FR 2887035 A1 20061215 FR 0605060 A 20060607 DISPOSITIF DE TRAITEMENT D'IMAGE POUR VEHICULE La présente invention concerne un dispositif de traitement d'image pour un véhicule. Dans le Document de Brevet JP-2004-37474A, un Iidar (détec- tion lumière et télémétrie) comprend (i) un moyen de balayage pour émettre un faisceau laser, et (ii) un photodétecteur pour détecter la lumière réfléchie du faisceau laser émis et convertir la lumière réfléchie en un signal de réception. Le dispositif lidar émet le faisceau laser vers une cible de référence telle qu'un immeuble, calcule une atténuation atmos-phérique sur la base de la lumière réfléchie provenant de la cible de référence qui réfléchit le faisceau laser émis, et détermine une intensité de pluie et une distance de visibilité sur la base de l'atténuation atmosphérique calculée. Dans le dispositif Iidar classique, il est nécessaire d'émettre le faisceau laser vers la cible de référence et de détecter la lumière réfléchie afin de déterminer la distance de visibilité. Par conséquent, le dis-positif lidar ne peut pas déterminer la distance de visibilité lorsqu'il n'y a pas de cible de référence telle qu'un immeuble au voisinage du dispositif lidar. Un but de la présente invention est de procurer un dispositif de traitement d'image pour un véhicule qui est capable de détecter la visibilité autour du véhicule en utilisant un résultat de détection d'un objet. Selon un premier aspect de la présente invention, il est proposé un dispositif de traitement d'image pour un véhicule ayant les caractéristiques suivantes: un moyen de détection d'objet est inclus pour émettre une onde radio à l'extérieur du véhicule et détecter un objet dans une première zone à l'extérieur du véhicule, en utilisant une onde réfléchie à partir de l'onde radio émise; un moyen d'acquisition d'image est inclus pour acquérir une image dans une seconde zone incluant la première zone; un moyen de traitement d'image est inclus pour traiter l'image acquise, afin de détecter, dans l'image acquise, l'objet détecté par le moyen de détection d'objet; et un moyen de détection de visibilité est in- Glus pour détecter la visibilité à l'extérieur du véhicule sur la base du résultat de détection du moyen de détection d'objet et du résultat de détection du moyen de traitement d'image. En cas de mauvais temps, tel que du brouillard, qui dégrade la visibilité autour du véhicule, le moyen de détection d'objet utilisant l'onde radio (par exemple une onde millimétrique) est encore capable de détecter l'objet autour du véhicule, sauf dans le cas d'une forte pluie. Au contraire, le moyen d'acquisition d'image prend dans ce cas une image floue qui ne peut pas montrer clairement l'objet. Le véhicule précédent détecté par le radar peut donc ne pas être détecté même après que le moyen de traitement d'image a traité l'image floue détectée par le moyen d'acquisition d'image. Le dispositif de traitement d'image détecte la visibilité autour du véhicule sur la base du résultat de la détection du moyen de détection d'objet et du résultat de la détection du moyen de traitement d'image. Par conséquent, le dispositif de traitement d'image peut détecter une faible visibilité autour du véhicule sur la base du résultat de détection du moyen de détection d'objet. Dans des modes de réalisation préférés, on peut en outre pré-voir l'une et/ou l'autre des caractéristiques suivantes: - le moyen de détection de visibilité détecte une faible visibilité à l'extérieur du véhicule lorsque le moyen de traitement d'image ne par-vient pas à détecter, dans l'image acquise, l'objet détecté par le moyen de détection d'objet; - le moyen de détection d'objet détecte une distance entre le véhicule et l'objet; le moyen de détection de visibilité détecte une dis-tance de visibilité à l'extérieur du véhicule sur la base de la distance détectée et du résultat de détection du moyen de traitement d'image; et le résultat de détection du moyen de traitement d'image est soit que la détection effectuée par le moyen de traitement d'image a réussi, soit que la détection effectuée par le moyen de traitement d'image a échoué ; le moyen de détection de visibilité détecte la distance de visibilité sur la base de la variation dans le temps de la distance détectée et de la variation dans le temps du résultat de détection du moyen de traitement d'image; - un moyen d'assistance à la conduite pour assister une opération de conduite d'un conducteur du véhicule en utilisant la visibilité détectée; - le moyen de détection d'objet détecte en outre une distance à partir du véhicule jusqu'à l'objet détecté dans la première zone, à l'exté- rieur du véhicule, en utilisant l'onde réfléchie à partir de l'onde radio émise, le moyen de traitement d'image exécute en outre une analyse de fréquence de la distribution de luminosité dans l'image acquise, et le dis-positif de traitement d'image comprend en outre: un moyen d'estimation de distance de visibilité pour estimer une distance de visibilité à l'exté- rieur du véhicule, sur la base de la distance détectée et du résultat de l'analyse de fréquence. Selon un second aspect de la présente invention, il est proposé un dispositif de traitement d'image pour un véhicule ayant les caractéristiques suivantes: un moyen de détection d'objet est inclus pour émettre une onde radio à l'extérieur du véhicule et détecter une distance à partir du véhicule jusqu'à un objet dans une première zone à l'extérieur du véhicule, en utilisant une onde réfléchie à partir de l'onde radio émise; un moyen d'acquisition d'image est inclus pour acquérir une image d'une seconde zone incluant la première zone; un moyen de traitement d'image est inclus pour exécuter une analyse de fréquence de l'image acquise; et un moyen d'estimation de distance de visibilité est inclus pour estimer une distance de visibilité à l'extérieur du véhicule, sur la base de la dis-tance détectée et du résultat de l'analyse de fréquence. Comme décrit ci-dessus, l'objet est clairement représenté dans l'image nette acquise par le moyen d'acquisition d'image lorsqu'il n'y a pas de brouillard autour du véhicule. D'autre part, l'objet n'est pas clairement représenté dans l'image floue qui est acquise par le moyen d'acquisition d'image lorsque le brouillard est présent autour du véhicule. La netteté (ou l'accentuation de contours) d'une frontière entre deux ob- jets dans l'image acquise devient plus élevée au fur et à mesure que l'image acquise devient plus nette. Dans les caractéristiques de fréquence de la distribution de luminosité dans l'image acquise, des composantes de fréquence élevée deviennent donc davantage dominantes au fur et à mesure que l'image acquise devient plus nette. Un degré de flou de l'image acquise varie en fonction de la dis-tance entre l'objet et le véhicule même si la distance de visibilité est constante. Le dispositif de traitement d'image peut donc estimer la distance de visibilité autour du véhicule sur la base du résultat d'analyse de fréquence de la distribution de luminosité de l'image acquise par le moyen d'acquisition d'image, et le résultat du moyen de détection d'objet. Dans des modes de réalisation préférés, on peut en outre pré-voir l'une et/ou l'autre des caractéristiques suivantes: - le moyen de traitement d'image calcule des caractéristiques de fréquence de la distribution de luminosité dans l'image acquise, et le dispositif de traitement d'image comprend en outre: un moyen de stockage pour stocker des données de correspondance utilisées pour transformer les caractéristiques de fréquence calculées en distance de visibilité, avec pour paramètre la distance détectée, et le moyen d'estimation de distance de visibilité estime la distance de visibilité d'après les caracté-ristiques de fréquence calculées, en utilisant les données de correspon-dance stockées; - les données de correspondance utilisées pour transformer les caractéristiques de fréquence calculées en distance de visibilité, avec pour paramètre la distance détectée, sont stockées avec en outre un paramètre de luminosité de l'objet dans l'image acquise; et le moyen d'estimation de distance de visibilité estime la distance de visibilité d'après les caractéristiques de fréquence calculées, en utilisant les données de correspondance, avec pour paramètres la distance détectée et la luminosité de l'objet dans l'image acquise; - il comprend en outre un moyen d'assistance à la conduite pour assister une opération de conduite d'un conducteur du véhicule en utilisant la distance de visibilité estimée. Selon un autre aspect, l'invention se rapporte à qu'il comprend les étapes consistant à : détecter un objet dans une première zone à l'extérieur du véhicule en émettant une onde radio et en utilisant une onde réfléchie à partir de l'onde radio émise; acquérir une image dans une seconde zone incluant la première zone; déterminer l'objet détecté dans l'image acquise, en traitant l'image acquise; et détecter la visibilité à l'extérieur du véhicule sur la base du résultat de détection de l'objet et du résultat de détermination de l'objet détecté dans l'image acquise. Selon un autre aspect, l'invention se rapporte à une unité de détection d'objet qui émet une onde radio à l'extérieur du véhicule et détecte un objet dans une première zone à l'extérieur du véhicule en utilisant une onde réfléchie à partir de l'onde radio émise; une unité d'acquisition d'image qui prend une image dans une seconde zone incluant la première zone; une unité de traitement d'image qui traite l'image acquise pour détecter, dans l'image acquise, l'objet détecté par l'unité de détection d'objet; et une unité de détection de visibilité qui détecte la visibilité à l'extérieur du véhicule sur la base du résultat de détection de l'unité de détection d'objet et du résultat de détection de l'unité de traitement d'image. Les buts, caractéristiques et avantages de la présente invention mentionnés ci-dessus, ainsi que d'autres, ressortiront davantage de la description détaillée suivante, se référant aux dessins annexés. Dans les dessins: La figure 1 est un schéma synoptique montrant une structure d'ensemble d'un dispositif de traitement d'image constituant un exemple conforme à des modes de réalisation de la présente invention; La figure 2 est un schéma synoptique montrant un procédé à titre d'exemple conforme à un premier mode de réalisation pour estimer une distance de visibilité; Les figures 3A-3C sont des représentations graphiques illustrant un procédé à titre d'exemple conforme à un second mode de réalisation pour estimer la distance de visibilité; La figure 4 est un schéma montrant un calcul d'analyse de fréquence à titre d'exemple conforme à un troisième mode de réalisation; La figure 5 est un schéma illustrant chaque table définissant une relation entre une caractéristique de fréquence et une distance de visibilité réelle, avec pour paramètre une distance à partir d'un véhicule jusqu'à un véhicule précédent; et La figure 6 est un organigramme montrant un processus exécuté par une unité de traitement d'image. On décrira ci-après des exemples de modes de réalisation de la présente invention en se référant aux figures 1 à 6. (Premier Mode de Réalisation) La figure 1 montre un dispositif de traitement d'image pour un véhicule (qu'on appelle ci-après un véhicule sujet) à titre d'exemple d'un premier mode de réalisation conforme à la présente invention. Le disposi- tif de traitement d'image comprend un radar 10, une caméra 20 et une unité de traitement d'image 30. Le radar 10 est placé dans une partie avant du véhicule sujet. Le radar 10 peut être un radar à ondes millimétriques utilisant une onde radio dans la bande d'ondes millimétriques (qu'on appelle ci-après une onde millimétrique). Dans ce cas, le radar 10 rayonne (c'est-à-dire émet) l'onde millimétrique dans une direction avant du véhicule sujet, à partir d'une antenne (non représentée), détecte une onde réfléchie de l'onde millimétrique à l'antenne, et détecte un objet tel qu'un véhicule précédent circulant devant le véhicule sujet. Le radar 10 détecte l'objet lorsque l'objet est placé dans une direction comacquise à l'intérieur d'une plage angulaire horizontale (c'est-à-dire latérale) à partir du radar 10. Le radar 10 génère des données d'objet (ou des données de véhicule précédent) indiquant (i) une distance (qu'on appelle ci-après une distance inter-véhicule) entre le véhicule sujet et le véhicule précédent, (ii) une vitesse relative de véhicule précédent par rapport à la vitesse de véhicule sujet, et (iii) une position (qu'on appelle ci-après une position latérale) du véhicule précédent par rapport au véhicule sujet, dans une direction parallèle à la direction latérale du véhicule sujet. La position latérale est, de façon plus spécifique, une position du véhicule précédent dans la direction parallèle à la direction latérale du véhicule sujet, par rapport à un point central de la partie avant du véhicule sujet, qui correspond au centre de la plage angulaire horizontale. Le radar 10 émet les données d'objet vers l'unité de traitement d'image 30 à chaque période prédéterminée (par exemple 100 millisecondes). La caméra 20 peut être une caméra visible qui acquiert une image d'une scène extérieure. La caméra 20 peut inclure un capteur d'image tel qu'un dispositif à couplage de charge ou CCD (Charge Cou-pied Device), et peut être placée à une position à laquelle elle peut acquérir une image d'une scène située devant le véhicule sujet. L'image acquise par la caméra 20 est virtuellement similaire à la vue d'un conducteur. La caméra 20 acquiert une image d'une scène à l'intérieur d'une plage angulaire prédéterminée incluant la totalité ou une partie de la plage angulaire horizontale du radar 10. La caméra 20 peut être réglée par un utilisateur en ce qui concerne une vitesse d'obturateur de la caméra 20, une fréquence d'images de la caméra 20, et un gain d'un signal numérique émis par la caméra 20 vers l'unité de traitement d'image 30. Comme représenté sur la figure 1, l'unité de traitement d'image 30 comprend une unité d'importation d'image 31, une unité de découpage d'image 32, une unité de calcul d'image 33 et un dispositif de stockage 35. Le dispositif de stockage 35 contient des données de correspondance ayant des tables 34a à 34c. L'unité d'importation d'image 31 importe de façon répétée, à partir de la caméra 20, un signal indiquant une image acquise par la caméra 20, et elle stocke dans le dispositif de stockage 35 l'image indiquée par le signal importé, en tant que données d'image de visibilité vers l'avant. L'unité d'importation d'image 31 lit également les données d'image de visibilité vers l'avant dans le dispositif de stockage 35 et émet vers l'unité de découpage d'image 32 les données d'image de visibilité vers l'avant. L'unité de découpage d'image 32 reçoit les données d'image de visibilité vers l'avant provenant de l'unité d'importation d'image 31. En-suite, sur la base de la distance inter-véhicule et de la position latérale incluses dans les données d'image provenant du radar 10, l'unité de dé-coupage d'image 32 détermine une région qui se trouve dans l'image in- diquée par les données d'image de visibilité vers l'avant et qui, d'après ce qu'on prévoit, contient une position du véhicule précédent. L'unité de découpage d'image 32 découpe en outre une image (qu'on appelle ci-après une image découpée) correspondant à la région déterminée à partir des données d'image de visibilité vers l'avant. L'unité de découpage d'image 32 émet ensuite vers l'unité de calcul d'image 33 des données (qu'on appelle ci-après données découpées) indiquant l'image découpée. L'unité de calcul d'image 33 tente de détecter, sur la base des données découpées provenant de l'unité de découpage d'image 32, le véhicule précédent dans l'image d'une visibilité vers l'avant acquise par la caméra 20. Le véhicule précédent peut être détecté en utilisant un procédé bien connu tel qu'un procédé de comparaison avec un modèle ou un procédé de symétrie gauche - droite. Dans le procédé de comparaison avec un modèle, une forme du véhicule précédent est recherchée dans l'image découpée, en utilisant une image de référence prédéterminée d'un véhicule modèle, pour détecter le véhicule précédent. Dans le pro-cédé symétrie gauche - droite, on détermine si l'image découpée indiquée par les données découpées est presque symétrique. Le véhicule précédent est détecté dans l'image découpée lorsque l'image est presque symétrique. L'unité de calcul d'image 33 détecte la visibilité en avant du véhicule sujet en se basant sur (i) les données d'objet provenant du radar 10 et (ii) le résultat de la tentative de détection du véhicule précédent situé en avant du véhicule sujet, c'est-à-dire le fait que le véhicule précédent est détecté ou non dans l'image découpée. En cas de mauvais temps, comme du brouillard, qui dégrade ou réduit la visibilité autour du véhicule sujet, le radar 10 utilisant l'onde radio telle que l'onde millimétrique est encore capable de détecter le véhicule précédent se trouvant près du véhicule sujet, sauf dans le cas où une forte pluie occasionne le mauvais temps. Au contraire, la caméra 20, qui remplit la fonction d'un moyen d'acquisition d'image, prend dans ce cas une image floue dans laquelle le véhicule précédent ne peut pas être distingué clairement vis-à-vis d'autres objets. L'unité de calcul d'image 33 peut donc être incapable de détecter le véhicule précédent, qui peut être détecté par le radar 10, dans les données découpées correspondant à l'image floue. Compte tenu de ceci, le dispositif de traitement d'image détecte la visibilité en avant du véhicule sujet sur la base des données d'objet provenant du radar 10, et du résultat de la tentative de détection du véhicule dans l'image découpée. De façon plus spécifique, le dispositif de traitement d'image détecte une faible visibilité en avant du véhicule sujet lorsque le véhicule précédent indiqué par les données d'objet provenant du radar 10 n'est pas détecté dans l'image découpée correspondant à l'emplacement du véhicule précédent indiqué dans les données d'objet. Il est donc possible de détecter la faible visibilité en avant du véhicule su- jet. L'unité de calcul d'image 33 estime également une distance de visibilité en avant du véhicule sujet, comme expliqué ci-dessous en référence à la figure 2. Ici, une image 41 acquise par la caméra 20 et traitée par l'unité de traitement d'image 30 ne contient pas de brouillard et mon- tre nettement le véhicule précédent. Par conséquent, l'unité de calcul d'image 33 peut détecter le véhicule précédent détecté par le radar 10. Au contraire, une image 42 acquise par la caméra 20 et traitée par l'unité de traitement d'image 30 montre une image floue à cause d'un fort brouillard autour du véhicule sujet; par conséquent, le véhicule précédent ne peut pas être distingué nettement des autres objets. L'unité de calcul d'image 33 ne parvient donc pas à détecter le véhicule précédent détecté par le radar 10. Dans cette condition dans laquelle l'image 42 correspondant à l'image floue est acquise, il est probable que la faible visibilité entraîne l'incapacité de l'unité de calcul d'image 33 à détecter le véhicule précédent, bien que le véhicule précédent existe dans une position indiquée par l'image découpée. Il est donc possible d'estimer que la distance de visibilité en avant du véhicule sujet est égale ou inférieure à la distance inter-véhicule (M mètres sur la figure 2) détectée à ce moment par le ra- dar 10. Bien que la caméra 20 détecte, comme c'est le cas pour la vision humaine, la lumière visible provenant de l'extérieur, les caractéristiques de détection (par exemple la sensibilité) de la caméra 20 peuvent être différentes de celles de la vision humaine. Compte tenu de ceci, l'unité de calcul d'image 33 peut corriger la différence entre les caractéristiques de détection de la caméra 20 et celles de la vision humaine pour la lumière visible, en utilisant la table de transformation de distance de visibilité 34a, qui fait correspondre une distance intervéhicule marginale à une distance de visibilité réelle, sur la base de la sensibilité de la vi- sion humaine. La distance inter-véhicule marginale est une distance in- ter-véhicule à une frontière entre une plage de distances inter-véhicules dans laquelle l'unité de calcul d'image 33 ne parvient pas à détecter le véhicule précédent, et une plage de distances inter-véhicules dans la-quelle l'unité de calcul d'image 33 peut détecter le véhicule précédent. L'unité de calcul d'image 33 émet vers plusieurs systèmes d'application 40, par l'intermédiaire d'un réseau local interne au véhicule (non représenté), la visibilité détectée en avant du véhicule sujet. Les systèmes d'application 40 peuvent inclure un système qui allume automatiquement un feu de brouillard sur la base de la détection du brouillard. Les systèmes d'application 40 peuvent également inclure un système de réduction de collision (CMS) qui peut faire fonctionner un avertissement initial (par exemple mise en tension d'une ceinture de sécurité ou freinage du véhicule sujet) de manière anticipée par rapport à son fonctionnement normal, sur la base de la détection du fait que la visibilité en avant du véhicule est faible. Le système de réduction de collision peut également raccourcir une période de latence de réaction de freinage, qui est un intervalle de temps entre un début d'une opération de freinage d'un utilisateur et un début de décélération du véhicule sujet, en commandant un actionneur de frein de façon à appliquer une force dirigée vers le bas (ou de pré-compression) à une pédale de frein. Il est donc possible d'utiliser le résultat de détection de la visibilité en avant du véhicule sujet pour apporter une assistance à l'action d'un conducteur sur le véhicule sujet. On expliquera ensuite un fonctionnement de l'unité de traite- ment d'image 30, à titre d'exemple du premier mode de réalisation, en référence à un organigramme représenté sur la figure 6. Premièrement, l'unité de traitement d'image 30 reçoit à l'Etape S10 les données d'objet provenant du radar 10 et les données d'image de visibilité vers l'avant, provenant de la caméra 20. Ensuite, à l'Etape S20, sur la base de la dis- tance inter-véhicule et du déplacement latéral dans les données d'objet reçues, l'unité de traitement d'image 30 détermine une région, qui est dans l'image indiquée par les données d'image de visibilité vers l'avant et qui, d'après ce qu'on prévoit, contiendra une position du véhicule précédent. En outre, à l'Etape S20, l'unité de traitement d'image 30 découpe une image (c'est-à-dire l'image découpée) correspondant à la région dé- 2887035 11 terminée à partir des données d'image de visibilité vers l'avant. A l'Etape S30, l'unité de traitement d'image 30 exécute un processus de calcul d'image pour tenter de détecter, sur la base de l'image découpée, le véhicule précédent dans l'image en avant du véhicule sujet qui est acquise par la caméra 20. A l'Etape S40, l'unité de traitement d'image 30 détecte la faible visibilité en avant du véhicule sujet lorsque le véhicule précédent n'est pas détecté à l'Etape S40 dans l'image dé-coupée. L'unité de traitement d'image 30 exécute en outre à l'Etape S40 un processus de calcul de distance de visibilité, pour estimer la distance de visibilité en avant du véhicule sujet. A l'Etape S50, l'unité de traite-ment d'image 30 émet le résultat du processus de calcul de distance de visibilité. Par conséquent, le dispositif de traitement d'image qui est l'exemple du premier mode de réalisation détecte la visibilité en avant du véhicule sujet sur la base des données d'objet provenant du radar 10 et du résultat de la tentative de détection du véhicule précédent sur la base de l'image découpée. Il est possible de détecter la visibilité en avant du véhicule en utilisant le résultat de détection du radar 10. (Second Mode de Réalisation) Dans ce qui suit, on décrira un exemple d'un second mode de réalisation conforme à la présente invention, en considérant essentielle-ment des différences entre le premier mode de réalisation et le second mode de réalisation. Des structures et des opérations qui sont communes aux exemples des premier et second modes de réalisation ne sont pas décrites en détail. L'unité de calcul d'image 33 de l'exemple du premier mode de réalisation détecte une faible visibilité en avant du véhicule sujet et estime la distance de visibilité (comme "égale ou inférieure à m mètres") en avant du véhicule sujet. Au contraire, l'unité de calcul d'image 33 de l'exemple du second mode de réalisation estime la distance de visibilité en avant du véhicule sujet en se basant sur (i) la variation dans le temps de la distance intervéhicule entre le véhicule sujet et le véhicule précédent, et (ii) la variation dans le temps du résultat de la tentative de détection du véhicule précédent dans l'image découpée. Cette opération de l'unité de calcul d'image 33 est effectuée à l'Etape S40 sur la figure 6. La figure 3A montre une relation entre la variation dans le temps de la distance inter-véhicule et la variation dans le temps du résultat de la tentative de détection du véhicule précédent dans l'image dé-coupée. La variation dans le temps de la distance inter-véhicule est détectée, comme décrit dans l'exemple du premier mode de réalisation, en utilisant les données d'objet provenant du radar 10. La distance de visibilité en avant du véhicule sujet est égale ou inférieure à L mètres lorsque, comme représenté sur la figure 3A, la distance inter-véhicule détectée est L mètres et l'unité de calcul d'image 33 ne parvient pas à détecter le véhicule précédent dans l'image découpée. L'unité de calcul d'image 33 peut alors estimer, comme représenté sur la figure 3B, que la distance de visibilité en avant du véhicule est entre 0 mètre et L' mètres, en corrigeant une différence entre les caractéristiques de détection de la caméra 20 et de la vision humaine, visà-vis de la lumière visible, par l'utilisation de la table de transformation de distance de visibilité 34b sur la figure 3C. La plage (par exemple la plage de 0 mètre à L. mètres) estimée comme la distance de visibilité peut être réduite en considérant la varia-tion dans le temps de la distance inter-véhicule et la variation dans le temps du résultat de la tentative de détection du véhicule précédent dans l'image découpée. Conformément à la figure 3A, l'unité de calcul d'image 33 échoue consécutivement à détecter le véhicule précédent dans l'image découpée, à des instants 61, 62 et 63, pendant que la distance inter- véhicule détectée en utilisant le radar 10 diminue de L mètres jusqu'à M mètres, en passant par K mètres. A ce moment, l'unité de calcul d'image 33 peut rétrécir, comme représenté sur la figure 3B, la plage de la dis- tance de visibilité estimée, de "de 0 mètre à L' mètres" jusqu'à "de 0 mètre à M' mètres", en passant par "de 0 mètre à K' mètres", sur la base des échecs consécutifs de la détection du véhicule précédent dans l'image détectée. Conformément à la figure 3A, l'unité de calcul d'image 33 réussit à uninstant 64 à détecter le véhicule précédent dans l'image découpée, lorsque la distance inter-véhicule détectée diminue de M mètres à N mètres. A ce moment, il est probable que le conducteur du véhicule sujet 2887035 13 peut voir un objet situé de 0 mètre à N' mètres en avant du véhicule su-jet. L'unité de calcul d'image 33 rétrécit donc davantage la plage de la distance de visibilité estimée, à "de N' mètres à M' mètres". Conformément à la figure 3A, l'unité de calcul d'image 33 échoue à nouveau à un instant 65 à détecter le véhicule précédent dans l'image découpée, lorsque la distance inter-véhicule détectée devient légèrement différente de N mètres. A ce moment, l'unité de calcul d'image 33 peut estimer, comme représenté sur la figure 3B, que la distance de visibilité est approximativement N' mètres ou approximativement M' mè- tres. Cependant, il est improbable que la distance de visibilité soit approximativement M' mètres, du fait que l'unité de calcul d'image 33 n'a pas pu détecter le véhicule précédent dans l'image découpée lorsque la distance inter-véhicule détectée en utilisant le radar 10 était de L mètres à m mètres. L'unité de calcul d'image 33 peut donc estimer que la dis- tance de visibilité est approximativement N' mètres. Conformément à la 3A, l'unité de calcul d'image 33 réussit à nouveau, à un instant 66, à détecter le véhicule précédent dans l'image découpée, lorsque la distance inter-véhicule détectée augmente jusqu'à M mètres. A ce moment, l'unité de calcul d'image 33 estime que la dis-tance de visibilité est dans une plage allant de N' mètres à m' mètres, du fait que le véhicule précédent a été détecté précédemment dans l'image découpée lorsque la distance inter-véhicule détectée était de N' mètres. Conformément à la figure 3A, l'unité de calcul d'image 33 échoue et réussit de manière alternée, à des instants 66 à 70, à détecter le véhicule précédent dans l'image découpée, lorsque la distance intervéhicule détectée est approximativement M mètres. A ce moment, l'unité de calcul d'image 33 estime que la distance de visibilité est approximativement M' mètres. L'unité de calcul d'image 33 rétrécit donc une plage dans la-quelle on estime que la distance de visibilité se trouve, en estimant la distance de visibilité sur la base de la variation dans le temps de la dis-tance inter-véhicule détectée par le radar 10, et de la variation dans le temps du résultat de la tentative de détection du véhicule précédent dans l'image découpée. De plus, l'unité de calcul d'image 33 peut estimer une distance de visibilité approchée lorsque la distance inter-véhicule détectée et le résultat de la tentative de détection du véhicule précédent chan-gent d'une certaine manière. (Troisième Mode de Réalisation) On décrira ci-après un exemple d'un troisième mode de réalisa- tion conforme à la présente invention, en considérant essentiellement des différences vis-à-vis des exemples des premier et second modes de réalisation. Des structures et des opérations qui sont communes aux exemples des premier (ou second) et troisième modes de réalisation ne sont pas décrites en détail. L'unité de calcul d'image 33 de l'exemple du pre- mier mode de réalisation détecte une faible visibilité en avant du véhicule sujet et estime la distance de visibilité (telle que "égale ou inférieure à m mètres") en avant du véhicule sujet. L'unité de calcul d'image 33 de l'exemple du second mode de réalisation estime la distance de visibilité en avant du véhicule sujet sur la base de la variation dans le temps de la distance inter-véhicule détectée par le radar 10 et de la variation dans le temps du résultat de la tentative de détection du véhicule précédent dans l'image découpée. Contrairement à ceci, l'unité de calcul d'image 33 de l'exemple du troisième mode de réalisation estime la distance de visibilité en avant du véhicule sujet sur la base de la distance inter-véhicule détectée par les données d'objet provenant du radar 10, et du résultat d'une analyse de fréquence portant sur la distribution de luminosité de l'image détectée. Cette opération de l'unité de calcul d'image 33 est effectuée à l'Etape S30 ou S40 sur la figure 6. Comme décrit ci-dessus, le véhicule précédent apparaît nette-ment dans l'image nette acquise par la caméra 20 lorsqu'il n'y a pas de brouillard autour du véhicule sujet. D'autre part, le véhicule précédent n'apparaît pas nettement dans l'image floue acquise par la caméra 20 lorsqu'il y a du brouillard en avant du véhicule sujet, comme représenté sur la figure 4. La netteté (ou l'accentuation de contours) d'une frontière entre deux objets dans l'image acquise devient plus élevée au fur et à mesure que l'image acquise devient plus nette. Dans des caractéristiques de fréquence de la distribution de luminosité dans l'image acquise, des campo- santes de fréquence élevée deviennent donc plus dominantes au fur et à mesure que l'image acquise devient plus nette. Un degré de flou de l'image acquise varie en fonction de la dis-tance inter-véhicule lorsque la distance de visibilité réelle est constante. L'unité de calcul d'image 33 estime donc la distance de visibilité autour du véhicule sujet sur la base du résultat d'une analyse de fréquence de la distribution de luminosité dans l'image acquise par la caméra 20. De façon plus spécifique, l'unité de calcul d'image 33 effectue, comme représenté sur la figure 4, une analyse de fréquence dans la-quelle des composantes de fréquence (par exemple un spectre de puis- sance) de la distribution de luminosité dans l'image découpée, sont cal-culées au moyen de méthodes de traitement d'image bien connues, comme la Transformation de Fourier Rapide Discrète (ou DFFT) et la Transformation en Cosinus Discrète (ou DCT). L'unité de calcul d'image 33 spécifie alors une fréquence caractéristique comme un résultat de l'analyse de fréquence. La fréquence caractéristique est une valeur indiquant de manière quantitative des caractéristiques de fréquence de la distribution de luminosité de l'image découpée. Pour spécifier la fréquence caractéristique, l'unité de calcul d'image 33 ajoute de façon répétée à une valeur l'une des composantes de fréquence (par exemple des coefficients dans le spectre de puissance), tout en augmentant pas à pas une fréquence pour la composante de fréquence considérée, en partant de la première fonction de base (c'est-à-dire la fréquence la plus basse). Lorsque la valeur résultante atteint un seuil de puissance prédéterminé à un pas, la fréquence utilisée à ce pas est spécifiée comme la fréquence caractéristique. Le seuil de puissance prédéterminé est un seuil optimal obtenu par des expériences. Comme décrit ci-dessus, le degré du flou dans l'image découpée varie en fonction de la distance inter-véhicule. L'unité de calcul d'image 33 peut donc utiliser des tables de transformation de distance de visibilité 34c représentées sur la figure 5, chacune d'elles décrivant une relation entre la distance de visibilité réelle et la fréquence caractéristique, avec une distance inter-véhicule pour paramètre. De façon plus spécifique, l'unité de calcul d'image 33 sélectionne l'une des tables de transformation de distance de visibilité 34c correspondant à la distance inter- véhicule détectée sur la base des données d'objet provenant du radar 10, et elle estime ensuite, en utilisant la table sélectionnée, la distance de visibilité réelle en avant du véhicule sujet, sur la base de la caractéristique de fréquence de la distribution de luminosité dans l'image découpée. Par conséquent, l'unité de calcul d'image 33 peut estimer correctement la distance de visibilité, même si le degré de flou de l'image découpée change en fonction de la distance inter-véhicule. La luminosité du véhicule précédent change en fonction de la couleur (par exemple grise, blanche ou noire) du véhicule précédent. Les relations entre la distance de visibilité réelle et la fréquence caractéristi- que peuvent changer en fonction de la luminosité du véhicule précédent. L'unité de calcul 33 peut donc utiliser des tables de transformation de distance de visibilité (ou des données de correspondance), chacune d'elles décrivant une relation entre la distance de visibilité réelle et la fréquence caractéristique, avec pour paramètres une distance intervéhicule et une valeur de la luminosité du véhicule précédent. De façon plus spécifique, l'unité de calcul d'image 33 sélectionne l'une des tables de transformation de distance de visibilité correspondant à la luminosité du véhicule précédent et à la distance inter-véhicule détectée sur la base des données d'objet provenant du radar 10, et ensuite, en utilisant la table sélectionnée, elle estime la distance de visibilité réelle en avant du véhicule sujet, sur la base de la fréquence caractéristique de la distribution de luminosité dans l'image découpée. Par conséquent, l'unité de calcul d'image 33 peut estimer la distance de visibilité avec un degré d'exactitude plus élevé, en sélectionnant l'une des tables de transformation de distance de visibilité sur la base de la luminosité du véhicule précédent. Lorsque l'image découpée est floue, l'unité de calcul d'image 33 peut détecter la luminosité du véhicule précédent en calculant une luminosité moyenne de l'image floue. L'unité de calcul d'image 33 peut donc sélectionner une table de transformation de distance de visibilité appropriée à la luminosité détectée de l'objet. Chacun des processus ou étapes expliqués dans ce qui pré-cède, ou n'importe quelle combinaison d'entre eux, peut être réalisé sous la forme d'une unité de logiciel (par exemple un sous-programme) et/ou d'une unité de matériel (par exemple un circuit ou un circuit intégré), in- cluant ou non une fonction d'un dispositif associé; en outre, l'unité de matériel peut être réalisée à l'intérieur d'un micro-ordinateur. Il apparaîtra de façon évidente à l'homme de l'art que divers changements peuvent être apportés aux modes de réalisation de la pré-sente invention décrits ci-dessus. Le cadre de la présente invention doit cependant être déterminé par les revendications qui suivent. REVENDICATIONS 1. Dispositif de traitement d'image pour un véhicule, caractérisé en ce qu'il comprend: un moyen de détection d'objet (10) pour émettre une onde radio à l'extérieur du véhicule et détecter un objet dans une première zone à l'extérieur du véhicule en utilisant une onde réfléchie à partir de l'onde radio émise; un moyen d'acquisition d'image (20) pour acquérir une image dans une seconde zone incluant la première zone; un moyen de traitement d'image (30) pour traiter l'image acquise, afin de détecter, dans l'image acquise, l'objet détecté par le moyen de détection d'objet; et un moyen de détection de visibilité (30) pour détecter la visibilité à l'extérieur du véhicule sur la base du résultat de détection du moyen de détection d'objet et du résultat de détection du moyen de traitement d'image. 2. Dispositif de traitement d'image selon la revendication 1, caractérisé en ce que le moyen de détection de visibilité (30) détecte une faible visibilité à l'extérieur du véhicule lorsque le moyen de traitement d'image (30) ne parvient pas à détecter, dans l'image acquise, l'objet détecté par le moyen de détection d'objet (10). 3. Dispositif de traitement d'image selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le moyen de détection d'objet (10) détecte une distance entre le véhicule et l'objet; le moyen de détection de visibilité (30) détecte une distance de visibilité à l'extérieur du véhicule sur la base de la distance détectée et du résultat de détection du moyen de traitement d'image (30); et le résultat de détection du moyen de traitement d'image (30) est soit que la détection effectuée par le moyen de traitement d'image (30) a réussi, soit que la détection effectuée par le moyen de traitement d'image (30) a échoué. 4. Dispositif de traitement d'image selon la revendication 3, caractérisé en ce que le moyen de détection de visibilité (30) détecte la dis- tance de visibilité sur la base de la variation dans le temps de la distance détectée et de la variation dans le temps du résultat de détection du moyen de traitement d'image (30). 5. Dispositif de traitement d'image selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le moyen de détection d'objet (10) détecte en outre une distance à partir du véhicule jusqu'à l'objet dé- tecté dans la première zone, à l'extérieur du véhicule, en utilisant l'onde réfléchie à partir de l'onde radio émise, le moyen de traitement d'image (30) exécute en outre une analyse de fréquence de la distribution de luminosité dans l'image acquise, et le dispositif de traitement d'image (30) comprend en outre: un moyen d'estimation de distance de visibilité (30) pour estimer une distance de visibilité à l'extérieur du véhicule, sur la base de la distance détectée et du résultat de l'analyse de fréquence. 6. Dispositif de traitement d'image selon la revendication 5, caractérisé en ce que le moyen de traitement d'image (30) calcule des caractéristiques de fréquence de la distribution de luminosité dans l'image acquise, et le dispositif de traitement d'image comprend en outre: un moyen de stockage (35) pour stocker des données de correspondance utilisées pour transformer les caractéristiques de fréquence calculées en distance de visibilité, avec pour paramètre la distance détectée, et le moyen d'estimation de distance de visibilité (30) estime la distance de visibilité d'après les caractéristiques de fréquence calculées, en utilisant les données de correspondance stockées. 7. Dispositif de traitement d'image selon la revendication 6, caractérisé en ce que les données de correspondance utilisées pour transformer les caractéristiques de fréquence calculées en distance de visibili- té, avec pour paramètre la distance détectée, sont stockées avec en outre un paramètre de luminosité de l'objet dans l'image acquise; et le moyen d'estimation de distance de visibilité (30) estime la distance de visibilité d'après les caractéristiques de fréquence calculées, en utilisant les don-nées de correspondance, avec pour paramètres la distance détectée et la luminosité de l'objet dans l'image acquise. 8. Dispositif de traitement d'image selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'il comprend en outre: un moyen d'assistance à la conduite (40) pour assister une opération de conduite d'un conducteur du véhicule en utilisant la visibilité détectée. 9. Dispositif de traitement d'image selon l'une quelconque des revendications 5 à 7, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un moyen d'assistance à la conduite (40) pour assister une opération de conduite d'un conducteur du véhicule en utilisant la distance de visibilité estimée. 10. Procédé dans le traitement d'image pour un véhicule, ca-ractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : détecter (S10) un objet dans une première zone à l'extérieur du véhicule en émettant une onde radio et en utilisant une onde réfléchie à partir de l'onde radio émise; acquérir (S10) une image dans une seconde zone incluant la première zone; déterminer (S20, S30) l'objet détecté dans l'image acquise, en traitant l'image acquise; et détecter (S40, S50) la visibilité à l'extérieur du véhicule sur la base du résultat de détection de l'objet et du résultat de détermination de l'objet détecté dans l'image acquise.