FR 3062505 A1 20180803 FR 1750676 A 20170127 1 L'invention se rapporte au domaine du traitement d'images et concerne plus particulièrement un procédé de détection d'objets en mouvement à partir d'un flux vidéo d'images. L'invention s'applique en particulier à la détection de piétons ou de cyclistes se déplaçant dans une zone peu lumineuse afin de déclencher la mise en fonctionnement d'un projecteur de lumière. De nos jours, il est connu de détecter des objets en mouvement à partir d'un flux d'images capturé par une caméra vidéo. Une telle détection peut avoir plusieurs buts. Ainsi par exemple, lorsque la caméra est fixée sur un lampadaire, il est connu de détecter les piétons circulant à proximité dudit lampadaire afin d'orienter le flux de lumière dans leur direction ou bien d'en augmenter la luminosité. Dans un autre exemple, il peut être utile de détecter les mouvements de piétons dans un but de surveillance, par exemple dans un lieu public. Une solution connue pour réaliser une telle détection consiste à appliquer un ensemble de fonctions de distribution Gaussienne basé sur des modèles statistiques aux pixels des images acquises par la caméra afin de déterminer les pixels dont la luminosité varie de manière plus importante, qui représentent alors des objets en mouvement. Plus précisément, les pixels dont la luminosité varie peu au fil des images du flux sont catégorisées comme appartenant à l'arrière-plan des images tandis que les pixels dont la luminosité varie significativement au fil des images du flux sont catégorisées comme étant des objets en mouvement. Un tel procédé de détection comprend de manière connue une étape de prétraitement d'image, une étape de soustraction de l'arrière-plan représenté dans l'image prétraitée, une étape de post-traitement de l'image dont l'arrière-plan a été soustrait et une étape de détection d'un objet en mouvement représenté dans le flux d'images post- traitées. Un problème se pose quand l'environnement filmé par la caméra présente une faible luminosité, notamment le soir ou la nuit. Dans ce cas, le contraste des images peut ne pas être suffisamment important pour que l'application de l'ensemble de fonctions de distribution Gaussienne permette la détection d'un objet en mouvement. Une solution connue à ce problème consiste, lors du prétraitement des images, à diviser les images en zones de pixels et augmenter le contraste de certaines de ces zones d'un facteur prédéterminé avant d'appliquer l'ensemble de fonctions de distribution Gaussienne. Ce faisant, plusieurs problèmes subsistent. Tout d'abord, le prétraitement des 35 images par zones de pixels ne permet pas d'obtenir une luminosité homogène sur l'ensemble des pixels d'une image, ce qui peut entrainer des erreurs de résultats lors de 3062505 2 l'application de l'ensemble de fonctions de distribution Gaussienne selon les zones des images ainsi traitées. Or, ces erreurs peuvent empêcher la détection d'objets en mouvement dans certaines des zones du flux d'images, ce qui présente un inconvénient important. 5 De plus, l'utilisation d'un facteur de contraste peut conduire certaines zones des images à devenir trop lumineuses de sorte que les pixels de ces zones saturent. Une telle saturation génère à la fois une distorsion de la valeur de luminosité de ces pixels et du bruit numérique pouvant entrainer des erreurs de résultat lors de l'application de l'ensemble de fonctions de distribution Gaussienne aux images prétraitées. De telles 10 erreurs peuvent conduire à la non-détection de certains objets en mouvement dans ces zones. Dans le même temps, l'utilisation d'un facteur de contraste par zone peut conduire certains pixels situés hors de ces zones à rester trop sombres de sorte que certains objets en mouvement dans ces zones ne puissent pas être détectés par l'application d'un ensemble de fonctions de distribution Gaussienne. 15 L'invention a pour but de remédier au moins en partie à ces inconvénients en apportant une solution de prétraitement d'images permettant de détecter efficacement un objet en mouvement à partir d'un flux vidéo d'images représentant une zone au moins en partie éclairée. Notamment, l'invention propose de réaliser un prétraitement des images 20 permettant à la fois de limiter le bruit numérique et d'éviter une saturation trop importante des pixels des zones les plus lumineuses des images tout en augmentant le contraste des pixels des zones les plus sombres desdites images afin de rendre l'application d'un ensemble de fonctions de distribution Gaussienne efficace. Dans ce but, l'invention se base sur deux aspects clés : l'utilisation d'un motif 25 d'éclairage, délimitant une zone fixe éclairée représentée sur les images et correspondant à la projection d'une source lumineuse, afin d'appliquer un gradient de contraste aux pixels, et l'amélioration et l'adaptation de la dynamique de l'image à la scène acquise par la caméra, en limitant notamment la dynamique des pixels les plus lumineux pour qu'ils ne saturent pas. 30 A cette fin, l'invention a tout d'abord pour objet un procédé de prétraitement d'une image d'un flux vidéo d'images acquises par une caméra vidéo pour la détection d'un objet en mouvement dans une zone éclairée par une source lumineuse à partir dudit flux vidéo d'images représentant ladite zone éclairée, ledit procédé étant remarquable en ce que le prétraitement comprend la modification du contraste de chaque pixel compris dans une zone délimitée par un motif d'éclairage prédéterminé, défini dans ladite image et représentant la zone éclairée par ladite source lumineuse, de manière inversement proportionnelle à l'éclairement de ladite zone éclairée par la source de lumière. 3062505 3 Par le terme « éclairement », on entend la luminosité ou l'intensité lumineuse ambiante de la zone éclairée telle qu'elle apparait (c'est-à-dire qu'elle est perçue) sur les images du flux, ledit éclairement dépendant de manière connue de la distance. Le procédé selon l'invention est particulièrement adapté pour traiter des 5 images représentant un environnement peu lumineux, par exemple le soir ou la nuit. Il permet avantageusement de modifier le contraste des pixels des images de manière adaptative selon l'éclairement de la zone éclairée afin d'homogénéiser l'image et permettre ainsi une détection efficace d'objets en mouvement sur les images du flux vidéo. Le procédé permet de modifier faiblement le contraste des pixels représentant des 10 objets plus fortement éclairés tout en l'augmentant davantage pour les pixels représentant des objets plus faiblement éclairés. Le procédé permet notamment d'augmenter significativement le contraste des pixels dans les zones sombres de l'image, tout en limitant la saturation. Le procédé permet en particulier d'obtenir des images prétraitées semblables à des images acquises par une caméra vidéo qui aurait une sensibilité plus 15 élevée, notamment par faible luminosité ambiante, ce qui réduit les coûts. Le procédé est de préférence mis en oeuvre pour chaque image du flux vidéo de sorte à permettre une détection efficace des objets en mouvement sur les images dudit flux. Selon un aspect de l'invention, la modification du contraste des pixels est 20 réalisée en calculant un facteur adaptatif pour chaque pixel. Selon un autre aspect de l'invention, le procédé comprend une étape préliminaire de détermination du motif d'éclairage permettant d'adapter le motif d'éclairage à la projection de la source lumineuse sur le sol, notamment lorsque celle-ci varie avec le temps. 25 De préférence, le prétraitement comprend en outre la modification du contraste de chaque pixel compris hors de la zone éclairée délimitée par le motif d'éclairage prédéterminé, dite zone périphérique, de manière inversement proportionnelle à l'éclairement dans ladite zone périphérique. Ceci permet de peu modifier le contraste des pixels représentant des objets plus fortement éclairés tout en l'augmentant davantage 30 pour les pixels représentant des objets plus faiblement éclairés. Avantageusement, le procédé comprend, antérieurement à la modification, une limitation de la saturation des pixels de l'image. Avantageusement encore, le procédé comprend, postérieurement à la limitation et antérieurement à la modification, un lissage temporel de l'image. 35 Selon un aspect de l'invention, le procédé comprend une étape préliminaire d'acquisition du flux d'images. 3062505 4 De préférence, le procédé comprend en outre une étape de soustraction de l'arrière-plan représenté dans l'image prétraitée, une étape de post-traitement de l'image dont l'arrière-plan a été soustrait et une étape de détection d'un objet en mouvement représenté dans le flux d'images post-traitées. 5 Dans un mode de réalisation particulier, le procédé comprend, postérieurement à la détection d'un objet en mouvement, une étape de suivi dudit l'objet dans les images du flux vidéo d'images. L'invention concerne aussi un dispositif de prétraitement d'une image d'un flux vidéo d'images acquises par une caméra vidéo pour la détection d'un objet en 10 mouvement dans une zone éclairée par une source lumineuse à partir dudit flux vidéo d'images représentant ladite zone éclairée, ledit dispositif étant remarquable en ce qu'il comprend un module de prétraitement configuré pour modifier le contraste de chaque pixel compris dans une zone dite « éclairée » délimitée par un motif d'éclairage prédéterminé, défini dans ladite image et représentant la zone éclairée par ladite source 15 lumineuse, de manière inversement proportionnelle à l'éclairement de ladite zone éclairée par la source de lumière. Dans une forme de réalisation, le dispositif comprend en outre un module de détermination du motif d'éclairage. De préférence, le module de prétraitement est configuré pour, notamment 20 pour chaque image du flux d'images, modifier le contraste de chaque pixel compris hors de la zone éclairée délimitée par le motif d'éclairage prédéterminé de manière inversement proportionnelle à l'éclairement par la source de lumière hors de la ladite zone. Autrement dit, le contraste des pixels est modifié de manière inversement proportionnelle à leur luminosité du bord du motif d'éclairage jusqu'aux bords de l'image. 25 Avantageusement, le module de prétraitement est configuré pour limiter la saturation des pixels de chacune des images du flux d'images. Avantageusement encore, le module de prétraitement est configuré pour réaliser un lissage temporel des facteurs de contraste à appliquer dans chacune des images du flux d'images. 30 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront lors de la description qui suit faite en regard des figures annexées données à titre d'exemples non limitatifs et dans lesquelles des références identiques sont données à des objets semblables. La figure 1 représente schématiquement une forme de réalisation du 35 système selon l'invention dans lequel la source de lumière est un lampadaire équipé d'une caméra vidéo. La figure 2 illustre un mode de réalisation du procédé selon l'invention. 3062505 5 La figure 3 illustre un mode de réalisation préféré de l'étape de prétraitement du procédé selon l'invention. La figure 4A est une image représentant une zone filmée par une caméra montée sur un lampadaire éteint. 5 La figure 4B est une image représentant la zone de la figure 4A, le lampadaire étant allumé. La figure 5A est une image générée par soustraction de l'image de la figure 4A à l'image de la figure 4B. La figure 5B est une image générée par application d'un algorithme de 10 seuil minimum à l'image de la figure 5A. La figure 6A est une image générée par application d'un processus morphologique à l'image de la figure 5B. La figure 6B représente l'image de la figure 6A sur laquelle a été déterminé un contour délimitant la zone éclairée par le lampadaire. 15 La figure 7 est une image sur laquelle est représenté un motif d'éclairage de forme elliptique déterminé à partir du contour déterminé sur la figure 6B. La figure 8 est une image acquise par une caméra montée sur un lampadaire. 20 La figure 9 représente l'image de la figure 7 à laquelle a été appliqué un facteur adaptatif généré à partir du motif d'éclairage. On a représenté schématiquement à la figure 1 une forme de réalisation du système 1 selon l'invention. Le système 1 comprend un lampadaire 10 et un dispositif 20 de prétraitement 25 d'images, notamment pour la détection d'un objet en mouvement dans un flux vidéo d'images. L'invention est décrite ci-après dans son application à un lampadaire 10 mais on notera qu'elle peut tout aussi bien s'appliquer à tout type de source lumineuse éclairant une zone dans laquelle on souhaite détecter des objets en mouvement. Par souci de clarté, l'invention sera décrite ci-après dans son application à un 30 environnement peu lumineux, par exemple le soir ou la nuit. Dans cet exemple, le lampadaire 10 comprend un poteau 100 sur lequel sont montés des moyens d'éclairage 110 et une caméra 120 vidéo. Les moyens d'éclairage 110 constituent, lorsqu'ils sont en fonctionnement, une source lumineuse 110A permettant d'éclairer une partie de la zone située sous le 35 lampadaire 10 et dont la projection sur le sol est appelée « zone éclairée » ZE. Cette zone éclairée ZE peut être délimitée par un motif dit « d'éclairage » ME comme cela sera décrit 3062505 6 ci-après. A titre d'exemple, les moyens d'éclairage 110 peuvent se présenter par exemple sous la forme d'une ou plusieurs ampoules (filaires ou à LED), d'un néon, etc. Comme illustrée sur la figure 1, la caméra 120 est montée sur la partie supérieure du poteau 100. Toujours en référence à la figure 1, la caméra 120 est 5 agencée de manière à filmer la zone éclairée ZE (zone hachurée) par le lampadaire 10 ainsi qu'une zone périphérique ZP, par définition moins éclairée (zone grisée). Le dispositif 20 est relié à la caméra 120 via un lien de communication L1, par exemple de type filaire ou sans fil (Wifi ou autre), pour collecter un flux d'images acquises par la caméra 120. 10 Le dispositif 20 permet notamment la détection d'un objet en mouvement dans la zone éclairée ZE par la source lumineuse 110A générée par les moyens d'éclairage 110 du lampadaire 10 à partir d'un flux d'images, représentant ladite zone éclairée ZE, acquises par la caméra 120. Le dispositif 20 comprend tout d'abord un module de prétraitement 210. Dans 15 une forme de réalisation préférée, le dispositif 20 comprend en outre un module de soustraction 220, un module de post-traitement 230 et un module de détection 240 d'un objet en mouvement représenté dans le flux d'images post-traitées. De plus, toujours dans cet exemple non limitatif, le dispositif 20 comprend en outre un module de détermination 200 du motif d'éclairage ME délimitant la zone 20 éclairée ZE par la source de lumière 110A. De préférence, ce module de détermination 200 peut détecter automatiquement le motif d'éclairage ME. Par exemple, une telle détection peut être effectuée automatiquement par l'acquisition de deux images par la caméra 120 : une première acquisition en l'absence de source de lumière 110A (figure 4A) et une deuxième 25 acquisition lorsque la source de lumière 110A est présente (figure 4B). En faisant la différence entre ces deux images (figure 5A), il est possible de retrouver la différence de luminosité de chaque pixel due à la source de lumière 110A. Le motif d'éclairage ME est alors défini (figure 7) par le biais d'opérations morphologiques (figures 6A et 6B) couplées à un seuillage adaptatif (figure 5B) réalisé sur la différence de luminosité entre les pixels 30 des deux images. De manière connue, les opérations morphologiques sont des filtres non-linéaires qui peuvent s'appliquer tant aux images binaires qu'à celles à niveaux de gris. Elles peuvent notamment consister ici en une succession d'opérations de dilatation de l'image (permettant de combler les éléments manquants de l'image) et d'érosion de 35 l'image (permettant de modifier la taille des objets pour qu'ils reviennent à leur taille d'origine). De telles opérations morphologiques étant connues en tant que telles, elles ne seront pas davantage détaillées ici. 3062505 7 En variante, ce motif d'éclairage ME peut avoir été déterminé à l'avance, par exemple de manière empirique ou manuellement si les conditions d'éclairage de la zone éclairée ZE sont connues ou spécifiées au préalable, grâce à une matrice normalisée de luminosité inverse, dont 0 correspond aux pixels le plus éclairés et 1 aux pixels le moins 5 éclairés, et stocké dans une zone mémoire du dispositif 20. Le module de prétraitement 210 est configuré pour prétraiter les images du flux d'images acquis par la caméra 120. Plus précisément, selon l'invention, le module de prétraitement 210 est configuré pour modifier le contraste de chaque pixel de la zone éclairée ZE de manière inversement proportionnelle à l'éclairage (c'est-à-dire l'intensité 10 lumineuse) de la source lumineuse 110A, telle qu'il parait sur les images dans la zone éclairée ZE. Dans une forme de réalisation, le module de prétraitement 210 est en outre configuré pour limiter la modification du contraste des pixels les plus lumineux représentant, sur les images, la zone périphérique ZP afin de limiter leur saturation. 15 Le module de prétraitement 210 est aussi configuré pour réaliser un lissage temporel de chacune des images du flux d'images. Le module de soustraction 220 est configuré pour soustraire l'arrière-plan représenté dans chacune des images prétraitées afin de différencier les pixels qui appartiennent à l'arrière-plan de ceux qui appartiennent au premier-plan. Les pixels 20 appartenant au premier-plan sont des pixels dont la luminosité a fortement changée, qui peuvent donc être associés la plupart du temps à des objets en mouvement. Le module de post-traitement 230 est configuré pour traiter chacune des images du flux dont l'arrière-plan a été soustrait afin de réduire le bruit et regrouper les pixels qui appartiennent au premier-plan dans des groupes de pixels représentant des 25 objets compacts afin de pouvoir détecter les objets en mouvement dans les images. Un tel module de post-traitement 230 étant connu en soi, il ne sera pas davantage détaillé ici. Le module de détection 240 permet de détecter le ou les objets en mouvement dans les images en appliquant aux images post-traitées un ensemble de fonctions et algorithmes, les plus importants étant le suivi des détections et la 30 classification desdites détections afin de connaître le type d'usager et limiter les fausses détections. Un tel module de détection 240 étant connu en soi, il ne sera pas davantage détaillé ici. L'invention va maintenant être décrite dans sa mise en oeuvre en référence aux figures 2 et 3 de procédé. 35 Tout d'abord, dans une étape préliminaire E0, le module de détermination 200 détermine le motif d'éclairage ME défini dans les images d'un flux d'images capturé préalablement par la caméra 120 et le stocke dans une zone mémoire (non représentée) 3062505 8 du dispositif 20. En variante, ce motif peut être prédéterminé selon le type de source lumineuse 110A et stocké dans la zone mémoire. Comme illustré à la figure 1, le motif d'éclairage ME délimite la zone éclairée ZE correspondant à la projection de lumière sur le sol définie par la source 5 lumineuse 110A générée par les moyens d'éclairage 110. Dans l'exemple ci-après, le motif d'éclairage ME est de forme elliptique, ce qui correspond à la projection sur un sol horizontal de la lumière émise par une ampoule montée sur le lampadaire 10. Afin de mettre en oeuvre le procédé selon l'invention, la caméra 120 acquière tout d'abord un flux d'images dans une étape El que le dispositif 20 reçoit via le lien de 10 communication Ll dans une étape E2. Le dispositif 20 va ensuite procéder à une succession d'étapes sur chacune des images de la pluralité du flux d'images : une étape E2 de prétraitement, une étape E3 de soustraction de l'arrière-plan, une étape E4 de post-traitement et une étape E5 de détection. 15 L'étape E2 de prétraitement a notamment pour but de déterminer un facteur de contraste adaptatif et comprend une pluralité de sous-étapes successives réalisées pour chacune des images de la pluralité du flux d'images, illustrées à la figure 3. Tout d'abord, dans une sous-étape E21, le module de traitement 210 procède à une limitation de la saturation des pixels de l'image. Afin d'éviter la saturation, on définit 20 tout d'abord en tant que paramètre un seuil de saturation indiquant le pourcentage maximum toléré de pixels saturés dans une image. Ce seuil est dépendant de la mise en oeuvre du système 1 et doit être paramétré au préalable. Ce seuil de saturation permet de limiter le facteur de contraste adaptatif à une valeur appelée facteur maximum admissible FMax, (pour la ième image du flux). 25 La détermination de cette valeur peut par exemple être réalisée en comptant le nombre de pixels les plus brillants de l'image afin de déterminer ceux qui satureraient. Pour ce faire, l'histogramme de luminosité des pixels de l'image peut tout d'abord être déterminé, cet histogramme représentant les percentiles des pixels en fonction de leur luminosité (connu en soi). Puis, partant du dernier percentile (le 255ème pour une image 30 codée sur 8 bits), le nombre de pixels les plus lumineux est ajouté pour chaque percentile jusqu'à atteindre le seuil de saturation. Le nombre de valeurs de luminosité (255 pour une image codée sur 8 bits) est alors divisé par le numéro du dernier percentile atteint avant de dépasser le seuil de saturation afin d'obtenir le facteur maximum de contraste admissible permettant d'éviter la 35 saturation d'un nombre de pixels supérieur au seuil de saturation. Si le dernier percentile atteint avant de dépasser le seuil de saturation est le plus petit (c'est-à-dire si le facteur maximum admissible est égal à 1), cela veut dire que l'image courante contient déjà plus 3062505 9 de pixels saturés que le seuil de saturation. Dans ce cas, l'image courant n'est pas prétraitée et l'ensemble de fonctions de distributions Gaussiennes sont appliquées directement sur ladite image courant non-prétraitée. Ensuite, dans une sous-étape E22, le module de prétraitement 210 procède à 5 une sous-étape de lissage temporel de l'image qui permet de rendre l'image plus stable dans le temps. Cette étape permet d'obtenir un système plus stable, où les modifications du contraste des pixels effectuées par le module de prétraitement 210 ne génèrent pas de changements brusques de luminosité d'une image à la suivante. Comme le système de détection est basé sur une soustraction de fond, la luminosité des pixels est modélisée 10 avec des distributions statistiques Gaussiennes. Alors, il est nécessaire d'éviter l'introduction des changements artificiels de luminosité brusques. A cette fin, pour chaque image, le facteur maximum de contraste admissible est modulé dans le temps pour atténuer les changements de luminosité des pixels qui pourraient perturber les modèles statistiques utilisés par l'ensemble de fonctions de distributions Gaussiennes. Le facteur 15 lissé FL, obtenu par lissage exponentiel pour la ième image du flux est donné par : FL, = (1 - a) x FL,_i + a x FMax, où a est le facteur de lissage compris entre 0 et 1, FL,_i est le facteur lissé de la 0-1 rme image du flux (l'image précédent la ième image dans le flux d'image) et FMax, est le facteur maximum admissible de la ième image du flux. 20 Ensuite, dans une sous-étape E23, le module de traitement 210 modifie le contraste de chaque pixel de manière inversement proportionnelle à l'éclairage de la zone éclairée ZE afin de définir un facteur de pixel Fp. Dans le cas d'un lampadaire 10 dont la source lumineuse 110A se projette sur le sol sous la forme d'une ellipse, le motif d'éclairage peut être défini grâce à l'équation : 25 (x Cx 2 + (y - CA2 = 1 A ) B ) où A est l'axe semi-majeur, B est l'axe semi-mineur, (x, y) sont les coordonnées d'un pixel dans l'image et (Cx, Cy) sont les coordonnées du centre de l'ellipse dans un repère en deux dimensions lié à l'image (ayant par exemple pour origine le pixel situé dans le coin supérieure gauche de l'image). 30 Ainsi, on peut définir un facteur de pixel Fp dont la valeur vaut 0 au centre de l'ellipse et augmente en allant sur son bord où elle atteint la valeur de 1. Dans ce mode de réalisation préférée, l'inverse de l'équation de l'ellipse est ensuite utilisé du bord du motif jusqu'aux bords de l'image pour calculer le facteur de pixel qui décroit ainsi du bord de l'ellipse jusqu'aux bords de l'image où il atteint à nouveau la 35 valeur 0, cela permettant notamment de réduire la saturation des zones les plus lumineuses situées hors de la zone d'éclairage délimitée par le motif d'éclairage. 3062505 10 Le facteur de pixel Fp est ainsi calculé dans cet exemple avec l'équation suivante : Fp_ X - A C x)2+ - B CA2 - ) Un exemple de masque résultant de l'application de ce facteur de pixel à une 5 image capturée par la caméra 120 (illustrée à la figure 8) est donné à la figure 9. En pratique, pour chaque pixel de l'image : on calcule un facteur de pixel Fp à partir des coordonnées (x, y) du pixel dans l'image et on ajoute 1 pour que ce facteur de pixel Fp soit inférieur à 1 (il est alors supérieur ou égal à 1 et inférieur ou égale à 2), 10 on détermine ensuite le facteur adaptatif FA comme étant le maximum entre la valeur 1 et le minimum entre le facteur maximum admissible FMax, et le facteur lissé FL, multiplié par le facteur de pixel Fp. on multiplie le pixel par le facteur adaptatif FA ainsi déterminé (étape E24). On réalise ensuite, dans une étape E3, la soustraction de l'arrière-plan de 15 l'image afin de segmenter les pixels en deux catégories : ceux qui appartiennent au fond et sont donc des objets statiques, et ceux qui n'appartiennent pas au fond et sont donc des objets en mouvements : objets dynamiques. Un algorithme utilisé peut, par exemple, être l'algorithme « Mixture of Gaussians » connue de l'homme du métier. Un post-traitement, connu en soi, peut ensuite être réalisé dans une étape E4. 20 A partir de l'image segmentée, des opérations morphologiques se succèdent : d'abord une dilatation, par exemple avec un masque de 3 x 3, puis une érosion avec un masque de 5 x 5 et finalement encore une dilatation avec un masque de 3 x 3. Les tailles des masques peuvent être ajustées selon la taille des images (les exemples étant donnés ici pour une image de 1280 x 800 pixels). Finalement, un algorithme de détection de petits 25 groupes de pixels lumineux (connus sous le nom de blobs en langue anglaise) peut être utilisé pour extraire lesdits pixels représentant des objets compacts. Dans une étape E5, on détecte les objets en mouvements représentés dans le flux d'images, par exemple un piéton P. En utilisant les groupes de pixels (blobs) extraits à l'étape E4, un algorithme de classement (connu en soi) peut être utilisé pour réaliser la 30 détection des objets selon les caractéristiques souhaitées. Dans un mode de réalisation particulier, le dispositif 10 peut être configuré en outre pour réaliser le suivi d'un objet détecté dans le flux d'images dans une étape E6. Dans ce but, le dispositif 10 peut utiliser un algorithme de suivi (connu en soi), basé par exemple sur un filtre de Kalman. 3062505 11 L'invention permet avantageusement de prétraiter les images acquises par la caméra 120 en adaptant le contraste de manière adaptative afin de détecter efficacement des objets en mouvement de à partir d'un flux vidéo d'images de manière aisée et rapide. REVENDICATIONS1. Procédé de prétraitement d'une image d'un flux vidéo d'images acquises par une caméra vidéo (120) pour la détection d'un objet en mouvement dans une zone éclairée (ZE) par une source lumineuse (110A) à partir dudit flux vidéo d'images représentant ladite zone éclairée (ZE), ledit procédé étant caractérisé en ce que le prétraitement (E2) comprend la modification (E24) du contraste de chaque pixel compris dans une zone délimitée par un motif d'éclairage (ME) prédéterminé, défini dans ladite image et représentant la zone éclairée (ZE) par ladite source lumineuse (110A), de manière inversement proportionnelle à l'éclairement de ladite zone éclairée (ZE) par la source de lumière (110A). 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant une étape préliminaire (E0) de détermination du motif d'éclairage (ME). 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le prétraitement (E2) comprend en outre la modification (E24) du contraste de chaque pixel compris hors de la zone éclairée (ZE) délimitée par le motif d'éclairage (ME) prédéterminé de manière inversement proportionnelle à l'éclairement par la source de lumière (110A) hors de la ladite zone éclairée (ZE). 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant, antérieurement à la modification (E24), une limitation (E21) de la saturation des pixels de l'image. 5. Procédé selon la revendication précédente, comprenant, postérieurement à la limitation (E21) et antérieurement à la modification (E24), un lissage (E23) temporel de l'image. 6. Dispositif (20) de prétraitement d'une image d'un flux vidéo d'images acquises par une caméra vidéo (120) pour la détection d'un objet en mouvement dans une zone éclairée (ZE) par une source lumineuse (110A) à partir dudit flux vidéo d'images représentant ladite zone éclairée (ZE), ledit dispositif (20) étant caractérisé en ce qu'il comprend un module de prétraitement (210) configuré pour modifier le contraste de chaque pixel compris dans une zone dite « éclairée » (ZE) délimitée par un motif d'éclairage (ME) prédéterminé, défini dans ladite image et représentant la zone éclairée (ZE) par ladite source lumineuse (110A), de manière inversement proportionnelle à l'éclairement de ladite zone éclairée (ZE) par la source de lumière (110A). 7. Dispositif (20) selon la revendication précédente, comprenant en outre un module de détermination (200) du motif d'éclairage (ME). 8. Dispositif (20) selon l'une des revendications 6 et 7, dans lequel le module de 35 prétraitement (210) est configuré pour modifier le contraste de chaque pixel compris hors de la zone éclairée (ZE) délimitée par le motif d'éclairage (ME) prédéterminé de manière 3062505 13 inversement proportionnelle à l'éclairement par la source de lumière (110A) hors de la ladite zone éclairée (ZE). 9. Dispositif (20) selon l'une des revendications 6 à 8, dans lequel le module de prétraitement (210) est configuré pour limiter la saturation des pixels de chacune des 5 images du flux d'images. 10. Dispositif (20) selon la revendication précédente, dans lequel le module de prétraitement (210) est configuré pour réaliser un lissage temporel des facteurs de contraste à appliquer dans chacune des images du flux d'images.