce procédé, on économise des ressources pour déterminer un champ de vecteurs de flux optique distordu car on réduit l’augmentation de la masse de données décrite en début de description en déterminant le champ de flux optique distordu fondé sur la distorsion du champ de vecteurs de flux optique distordu car, le procédé proposé ici, non seulement corrige déjà les images d’une séquence d’images prévue pour déterminer le champ de vecteurs de flux optique corrigé. L’économie en moyens de calcul résulte notamment de ce que le flux optique représentant à beaucoup de calculs, est appliqué à l’original, c’est-à-dire aux données d’images non agrandies alors que la correction de la distorsion du champ de vecteurs de flux nécessite relativement peu de calculs. Ce procédé permet de corriger en temps réel un champ de vecteurs de flux optique dense, distordu. Il est particulièrement avantageux de faire une correction précise d’un champ de vecteurs de flux optique, dense, distordu, en temps réel pour un système d’assistance de conduite et/ou la conduite au moins partiellement automatisée si le système utilise un mécanisme de reconnaissance d’objets de l’environnement du véhicule basé sur le mouvement. La esquisse les positions des coins de maille de grille 1 supérieur gauche de la première grille de coordonnées 410 en positions de coin de la seconde grille de coordonnées 420 par une règle de transformation inverse 430. Si comme l’esquisse la , les mailles de la grille sont réparties suivant une trame, on peut déterminer une position (X t + Y t *m) pour identifier la maille de grille correcte dans la liste des mailles de grille associées à la trame. Ainsi, m est le nombre de mailles de la première grille de coordonnées dans la direction horizontale et X t , Y t sont les nombres entiers pour cette numérotation. Pour la transformation inverse de l’origine d’un vecteur de flux distordu (X E , Y E ) en un point de l’origine d’un vecteur de flux distordu inverse (X P , Y P ) on peut former la première grille de coordonnées avec des boîtes rectangulaires, régulièrement espacées et ne se chevauchant pas. Comme esquissé à la correspondant à la ci-dessus, pour chacune des positions de coin A, B, C et D d’une maille rectangulaire T 510 de la première grille de coordonnées du premier champ de vecteurs de flux distordu, on détermine une position de coin correspondante A’, B’, C’, D’ dans un champ rectangulaire T’520 dans la seconde grille de coordonnées à l’aide de l’étape de transformation inverse et on l’associe. De telles positions de coin transformées A’, B’, C’, D’ définissent une seconde grille de coordonnées irrégulière dans le champ de vecteurs de flux distordus. Les positions E et P représentent la position des origines du vecteur de flux optique non distordu ou du vecteur de flux optique distordu. Ainsi, on détermine le vecteur de flux optique distordu par la position de P. Pour ce procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordu, on enregistre l’association des positions de coins de la première grille de coordonnées par rapport à la seconde grille de coordonnées sous la forme d’informations de commande, pour éviter un calcul volumineux par la transformation inverse. Ces informations de commande ont une liste de points associés sous la forme d’une trame, qui définissent les mailles respectives dans la seconde grille de coordonnées du champ de vecteurs de flux optique distordu. La liste correspondante des positions des coins pour la première grille de coordonnées n’a pas à être enregistrée de manière explicite car la régularité permet une reconstruction explicite des positions de coins de la maille de dans la première grille de coordonnées. Le procédé d’interpolation permet de déterminer la position relative de n’importe quel vecteur de flux distordu par rapport aux coins les plus proches de la seconde grille de coordonnées en procédant par interpolation fondée sur la position relative des origines des vecteurs de flux respectifs non distordus d’un champ de vecteurs de flux optique non distordu par rapport aux coins de la première grille de coordonnées. La position relative de l’origine E d’un vecteur de flux corrigé, respectif, dans une maille de grille entourant ce point E se détermine de manière quantitative par des coordonnées partielles, horizontales, relatives (α) et des coordonnées partielles, verticales, relatives (β). Ces deux coordonnées partielles se situent respectivement dans l’intervalle semi-ouvert [0,1]. Les deux coordonnées partielles (α, β) se calculent à l’aide de la formule 1 suivante : α=(X E -X A )/(X B -X A ) β=(Y E -Y A )/(Y D -Y A ) Formule 1 Selon la : X E est la coordonnée en X du point E dans la première grille de coordonnées 510 ; X A est la coordonnée en X de la position du coin A de la première grille de coordonnées 510 ; X B est la première coordonnée en X de la position du coin B de la première grille de coordonnées 510 ; Y E est la coordonnée en Y du point E dans la première grille de coordonnées 510 ; Y A est la coordonnée Y des positions de coin A de la première grille de coordonnées 510 ; et Y D est la coordonnée en Y de la position de coin D de la première grille de coordonnées 510. Les deux coordonnées partielles (α, β) et des positions des coins A’, B’, C’, D’ obtenues par transformations inverse de la seconde grille de coordonnées 520 permettant de déterminer les coordonnées de la position P à partir des positions transformées des origines d’un vecteur de flux distordu, correspondant respectif du champ de vecteurs de flux optique distordu. Cela peut se faire par des procédés bilinéaires et/ou bicubiques et/autres procédés d’interpolation. Un procédé bilinéaire pour l’interpolation s’effectue d’une manière particulièrement simple mais il ne permet pas de copier l’effet de courbure du deuxième ordre de la seconde grille de coordonnées. En particulier, un procédé plus complexe tel que l’interprétation Spline bicubique peut servir à l’interpolation pour obtenir la précision géométrique demandée à l’application du champ de vecteurs de flux corrigé sans devoir trop réduire la taille des mailles de grille utilisées. Les coordonnées relatives de l’origine P d’un vecteur de flux distordu correspondant à l’intérieur d’une maille de la seconde grille de coordonnées peuvent se faire par interpolation comme cela est décrit à la : Xp=(1-β)[(1-α)X A’ +αX B’ ]+β[(1-α)X D’ +α X C’ ] Yp=(1-β)[(1-α)Y A’ +αY B’ ]+β[(1-α)Y D’ +α Y C’ ] Formule 2 Les positions déterminées X P Y P peuvent avoir une partie fractionnelle, c’est-à-dire que les positions X P Y P peuvent se situer entre les positions de pixels du champ de vecteurs de flux distordu. La esquisse la signification géométrique de coefficient fractionnel (α) et (β) pour une transformation bilinéaire. La esquisse schématiquement l’association d’une position d’origine correspondante à des origines de vecteurs de flux distordus en tenant compte des valeurs valables et/ou des transformations de qualité et/ou des valeurs caractéristiques des vecteurs de flux distordus. Une position de pixels respective P 610, 620, 630, 640 du champ de vecteurs de flux optique, distordu, P (x, y) permet d’associer une validité booléenne. Cette valeur de validité booléenne peut afficher si la position respective de pixels P 610, 620, 630, 640 pour la détermination du champ de vecteurs de flux optique distordu permet de déterminer avec succès un vecteur de flux distordu. A chaque vecteur de flux optique distordu et/ou corrigé, ayant une origine à la position de pixel 610, 620, 630, 64, on associe en plus de la valeur de validité booléenne, une autre information de qualité. Les informations de qualité sont générées avec des mesures qualitatives et/ou quantitatives générées à la détermination du champ de vecteurs de flux optique distordu, pour fournir des grandeurs caractéristiques qui donnent une indication de la robustesse de la détermination des vecteurs de flux concernés. Les informations de qualité peuvent avoir à la fois une information de qualité primaire simple Q p et aussi une ou plusieurs informations secondaires de qualité Q s . Les informations de qualité peuvent s’utiliser dans le procédé présenté pour déterminer un vecteur de flux distordu correspondant, ayant une origine à la position de pixel 610, 620, 630, 640 et dont l’extrémité sera transformée pour déterminer le champ de vecteurs de flux optique non distordu. A l’aide de la valeur de validité booléenne et/ou des informations de qualité, on améliore la détermination du champ de vecteurs de flux optique non distordu. En s’appuyant sur le fait que notamment quatre des positions d’origines correspondantes 600 situées le plus près de vecteurs de flux distordus, avec une origine à la position de pixel 610, 620, 630, 640, avec la valeur de validité booléenne et/ou de l’indice de qualité primaire permet d’améliorer la détermination du vecteur de flux distordu correspondant avec une origine à la position de pixel 610, 620, 630, 640 pour améliorer les informations déduites de ce champ vectoriel de flux optique distordu et d’éviter ainsi de prendre une mauvaise décision, qui pourrait avoir des conséquences graves, en particulier dans le contexte de l’’automatisation de véhicules automobiles. Pour ce procédé de sélection, on utilisera les étapes successives décrites ci-après : Pour le procédé, on peut sélectionner comme valides, de tels vecteurs de flux distordus dont les origines 610, 620, 630, 640 sont situées en des positions de pixel et auxquelles on attribue une valeur de validité booléenne, valable et/ou un indice de qualité primaire valable. Les vecteurs de flux distordus non validés dans l’exemple de la , ayant une origine aux positions de pixel 610, 620, 630 sont projetés pour déterminer les extrémités des vecteurs de flux distordus correspondants, déterminés. Si la valeur de validité booléenne et/ou un indice de qualité primaire valable des vecteurs de flux distordus, notamment des quatre vecteurs situés à proximité des origines transformées, on peut caractériser comme non valable le vecteur de flux valable correspondant de cette position de pixel du champ de vecteurs de flux optiques distordu en le qualifiant comme non valable et les informations de qualité associées aux vecteurs de flux distordus peuvent également être caractérisées comme non valables. Comme l’origine P correspondante dans le champ de vecteurs de flux optiques distordu peut régulièrement être fractionné par rapport à la position de pixel respective, il peut ainsi également se situer entre les positions de pixel respectives du champ de vecteurs de flux optique transformé, permettant de déterminer le vecteur de flux distordu, à l’aide des quatre vecteurs de flux distordus situés le plus près et qui déterminent une position de pixel, en nombre entier. Ces quatre positions P les plus proches des vecteurs de flux distordu (P TL , P TR , P BL ) sont les suivantes : si X P , Y P sont fractionnés par rapport aux positions de pixel : P TL avec pour coordonnées (X P_TL , Y P_TL ) = (niveau(X P ), niveau (Y P )) P TR avec pour coordonnées (X P_TR , Y P_TR ) = (niveau(X P )+1, niveau (Y P )) PBR avec pour coordonnées (X P_BR , Y P_BR ) = (niveau(X P )+1, niveau (Y P )+1) P BL avec pour coordonnées (X P_BL , Y P_BL ) = (niveau(X P ), niveau (Y P )+1) la fonction niveau () est l’arrondi vers le nombre entier inférieur le plus proche. L’information de qualité primaire Q p peut s’utiliser pour effectuer une première sélection parmi les quatre vecteurs de flux distordus (P TL , P TR , P BL ) les plus proches de la position de l’origine P, c’est-à-dire de ne tenir compte que de l’évaluation actuellement la plus robuste pour ces quatre vecteurs de flux distordus pour les prendre en compte et rejeter les autres. Puis on calcul une valeur maximale de l’information de qualité primaire Q p_max de ces vecteurs de flux distordus et on sélectionne parmi ceux-ci les vecteurs de flux distordus ayant la même valeur maximale Q p_max . Les autres vecteurs de flux distordus concernés peuvent être rejetés. Une information de qualité Q p qui peut être associée au vecteur de flux corrigé sera fixée sur cette valeur Q p_max . Pour déterminer les informations de qualité secondaire, on utilise les vecteurs de flux distordus qui ont le Q p_max décrit ci-dessus. Pour déterminer l’extrémité du vecteur de flux distordu correspondant respectivement déterminé, on sélectionne parmi ces vecteurs de flux distordus, qui ont l’information de qualité Q p_max , le voisin le plus proche de la position de l’origine P correspondante. Cela permet de déterminer le voisin le plus proche en ce que son intervalle Manhattan est le plus faible, c’est-à-dire la plus petite somme des différences de coordonnées absolues horizontales et verticales pour les positions des origines transformées P. Les valeurs d’interpolation des informations de qualité secondaires Q s peuvent alors être associées à ce voisin situé le plus près des positions de l’origine P transformées, utilisées avec la plus grande qualité primaire. De façon avantageuse, en déterminant le vecteur de flux distordu correspondant, en tenant compte des informations de qualité, on améliore le procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux, optique, distordu. La esquisse schématiquement la détermination d’un vecteur de flux corrigé pour une position de l’origine correspondante avec la communication des composants. Lors de la sélection des vecteurs de flux les plus proches, on tient compte de ce que les composants de vecteur de flux des candidats qui subsistent après le dernier procédé de sélection, peuvent avoir de grandes différences entre eux. On peut interpréter cela en ce que ces vecteurs de flux font partie de différents objets réels ayant des mouvements apparents indépendants. Pour éviter de générer des vecteurs de flux distordus, qui, du fait du décalage intermédiaire (déplacement intermédiaire sur les images) peuvent appartenir à un objet inexistant, généré par un déplacement intermédiaire dans les images, le procédé est développé comme suit : éviter de faire les moyennes de vecteurs de flux n’appartenant pas au même objet. En effet, le vecteur de flux qui en résulterait ainsi n’aurait pas de contrepartie physique. Un tel vecteur de flux est à rejeter. En variante, on renonce à diviser les candidats et on peut sélectionner un candidat, notamment de préférence celui le plus proche. Tout d’abord, parmi les candidats qui subsistent des vecteurs de flux distordus respectifs, on détermine cette différence. Par exemple, en coordonnées cartésiennes, on détermine la différence respective entre la composante maximale et minimale horizontale et/ou verticale en application de la formule 3 ci-après : U Différence = max (U candidat ) – min(U candidat ) V Différence = max (V candidat ) – min(V candidat ) Formule 3 Ces différences : U Différence ou V Différence peuvent être comparées à un seuil pour qu’en cas de dépassement du seuil, caractériser le vecteur de flux corrigé, résultant, comme étant non validé. Les vecteurs de flux distordus correspondant respectifs peuvent être passés tous par les procédés de sélection décrits ci-dessus. Si, à partir des procédés de sélection décrits ci-dessus pour l’identification de vecteurs de flux distordus, validés, il y a plus d’un candidat comme, par exemple, pour les vecteurs de flux distordus 710, 720, 740, on peut déterminer le vecteur de flux distordu correspondant respectif pour la transformation en un vecteur de flux corrigé à l’aide des composants moyennés des vecteurs de flux distordus validés correspondant à la comme suit : U Valeur moyenne = Valeur moyenne(U candidat ) V Valeur moyenne = Valeur moyenne(V candidat ) Formule 4 Par exemple, on peut, selon la , utiliser les vecteurs de flux distordus 710, 720, 740 pour faire cette moyenne des composants. Les composants des vecteurs de flux non distordus, respectifs, peuvent être déterminés de façon analogue au procédé de transformation inverse des origines à l’aide des composants (U valeurmoyenne , V valeurmoyenne ) de la position de l’extrémité du vecteur de flux distordu respectif à l’aide de la règle de transformation correspondant à une association vers l’amont. Pour cela, on peut, notamment utiliser les champs rectangulaires de la troisième grille de coordonnées, pour déterminer, à l’aide de la position relative des extrémités dans la maille respective de la troisième grille de coordonnées du champ de vecteurs de flux distordu, une position relative des extrémités dans le champ de vecteurs de flux corrigés, avec la quatrième grille de coordonnées à l’aide d’une fonction bilinéaire. Les coordonnées de l’extrémité Z du vecteur de flux non distordu dans le champ de vecteurs de flux non distordu se calculent à l’aide de la formule 5 suivante : (X z , Y z )=(X p +U valeurmoyenne , Y p +V valeurmoyenne ) Formule 5 La transformation vers l’amont de l’extrémité distordue Z en un point d’extrémité Q du vecteur de flux non distordu peut se déterminer de façon analogue à la transformation inverse avec l’association aval de E à P. Tout d’abord, on détermine un indice de maille de grille respective qui englobe le point Z et avec des paramètres analogues α z et β z , on détermine la position relative de l’extrémité dans la maille du champ de vecteurs de flux optique distordu avec la troisième grille de coordonnées pour déterminer la position relative de l’extrémité dans la quatrième grille de coordonnées du champ de vecteurs de flux optique non distordu, à l’aide de l’interpolation bilinéaire décrite ci-dessus pour déterminer les coordonnées de l’extrémité Q (X Q , Y Q ) dans le champ de vecteurs de flux optiques non distordu. A l’aide de la position de Q ayant pour coordonnées (X Q , Y Q ) on détermine les composants non distordus du vecteur de flux corrigé (U corrigé , V corrigé ) en retranchant les coordonnées de U des coordonnées de Q selon la formule 6 ci-après : U nondistordu = X E -X Q V nondistordu = X E -X Q Formule 6 La esquisse schématiquement une transformation 830 des coins de la troisième grille de coordonnées 810 en coins de la quatrième grille de coordonnées 820 pour corriger chaque point d’extrémité du vecteur de flux distordu correspondant, déterminé de manière respective, qui a été déterminé notamment à l’aide des vecteurs de flux distordus, validés, moyennés, en se fondant sur la règle de transformation pour corriger, transformer et déterminer ainsi les extrémités des vecteurs de flux non distordus pour le champ de vecteurs de flux optique non distordu selon une association vers l’amont, c’est-à-dire la transformation 830. Pour cela, à l’aide de la troisième grille de coordonnées 810 qui comporte notamment des mailles rectangulaires régulières, on forme une position relative des extrémités des vecteurs de flux distordus. La quatrième grille de coordonnées qui se détermine à l’aide de la troisième grille de coordonnées et de la règle de transformation, comporte des mailles de grille irrégulières en fonction de la loi de transformation. La esquisse la transformation des coins des mailles à l’exemple de la maille de grille gauche, haute. Pour des mailles de grille rectangulaires, simples, qui sont totalement régulières, on n’enregistre pas inutilement les positions des coins car on peut les calculer simplement et rapidement. Seules les positions des coins de la quatrième grille de coordonnées avec la règle de transformation correspondante, pour des mailles de grille, irrégulières, doivent être calculées et/ou être fournies avec une règle d’association enregistrée. Par exemple, les composants (U Valeurmoyenne , V valeurmoyenne ) en coordonnées cartésiennes d’un vecteur de flux optique distordu, seront corrigés par la règle de transformation en ce que, comme décrit ci-dessus, on fait une interpolation de la position à l’intérieur des mailles fondée sur la position des coins calculée par la règle de transformation. La esquisse schématiquement une succession d’étapes du procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordu. Dans l’étape S10 on fournit le champ de vecteurs de flux optique distordu comportant un ensemble de vecteurs de flux distordus 222. Dans l’étape S20 on détermine un ensemble de positions des origines correspondantes respectives 224 pour le champ de vecteurs de flux optique distordu 220 à l’aide d’un ensemble de positions de pixel 214 d’un champ de vecteurs de flux optique corrigé 210 et d’une règle de transformation inverse 250’ ; on détermine la position de pixel respective 214 de chaque origine d’un vecteur de flux non distordu 242 respectif du champ de vecteurs de flux optique non distordu 210. Dans l’étape S30 on détermine un ensemble de vecteurs de flux respectifs correspondants 222 dans un champ de vecteurs de flux optique distordu 220 pour un ensemble de vecteurs de flux respectif non distordus 242 ; l’origine associée correspondante du vecteur de flux distordu 222 du champ de vecteurs de flux optique distordu 220 est déterminée à l’aide de la position de l’origine 224 correspondante. Dans l’étape S40 on détermine une extrémité respective 222b de l’ensemble des vecteurs de flux 222 correspondants. Dans l’étape S50 on transforme l’extrémité 222b respective de l’ensemble des vecteurs de flux correspondants 222 à l’aide de la règle de transformation 250 et on détermine le champ de vecteurs de flux optique non distordu 210 ; à chaque vecteur de flux non distordu 242 du champ de vecteurs de flux optique non distordu 210 on détermine l’origine par la position respective de pixel 214 qui est associée à l’extrémité respective transformée du vecteur des flux correspondant 222 du champ de vecteurs de flux optiques distordu. Procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordus (220) consistant à : - fournir le champ de vecteurs de flux optique distordu (220) comprenant un ensemble de vecteurs de flux distordus (222), - déterminer un ensemble de positions d’origine respectives, correspondantes (212) pour le champ de vecteurs de flux optique distordu (220) à l’aide d’un ensemble de positions de pixel d’un champ de vecteurs de flux optique corrigé (210) et d’une règle de transformation inverse, * la position de pixel respective déterminant l’origine respective d’un vecteur de flux non distordu (242) respectif du champ de vecteurs de flux optique non distordu (210), - déterminer un ensemble de vecteurs de flux respectifs (222) dans le champ de vecteurs de flux optique distordu (220) pour l’ensemble de vecteurs de flux (242) respectifs non distordus, * l’origine associée, correspondante, respective du vecteur de flux distordu du champ de vecteurs de flux optique distordu (220) se déterminant par l’origine respective correspondante, - déterminer l’extrémité respective de l’ensemble des vecteurs de flux correspondants (222), - transformer l’extrémité respective de l’ensemble des vecteurs de flux (222) correspondants à l’aide d’une règle de transformation, - déterminer le champ de vecteurs de flux optique non distordu (210), * en associant à chaque vecteur de flux non distordu (242) du champ de vecteurs de flux optique non distordu (210) dont l’origine a été déterminée par la position de pixel respective, l’extrémité respective transformée du vecteur de flux correspondant (222) du champ de vecteurs de flux optique (220) distordu. Procédé selon la revendication 1, consistant à : fournir une séquence d’images optiques distordues (110), et générer le champ de vecteurs de flux (220) optique distordu à partir d’au moins deux images successives de la séquence d’images. Procédé selon l’une des revendications précédentes, consistant à : - subdiviser le champ de vecteurs de flux optique non distordu (210) à l’aide d’une première grille de coordonnées (216a), - subdiviser le champ de vecteurs de flux optique distordu (220) à l’aide d’une seconde grille de coordonnées (226a), * déterminer la seconde grille de coordonnées (226a) à l’aide de la première grille de coordonnées (216a) et de la règle de transformation inverse, et - déterminer l’ensemble des positions d’origine correspondantes pour le champ de vecteurs de flux optique distordu (220) à l’aide de l’ensemble des positions de pixel du champ de vecteurs de flux optique corrigé (210), et - déterminer un premier procédé d’interpolation fondé sur la première grille de coordonnées (216a) et la seconde grille de coordonnées (226a). Procédé selon la revendication 3, consistant à : - déterminer les coins de la seconde grille de coordonnées (226a) avec les coins de la première grille de coordonnées (216a) et la règle de transformation inverse, et - le premier procédé d’interpolation détermine une position relative des origines par rapport aux coins d’une maille de grille englobant l’origine de la seconde grille de coordonnées (226a), et * à l’aide de la position relative des positions de pixel respectives du champ de vecteurs de flux optique non distordu (210) par rapport aux coins de l’une des mailles de grille englobant la position de pixel respective de la première grille de coordonnées (216a). Procédé selon la revendication 4, selon lequel le premier procédé d’interpolation détermine la position relative des origines de la seconde grille de coordonnées (226a) par une interpolation bilinéaire et/ou bicubique fondée sur la position relative des positions de pixel respectives du champ de vecteurs de flux optique non distordu (210) par rapport aux coins de la première grille de coordonnées (216a). Procédé selon l’une des revendications précédentes, selon lequel les origines des vecteurs de flux correspondants, respectifs, se déterminent à l’aide de la position des origines des vecteurs de flux distordus (222) du champ de vecteurs de flux optique distordu (220) les plus proches des positions d’origines respectives. Procédé selon la revendication 6, selon lequel en faisant la moyenne des vecteurs de flux (222) distordus, les extrémités des vecteurs de flux correspondantes respectives se déterminent comme valides dont les origines sont les plus proches des positions des origines respectives. Procédé selon la revendication 7, un vecteur de flux distordu (222) quelconque est valide si la valeur de validité associée à ce vecteur de flux distordu, respectif, le fixe comme validé dans sa génération de vecteur de flux ; et/ou si un indice de qualité primaire associé respectivement au vecteur de flux distordu, respectif, atteint sa valeur maximale parmi des indices de qualité, primaires des origines des vecteurs de flux distordus (222) les plus proches des positions des origines respectives. Procédé selon la revendication 7 ou 8, consistant à déterminer comme non validés les vecteurs de flux qui ont été déterminés de façon respectivement correspondante par la moyenne des vecteurs de flux distordus validés (222), si la différence des vecteurs de flux validés, distordus (222) dépasse un seuil. Procédé selon l’une des revendications précédentes, consistant, pour la transformation de l’extrémité des vecteurs de flux correspondants respectifs (222), à : - subdiviser le champ de vecteurs de flux optique distordu à l’aide d’une troisième grille de coordonnées (226b), - subdiviser le champ de vecteurs de flux optique (210) non distordu, à l’aide d’une quatrième grille de coordonnées (216b), - déterminer la quatrième grille de coordonnées (216b) à l’aide de la troisième grille de coordonnées (226b) et de la règle de transformation, et - déterminer les extrémités transformées des vecteurs de flux correspondants (222) à l’aide d’un second procédé d’interpolation fondé sur la troisième grille de coordonnées (226b) et la quatrième grille de coordonnées (216b). Procédé selon la revendication 10, consistant à : - déterminer les coins de la quatrième grille de coordonnées (216b) en se fondant sur les coins de la troisième grille de coordonnées (226b) et la règle de transformation, et - déterminer avec le second procédé d’interpolation, une position relative des extrémités transformées aux coins d’une maille de la quatrième grille de coordonnées (216b), à l’aide de la position relative des extrémités aux coins d’une maille englobant les extrémités du champ de vecteurs de flux optique distordu de la troisième grille de coordonnées (226b). Application du procédé selon les revendications 1 à 11 pour générer une carte en profondeur, fondée sur le champ de vecteurs de flux optique distordu (220). Dispositif de traitement de données pour déterminer un champ de vecteurs de flux optique corrigé (210) comprenant : - une entrée pour fournir un champ de vecteurs de flux optique distordu (220) et/ou des images distordues d’une séquence d’images, - une unité de calcul et/ou un système sur puce, et - une sortie pour fournir un champ de vecteurs de flux corrigé (210), l’unité de calcul et/ou le système sur puce étant conçus pour appliquer un procédé selon l’une des revendications 1 à 11. Appareil de commande applicable à un véhicule comportant un dispositif de traitement de données selon la revendication 13. Plateforme mobile, notamment un véhicule à circulation au moins partiellement automatisée et comportant un appareil de commande selon la revendication 14.