FR 3078427 A1 20190830 FR 1851703 A 20180227 La présente invention se rapporte de manière générale aux traitements numériques effectués, lors de l'acquisition d'images par des dispositifs optiques, pour compenser des défauts ou surmonter des limitations intrinsèques aux dispositifs en question. Elle concerne plus particulièrement un procédé et un dispositif de détection de la présence de lumière parasite dans une image. L'invention trouve des applications, en particulier, dans le traitement d'images acquises par des caméras vidéo équipant des systèmes d'aide à la conduite de véhicules automobiles. Les systèmes d'aide à la conduite automobile (ou ADAS, de l'anglais « Advanced Driver Assistance Systems ») sont de plus en plus répandus dans les véhicules automobiles actuels. Ils continuent d'évoluer en offrant un nombre croissant de fonctionnalités avec pour objectif d'améliorer le confort et la sécurité des utilisateurs de véhicules. A terme, il est envisageable de produire des véhicules à conduite autonome. Nombre des fonctionnalités offertes s'appuient sur une analyse en temps réel de l'environnement immédiat du véhicule dans lequel l'ADAS est embarqué. En effet, qu'il s'agisse par exemple d'aider au freinage d'urgence ou d'améliorer le contrôle de trajectoires d'une voiture, la prise en compte à chaque instant de caractéristiques de cet environnement est nécessaire pour assurer les fonctionnalités de tels systèmes. Dans ce contexte, une des possibilités pour l'acquisition d'informations relatives à l'environnement immédiat d'un véhicule automobile est d'utiliser des moyens optiques. Un véhicule peut ainsi être équipé d'une ou plusieurs caméras vidéo destinées à observer son environnement, à chaque instant, dans une ou plusieurs directions d'observation. Les images recueillies par les caméras sont alors traitées par l'ADAS. Celui-ci peut les utiliser pour potentiellement déclencher une action d'aide à la conduite (par exemple déclencher une alerte sonore et/ou visuelle, voire déclencher un freinage ou un changement de trajectoire du véhicule...). Ce type de fonctionnement suppose que les images recueillies par la ou les caméra(s) puissent être considérées comme étant exploitables, c'est-à-dire suffisamment représentatives de la réalité d'une scène observée. Or, lors de l'acquisition d'images par une caméra vidéo en conditions naturelles (c'est-à-dire sans maîtriser les différentes sources de lumière ambiantes), il est courant de voir la qualité des images acquises dégradée par l'acquisition non-intentionnelle de lumière parasite. 2 C'est par exemple le cas si de la lumière captée provient d'une source attendue mais en ayant emprunté un chemin non prévu (par exemple, lié à des réflexions internes) dans le dispositif optique (c'est-à-dire la caméra) du fait d'imperfections dudit dispositif. C'est aussi le cas si la lumière provient d'une source inattendue mais tout de 5 même « involontairement » captée par le dispositif, du fait, là encore, d'imperfections dudit dispositif. La captation de lumière parasite (qui peut être désignée en anglais par le terme « flare ») est intrinsèquement liée aux imperfections d'une caméra vidéo réelle en fonctionnement sur site (c'est-à-dire pas dans des conditions d'éclairage créées 10 artificiellement). Elle provoque l'addition d'un bruit au signal correspondant à une ou des images acquise(s), et est donc à l'origine d'une dégradation du contraste, de la luminance et/ou de la balance/saturation des couleurs des images acquises. Dès lors, la reproduction fidèle, par la caméra, des caractéristiques d'une scène réelle est difficile voire impossible en conditions réelles d'utilisation. Du moins avec des caméras 15 standards du marché compatibles avec les applications dans le domaine automobile. Or, pour pouvoir détecter, par exemple, la proximité d'un autre véhicule, la survenue d'un objet déterminé dans la trajectoire d'un véhicule ou encore la couleur d'un objet présent dans le champ de vision de son conducteur, l'image doit être la plus fidèle possible à la scène réellement observée. Autrement dit, l'acquisition d'images 20 de mauvaise qualité par une caméra vidéo d'un ADAS peut être responsable de son incapacité à déclencher une action utile, ou inversement être responsable du déclenchement d'une action inadaptée à la situation réelle. Les paramètres d'une image que sont le contraste, la luminance et la reproduction fidèle des couleurs sont donc, de ce fait, essentiels aux performances 25 d'un ADAS utilisant la vidéo. C'est pour cette raison que beaucoup d'efforts sont faits pour garantir une acquisition d'images la plus fidèle possible. Ces efforts portent notamment sur l'optimisation physique des dispositifs optiques d'acquisition d'image. Certaines approches visent, par exemple, par l'intermédiaire de traitements appliqués aux éléments optiques (les lentilles en 30 particulier) du dispositif (par exemple des traitements de surface réfléchissants, polarisants ou absorbants), à minimiser les risques de capter une lumière parasite. Toutefois, le coût élevé de ce type de traitement est souvent incompatible avec une application dans le domaine automobile. Ces efforts portent aussi sur des traitements numériques visant à 35 compenser, a posteriori, les défauts éventuels des images acquises. C'est le cas notamment de l'imagerie à grande gamme dynamique HDR (de l'anglais « High 3 Dynamic Range »), qui s'appuie sur l'acquisition (quasi-)simultanée d'images présentant différentes durées d'exposition pour améliorer le rendu/la fidélité de ces images. Plus précisément, en combinant différentes images acquises avec des temps d'exposition respectifs plus ou moins longs, on forme une seule image évitant la 5 surexposition et/ou la sous-exposition de certaines zones de l'image. Les zones très sombres et les zones très lumineuses peuvent ainsi être représentées simultanément et de manière fidèle sur une unique image. A titre d'exemple, le brevet US 9,307,207 B2 divulgue une méthode d'acquisition HDR dans laquelle l'éblouissement de certaines zones du capteur d'une 10 caméra (en anglais « glare ») est réduit grâce à l'acquisition et la combinaison de deux images acquises avec des durées d'exposition respectivement longue et courte. Une telle approche impose des conditions strictes de stabilité à la fois pour éviter le flou éventuel lié à une durée d'exposition longue et pour que les deux images puissent être combinées correctement. Par ailleurs, la solution proposée dans ce 15 document implique aussi une détermination des parties d'une image surexposées s'appuyant sur l'observation d'un niveau de luminosité prédéterminé associé à une source connue. Toutefois, du fait de la diversité des situations réelles, dès lors qu'il s'agit bien d'une surexposition et non d'une saturation, le seuil à partir duquel une partie d'image est considérée comme étant surexposée peut être très difficile à 20 déterminer. Cette technique n'est donc adaptée qu'a la correction de zones saturées d'une image, voire, éventuellement, à celle de zones surexposées dans certains cas précis et restrictifs. En revanche, elle ne permet pas de corriger un effet de type flare. Une image affectée par ce type d'effet restera donc dégradée, notamment en termes 25 de contraste ou de balance des couleurs, en dépit de l'emploi de ce type de méthode HDR. Finalement, les deux approches discutées ci-avant sont limitées puisqu'elles ne permettent en aucun cas de s'affranchir de manière certaine de tous les effets liés à la captation de lumière parasite. De ce fait, l'enjeu reste crucial, dans 30 le cadre de l'utilisation d'images numériques par un ADAS, de savoir si une image est affectée ou non par ce type d'effet et, par la suite, si elle est exploitable ou non en tant que telle par l'ADAS. Le brevet US 9,497,427 B2 divulgue notamment une méthode comprenant un algorithme de détection de la présence de flare dans une image. L'algorithme 35 s'appuie pour cela sur une analyse des différences/changements de couleurs de pixels voisins (dans l'image numérique acquise par le capteur de la caméra) pour 4 reconnaître des formes ou des contours caractéristiques de la présence de lumière parasite dans l'image. Il s'emploie par ailleurs à discriminer ces changements de ceux éventuellement liés à la présence, dans l'image, d'un bord d'un objet quelconque qui est susceptible de produire des effets similaires. Toutefois, cette méthode présuppose 5 de pouvoir établir clairement une « signature géométrique » de la présence de lumière parasite dans l'image. De plus, l'algorithme utilisé ici réalise ses différentes opérations sur une matrice à deux dimensions (2D), à savoir la matrice de pixels du capteur de la caméra, afin de prendre en compte la notion de voisinages en X et/ou en Y. Autrement dit, 10 chaque opération est potentiellement coûteuse en ressources de calculs et en mémoire pour mener à bien les opérations des algorithmes associés à ce type de méthodes. L'invention vise à supprimer, ou du moins atténuer, tout ou partie des inconvénients de l'art antérieur précités. 15 A cet effet, un premier aspect de l'invention propose un procédé de détection dynamique d'une trace de lumière parasite dans une image numérique acquise par un dispositif optique pendant une durée d'exposition t, ladite image étant représentée dans un espace colorimétrique YUV déductible de l'espace colorimétrique RGB et donnant un triplet de composantes R, G et B à tous les pixels de l'image, par 20 une composante de luminance Y, une première composante de chrominance U résultant de la différence entre les composantes B et G, et une seconde composante de chrominance V résultant de la différence entre les composantes R et G, et avec en outre une composante additionnelle S décrivant la saturation chromatique et qui résulte de la différence entre le maximum des composantes R, G et B et le minimum 25 des composantes R, G et B, ledit procédé comprenant, lors de l'acquisition d'au moins une image numérique par le dispositif optique : - le calcul, pour l'ensemble des pixels de l'image numérique, d'une distribution statistique Sh des valeurs de la saturation chromatique S et la détermination de la largeur de cette distribution nommée Sh, à une hauteur déterminée ; 30 - la détermination, sur l'ensemble des pixels de l'image numérique, de la valeur maximum de la luminance Y nommée Y'x ; - le filtrage temporel, pour un nombre déterminé d'images numériques acquises successivement, par une fonction de filtrage déterminée, des valeurs de la largeur de cette distribution Shw, du maximum de la 35 luminance Ymax et de la durée d'exposition t; 5 - la vérification de la détection d'une trace de lumière parasite, la détection étant considérée positive si, et uniquement si : - la valeur filtrée de la largeur de cette distribution Sh, est inférieure à un seuil de saturation chromatique déterminé ; et 5 - la valeur filtrée du maximum de la luminance Ymax est supérieure à un premier seuil de luminance déterminé. Des modes de réalisation pris isolément ou en combinaison, prévoient en outre que : - la détection d'une trace de lumière parasite est en outre considérée positive 10 si : - la valeur filtrée de la durée d'exposition t est inférieure à un seuil déterminé, - le procédé comprend en outre : - la détermination, sur l'ensemble des pixels de l'image numérique, de la 15 valeur minimum et de la valeur maximum de la première composante de chrominance U respectivement nommées Umin et Umax ; - la détermination, sur l'ensemble des pixels de l'image numérique, de la valeur minimum et de la valeur maximum de la seconde composante de chrominance V respectivement nommées Vmin et Vmax ; 20 - la détermination de la valeur maximum Smax de la composante saturation chromatique S ; - le calcul d'une valeur de différence de la première composante de la chrominance UDiff en soustrayant la valeur minimum Umin de la première composante de chrominance U à la valeur maximum Umax de la 25 première composante de chrominance U; - le calcul d'une valeur de différence de la seconde composante de la chrominance Van en soustrayant la valeur minimum Vmin de la seconde composante de chrominance V à la valeur maximum Vmax de la seconde composante de chrominance V ; 30 l'application du filtrage temporel à chacune des valeurs précédentes ; et - lors de la vérification de la détection d'une trace de lumière parasite, la valeur filtrée du maximum de la luminance Ymax est supérieure à un premier seuil de luminance déterminé, ladite détection étant considérée positive en outre si : 6 - la valeur filtrée de la valeur de différence de la seconde composante de la chrominance Van est inférieure à un premier seuil de chrominance déterminé ; et, - la valeur filtrée de la valeur de différence de la première 5 composante de la chrominance UDiff est inférieure à un second seuil de chrominance déterminé ; et, - la valeur filtrée de la valeur maximum de la composante saturation chromatique S'x est inférieure à un seuil déterminé ; et, 10 - la valeur filtrée du maximum de la luminance Ymax est supérieure à un second seuil de luminance déterminé inférieur au premier seuil de luminance, - toutes les déterminations de valeurs minimum ou maximum d'une composante sont uniquement obtenues pour une partie seulement des pixels 15 de l'image numérique correspondant à une région d'intérêt prédéterminée, - le procédé comprend en outre la vérification de la détection négative d'une trace de lumière parasite, la détection étant considérée négative si, et uniquement si : - la valeur filtrée de la durée d'exposition t est supérieure à un seuil 20 déterminé ; et - la valeur filtrée du maximum de la luminance Y'x est inférieure à un seuil déterminé, - la fonction de filtrage du filtrage temporel est une fonction de type passe-bas où l'équation régissant le calcul d'une valeur filtrée pour la n'éme image d'une 25 séquence d'images acquises est du type : valeur filtrée(n) = valeur filtrée(n-1) x a + valeur nonfiltrée(n) x (1- a) où n est un nombre entier et où a est une valeur prédéterminée comprise entre 0 et 1, - si une image numérique acquise résulte d'une combinaison de plusieurs images avec plusieurs durées d'exposition différentes, alors la valeur de la 30 durée d'exposition t utilisée par le procédé pour analyser cette image numérique est la valeur de la durée d'exposition la plus courte des différentes acquisitions qui en sont à l'origine. - le dispositif optique est une caméra vidéo numérique composée d'au moins une lentille et d'un capteur photographique. 7 - la caméra vidéo numérique est embarquée dans un véhicule automobile et fait partie d'un système d'aide à la conduite automobile dudit véhicule automobile. Selon un second aspect, l'invention a également pour objet un dispositif de 5 détection dynamique d'une trace de lumière parasite dans une image numérique acquise par un dispositif optique pendant un temps d'exposition t, ladite image étant représentée dans un espace colorimétrique YUV déductible de l'espace colorimétrique RGB qui donne un triplet de composantes R, G et B à tous les pixels de l'image, par une composante de luminance Y, une première composante de chrominance U 10 résultant de la différence entre les composantes B et G, et une seconde composante de chrominance V résultant de la différence entre les composantes R et G, et en outre une composante additionnelle S décrivant la saturation chromatique et qui résulte de la différence entre le maximum des composantes R, G et B et le minimum des composantes R, G et B, ledit dispositif comprenant des moyens pour, lors de 15 l'acquisition d'au moins une image numérique par le dispositif optique : - calculer, pour l'ensemble des pixels de l'image numérique, au moins une distribution statistique, à partir d'au moins une des valeurs correspondant à une composante de l'image, et déterminer la largeur de cette au moins une distribution à une hauteur déterminée ; 20 - déterminer, sur l'ensemble des pixels de l'image numérique, au moins une valeur minimum et une valeur maximum pour au moins une composante de l'image ; - filtrer temporellement, pour un nombre déterminé d'images numériques acquises successivement, par une fonction de filtrage déterminée, des 25 valeurs déterminées pour des composantes de l'image ; et - vérifier la détection d'une trace de lumière parasite en comparant des valeurs filtrées ou non avec des seuils déterminés et en considérant la détection positive en fonction du résultat de ces comparaisons, et le dispositif étant adapté pour mettre en oeuvre toutes les étapes d'un procédé 30 selon le premier aspect. Selon un troisième aspect, l'invention a enfin pour objet un système d'aide à la conduite automobile comprenant un dispositif, conforme au dispositif selon le second aspect de l'invention, apte à mettre en oeuvre toutes les étapes du procédé selon l'un quelconque des modes de réalisation du procédé selon le premier aspect de 35 l'invention. 8 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : - la Figure 1 est une représentation schématique d'un véhicule 5 automobile équipé d'une caméra vidéo pour l'aide à la conduite ; - la Figure 2 est un diagramme d'étapes d'un mode de réalisation du procédé selon l'invention ; et - la Figure 3 est un diagramme d'étapes d'un autre mode de réalisation du procédé selon l'invention. 10 Dans la description de modes de réalisation qui va suivre et dans les figures des dessins annexés, les mêmes éléments ou des éléments similaires portent les mêmes références numériques. La Figure 1 montre de façon schématique le fonctionnement d'une caméra vidéo 102 embarquée dans une voiture 101 pour fournir des images à un système 15 d'aide à la conduite automobile, ADAS (non représenté). Dans l'exemple représenté, la caméra scrute l'environnement immédiat du véhicule automobile dans sa direction de déplacement avant. La caméra vidéo fournissant des images numériques, celles-ci peuvent être analysées par une unité de traitement de l'ADAS pour y détecter des objets ou des événements spécifiques. 20 L'ADAS peut ainsi exploiter les informations contenues dans les images acquises par la caméra 102 pour prendre une décision ou déclencher une action d'aide à la conduite. Par exemple, si un piéton rentre brusquement dans le champ de vision 103 de la caméra 102, et s'il est reconnu comme tel, alors l'ADAS pourra 25 déclencher un freinage d'urgence. Dans un autre exemple, si un feu tricolore se trouve dans le champ de vision 103 et que l'unité de traitement de l'ADAS est capable d'en reconnaître la couleur, l'ADAS pourra répercuter cette information au conducteur du véhicule ou, le cas échéant, bloquer l'avancée du véhicule en cas de feu rouge. Ces exemples ne sont qu'une partie des situations dans lesquelles 30 l'utilisation d'une ou de plusieurs caméra(s) peut fournir des images à un ADAS à l'origine de la réalisation de certaines de ces fonctionnalités. Par ailleurs, il apparaît clairement que dans une telle situation les circonstances conduisant à la captation de lumière parasite par la caméra 102 peuvent être nombreuses. De multiples causes de la présence de traces de lumière 35 parasites dans les images acquises par la caméra peuvent survenir. Il peut s'agir, par exemple, d'un reflet du soleil situé en dehors du champ de vision 103 mais capté non 9 intentionnellement. Il peut également s'agir de la lumière d'un phare observé intentionnellement mais empruntant un chemin optique alternatif dans la caméra 102. Ces exemples ne sont pas limitatifs. En référence à la Figure 2, nous allons maintenant décrire un mode de 5 réalisation du procédé selon l'invention. Le procédé décrit ici a pour objectif de déterminer si une image est affectée par des traces de lumière parasite ou non. Par image, on entend ici une image numérique, acquise par un dispositif optique et électronique, composée d'une matrice de pixels couvrant toute la surface de l'image. Le procédé est donc applicable 10 à une image numérique acquise par différents types de dispositifs optiques dès lors que celle-ci est acquise in fine par un capteur numérique (imageur CMOS ou CCD, par exemple) à même de convertir le signal optique en une image numérique, c'est-à-dire en valeurs numériques. C'est par exemple le cas d'une caméra vidéo numérique ou d'un appareil photo numérique. 15 Dans un premier temps, l'image numérique issue de ce type de dispositifs optiques et à laquelle s'applique l'invention est, classiquement, représentée dans l'espace colorimétrique RGB (de l'anglais Red, Green and Blue) ou RVB en français (pour Rouge, Vert, Bleu). Il s'agit d'une représentation, connue de l'Homme du métier, impliquant que chaque pixel de l'image est composé de trois composantes 20 différentes respectivement rouge, verte et bleue, où l'intensité de chaque composante détermine la coloration d'un pixel alors que l'intensité cumulée de ces différentes composantes détermine sa luminance (c'est-à-dire la sensation de luminosité perçue pour ce pixel). Toutefois, pour des raisons pratiques qui apparaîtront plus clairement à la 25 lumière de la description des étapes du procédé qui va suivre, le procédé s'appuie, dans ses différentes variantes, sur l'utilisation/l'analyse d'images numériques représentées dans un autre espace colorimétrique dit espace YUV. Il est en effet avantageux d'utiliser cet autre espace colorimétrique que l'espace RGB, dans lequel les composantes (valeurs) de chaque pixel peuvent être directement obtenues par 30 transformation à partir de ses composantes dans l'espace RGB. Plus précisément, les composantes Y, U, V et S telles que décrites ci-après sont par exemple obtenues à partir des composantes R, G et B d'une image couleur reconstruite par l'application d'un algorithme de « dématriçage » ou « démosaïquage » (« demosaicing » en anglais) connu en soi de l'Homme du métier, sur l'image brute initiale au format RGB. 35 Ainsi, les composantes des images exploitées, dans le cadre de l'invention, sont les suivantes : 10 - Y est une composante de luminance résultant de la somme des composantes d'origine R, G et B ; - U est une première composante dite de chrominance résultant de la différence entre les composantes d'origine B et G ; et, 5 - V est une seconde composante dite de chrominance résultant de la différence entre les composantes d'origine R et G. En complément de ces trois composantes, liées à l'espace colorimétrique de représentation de l'image exploitée dans le cadre du procédé, une quatrième composante est utilisée pour la mise en oeuvre des étapes du procédé. Cette 10 quatrième composante est aussi directement liée aux composantes d'origine R, G et B. En effet, la composante S, dite composante de saturation chromatique résulte, quant à elle, de la différence entre le maximum des trois composantes R, G et B et le minimum de ces mêmes composantes. Enfin, en plus de l'ensemble des paramètres décrits jusqu'ici, un autre 15 paramètre peut être pris en compte pour la réalisation des étapes du procédé : il s'agit de la durée d'exposition t de chaque image numérique. Chaque image, acquise par exemple par une caméra vidéo, peut en effet l'avoir été pendant une durée d'exposition variable en fonction des conditions d'éclairage. Par ailleurs, l'Homme du métier appréciera que, dans le cas où l'image 20 analysée serait elle-même issue d'une combinaison d'images, par exemple dans le cas d'une acquisition par imagerie à grande gamme dynamique HDR, la valeur de la durée d'exposition retenue comme valeur d'entrée du procédé dans ses différentes variantes de mise en oeuvre sera la valeur la plus courte des différentes durées d'exposition des images à l'origine de la combinaison. 25 Ainsi, dans le mode de réalisation du procédé présenté ci-après en référence à la Figure 2, les paramètres, issus d'une image numérique acquise et utilisés comme entrée de l'algorithme selon le procédé, sont représentés à l'étape 201. Il s'agit du temps d'exposition t, de la saturation chromatique S et de la luminance Y. 30 L'étape 202 consiste ensuite, dans un premier temps, à obtenir une distribution statistique Sh de toutes les valeurs de la saturation chromatique S pour tous les pixels de l'image traitée. Par exemple, pour une image numérique de 2 mégapixels, on balaye l'intégralité des pixels pour déterminer la valeur de la saturation chromatique S associée à chaque pixel afin d'obtenir cette distribution. Ainsi la 35 distribution Sh donne, pour chaque valeur de S possible (par exemple de 0 à 255), le nombre de pixels de l'image ayant cette valeur. 11 Dans un second temps, l'étape 202 consiste aussi à déterminer la largeur Sh, de cette distribution Sh à une hauteur donnée. Une telle distribution, obtenue à partir d'une image acquise en conditions réelles, présente en effet un maximum et une forme typique permettant de déterminer une largeur à une certaine 5 hauteur de la distribution. Le choix de cette hauteur, selon des modes de mise en oeuvre, peut dépendre directement du profil d'éclairage de la scène capturée par l'image acquise. Plus précisément, l'expérience montre qu'une image en couleurs affectée par la présence de lumière parasite voit la forme de sa distribution devenir plus étroite que lorsqu'aucune trace de lumière parasite n'affecte cette image. Si la 10 distribution est large, on peut donc conclure que l'image n'est pas affectée par une trace de lumière parasite. En revanche, d'autres profils d'image peuvent présenter une forme de distribution étroite sans être affectés par la trace d'une lumière parasite. C'est pourquoi on introduit l'étape 203, s'appuyant sur un autre critère, pour détecter la trace de lumière parasite. 15 L'étape 203 consiste à déterminer la valeur maximum Y'x, sur l'ensemble des pixels de l'image, du paramètre de luminance Y. De la même façon que pour pouvoir établir la distribution Sh à partir de la saturation chromatique S, l'ensemble des pixels de l'image est balayé afin d'extraire, de toute la matrice de pixels, la valeur de luminance Y la plus élevée. Cette valeur permet notamment d'établir, à travers sa 20 proximité avec la valeur maximum possible qui correspond à la saturation d'un pixel, le fait qu'au moins une zone de l'image est surexposée ou saturée, par exemple. En ce sens, elle donne une indication supplémentaire de la présence ou non d'une trace liée à la présence de lumière parasite dans une image. Elle permet en particulier de discriminer le fait qu'une distribution étroite, éventuellement observée à l'étape 202, 25 est liée à des conditions naturelles d'éclairage (par exemple un temps nuageux ou pluvieux) ou à la présence de lumière parasite dans l'image. L'Homme du métier appréciera que, dans un autre mode de réalisation du procédé, l'ordre des deux étapes 202 et 203 peut être inversé sans que cela ne modifie le reste du déroulement du procédé. De plus, la valeur de luminance 30 maximum Y'x peut aussi, dans un autre mode de réalisation, être déterminée pour une partie seulement des pixels de l'image. On parle d'une région d'intérêt (en anglais « Region Of Interest » ou ROI) de l'image qui est analysée préférentiellement par l'ADAS, notamment dans le cas où il est attendu que la caméra observe un objet ou un évènement précis dans une zone spécifique de son champ de vision. 35 L'étape 204 consiste à interroger plusieurs conditions, portant sur les paramètres utilisés ou déterminés au cours des étapes précédentes, pour vérifier si 12 une trace de lumière parasite est détectée ou non dans l'image. Dans le cas décrit ici, les valeurs de temps d'exposition t, de largeur Sh,, de la distribution statistique Sh des valeurs de la saturation chromatique et de luminance maximum Ymax sont comparées à des seuils pour déterminer si une trace de lumière parasite est détectée 5 ou non. S'agissant de la valeur du temps d'exposition t, son utilisation s'appuie sur le fait que, typiquement, pour une caméra ajustant automatiquement son temps d'exposition à la luminosité d'une scène, l'information d'un temps d'exposition signifie que la scène observée est sombre. Ainsi, la probabilité d'avoir de la lumière parasite 10 est nulle. La comparaison des trois valeurs différentes t, Shw et Ymax à des valeurs seuils données, qui sont déterminées en fonction des caractéristiques spécifiques du capteur utilisé, apporte donc trois informations complémentaires dans la détection d'une trace de lumière parasite. Ceci rend donc cette approche d'autant plus robuste. 15 Cela étant, la comparaison portant sur la valeur de temps d'exposition t peut être considérée comme non essentielle à la vérification opérée par le procédé sur une image. C'est pourquoi une variante du procédé peut consister à réaliser les mêmes étapes sans exploiter la valeur temps d'exposition t. Finalement, dans le mode de réalisation illustré par la Figure 2, on 20 considère qu'une image est affectée par la trace d'une lumière parasite si elle remplit trois conditions simultanément. Plus précisément, si la valeur de temps d'exposition t est inférieure à un seuil ttn, si la valeur de largeur Sh, est inférieure à un seuil Sh, th et si la valeur de luminance mamimum Ymax est supérieure à un seuil Y max th 1 - Dans l'affirmative, l'algorithme considère qu'une trace de lumière a été détectée pour 25 l'image analysée. Dans le cas contraire, l'image est considérée comme vierge de toute trace de lumière parasite. L'étape 205 reprend alors le résultat de l'étape 204 sous la forme du résultat délivré par le procédé indiquant à destination de l'ADAS ou d'un utilisateur quelconque de l'image, si l'image est ou non affectée par la présence de lumière 30 parasite. Avantageusement, le procédé n'effectue pas d'opérations complexes sur une image 2D pour obtenir ce résultat mais s'appuie sur des signaux en 1D, c'est-à-dire une série des N x M pixels de l'image considérés en séquence, pour une image, à l'origine, de N lignes et M colonnes (où N et M sont des nombres entiers). De plus, le 35 procédé utilise des valeurs qui peuvent être aisément déduites d'un espace de couleur donné pour faire des comparaisons, à savoir l'espace colorimétrique associé à la 13 caméra d'acquisition comme le système RGB dans l'exemple. De ce fait, le procédé ne nécessite pas de ressources de calcul ou de mémoire importantes et peut d'autant plus facilement être implémenté en temps réel pour traiter chaque image numérique acquise, par exemple par une caméra vidéo embarquée dans un véhicule automobile. 5 Par ailleurs, un autre avantage du procédé tient au fait que celui-ci ne nécessite pas de présupposer la forme d'une trace laissée par une lumière parasite dans une image ou, de manière générale, son impact sur l'image en 2 dimensions. La détermination et l'exploitation de signaux 1D et de valeurs simples issues de l'image permettent de détecter si celle-ci est affectée par une lumière parasite ou non. 10 La Figure 3 illustre un autre mode de réalisation du procédé selon l'invention. Dans ce mode de réalisation les paramètres d'une image numérique acquise et représentés à l'étape 301 qui sont utilisés en entrée de l'algorithme intègrent, en plus des paramètres de luminance Y, de saturation chromatique S et de 15 temps d'exposition t du mode de mise en oeuvre de la Figure 2 déjà décrits plus haut, les paramètres des composantes de chrominance U et V. L'étape 302 est une étape d'obtention d'une distribution statistique Sh des valeurs de saturation chromatique S et de sa largeur Sh, identique à l'étape 202 du mode de réalisation de la Figure 2. 20 En revanche, lors de l'étape 303 on détermine un ensemble de valeurs utilisées dans la suite du procédé et comprenant : - la valeur maximum Ymax de la luminance Y obtenue sur l'ensemble des pixels de l'image ; - les valeurs minimum Un, et maximum Umax, obtenues sur l'ensemble des 25 pixels de l'image pour la première composante chrominance U; - les valeurs minimum Vrnin et maximum V'x, obtenues sur l'ensemble des pixels de l'image pour la seconde composante chrominance V ; et - la valeur maximum Smax de la saturation chromatique S obtenue sur l'ensemble des pixels de l'image. 30 De manière similaire au mode de réalisation de la Figure 2, l'ordre des deux étapes 202 et 203 peut être inversé, et la détermination des valeurs minimum et maximum peut se faire uniquement pour une région d'intérêt donnée dans l'image. L'étape 304 consiste simplement à calculer les valeurs UDiff en soustrayant Un,i, à Umax et Van en soustrayant V,,,, à Vmax. En effet, ces différences 35 reflètent la dynamique des couleurs de l'image. En ce sens, elles sont une indication supplémentaire de la présence ou non d'une trace de lumière parasite dans 14 l'image (ou la région d'intérêt considérée, le cas échéant) puisque celle-ci tend à réduire ces dynamiques. Au cours de l'étape 305, l'ensemble des valeurs calculées lors des étapes précédentes et destinées à être utilisées lors des étapes suivantes peuvent 5 avantageusement être filtrées dans le temps sur plusieurs images acquises successivement. Plus précisément, une fonction de filtrage temporel peut être appliquée aux valeurs Y'x, S'x, t, Shw, UDiff et Vaff. En effectuant, ce type de filtrage sur plusieurs valeurs déterminées pour des acquisitions successives, des effets d'artefacts potentiels qui apparaîtraient sur une seule image au sein d'une séquence 10 peuvent être « lissés », voire supprimés, afin que l'algorithme ne soit pas affecté par de tels artefacts. Ceci peut être obtenu, par exemple, avec une fonction du filtrage temporel de type passe-bas où l'équation régissant le calcul d'une valeur filtrée pour la n'éme image d'une séquence d'images acquises est du type : 15 valeur filtrée(n) = valeur filtrée(n-1) x a + valeur nonfiltrée(n) x (1- a) où n est un nombre entier et où a est une valeur prédéterminée comprise entre 0 et 1, suivant que le filtre est plus ou moins « raide ». L'Homme du métier appréciera que ce type de filtrage temporel peut être employé quel que soit le mode de réalisation du procédé implémenté et, en particulier, 20 quels que soient les différents paramètres utilisés pour la détermination de la détection d'une trace de lumière parasite, par le procédé en question. L'étape 306 consiste, de la même façon que pour l'étape 204 relative au mode de réalisation décrit en référence à la Figure 2, à interroger plusieurs conditions. Ces conditions portent sur les paramètres utilisés ou déterminés au cours 25 des étapes précédentes et permettent de vérifier si une trace de lumière parasite est présente dans l'image. Dans ce mode de réalisation, outre les valeurs t, Sh, et Y'x déjà utilisées dans le mode de réalisation de la Figure 2, les valeurs UDiff, Van et Smax sont aussi comparées à des seuils. De plus, leur comparaison est complétée par une seconde comparaison de la valeur Ymax, déjà comparée avec une première valeur de 30 seuil comme dans le mode de réalisation de la Figure 2, mais avec une seconde valeur de seuil moins restrictive. Autrement dit, un deuxième ensemble de paramètres est comparé à des valeurs seuils pour renforcer encore la robustesse de l'algorithme dans la détection d'une trace de lumière parasite dans l'image. En particulier, les conditions vérifiées à l'étape 306 sont : 35 - la valeur de la largeur Sh, est inférieure à un seuil déterminé Sh, th ; et 15 - la valeur filtrée du temps d'exposition t est inférieure à un seuil déterminé tth ; et - la valeur filtrée de la luminance maximum Ymax est supérieure à un premier seuil déterminé Ythi ; et par ailleurs, 5 si cette dernière condition n'est pas remplie, alors les conditions suivantes sont examinées : - la valeur filtrée de la différence VDiff est inférieure à un seuil déterminé ; et - la valeur filtrée de la différence UDiff est inférieure à un seuil déterminé ; et - la valeur filtrée maximum de la saturation chromatique S'x est inférieure à un 10 seuil déterminé ; et - la valeur filtrée maximum de la luminance Ymax est supérieure à un second seuil déterminé Yth2 inférieur au premier seuil Ythi Dans l'hypothèse de la vérification de toutes ces conditions simultanément, la détection de la présence d'une trace de lumière parasite dans l'image est validée. 15 Autrement dit, à la fin de l'étape 306, la détection d'une trace de lumière parasite est positive (valeur logique 1, ou VRAI). Cet état (la détection de lumière parasite considérée comme positive) est alors conservé en mémoire, par exemple à travers une variable, jusqu'à l'éventuelle vérification de la condition 307 pour une image suivante. Ainsi, lorsque les conditions de l'étape 306 ne sont pas toutes vérifiées, 20 l'étape 307 est réalisée. L'étape 307 est une étape d'invalidation de cette même détection. En particulier, lorsque la détection d'une trace avait été confirmée pour une image précédente, si les conditions de l'étape 307 sont vérifiées pour une image actuelle, alors la détection est infirmée. Dans un exemple où une variable reflète l'état de cette 25 détection, celle-ci peut ainsi, après avoir pris un état correspondant à une détection positive, reprendre l'état correspondant à une détection négative. Lors de l'étape 307, les conditions suivantes sont vérifiées : - la valeur filtrée du temps d'exposition t est supérieure à un seuil déterminé ; et 30 - la valeur filtrée de la luminance maximum Ymax est inférieure à un seuil déterminé. Dans l'hypothèse de la vérification de toutes ces conditions simultanément pour une image, la détection de la présence d'une trace de lumière parasite dans l'image est invalidée. Dans le cas contraire, l'état de la détection reste identique à 35 celui qu'il était pour l'image précédente. 16 On notera donc que les conditions examinées lors de l'étape 307 ne sont pas simplement inverses c'est-à-dire symétriques) des conditions examinées lors de l'étape 306. Plus précisément, ces conditions sont différentes en ce qu'elles sont plus exigeantes, c'est-à-dire qu'une fois que la détection de la présence de lumière 5 parasite dans une image a été considérée comme positive de sorte que le dispositif passe dans un état où l'image est considérée comme étant affectée par de la lumière parasite, il est plus difficile d'invalider cette détection concernant une image subséquente dans une série d'images successivement acquises pour ramener le dispositif dans l'état où les images acquises sont considérées comme vierges de 10 lumière parasite. Concrètement, cela signifie que sur une séquence d'images analysées en temps réel, après avoir déterminé qu'une ou des images étaient affectées par de la lumière parasite, des conditions plus strictes doivent être remplies pour pouvoir basculer à nouveau dans une situation où les images sont considérées comme fiables (c'est-à-dire sans lumière parasite) et peuvent donc être exploitées par 15 l'ADAS. L'Homme du métier appréciera que ce dernier avantage est valable non seulement lorsqu'un ADAS exploite les images mais, plus généralement, quel que soit l'utilisateur ou le système exploitant les images acquises. L'hystérésis produit par l'association de deux groupes de conditions non symétriques pour valider et invalider, respectivement, la détection de lumière parasite 20 dans les images, permet ainsi de renforcer les garanties quant à l'utilisation d'images fidèles par l'ADAS pour le déclenchement d'opérations spécifiques d'aide à la conduite. Finalement, lors de l'étape 308, le résultat issu des étapes 306 et 307 est délivré à l'ADAS et/ou est restitué à un utilisateur sous toute forme appropriée. 25 La présente invention a été décrite et illustrée dans la présente description détaillée et dans les figures des dessins annexés en référence à des modes de réalisation non limitatifs. La présente invention ne se limite pas, en effet, aux formes de réalisation présentées. D'autres variantes et modes de réalisation peuvent être déduits et mis en oeuvre par la personne du métier à la lecture de la présente 30 description et des dessins. Dans les revendications, le terme "comporter" n'exclut pas d'autres éléments ou d'autres étapes. Un seul processeur ou plusieurs autres unités de traitement peuvent être utilisés pour mettre en oeuvre l'invention. De même, plusieurs mémoires, éventuellement de types différents, peuvent être utilisées pour stocker des 35 informations. Les différentes caractéristiques présentées et/ou revendiquées peuvent être avantageusement combinées. Leur présence dans la description ou dans des 17 revendications dépendantes différentes, n'excluent pas cette possibilité. Les signes de référence ne sauraient être compris comme limitant la portée de l'invention. REVENDICATIONS1. Procédé de détection dynamique d'une trace de lumière parasite dans une image numérique acquise par un dispositif optique pendant une durée d'exposition t, ladite image étant représentée dans un espace colorimétrique YUV déductible de l'espace colorimétrique RGB et donnant un triplet de composantes R, G et B à tous les 5 pixels de l'image, par une composante de luminance Y, une première composante de chrominance U résultant de la différence entre les composantes B et G, et une seconde composante de chrominance V résultant de la différence entre les composantes R et G, et avec en outre une composante additionnelle S décrivant la saturation chromatique et qui résulte de la différence entre le maximum des 10 composantes R, G et B et le minimum des composantes R, G et B, ledit procédé comprenant, lors de l'acquisition d'au moins une image numérique par le dispositif optique : - le calcul, pour l'ensemble des pixels de l'image numérique, d'une distribution statistique Sh des valeurs de saturation chromatique S et la détermination de 15 la largeur de cette distribution Sh, à une hauteur déterminée ; - la détermination, sur l'ensemble des pixels de l'image numérique, de la valeur maximum de la luminance Y nommée Y'x ; - le filtrage temporel, pour un nombre déterminé d'images numériques acquises successivement, par une fonction de filtrage déterminée, des 20 valeurs de largeur Shw, de luminance maximum Y'x et de durée d'exposition t ; - la vérification de la détection d'une trace de lumière parasite, la détection étant considérée positive si, et uniquement si : - la valeur filtrée de la largeur Sh, est inférieure à un seuil de saturation 25 chromatique déterminé ; et, - la valeur filtrée de la luminance maximum Ymax est supérieure à un premier seuil de luminance déterminé. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détection d'une trace de lumière parasite est en outre considérée positive si : 30 - la valeur filtrée de la durée d'exposition t est inférieure à un seuil déterminé. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, comprenant en outre : 19 - la détermination, sur l'ensemble des pixels de l'image numérique, de la valeur minimum et de la valeur maximum de la première composante de chrominance U respectivement nommées Umin et Umax ; - la détermination, sur l'ensemble des pixels de l'image numérique, de la valeur minimum et de la valeur maximum de la seconde composante de chrominance V respectivement nommées Vm,n et Vmax ; - la détermination de la valeur maximum Smax de la composante saturation chromatique S ; - le calcul d'une valeur de différence UDiff en soustrayant la valeur minimum Unn à la valeur maximum Umax de la première composante de chrominance ; - le calcul d'une valeur de différence Van en soustrayant la valeur minimum Vmin à la valeur maximum Vmax de la seconde composante de chrominance ; - l'application du filtrage temporel à chacune des valeurs précédentes ; et - lors de la vérification de la détection d'une trace de lumière parasite la valeur filtrée de la luminance maximum Ymax est supérieure à un premier seuil de luminance déterminé, ladite détection étant considérée positive en outre si : - la valeur filtrée de la différence de la de la seconde composante de chrominance Vaff est inférieure à un premier seuil de chrominance déterminé ; et, - la valeur filtrée de la différence de la de la première composante de chrominance UDiff est inférieure à un second seuil de chrominance déterminé ; et, - la valeur filtrée de la saturation chromatique maximum Smax est inférieure à un seuil déterminé ; et, - la valeur filtrée de la luminance maximum Ymax est supérieure à un second seuil de luminance déterminé inférieur au premier seuil de luminance. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel toutes les déterminations de valeurs minimum ou maximum d'une composante sont uniquement obtenues pour une partie seulement des pixels de l'image numérique correspondant à une région d'intérêt prédéterminée. 20 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant en outre la vérification de la détection négative d'une trace de lumière parasite, la détection étant considérée négative si et uniquement si : - la valeur filtrée de durée d'exposition t est supérieure à un seuil déterminé ; et 5 - la valeur filtrée de luminance maximum Y'x est inférieure à un seuil déterminé. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la fonction de filtrage du filtrage temporel est une fonction de type passe-bas où l'équation régissant le calcul d'une valeur filtrée pour la n'éme image d'une séquence 10 d'images acquises est du type : valeur filtrée(n) = valeur filtrée(n-1) x a + valeur nonfiltrée(n) x (1- a) où n est un nombre entier et où a est une valeur prédéterminée comprise entre 0 et 1. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel, si une image numérique acquise résulte d'une combinaison de plusieurs images avec 15 plusieurs durées d'exposition différentes, alors la valeur de la durée d'exposition t utilisée par le procédé pour analyser cette image numérique est la valeur de la durée d'exposition la plus courte des différentes acquisitions qui en sont à l'origine. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le dispositif optique est une caméra vidéo numérique composée d'au moins une lentille 20 et d'un capteur photographique. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel la caméra vidéo numérique est embarquée dans un véhicule automobile et fait partie d'un système d'aide à la conduite automobile dudit véhicule automobile. 10. Dispositif de détection dynamique d'une trace de lumière parasite dans 25 une image numérique acquise par un dispositif optique pendant un temps d'exposition t, ladite image étant représentée dans un espace colorimétrique YUV déductible de l'espace colorimétrique RGB qui donne un triplet de composantes R, G et B à tous les pixels de l'image, par une composante de luminance Y, une première composante de chrominance U résultant de la différence entre les composantes B 30 et G, et une seconde composante de chrominance V résultant de la différence entre les composantes R et G, et en outre une composante additionnelle S décrivant la saturation chromatique et qui résulte de la différence entre le maximum des composantes R, G et B et le minimum des composantes R, G et B, 21 ledit dispositif comprenant des moyens pour, lors de l'acquisition d'au moins une image numérique par le dispositif optique : - calculer, pour l'ensemble des pixels de l'image numérique, au moins une distribution statistique, à partir d'au moins une des valeurs correspondant à 5 une composante de l'image, et déterminer la largeur de cette au moins une distribution à une hauteur déterminée ; - déterminer, sur l'ensemble des pixels de l'image numérique, au moins une valeur minimum et une valeur maximum pour au moins une composante de l'image ; 10 - filtrer temporellement, pour un nombre déterminé d'images numériques acquises successivement, par une fonction de filtrage déterminée, des valeurs déterminées pour des composantes de l'image ; et - vérifier la détection d'une trace de lumière parasite en comparant des valeurs filtrées ou non avec des seuils déterminés et en considérant la détection 15 positive en fonction du résultat de ces comparaisons, et le dispositif étant adapté pour mettre en oeuvre toutes les étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 11. Système d'aide à la conduite automobile comprenant un dispositif conforme au dispositif selon la revendication 10, apte à mettre en oeuvre toutes les 20 étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9.