FR 2959851 A1 20111111 FR 1001979 A 20100507 BB-65150-FR PROCEDE POUR REMPLIR LES REGIONS NON APPARIEES D'UNE CARTE DE DISPARITE DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne de manière générale un procédé de détection d'obstacle par une caméra de vision stéréo embarquée sur un véhicule, de type véhicule automobile, et concerne plus particulièrement un procédé de réparation d'une carte de disparité obtenue à partir d'images stéréo prises par la caméra de vision stéréo. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE 10 Un état de l'art de la vision stéréo a été présenté dans le document intitulé « A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms », publié dans le « International Journal of Computer Vision », pages 7-42, Avril-Juin 2002. Dans cet article, il est 15 présenté une taxonomie des méthodes stéréo denses à deux images. La taxonomie est conçue pour évaluer les différentes composantes et les décisions de conception dans les différents algorithmes stéréo. Il y est inclus une évaluation comparative d'une vaste gamme des algorithmes stéréo les plus performants d'aujourd'hui. 20 Une difficulté commune pour les algorithmes de vision stéréo est l'homogénéité des régions de l'image. Dans le domaine de l'automobile, une telle difficulté se produit souvent en présence de fortes ombres ou de reflets du soleil, et avec des obstacles de couleur uniforme. Les pixels de l'image qui composent ces régions ont tous les mêmes valeurs et les mêmes mesures de coûts d'appariement de sorte que les méthodes de recoupement échouent dans la discrimination de ces pixels. Certaines autres raisons de l'échec de la vision stéréo sont l'occlusion, les textures répétitives ou l'échec pour faire correspondre des pixels lorsque la distorsion de perspective est trop importante. Cette difficulté est résolue par certains auteurs en utilisant des stratégies d'optimisation complexe et généralement lente. Ainsi par exemple, le document intitulé « Disparity Map Refinement and 3D Surface Smoothing via Directed Anisotropic Diffusion », A. Banno et K. Ikeuchi, publié en Octobre 2009, propose une méthode pour remplir les données stéréoscopiques non appariée. La méthode est appliquée sur des données tridimensionnelles (3D), en remplissant les trous et lissant les données 3D par diffusion anisotrope. A cet effet, les données sont lissées en utilisant les valeurs appariées de la carte de disparité, ce qui a pour inconvénient de pouvoir conduire à supprimer un objet de petite taille, ou à la non détection d'un danger potentiel. Seules les régions de petits trous sont remplies ce qui signifie que les grandes régions ne sont pas traitées (données inconnues). Le remplissage à base géométrique effectué est également sensible à l'incertitude de la profondeur car il est fondé uniquement sur la reconstruction 3D. Enfin cette méthode n'est pas exécutée en temps réel et ne s'applique donc pas facilement au domaine de l'automobile. D'autres méthodes ont encore été proposées, notamment dans le document intitulé « Computing Visual Correspondence with Occlusions via Graph Cuts », V. Komogorov et R. Zabih, publié dans ICCV 2001 et dans le document intitulé « Stereo Matching Using Belief Propagation », Sun et al., publié dans IEEE Trans on PAMI, 787-800, 2003. Les méthodes proposées génèrent des cartes de disparité denses. Tous les pixels sont remplis, même dans les régions d'image homogènes. Ces méthodes présentent plusieurs inconvénients. Tout d'abord, le traitement des images stéréo n'est pas effectué en temps réel ce qui empêche leurs applications dans le 2959851 3- domaine de l'automobile. En outre, de telles méthodes ne fournissent pas de cartes de disparité précises. En effet, les résultats sont trop lissés et les petits détails supprimés. De manière générale, toutes les méthodes d'appariement dense qui remplissent les régions non appariées par des 5 techniques d'optimisation fournissent des résultats lisses qui font disparaître les détails (i.e. obstacles). En résumé, on constate que les différentes méthodes existantes présentent un traitement des régions homogènes au cours de l'appariement, ce qui implique des méthodes complexes et un temps de 10 traitement long et coûteux ainsi que la présence d'observations aberrantes (bruits, erreurs) affectant les solutions d'interpolation classique. En outre, ces méthodes nécessitent l'obligation d'un marquage au sol sur les routes pour obtenir une détection complète du plan du sol au risque sinon d'échouer en cas de faible présence de données 3D, éventuellement 15 réparties non uniformément. Enfin de telles méthodes présentent de faibles valeurs de flux optiques dans les zones homogènes, qui en conséquence ne peuvent pas être regroupés. RESUME DE L'INVENTION 20 Un but de la présente invention est de répondre aux inconvénients mentionnés ci-dessus en fournissant une méthode qui compense le manque d'informations 3D de la caméra stéréo dû par exemple à des ombres, halo lumineux, etc. de manière à pouvoir recouvrer toute la surface 25 au sol, même si aucune information de la disparité stéréo n'est présente et ainsi à augmenter la fiabilité de la détection de l'espace libre, ce qui s'avère particulièrement utile dans le domaine de l'automobile pour des systèmes d'avertissement de collision ou d'évitement d'obstacle. Dans ce but, un premier aspect de la présente invention concerne un 30 procédé de réparation d'une carte de disparité obtenue par appariement des pixels d'images stéréo prises par une caméra stéréo, caractérisé en ce qu'il comprend une première étape consistant à extraire des taches représentatives d'un ensemble de pixels connexes non appariés à l'intérieur d'une région d'image homogène de la carte de disparité ; et en ce que pour chaque tache extraite, le procédé comprend les étapes supplémentaires consistant à : - évaluer un premier indice de confiance pour un traitement par remplissage de la tache, basé sur des informations sémantiques ; - évaluer un deuxième indice de confiance pour un traitement par réparation des surfaces verticales/continues et interpolation des valeurs de disparité le long de lignes de balayage à l'intérieur de la tache ; - évaluer un troisième indice de confiance pour un traitement par réparation des surfaces planes par extraction des contours de la tache et évaluation de la présence d'un plan à l'intérieur de la tache ; et - sélectionner le traitement présentant l'indice de confiance le plus élevé pour traiter la tache évaluée. Une telle méthode permet d'augmenter la densité de la carte de disparité. Cela se fait en combinant trois différentes méthodes basées sur différents principes, l'achèvement sémantique, l'interpolation de surface continue le long des lignes et des colonnes et l'interpolation de surface plane. Une telle méthode permet une réparation de la carte de disparité en temps réel et basée sur des indices de confiance permettant une gestion des informations aberrantes de manière robuste. Selon une variante avantageuse, la première étape d'extraction des taches de la carte de disparité consiste à extraire les régions d'image homogènes par calcul de la moyenne locale et de la variance des valeurs de pixels et à extraire à l'intérieur de ces régions d'image homogènes, les taches définies par un ensemble de pixels connexes non appariés. Selon une autre variante avantageuse, l'étape de traitement de 30 remplissage de la tache se base sur des informations sémantiques définissant une région d'image homogène située au-dessous de l'horizon et touchant la bordure inférieure de l'image comme une région d'image au sol. Selon une autre variante avantageuse, l'étape de traitement par remplissage de la tache se base sur des informations sémantiques définissant une région d'image homogène située au-dessus de l'horizon et touchant la bordure supérieure de l'image comme une région d'image du ciel/plafond. Selon une autre variante avantageuse, l'étape de traitement par réparation des surfaces verticales consiste à analyser la carte des probabilités verticales et horizontales, vérifier la compatibilité des pixels frontières de la tache et à interpoler les valeurs de disparité non appariés si les pixels frontières sont compatibles. Selon une autre variante avantageuse, l'étape de traitement par réparation des surfaces planes consiste à évaluer et classer la tache selon sa taille et à appliquer un algorithme d'estimation de surface plane suivant la taille de la tache détectée. Selon une autre variante avantageuse, il est prévu une étape supplémentaire consistant à effectuer une analyse de texture pour réparer des régions restantes encore non appariées de la carte de disparité. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un procédé de détection d'obstacle comprenant les étapes consistant à - prendre des images stéréo constituées de pixels au moyen d'une caméra stéréo ; - apparier les pixels entre les images stéréo prises ; et - établir une carte de disparité sur la base de l'appariement ou non des pixels ; caractérisé en ce qu'il comprend en outre les étapes consistant à : - réparer la carte de disparité suivant un procédé selon le premier aspect de l'invention ; - séparer la région d'image de sol d'avec les obstacles en se basant sur la carte de disparité réparée ; - délimiter une coque d'espace libre à l'intérieur de laquelle un véhicule peut se déplacer librement sans rencontrer d'obstacles à partir de la région d'image de sol séparée. Selon une variante avantageuse, l'étape de séparation est effectuée en deux sous étapes consistant à : - séparation de la région d'image de sol d'avec les obstacles principaux dépassant de ladite région d'image de sol ; - séparation de la région d'image de sol d'avec les obstacles 10 secondaires inclus dans ladite région d'image de sol. Selon une variante avantageuse, l'étape de délimitation consiste à : - classer chaque point tridimensionnel provenant de la carte de disparité comme point obstacle, point de sol, point de sous-sol ou comme erreur ; 15 - accroitre la surface d'espace libre à partir des points classés comme points de sol ; - représenter une coque d'espace libre basé sur la surface d'espace libre. Une telle méthode est applicable en temps réel et donc optimale 20 pour des applications automobiles en extérieur ; tels que des systèmes anticollision ou des systèmes d'évitement des collisions en utilisant seulement des informations à partir de caméras stéréo, sans besoin de l'aide de capteurs coûteux, tels scanners laser ou radars. Ainsi, cette méthode permet la détermination de l'espace libre à disposition pour le 25 véhicule lors de manoeuvres sans besoin de marquage au sol (ligne blanche) et sans s'appuyer sur des valeurs erratiques de flux optique qui ne permettent pas de distinguer tous les types d'objets en mouvement. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit de modes de réalisation de l'invention donnés à titre d'exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 représente un diagramme représentant les différentes phases d'un procédé de réparation d'une carte de disparité selon un mode 10 de réalisation de l'invention ; - la figure 2 représente un diagramme représentant les différentes phases d'un procédé de détection d'obstacle selon un mode de réalisation de l'invention. 15 DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION L'invention sera décrite ci-après uniquement à titre d'exemples non limitatifs en relation avec les figures 1 et 2. Au préalable, il est utile de définir la notion de carte de disparité. En vision stéréoscopique, avec 20 utilisation de deux caméras ou d'une caméra stéréo, à partir de deux images gauche et droite, un calcul de profondeur de la scène est réalisé lors d'une étape d'appariement, i.e. de correspondance de chaque point de l'image gauche avec un point de l'image droite. Le résultat de cette étape d'appariement fournit une carte des valeurs de disparité, appelée plus 25 simplement carte de disparité. La figure 1 représente un diagramme des différentes phases d'un procédé de réparation d'une carte de disparité selon un mode de réalisation de l'invention. La contribution principale de cette invention est la fourniture d'un algorithme rapide permettant de réparer les informations manquantes à l'intérieur d'une carte de disparité obtenue par appariement des pixels d'images stéréo prises par une caméra stéréo. Pour cela, il est prévu notamment d'interpoler des valeurs de disparité dans les régions d'image homogènes en utilisant des informations sémantiques et/ou géométriques. On entendra par région homogène, une zone contiguë à l'intérieure de laquelle on retrouve une certaine uniformité par rapport à un ou plusieurs attributs. Il est de préférence choisi de ne remplir la carte de disparité que dans les régions d'image homogènes en raison de la certitude de l'absence d'obstacle dans ces zones. Plus précisément, le procédé de réparation de la carte de disparité se décompose en plusieurs étapes incluant l'évaluation de trois méthodes de réparation. Une première étape El consiste à extraire les régions d'image homogènes, par exemple en calculant la moyenne locale et la variance des valeurs de pixels formant la carte de disparité, puis à en extraire les régions de taches formées par un ensemble de pixels connexes non appariés appartenant à une même région d'image homogène. Une deuxième étape E2 consiste dans l'évaluation de l'indice de confiance pour trois méthodes distinctes pour le traitement des régions d'image homogènes. La première méthode de traitement M1 consiste à réparer la carte de disparité en utilisant les connaissances sémantiques a priori de la scène sur les images avec utilisation de la géométrie sous-jacente. La deuxième méthode de traitement M2 consiste à réparer les surfaces continues et à interpoler les valeurs de disparité le long des lignes et/ou colonnes. La troisième méthode de traitement M3 consiste à réparer les surfaces planes. Nous allons maintenant détailler le détail de fonctionnement pour chacune de ces trois méthodes de traitement de la carte de disparité. La première méthode de traitement M1 consiste à utiliser la connaissance sémantique de la scène et la géométrie associée. A cet effet, on peut distinguer sur la carte de disparité une première région image « ciel », définie comme une ou plusieurs régions homogènes situées au-dessus de l'horizon et touchant la bordure supérieure de l'image. La distance correspondant à cette région image est infinie. On peut également distinguer une deuxième région image « sol », définie comme une ou plusieurs régions homogènes situées au-dessous de l'horizon et touchant la bordure inférieure de l'image. La géométrie de cette région sol peut être définie comme le plan ayant une hauteur nulle ou un modèle 3D du sol avec une approximation plane. Sur la base de ces informations sémantiques, une association est effectuée entre les taches extraites lors de la première étape et la région sol par exemple lorsque la tache comprend plus de 60% des pixels environnants situés dans la région sol, la distance par rapport au modèle 3D du sol étant inférieure à 10% de la distance, ceci dans une plage de 10 à 50 cm. De la même manière, une tache est associée à la région ciel par exemple lorsque la tache inclut la bordure supérieure de l'image. Enfin, lorsque cette solution est retenue, on remplira les valeurs de disparité de ces taches en fonction des informations sémantiques appropriées : le sol avec une valeur de disparité équivalente à celle du modèle de sol et le ciel, situé à l'infini, avec une valeur de disparité nulle. On notera à cet effet que plus les points sont loin des caméras, plus la valeur de disparité diminue. La deuxième méthode de traitement M2 consiste à réparer les surfaces continues et à interpoler les valeurs de disparité le long des lignes et/ou colonnes d'image. Il est prévu tout d'abord de calculer les cartes de probabilité de continuité verticale et horizontale. Pour cela, les valeurs de ces cartes de probabilité de continuité verticale et horizontale sont effacées, i.e. mises à 0. Ensuite, pour toutes les lignes de l'image, respectivement pour toutes les colonnes, il faut obtenir les pixels frontières des régions taches, tester la compatibilité de ces pixels frontières (par ex. distance carte (verticale / horizontale) est binarisée, par ex. 255 pixels pour les lignes remplies, resp. les colonnes remplies, 0 pour les autres lignes/colonnes. Enfin, les cartes sont floutées en utilisant une fenêtre, par ex. de 6 par 6 pixels. 5 II est prévu ensuite pour chaque emplacement de pixel des régions d'image homogènes, de tester s'il existe une probabilité de continuité verticale ou horizontale et si une telle probabilité existe, de retenir cette solution en introduisant une valeur de disparité par interpolation entre les pixels frontières le long de la direction (verticale / horizontale) ayant la plus 10 grande probabilité. La troisième méthode de traitement M3 consiste à réparer les surfaces planes. A cet effet, il est prévu que sur chaque tache soit appliquée une dilatation morphologique de 1 pixel de manière à obtenir les disparités des pixels environnants. Ensuite, les régions taches sont 15 classées selon leur taille (i.e. nombre de pixels du contour), par exemple pour une image 640 x 480 et un angle de vue de 97°, les taches de petite dimension (taille 100 pixels), et les taches complexes présentes notamment au bord de l'image et incluant 20 des disparités de régions à l'intérieur. Pour chaque taille de tache, on peut appliquer un algorithme d'estimation de plan différent, par ex. basé sur la valeur de disparité moyenne, la méthode des moindres carrés, des moindres et moyens carrés, la méthode de RANSAC ...). Avantageusement, on appliquera les 25 algorithmes d'estimation de plan suivants. Pour les petites taches, on moyennera les valeurs de disparité des pixels environnants. Pour les taches de taille moyenne, on adaptera le plan en utilisant une méthode robuste (RANSAC). Pour les taches de grandes dimensions et pour les taches complexes, on moyennera les valeurs de disparité des pixels 30 environnants si les valeurs sont cohérentes (variance Les trois méthodes de traitement des taches ayant été analysées, l'objectif est de sélectionner laquelle de ces méthodes de traitement sera utilisé pour réparer chaque tache. Dans ce but, lors d'une troisième étape E3, il est prévu de sélectionner la meilleure méthode de réparation pour chaque tache de façon indépendante. Pour chaque région tache, un indice de confiance de réparation a été associé lors de l'étape E2 avec chaque méthode. Ainsi par exemple, un remplissage fondé sur la sémantique (1ere méthode) bénéficiera d'un indice de confiance de 100% pour une tache considérée dans la région ciel ou un indice proportionnel aux enclaves du sol pour une tache dans la région sol. Une interpolation de surface continue (2ème méthode) bénéficiera de la somme des indices de confiance selon les directions de remplissage choisies à l'intérieur de la tache. Une interpolation de surface plane (3ème méthode) bénéficiera de la moyenne des résidus. En fonction des indices de confiance attribués pour chacune des méthodes, chaque tache de la carte de disparité est réparée, lors d'une étape E4, en utilisant la solution retenue de la méthode disposant de l'indice de confiance le plus élevé. La figure 2 représente un diagramme représentant les différentes phases d'un procédé de détection d'obstacle mettant en oeuvre le procédé 20 de réparation de la carte de disparité explicité en relation avec la figure 1. Le procédé de détection d'obstacle présente une première phase P1 d'acquisition des données pendant laquelle est créée la carte de disparité, une deuxième phase P2 pendant laquelle sont traitées les taches de pixels non appariés selon le procédé de réparation présenté ci-avant, une 25 troisième phase P3 optionnelle de traitement des taches restantes par analyse de leur texture et une quatrième phase P4 de détermination de l'espace libre dans lequel un véhicule mettant en oeuvre ce procédé, peut se déplacer librement sans rencontrer d'obstacle. La première phase P1 consiste à prendre des images stéréo 30 constituées de pixels au moyen d'une caméra stéréo, à apparier les pixels 2959851 -12- entre les images stéréo prises et à établir une carte de disparité sur la base de l'appariement ou non des pixels. Une fois cette première phase terminée, une deuxième phase P2 consiste à réparer la carte de disparité selon le procédé exposé 5 précédemment en liaison avec la figure 1 et qui ne sera pas repris ici. Une fois la deuxième phase de traitement effectuée, il est possible de prévoir une troisième phase de traitement P3 consistant de manière générale à effectuer une analyse de texture pour réparer des régions taches restantes encore non appariées de la carte de disparité. Ainsi, après 10 la réparation de la carte de disparité, il se peut qu'il reste des régions taches non appariées sur la carte de disparité. Ces régions peuvent être des régions d'image homogènes qui n'ont pas été réparées en raison d'indice de confiance insuffisant dans les solutions de réparation ou en raison de régions texturées où la méthode d'appariement a échoué, comme 15 par exemple en cas d'occlusion, de texture répétitive ou d'échec pour apparier des pixels lorsque la distorsion de perspective est trop importante. Dans le même esprit que pour le procédé de réparation utilisé lors de la deuxième phase, il est proposé une méthode supplémentaire pour réparer ces régions restantes. Cette méthode se base sur l'analyse de texture pour réparer tous les pixels non appariés de la carte de disparité, par interpolation des valeurs de disparité le long de toutes les directions 3D de la scène autour de la caméra (directions radiales). Un tel balayage radial correspond à la rotation d'un plan vertical autour du centre de la caméra. Si le plan de l'image est vertical, les directions radiales sont les colonnes de l'image. Dans d'autres cas, le balayage radial correspond à des lignes obliques qui représentent les différentes directions autour de la caméra. L'algorithme mis en oeuvre comprend pour chaque direction radiale balayée les étapes consistant à faire croître un index le long de la direction choisie en utilisant les pixels de la carte de disparité. Lorsque des pixels non appariés sont détectés entre deux pixels appariés (pixa et pixb), la croissance s'arrête si la distance de pixel 2D est supérieure à la dimension 2959851 -13- moyenne en pixels du plus petit objet qu'il n'est pas souhaitable de remplir à tort (par ex. 10 cm) ou si la distance 3D est supérieure à la taille minimale d'un trou qu'il n'est pas souhaitable de remplir à tort (par ex. 50 cm pour éviter de remplir un trou au niveau du sol ayant la taille du diamètre d'une 5 roue de véhicule). Autrement, il est prévu de continuer à faire croître l'index le long de la direction choisie en utilisant les pixels de l'image en faisant la moyenne des textures, en arrêtant la croissance de l'index si la texture du pixel voisin a changé ou en interpolant les valeurs de disparité entre pixa et pixb si le pixel pixb est atteint. La croissance de l'index continue tant que la 10 fin de ligne n'est pas atteinte. Une fois la troisième phase terminée, il est prévu une quatrième phase P4 consistant à séparer la région d'image de sol d'avec les obstacles en se basant sur la carte de disparité réparée et à délimiter une coque d'espace libre à l'intérieur de laquelle un véhicule peut se déplacer 15 librement sans rencontrer d'obstacles à partir de la région d'image de sol séparée. Cette quatrième phase permet la réalisation d'un système précis d'alerte de collision et aussi un système de prévention automatique de collision. Après la mise en oeuvre lors de la deuxième phase de la 20 réparation des taches non appariées de la carte de disparité et la mise en oeuvre éventuelle lors de la troisième phase de la réparation de la carte de disparité en se basant sur une analyse de texture appliquée à toutes les taches restantes, il est prévu de calculer la surface d'espace libre à disposition pour le véhicule équipé d'un tel système d'alerte ou de 25 prévention. Durant cette quatrième phase P4, une première étape consiste à séparer les obstacles des pixels du sol. A cet effet, chaque point 3D stéréo est classé dans l'une des catégories suivantes : point obstacle, point de sol, point de sous-sol ou erreur. Lors d'une deuxième étape, un algorithme de 30 croissance recherche le long des directions radiales la limite entre le sol et les obstacles à l'aide des points 3D classés comme indiqués ci-dessus. - 14 - Enfin, une dernière étape permet de relier toutes ces limites pour générer une coque d'espace libre délimitant le volume d'espace disponible pour les manoeuvres du véhicule, dans la mesure où cette coque représente la surface au sol sur laquelle le véhicule peut être conduit en toute sécurité. On comprendra que diverses modifications et / ou améliorations évidentes pour l'homme du métier peuvent être apportées aux différentes modes de réalisation de l'invention décrits dans la présente description sans sortir du cadre de l'invention défini par les revendications annexées. REVENDICATIONS1. Procédé de réparation d'une carte de disparité obtenue par appariement des pixels d'images stéréo prises par une caméra stéréo, caractérisé en ce qu'il comprend une première étape consistant à extraire des taches représentatives d'un ensemble de pixels connexes non appariés à l'intérieur d'une région d'image homogène de la carte de disparité ; et en ce que pour chaque tache extraite, le procédé comprend les étapes supplémentaires consistant à : - évaluer un premier indice de confiance pour un traitement par remplissage de la tache, basé sur des informations sémantiques ; - évaluer un deuxième indice de confiance pour un traitement par réparation des surfaces verticales/continues et interpolation des valeurs de disparité le long de lignes de balayage à l'intérieur de la tache ; - évaluer un troisième indice de confiance pour un traitement par 15 réparation des surfaces planes par extraction des contours de la tache et évaluation de la présence d'un plan à l'intérieur de la tache ; et - sélectionner le traitement présentant l'indice de confiance le plus élevé pour traiter la tache évaluée. 2. Procédé de réparation selon la revendication 1, caractérisé en 20 ce que la première étape d'extraction des taches de la carte de disparité consiste à extraire les régions d'image homogènes par calcul de la moyenne locale et de la variance des valeurs de pixels et à extraire à l'intérieur de ces régions d'image homogènes, les taches définies par un ensemble de pixels connexes non appariés. 25 3. Procédé de réparation selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape de traitement de remplissage de la tache se base sur des informations sémantiques définissant une région d'image homogène située au-dessous de l'horizon et touchant la bordure inférieure de l'image comme une région d'image au sol. 2959851 -16- 4. Procédé de réparation selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'étape de traitement par remplissage de la tache se base sur des informations sémantiques définissant une région d'image homogène située au-dessus de l'horizon et touchant la bordure supérieure de l'image comme 5 une région d'image du ciel/plafond. 5. Procédé de réparation selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'étape de traitement par réparation des surfaces verticales ou continues consiste à analyser la carte des probabilités de continuité verticales et horizontales, vérifier la compatibilité des pixels 10 frontières de la tache et à interpoler les valeurs de disparité non appariés si les pixels frontières sont compatibles. 6. Procédé de réparation selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'étape de traitement par réparation des surfaces planes consiste à évaluer et classer la tache selon sa taille et à appliquer un algorithme d'estimation de surface plane suivant la taille de la tache détectée. 7. Procédé de réparation selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'il est prévu une étape supplémentaire consistant à effectuer une analyse de texture pour réparer des régions restantes encore non appariées de la carte de disparité. 8. Procédé de détection d'obstacle comprenant les étapes consistant à - prendre des images stéréo constituées de pixels au moyen d'une caméra stéréo ; - apparier les pixels entre les images stéréo prises ; et - établir une carte de disparité sur la base de l'appariement ou non des pixels ; caractérisé en ce qu'il comprend en outre les étapes consistant à : - réparer la carte de disparité suivant un procédé selon l'une 30 quelconque des revendications 1 à 7 ; - séparer la région d'image de sol d'avec les obstacles en se basant 2959851 -17- sur la carte de disparité réparée ; - délimiter une coque d'espace libre à l'intérieur de laquelle un véhicule peut se déplacer librement sans rencontrer d'obstacles à partir de la région d'image de sol séparée. 5 9. Procédé de détection d'obstacle selon la revendication 8, caractérisé en ce que l'étape de séparation est effectuée en deux sous étapes consistant à : - séparation de la région d'image de sol d'avec les obstacles principaux dépassant de ladite région d'image de sol ; 10 - séparation de la région d'image de sol d'avec les obstacles secondaires inclus dans ladite région d'image de sol. 10. Procédé de détection d'obstacle selon la revendication 8 ou 9, caractérisé en ce que l'étape de délimitation consiste à : - classer chaque point tridimensionnel de la carte de disparité 15 comme point obstacle, point de sol, point de sous-sol ou comme erreur ; - accroitre la surface d'espace libre à partir des points classés comme points de sol ; - représenter une coque d'espace libre basé sur la surface d'espace libre.