FR 3113330 A1 20220211 FR 2008407 A 20200810 L'invention concerne un procédé d’alignement d’au moins une première image source (A) sur une seconde image référence, chaque image comprennent un ensemble de points tridimensionnels, le procédé étant prévu pour reconstruire une image commune (B’) en alignant la première image source (A) sur la seconde image référence (B), le procédé comportant au moins : - une étape d’association (E2) qui consiste à associer par paire au moins une partie des points de la première image source (A) formant un premier groupe d’intérêt de points, avec les points correspondants de la seconde image référence (B), par les critères du plus proche voisin, - une étape d’alignement (E4) des points associés par paire en appliquant une transformation spatiale, ce procédé étant remarquable en ce qu’il comprend une étape d’estimation de la visibilité (E1) des points afin de limiter les erreurs d’alignement des points. Figure pour l’abrégé : Fig. 4 Procédé d’alignement d’au moins deux images formées de points tridimensionnels La présente demande de brevet se rapporte à un procédé d’alignement d’au moins une première image source sur une seconde image référence qui comprennent chacune un ensemble de points tridimensionnels. Ce procédé s’applique notamment à un véhicule automobile comprenant un dispositif d’acquisition d’images embarqué du type lidar et un calculateur mettant en œuvre un tel procédé, pour reconstruire en trois dimension l’environnement du véhicule par exemple. Il est connu d’équiper un véhicule automobile d’un système d’assistance à la conduite appelé communément ADAS (« Advanced Driver Assistance System » en anglais). Un tel système d’assistance comprend de manière connue un dispositif d’acquisition d’images laser tel qu’un Lidar (acronyme anglais de « Light Detection And Ranging »), par exemple monté sur le véhicule, qui permet de générer une série d’images représentant l’environnement du véhicule. Ces images sont ensuite exploitées par un calculateur dans le but d’assister le conducteur, par exemple en détectant un obstacle (piétons, véhicule à l’arrêt, objets sur la route, etc.) ou bien en estimant le temps avant collision avec les obstacles. Les informations données par les images acquises par le lidar permettent de mettre en œuvre une localisation et cartographie simultanées, (connue en anglais sous l’acronyme SLAM pour « Simultaneous Localization And Mapping ») pour permettre de simultanément construire ou enrichir la scène représentant l’environnement du véhicule automobile et aussi pour permettre la localisation du véhicule automobile dans la scène. Par conséquent, les données fournies par les images acquises par le lidar doivent être suffisamment fiables et pertinentes pour permettre au système d’assister le conducteur du véhicule. Le lidar est un capteur optique actif qui émet un faisceau laser selon un axe optique de visée en direction d’une cible. La réflexion du faisceau laser à partir de la surface de la cible est détectée par une surface réceptrice agencée dans le lidar. Cette surface réceptrice enregistre le temps qui s’écoule entre le moment où l’impulsion laser est émise et celui où elle est reçue par le capteur pour calculer la distance entre le capteur et la cible. Les mesures de distances collectées par le lidar, associées avec des informations de positionnement, sont transformées en mesures de points tridimensionnels réels de la cible, chaque image acquise par le lidar forme un ensemble de points tridimensionnels, ou nuage de points, les points étant considérés comme un échantillon d’une surface. On entend par point tridimensionnel un point qui est associé à des coordonnées dans l’espace, dans un repère tridimensionnel donné. Pour représenter l’environnement du véhicule en trois dimensions, il est connu d’aligner deux images acquises par le lidar à deux instants successifs, de sorte que les images correspondent l’une avec l’autre. Les deux images permettant de représenter l’environnement peuvent aussi provenir de deux capteurs distincts, par exemple un capteur agencé sur une partie droite du véhicule et un capteur agencé sur une partie gauche opposée du véhicule, les champs de vue des deux capteurs devant se recouvrir partiellement. Dans ce but, on connaît de l’état de la technique un procédé d’alignement d’au moins une première image source sur une seconde image référence, qui comprennent un premier ensemble de points tridimensionnels et un second ensemble de points tridimensionnels respectivement, le premier ensemble de points tridimensionnel étant associé à un repère et à un axe optique, la première image source étant acquise au moyen d’au moins un dispositif d’acquisition, et le procédé étant prévu pour reconstruire une image commune en alignant la première image source sur la seconde image référence, le procédé comportant au moins : - une étape d’association qui consiste à associer par paire au moins une partie des points de la première image source formant un premier groupe d’intérêt de points, avec les points correspondants de la seconde image référence, par les critères du plus proche voisin, - une étape de détermination d’une transformation spatiale à appliquer aux points de la première image source pour être alignés avec les points associés de la seconde image référence, et - une étape d’alignement des points associés par paire au cours de l’étape d’association précédente, en utilisant ladite transformation spatiale déterminée à l’étape de détermination précédente. Ce type de procédé d’alignement est connu sous l’acronyme anglais ICP (pour Iterative Closest Points). Un problème constaté avec un tel procédé d’alignement est le risque d’association erronée des points de la première image source avec les points de la seconde image référence au cours de l’étape d’association. En effet, les points sont associés entre eux par les critères du plus proche voisin, c’est à dire que pour un point concerné de la première image source, un calcul est exécuté pour déterminer le point le plus proche qui lui sera associé. Or il peut arriver qu’un point est considéré comme proche de façon non pertinente, par exemple lorsque le point considéré comme proche n’est pas ou peu visible, car caché par un premier plan par exemple. Un autre problème constaté est la lenteur du temps d’exécution d’un procédé d’alignement de deux images qui comprennent chacune un ensemble de points tridimensionnels. Présentation de l’invention La présente invention a notamment pour but de résoudre ces inconvénients. On atteint cet objectif, ainsi que d’autres qui apparaîtront à la lecture de la description qui suit, avec un procédé d’alignement d’au moins une première image source sur une seconde image référence, qui comprennent un premier ensemble de points tridimensionnels et un second ensemble de points tridimensionnels respectivement, le premier ensemble de points tridimensionnel étant associé à un repère ia (x,y,z) et à un axe optique, la première image source étant acquise au moyen d’au moins un dispositif d’acquisition, et le procédé étant prévu pour reconstruire une image commune en alignant la première image source sur la seconde image référence, le procédé comportant au moins : - une étape d’association qui consiste à associer par paire au moins une partie des points de la première image source formant un premier groupe d’intérêt de points, avec les points correspondants de la seconde image référence, par les critères du plus proche voisin, - une étape de détermination d’une transformation spatiale à appliquer aux points de la première image source pour être alignés avec les points associés de la seconde image référence, et - une étape d’alignement des points associés par paire au cours de l’étape d’association précédente, en appliquant ladite transformation spatiale déterminée à l’étape de détermination précédente, ce procédé étant remarquable en ce qu’il comprend une étape d’estimation de la visibilité des points, qui estime une valeur de visibilité à au moins une partie des points de la première image source et/ou de la seconde image référence, afin de limiter les erreurs d’alignement des points. Suivant d’autres caractéristiques optionnelles du procédé selon l’invention, prises seules ou en combinaison : - le procédé comporte une étape de sélection qui est antérieure à l’étape d’association des points et qui vise à sélectionner les points estimés visibles au cours de l’étape d’estimation de la visibilité, pour former ledit premier groupe d’intérêt de points prévus pour être associés au cours de l’étape d’association ; cette sélection permet d’améliorer la vitesse d’exécution du procédé en limitant le nombre de paires de points à traiter par les étapes suivantes du procédé ; cette sélection permet également de minimiser les erreurs de mauvaises associations de points au cours de l’étape d’association ; - le procédé comporte une étape de pondération qui affecte un poids à chaque point dont une valeur de visibilité a été estimée au cours de l’étape d’estimation de visibilité, ledit poids affecté étant proportionnel à la valeur de visibilité estimée, la pondération des points visant à affiner l’alignement des points au cours de l’étape d’alignement ; - au cours de l’étape d’estimation de la visibilité des points, la valeur Vp de visibilité pour chaque point p concerné est estimée par le calcul suivant : [Math 1] Vp=(dpMax-dp)/(dpMax-dpMin) en considérant le premier ensemble de points de la première image source et l’axe optique associé tel qu’un ensemble image de points correspond à l’ensemble des points qui ont une projection image suivant l’axe optique dans un repère image i’(x,y) bidimensionnel, et une sélection de points comprenant un point qui présente une distance maximale dpMax, un point qui présente une distance minimale dpMin, et le point concerné par l’estimation de visibilité qui présente une distance dp ; l’estimation de la visibilité présente l’avantage d’être basée sur un calcul simple qui nuit peu ou pas au temps d’exécution du procédé selon l’invention ; - ladite sélection comprend les k plus proches voisins de chaque point concerné par l’estimation de visibilité, les k plus proches voisins appartenant à l’ensemble image ; - ladite sélection est une sélection des points appartenant à une région d’intérêt en relation avec chaque point concerné par l’estimation de visibilité ; - l’au moins un dispositif d’acquisition est un dispositif de télédétection par laser du type lidar qui est configuré pour générer un ensemble de points tridimensionnels ; - le procédé comporte une étape d’odométrie qui est adaptée pour estimer la position du véhicule en intégrant les transformations spatiales réalisées pour aligner la première image source sur la seconde image référence au cours du procédé, les transformations spatiales reflétant les déplacements du véhicule. La présente invention se rapporte également à un calculateur pour véhicule automobile, configuré pour mettre en œuvre le procédé d’alignement conforme à ce qui précède. La présente invention se rapporte également à un véhicule automobile comprenant un calculateur et au moins un dispositif d’acquisition, conformément à ce qui précède. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : : une vue schématique d’un véhicule automobile comprenant un dispositif d’acquisition et un calculateur programmé pour mettre en œuvre le procédé d’alignement selon l’invention. : une vue schématique de la première image source comprenant un ensemble de points tridimensionnels et une sélection de points voisins correspondant aux plus proches voisins d’un des points tridimensionnels, points voisins qui ont une projection image dans un plan de repère image bidimensionnel. : une vue schématique d’une première image source et d’une seconde image référence, avant alignement, qui comprennent chacune un ensemble de points tridimensionnels ; : un organigramme d’un premier mode de réalisation du procédé selon l’invention ; : un organigramme d’un second mode de réalisation du procédé selon l’invention. Pour plus de clarté, les éléments identiques ou similaires sont repérés par des signes de référence identiques ou similaires sur l’ensemble des figures. On a représenté à la figure 1 un véhicule automobile 10 équipé d’un dispositif d’acquisition 12 et d’un calculateur 14 qui appartiennent à un système d’aide à la conduite. Le dispositif d’acquisition 12 et le calculateur 14 communiquent entre eux via une liaison filaire 16. Toutefois, à titre non limitatif, le dispositif d’acquisition 12 et le calculateur 14 peuvent communiquer entre eux par une liaison sans fil. Le dispositif d’acquisition 12 comporte un lidar (acronyme pour « Light Detection And Ranging » en langue anglaise) qui permet de générer un ensemble de points tridimensionnels, ou nuage de points. Toutefois, à titre non limitatif, le dispositif d’acquisition 12 peut être tout type de dispositif adapté pour capter des images en trois dimensions comme un radar ou une caméra stéréoscopique. Le dispositif d’acquisition 12 émet un faisceau laser, ici selon un axe optique Ox en référence aux figures 1 et 2. La réflexion du faisceau laser à partir de la surface d’une cible 18 est détectée par une surface réceptrice 20 agencée dans le dispositif d’acquisition 12. Le dispositif d’acquisition 12 enregistre le temps qui s’écoule entre le moment où l’impulsion laser est émise et celui où elle est reçue par la surface réceptrice 20, pour calculer notamment la distance d’éloignement des points détectés de la cible 18. Le procédé selon l’invention permet de reconstruire une image commune B’ qui représente une scène, en alignant une première image source A sur une seconde image référence B. La première image source A est acquise par le dispositif d’acquisition 12 à un instant t. La première image source A comprend un premier ensemble P de points tridimensionnels appartenant à un repère ia (x,y,z) comme on peut le voir aux figures 2 et 3. La seconde image référence B est formées par l’agrégation d’une pluralité d’images source acquises antérieurement à la première image source A. La seconde image référence B comprend un second ensemble M de points tridimensionnels appartenant à un repère ib (x,y,z). La seconde image B représente, au moins en partie, l’environnement du véhicule 10. On notera que la première image source A et la seconde image référence B sont similaires, c’est à dire qu’elles représentent un même environnement observé à deux instants proches. Selon un premier mode de réalisation du procédé selon l’invention, en référence à la figure 4, le procédé comporte successivement une étape d’estimation de la visibilité E1 des points, une étape de sélection E1.1 des points à associer, une étape d’association E2 des points, une étape de détermination E3 d’une transformation spatiale et une étape d’alignement E4 des points. L’étape d’estimation de la visibilité E1 estime une valeur de visibilité Vp à tous les points de la première image source A. Toutefois, à titre non limitatif, il est possible d’appliquer l’étape d’estimation de la visibilité E1 seulement à une partie des points de la première image source A. Un point est considéré visible lorsqu’il est visible par un utilisateur assis dans le véhicule 10 équipé du dispositif d’acquisition 12, ou par une caméra embarquée dans le véhicule 10. En effet, le lidar en tant que dispositif d’acquisition 12 est capable de détecter des points qui ne sont pas visibles car masqués par un premier plan, par exemple. Au cours de l’étape d’estimation de la visibilité E1 des points, la valeur Vp de visibilité pour un point p de la première image source A, est estimée par le calcul suivant, en référence à la figure 2 : [Math 1] Vp=(dpMax-dp)/(dpMax-dpMin) en considérant l’ensemble P de points p de la première image source A et un axe optique Ox associé tel qu’un ensemble image P’ de points correspond à l’ensemble des points qui ont une projection image suivant l’axe optique Ox dans un repère image i’(x,y) bidimensionnel. Le plan de repère image i’(x,y) correspond par exemple à la surface réceptrice 20 du dispositif d’acquisition 12, et son unité est en pixel, et une sélection S de points correspond au k plus proches voisins d’un point p appartenant à l’ensemble image P’, la sélection S comprenant un point pMax qui présente la distance maximale dpMax de la sélection S, un point pMin qui présente la distance minimale dpMin de la sélection S, et le point p concerné par l’estimation de visibilité qui présente une distance dp. Chaque distance dpMax, dpMin, dp représente la distance entre le point détecté et son repère associé, relevée par le dispositif d’acquisition 12. Selon un exemple de réalisation préféré, la sélection S de points comprend les k plus proches voisins de chaque point concerné par l’estimation de visibilité, les k plus proches voisins appartenant à l’ensemble image P’. A titre non limitatif, la sélection S de points peut regrouper des points qui forment une région d’intérêt en relation avec chaque point p concerné par l’estimation de visibilité. La région d’intérêt, qui ne comprend pas forcément les points les plus proches du point p concerné, peut comprendre des points remarquables agencés au voisinage du point p concerné, par exemple des points qui délimitent l’arrête d’un objet cible. De plus, l’étape d’estimation de la visibilité E1 des points peut être appliquée pour un point p de la seconde image référence B. De même, l’étape d’estimation de la visibilité E1 des points peut être appliquée à la fois pour des points de la première image source A et de la seconde image référence B. Plus la valeur de visibilité Vp calculée est grande, plus la probabilité que le point p concerné soit visible est grande. Ainsi, l’étape d’estimation de la visibilité E1 permet de déterminer, en fonction de la valeur de visibilité Vp attribuée à chaque point, si un point est considéré comme visible ou non visible, par exemple en comparant la valeur de visibilité Vp estimée avec une valeur de visibilité seuil prédéterminée. Le calcul de la valeur Vp de visibilité pour un point p au cours de l’étape d’estimation de la visibilité E1, décrit ci-dessus, est donné à titre d’exemple. D’autres types de calculs sont envisageables. Toutefois, le calcul de la valeur Vp décrit ci-dessus présente l’avantage d’être simple et rapide à exécuter, permettant ainsi une exécution en temps réel. Toujours selon le premier mode de réalisation de l’invention, l’étape de sélection E1.1 vise à sélectionner les points de la première image source A pour former un premier groupe d’intérêt de points qui vont être associés ultérieurement. Le groupe d’intérêt comporte les points estimés visibles au cours de l’étape précédente d’estimation de la visibilité E1. A titre non limitatif, les points formant le groupe d’intérêt peuvent être sélectionnés parmi les points de la seconde image référence B, et non parmi les points de la première image source A, au cours de l’étape de sélection E1.1. L’étape d’association E2, qui est exécutée à la suite de l’étape de sélection E1.1, consiste à associer par paire les points du premier groupe d’intérêt, appartenant à la première image source A, avec les points correspondant de la seconde image référence B, par les critères du plus proche voisin. Les critères du plus proche voisin permettent, par des calculs connus de l’art antérieur, de déterminer, pour un point concerné de la première image source A, le point voisin le plus proche appartenant à la seconde image référence B, comme illustré à la figure 3 avec l’association des points pM et pP. Un avantage de l’invention est de limiter le nombre de paires de points aux points considérés comme visibles, ce qui permet de limiter les mauvaises associations de points et également de réduire le temps d’exécution du procédé d’alignement, notamment le temps d’exécution de l’étape d’association E2. L’étape de détermination E3, qui est exécutée à la suite de l’étape d’association E2, permet de déterminer la transformation spatiale à appliquer à chaque paire de points, c’est à dire à chaque point de la première image source A qui est associé avec un point de la seconde image référence B, de sorte que les points de la première image source A s’alignent avec les points associés de la seconde image référence B. On entend par transformation spatiale une combinaison de translation et de rotation qui minimise la somme des distances entre les points de chaque paire de points associés à l’étape d’association. La transformation spatiale utilise par exemple une fonction de coût quadratique moyenne. A la suite de l’étape de détermination E3 de la transformation spatiale, le procédé comporte une étape d’alignement E4 des points de la première image source A sur les points associés de la seconde image référence B. L’étape d’alignement E4 consiste à appliquer la transformation spatiale déterminée au cours de l’étape de détermination E3 précédente, aux points de la première image source A. On notera que les étapes E2 à E4 du procédé selon le premier mode de réalisation sont répétées de façon itérative jusqu’à ce que la première image source A soit alignée, ou proche d’être alignée, avec la seconde image référence B, ou jusqu’à ce que le nombre d’itérations atteigne un seuil prédéterminé. L’objectif est de minimiser itérativement la distance entre la première image source A et la seconde image référence B. Le nombre d’itération peut également être prédéterminé, par exemple. On notera également qu’à chaque itération, la première image source A est transformée, ou déplacée, pour tendre vers un alignement avec la seconde image référence B, le repère ia (x,y,z) associé à la première image A étant également transformé de façon identique. Selon une variante de réalisation non représentée, l’étape E1 entre dans la boucle itérative, de sorte que la visibilité des points est calculée à chaque itération. Ainsi, les étapes E1 à E4 du procédé selon le premier mode de réalisation sont répétées de façon itérative jusqu’à ce que la première image source A soit alignée avec la seconde image référence B, ou jusqu’à ce que le nombre d’itérations atteigne un seuil prédéterminé. Comme on peut le voir à la figure 4, l’assemblage de la première image source A avec la seconde image référence B permet d’obtenir l’image commune B’ qui forme une nouvelle image référence et qui représente l’environnement courant du véhicule automobile 10. L’image commune B’ est utilisée comme image référence B dans un prochain cycle d’exécution du procédé selon l’invention. En effet, le procédé selon l’invention est décrit ci-dessus pour une première image source A, c’est à dire pour une première image acquise par le dispositif d’acquisition 12 à un instant t, correspondant à une première position du véhicule 10. On notera que le procédé est répété cycliquement pour chaque image source A+1 acquise à un instant t+1, correspondant à une nouvelle position du véhicule 10. A titre non limitatif, le procédé selon l’invention peut aussi être appliqué à des images prises par deux capteurs différents. En référence à la figure 4, selon une variante de réalisation, le procédé comporte une étape de prédiction E0 qui applique une transformation spatiale à la première image source A en estimant le déplacement du véhicule 10 en se basant sur ses déplacements précédents, partant du principe que le véhicule présente une certaine inertie, d’où une certaine constance dans le mouvement. Enfin, le procédé d’alignement selon l’invention comporte une étape d’odométrie qui estime la position D du véhicule 10, en intégrant les transformations spatiales réalisées pour aligner la première image source A sur la seconde image référence B au cours du procédé, les transformations spatiales reflétant les déplacements du véhicule 10. Selon un second mode de réalisation de l’invention, en référence à la figure 5, le procédé comporte successivement une étape d’estimation de la visibilité E1 des points, une étape de pondération E1.2, une étape d’association E2 des points, une étape de détermination E3 d’une transformation spatiale et une étape d’alignement E4 des points. Le procédé selon le second mode de réalisation est similaire au procédé selon le premier mode de réalisation décrit précédemment. On notera qu’à la différence du premier mode de réalisation du procédé, le second mode de réalisation comprend une étape de pondération E1.2 supplémentaire mais ne comporte plus l’étape de sélection E1.1 des points à associés. Par conséquent, afin de ne pas alourdir inutilement la description, seule l’étape de pondération E1.2 est décrite dans la suite de la description. L’étape de pondération E1.2 affecte un poids à chaque paire de points associés. Le poids affecté à chaque paire de points est proportionnel à la valeur de visibilité Vp estimée. Plus un point est estimé visible, plus son poids est élevé. Selon un exemple de réalisation illustré à la figure 5, l’étape de pondération E1.2 est réalisée à la suite de l’étape d’estimation de la visibilité E1. Chaque paire de points présente une influence sur la détermination de la transformation spatiale calculée au cours de l’étape de détermination E3. Ainsi, en tenant compte du poids des paires de points dans le calcul de la transformation spatiale, la pondération des paires de points permet d’améliorer la précision de l’alignement de la première image source A avec la seconde image référence B, en minimisant l’influence des paires de points estimés moins visibles. Selon un autre aspect de l’invention, le procédé selon l’invention met en œuvre une localisation et cartographie simultanées, (connue en anglais sou l’acronyme SLAM pour « Simultaneous Localization And Mapping ») pour permettre de simultanément construire ou améliorer la seconde image référence B représentant l’environnement du véhicule automobile 10 et aussi pour permettre la localisation du véhicule automobile 10 dans la seconde image référence B. Naturellement, l’invention est décrite dans ce qui précède à titre d’exemple. Il est entendu que l’homme du métier est à même de réaliser différentes variantes de réalisation de l’invention sans pour autant sortir du cadre de l’invention. Procédé d’alignement d’au moins une première image source (A) sur une seconde image référence (B) qui comprennent un premier ensemble (P) de points tridimensionnels et un second ensemble (M) de points tridimensionnels respectivement, le premier ensemble (P) de points tridimensionnel étant associé à un repère ia (x,y,z) et à un axe optique (Ox), la première image source (A) étant acquise au moyen d’au moins un dispositif d’acquisition (12), et le procédé étant prévu pour reconstruire une image commune (B’) en alignant la première image source (A) sur la seconde image référence (B), le procédé comportant au moins : - une étape d’association (E2) qui consiste à associer par paire au moins une partie des points de la première image source (A) formant un premier groupe d’intérêt de points, avec les points correspondants de la seconde image référence (B), par les critères du plus proche voisin, - une étape de détermination (E3) d’une transformation spatiale à appliquer aux points de la première image source (A) pour être alignés avec les points associés de la seconde image référence (B), et - une étape d’alignement (E4) des points associés par paire au cours de l’étape d’association (E2) précédente, en appliquant ladite transformation spatiale déterminée à l’étape de détermination (E3) précédente, ce procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’estimation de la visibilité (E1) des points, qui estime une valeur de visibilité (Vp) à au moins une partie des points de la première image source (A) et/ou de la seconde image référence (B), afin de limiter les erreurs d’alignement des points. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comporte une étape de sélection (E1.1) qui est antérieure à l’étape d’association (E2) des points et qui vise à sélectionner les points estimés visibles au cours de l’étape d’estimation de la visibilité (E1), pour former ledit premier groupe d’intérêt de points prévus pour être associés au cours de l’étape d’association (E2). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comporte une étape de pondération (E1.2) qui affecte un poids à chaque point dont une valeur de visibilité (Vp) a été estimée au cours de l’étape d’estimation de visibilité (E1), ledit poids affecté étant proportionnel à la valeur de visibilité (Vp) estimée, la pondération des points visant à affiner l’alignement des points au cours de l’étape d’alignement (E4). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au cours de l’étape d’estimation de la visibilité (E1) des points, la valeur Vp de visibilité pour chaque point p concerné est estimée par le calcul suivant : [Math 1] Vp=(dpMax-dp)/(dpMax-dpMin) en considérant le premier ensemble (P) de points de la première image source (A) et l’axe optique (Ox) associé tel qu’un ensemble image (P’) de points correspond à l’ensemble des points qui ont une projection image suivant l’axe optique (Ox) dans un repère image i’(x,y) bidimensionnel, et une sélection (S) de points comprenant un point (pMax) qui présente une distance maximale dpMax, un point (pMin) qui présente une distance minimale dpMin, et le point (p) concerné par l’estimation de visibilité qui présente une distance dp. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que ladite sélection (S) comprend les k plus proches voisins de chaque point (p) concerné par l’estimation de visibilité, les k plus proches voisins appartenant à l’ensemble image (P’). Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que ladite sélection (S) est une sélection des points appartenant à une région d’intérêt en relation avec chaque point (p) concerné par l’estimation de visibilité. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’au moins un dispositif d’acquisition (12) est un dispositif de télédétection par laser du type lidar qui est configuré pour générer un ensemble de points tridimensionnels. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte une étape d’odométrie qui est adaptée pour estimer la position (D) du véhicule (10), en intégrant les transformations spatiales réalisées pour aligner la première image source (A) sur la seconde image référence (B) au cours du procédé, les transformations spatiales reflétant les déplacements du véhicule (10). Calculateur (14) pour véhicule automobile (10), configuré pour mettre en œuvre le procédé d’alignement selon l’une quelconque des revendications précédentes. Véhicule automobile (10) comprenant un calculateur (14) selon la revendication 9 et au moins un dispositif d’acquisition (12) du type lidar.