FR 3155610 A1 20250523 FR 2312768 A 20231121 Procédé ou dispositif mettant en œuvre un procédé de génération d’images pour véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique comprenant une première caméra et une deuxième caméra. En effet le procédé comprend la réception de données représentatives d’une première image (31a) et d’une deuxième image (32a) acquises par les caméras à un même instant temporel, la prédiction de profondeurs associées à des pixels de la deuxième image, la détermination de coordonnées dans la deuxième image de pixels correspondants à des pixels de la première image et la sélection d’un sous-ensemble de pixels de la première image correspondant à des pixels formant la partie d’un bord de la deuxième image. Une première image recadrée (31b) et une deuxième image recadrée (32b) sont générées à partir des première et deuxième images en fonction des coordonnées associées aux pixels du sous-ensemble de pixels et pour générer des images de même taille. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de génération d’images pour véhicule comprenant un système de vision stéréoscopique. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de génération d’images pour véhicule comprenant un système de vision stéréoscopique embarqué, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de détermination d’un champ de vision commun dans deux images acquises par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ou plusieurs systèmes ADAS embarqués dans un véhicule à partir d’une profondeur déterminée à partir d’images générées pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans ce même véhicule. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : - d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; - de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; - d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. La détermination de profondeur ou de distance, à partir d’images acquises par un système de vision stéréoscopique est effectuée à partir d’images acquises par ce système de vision. Afin de permettre la prédiction de grandes profondeurs ou distances, par exemple supérieures à 200 mètres, un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule comprend généralement au moins deux caméras distantes de plusieurs dizaines de centimètres. Cette distance engendre une différence de champ de vision des caméras du système de vision stéréoscopique, les images obtenues par ces dernières doivent alors être traitées pour en permettre l’exploitation. Un tel traitement consiste le plus souvent en la rectification de ces images. Le traitement des images nécessite cependant beaucoup de temps et de ressources, tandis qu’un ADAS alimenté par les profondeurs ou distances requiert une mise à jour rapide de ces données tout en les gardant précises. Les ressources allouées au système de vision stéréoscopique ne sont cependant pas extensibles, un système embarqué devant être compact et/ou léger afin d’être intégré dans un véhicule. Ainsi, de la qualité des données émises et de la vitesse de traitement des images par un système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de diminuer le temps de traitement des images acquises par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’au moins une caméra. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de génération d’images pour véhicule, le véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique comprenant une première caméra et une deuxième caméra chacune configurée pour acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception de données représentatives de : • une première image acquise par la première caméra à un premier instant temporel d’acquisition, • une deuxième image et une troisième image acquises par la deuxième caméra respectivement au premier instant temporel d’acquisition et à un deuxième instant temporel d’acquisition, le deuxième instant temporel d’acquisition étant antérieur au premier instant temporel d’acquisition ;- prédiction, à partir des deuxième et troisième images, de premières profondeurs associées à un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision monoscopique formé de la deuxième caméra en mouvement, au moins une partie du deuxième ensemble de pixels formant une partie d’un bord de la deuxième image ; - projection d’un premier ensemble de pixels de la première image dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un ensemble de points chacun correspondant à un pixel du premier ensemble de pixels en fonction de premières coordonnées du pixel dans la première image, d’une deuxième profondeur associée au pixel et de paramètres intrinsèques de la première caméra, des deuxièmes coordonnées des points de l’ensemble de points étant définies dans un référentiel associé à la première caméra ; - détermination de troisièmes coordonnées de chaque point de l’ensemble de points dans un référentiel associé à la deuxième caméra en fonction des deuxièmes coordonnées et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique ; - détermination de quatrièmes coordonnées de pixels dans la deuxième image correspondantes aux points en fonction des troisièmes coordonnées et de paramètres intrinsèques de la deuxième caméra ; - sélection d’un sous-ensemble de pixels du premier ensemble de pixels en fonction des quatrièmes coordonnées et des premières profondeurs, le sous-ensemble de pixels correspondant au deuxième ensemble de pixels ; - génération d’une première image recadrée par un recadrage de la première image et génération d’une deuxième image recadrée par un recadrage de la deuxième image, le recadrage de la première image étant fonction de moyennes des premières coordonnées associées aux pixels du sous-ensemble de pixels et le recadrage de la deuxième image étant fonction d’une largeur et d’une hauteur de la première image recadrée. Un tel dispositif permet de recadrer les images acquises par deux caméras d’un système de vision stéréoscopique afin de ne garder que des pixels associés à un champ de vision commun aux deux caméras. La détermination de profondeurs à partir des images recadrées est ainsi facilitée et ne nécessite alors pas de rectification qui représente une étape demandant beaucoup de temps et de ressource. Selon une variante du procédé, le deuxième ensemble de pixels comprend un quatrième ensemble de pixels associé à un premier bord de la deuxième image, - le premier bord correspondant au bord gauche lorsque la deuxième caméra est placée à droite de la première caméra, et - le premier bord correspondant au bord droit lorsque la deuxième caméra est placée à gauche de la première caméra. Selon encore une variante du procédé, le deuxième ensemble de pixels comprend un cinquième ensemble de pixels associé à un deuxième bord de la deuxième image, - le deuxième bord correspondant au bord supérieur lorsque la deuxième caméra est placée en dessous de la première caméra, et - le deuxième bord correspondant au bord inférieur lorsque la deuxième caméra est placée au-dessus de la première caméra. Selon une autre variante du procédé, le recadrage de la deuxième image est réalisé de manière à générer la deuxième image recadrée avec une largeur et une hauteur égales à respectivement la largeur et la hauteur de la première image recadrée. Selon encore une autre variante du procédé, la largeur et la hauteur de la première image recadrée sont chacune divisible par 32. Selon une variante supplémentaire du procédé, les premières profondeurs sont prédites par un réseau de neurones convolutif en fonction d’un déplacement du véhicule entre le deuxième et le premier instants temporels d’acquisition. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de génération d’images pour véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de génération d’images pour le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre schématiquement des images acquises et des images générées à partir d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour la de génération d’images pour système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de génération d’images pour un véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de génération d’images pour un véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision stéréoscopique. Le système de vision stéréoscopique comprend un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant compris dans deux plans parallèles, par exemple orientés de façon non parallèle. Le système de vision stéréoscopique est ainsi dit non parallèle. A cet effet, le procédé de génération d’images pour véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique comprend la réception de données représentatives d’une première image acquise par la première caméra à un premier instant temporel d’acquisition ainsi que la réception de données représentatives d’une deuxième image et d’une troisième image acquises par la deuxième caméra à respectivement le même premier instant temporel d’acquisition et à un deuxième instant temporel d’acquisition antérieur au premier instant temporel d’acquisition. Le procédé comprend également la prédiction de profondeurs associées à des pixels de la deuxième image, la détermination de coordonnées dans la deuxième image de pixels correspondants à des pixels de la première image et la sélection d’un sous-ensemble de pixels de la première image correspondant à des pixels formant la partie d’un bord de la deuxième image. Une première image recadrée et une deuxième image recadrée sont alors générées à partir des première et deuxième images en fonction des coordonnées associées aux pixels du sous-ensemble de pixels et pour générer des images de même taille. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement plusieurs caméras 11, 12 embarquées, chacune configurée pour acquérir des images d’une scène dans l’environnement du véhicule 10. Cet ensemble de caméras 11, 12 forme le système de vision stéréoscopique. Deux caméras 11 et 12 sont illustrées sur la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision stéréoscopique comprenant deux caméras mais s’étend à tout système de vision stéréoscopique comprenant 2 ou plus caméras, par exemple 2, 3, 4 ou 5 caméras. Les deux caméras 11, 12 disposent de paramètres intrinsèques connus. Ces paramètres se composent notamment de : - la distance focale de la première caméra 11 ; - la distance focale de la deuxième caméra 12 ; - les distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de chaque caméra ; - la direction C1 de l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction C2 de l’axe optique de la deuxième caméra 12 ; et - les résolutions respectives des caméras 11, 12. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, les coordonnées caméra aux coordonnées pixel, dans chaque caméra. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. La matrice intrinsèque de la première caméra 11 est définie par : Avec : • la matrice intrinsèque de la première caméra 11, • la distance focale de la première caméra 11, • l’abscisse du centre optique d’une image acquise par la première caméra 11, et • l’ordonnée du centre optique d’une image acquise par la première caméra 11. De même, la matrice intrinsèque de la deuxième caméra 12 est définie par : Avec : • la matrice intrinsèque de la deuxième caméra 12, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique d’une image acquise par la deuxième caméra 12, et • l’ordonnée du centre optique d’une image acquise par la deuxième caméra 12. Les axes optiques des première et deuxième caméras sont disposés horizontalement, c’est-à-dire dans deux plans parallèles horizontaux. Ces deux plans sont, soit distants d’une hauteur H, H ayant une valeur nulle si les plans sont confondus. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte ou que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe x est définie horizontale et normale à l’axe optique de la première caméra 11. La distance B séparant le centre optique de la première caméra 11 de la projection du centre optique de la deuxième caméra 12 sur le plan horizontal passant par le centre optique de la première caméra 11 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») ; - la direction de l’axe y est définie verticale et normale à l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - trois translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T avec Tx = B, Ty = H et Tz = 0 ; et - une rotation autour de l’axe y d’un angle θ appelé angle de lacet. Une matrice pour passer du référentiel de la première caméra 11 au référentiel de la deuxième caméra 12 est ainsi définie par : Avec : • la matrice pour passer du référentiel de la première caméra 11 au référentiel de la deuxième caméra 12, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, et • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras. Les paramètres extrinsèques sont déterminés, par exemple, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, la base de référence doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les deux caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 12 couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Un obstacle 18 est placé dans le champ d’acquisition des caméras, par exemple dans le troisième champ d’acquisition 15. La présence de l’obstacle 18 définit un champ d’occlusion pour le système de vision stéréoscopique composé ici des trois champs 16, 17 et 19. Parmi ces trois champs, le champ 16 est visible depuis la deuxième caméra 12. La partie de la scène présente dans ce champ 16 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique composé de la deuxième caméra 12. Le champ 17 est quant à lui visible depuis la première caméra 11. La partie de la scène présente dans ce champ 17 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique composé de la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible depuis aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les caméras 11, 12 à un instant temporel d’acquisition se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les positions des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Ces images sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un processus de génération d’images pour le véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par le véhicule 10, c’est-à-dire par un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du véhicule 10, par exemple par le ou les calculateurs en charge du système de vision stéréoscopique du véhicule 10. Dans une première opération, le calculateur reçoit des premières données représentatives de : • une première image 31a acquise par la première caméra 11 à un premier instant temporel d’acquisition et • une deuxième image 32a et une troisième image acquises par la deuxième caméra 12 respectivement au premier instant temporel d’acquisition et à un deuxième instant temporel d’acquisition, le deuxième instant temporel d’acquisition étant antérieur au premier instant temporel d’acquisition. Les première 31a et deuxième 32a images forment un premier couple d’images stéréoscopiques, c’est-à-dire d’images acquises par deux caméras distinctes à un même instant temporel. Dans une deuxième opération, des premières profondeurs associées à un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image sont prédites à partir des deuxième et troisième images, par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision monoscopique formé de la deuxième caméra 12 en mouvement. Au moins une partie du deuxième ensemble de pixels forme une partie d’un bord de la deuxième image. Selon un premier exemple de réalisation particulier, le deuxième ensemble de pixels comprend un quatrième ensemble de pixels associé à un premier bord de la deuxième image 32a, - le premier bord correspondant au bord gauche lorsque la deuxième caméra 12 est placé à droite de la première caméra 11, et - le premier bord correspondant au bord droit lorsque la deuxième caméra 12 est placé à gauche de la première caméra 11. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, le deuxième ensemble de pixels comprend un cinquième ensemble de pixels associé à un deuxième bord de la deuxième image 32a, - le deuxième bord correspondant au bord supérieur lorsque la deuxième caméra 12 est placé en dessous de la première caméra 11, et - le deuxième bord correspondant au bord inférieur lorsque la deuxième caméra 12 est placé au-dessus de la première caméra 11. Le premier et le deuxième exemples de réalisation particuliers sont, suivant un troisième exemple de réalisation particulier, combinés. Ainsi, le deuxième ensemble de pixels comprend à la fois le quatrième ensemble de pixels et le cinquième ensemble de pixels, par exemple lorsque la deuxième caméra 12 est en dessous à droite de la première caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier, les premières profondeurs sont prédites par un réseau de neurones convolutif en fonction d’un déplacement du véhicule 10 entre le deuxième et le premier instants temporels d’acquisition, par tout modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision monoscopique comme packnet® qui atteint une précision métrique avec une supervision du modèle de prédiction du mouvement de la deuxième caméra avec la vitesse du véhicule. Les premières profondeurs sont prédites dans le référentiel de la deuxième caméra 12. Elles sont alors transcrites dans le référentiel de la première caméra 11 par la fonction suivante : Avec : • des coordonnées d’un point de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la première caméra 11, • une matrice associée au changement de repère, du repère de de la deuxième caméra 12 au repère de la première caméra 11, définie comme la matrice opposée à la matrice pour passer du référentiel de la première caméra 11 au référentiel de la deuxième caméra 12 précédemment définie, • l’inverse de la matrice intrinsèque de la deuxième caméra 12, • un vecteur homogène comprenant les coordonnées d’un pixel de la deuxième image 32a ayant pour abscisse et pour ordonnée, et • une première profondeur associée au pixel de la deuxième image. Dans une troisième opération, un premier ensemble de pixels de la première image 31a est projeté dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un ensemble de points chacun correspondant à un pixel du premier ensemble de pixels en fonction de premières coordonnées du pixel dans la première image 31a, d’une deuxième profondeur associée au pixel et de paramètres intrinsèques de la première caméra 11. Des deuxièmes coordonnées des points de l’ensemble de points sont définies dans un référentiel associé à la première caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier, le premier ensemble de pixels comprend tous les pixels de la première image. Selon un autre exemple de réalisation particulier, le premier ensemble de pixels comprend une partie des pixels de la première image, par exemple la moitié inférieure de la première image 31a si la première caméra 11 est située au-dessus de la deuxième caméra 12. Un pixel de la première image 31a est par exemple projeté dans la scène tridimensionnelle par la fonction suivante : Avec : • des coordonnées d’un point de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la première caméra 11, • la matrice inverse de la matrice intrinsèque de la première caméra 11, • un vecteur homogène comprenant les coordonnées d’un pixel de la première image 31a ayant pour abscisse et pour ordonnée, • une deuxième profondeur associée au pixel de la première image, • l’abscisse du centre optique d’une image acquise par la première caméra 11, et • l’ordonnée du centre optique d’une image acquise par la première caméra 11. Il est à noter que si l’origine d’un référentiel associé à la première image 31a est située en haut à gauche de la première image 31a, alors les coordonnées du centre optique de la première image 31a sont définies par : et Avec : • l’abscisse du centre optique de la première image 31a, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31a, • la largeur de la première image 31a, et • la hauteur de la première image 31a. De même, pour la deuxième image 32a, si l’origine d’un référentiel associé à la deuxième image 32a est située en haut à gauche de la deuxième image 32a, alors les coordonnées du centre optique de la deuxième image 32a sont définies par : et Avec : • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32a, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32a, • la largeur de la deuxième image 32a, et • la hauteur de la deuxième image 32a. Dans une quatrième opération, des troisièmes coordonnées de chaque point de l’ensemble de points sont déterminées dans un référentiel associé à la deuxième caméra 12 en fonction des deuxièmes coordonnées et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. Le passage de deuxièmes coordonnées exprimées dans le référentiel de la première caméra à des troisièmes coordonnées exprimées dans le référentiel de la deuxième caméra 12 est obtenu par la fonction suivante : soit Avec : • des coordonnées d’un point de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la deuxième caméra 12, • la matrice pour passer du référentiel de la première caméra 11 au référentiel de la deuxième caméra 12, • un vecteur homogène comprenant des coordonnées d’un point de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la première caméra 11, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, et • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras. Dans une cinquième opération, des quatrièmes coordonnées de pixels sont déterminées dans la deuxième image 32a correspondantes aux points en fonction des troisièmes coordonnées et de paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12. Les quatrièmes coordonnées sont obtenues par la fonction suivante : Avec : • un vecteur homogène comprenant les coordonnées homogènes d’un pixel de la deuxième image 32a ayant pour abscisse homogène, pour ordonnée homogène et pour profondeur homogène, • la matrice intrinsèque de la deuxième caméra 12, • des coordonnées d’un point de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la deuxième caméra 12, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31a, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31a, • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32a, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32a, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras, et • une profondeur d’un point dans le repère de la première caméra 11. La fonction suivante permet de convertir les coordonnées homogènes en coordonnées dans la deuxième image 32a : Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la deuxième image ayant pour abscisse et pour ordonnée, • une abscisse homogène, une ordonnée homogène et une profondeur homogène, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31a, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31a, • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32a, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32a, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras, et • une profondeur d’un point dans le repère de la première caméra 11. Dans une sixième opération, un sous-ensemble de pixels du premier ensemble de pixels est sélectionné en fonction des quatrièmes coordonnées et des premières profondeurs, le sous-ensemble de pixels correspondant au deuxième ensemble de pixels. Si la première caméra 11 est placée à gauche de la deuxième caméra 12, alors le deuxième ensemble de pixels comprend un quatrième ensemble de pixels appartenant au bord droit de la deuxième image 32a. On appelle bord droit de la deuxième image 32a la première rangée verticale de pixels de la deuxième image 32a. Ces pixels du quatrième ensemble de pixels sont définis par l’équation suivante : Avec : • l’abscisse d’un pixel de la deuxième image 32a. En intégrant cette équation dans les équations précédentes, on obtient l’équation suivante pour associer les pixels de la première image 31a au bord droit de la deuxième image 32a : Avec : • l’abscisse d’un pixel de la première image 31a associé au bord droit de la deuxième image 32a, • la distance focale de la première caméra 11, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31a, • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32a, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, • une profondeur d’un point dans le repère de la première caméra 11. De manière similaire, si la première caméra 11 est placée en dessous de la deuxième caméra 12, alors le deuxième ensemble de pixels comprend un cinquième ensemble de pixels appartenant au bord inférieur de la deuxième image 32a. On appelle bord inférieur de la deuxième image 32a la dernière rangée horizontale de pixels de la deuxième image 32a. Ces pixels du cinquième ensemble de pixels sont définis par l’équation suivante : Avec : • l’ordonnée d’un pixel de la deuxième image 32a, et • l’ordonnée d’un pixel du bord inférieur de la deuxième image 32a. En intégrant cette équation dans les équations précédentes, on obtient l’équation suivante pour associer les pixels de la première image 31a au bord inférieur de la deuxième image 32a : Avec : • l’ordonnée d’un pixel du bord inférieur de la deuxième image 32a, • l’ordonnée d’un pixel de la première image 31a associé au bord inférieur de la deuxième image 32a, • la distance focale de la première caméra 11, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31a, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31a, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32a, • θ l’angle de lacet, • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras, et • une profondeur d’un point dans le repère de la première caméra 11. A l’inverse, si la première caméra 11 est placée au-dessus de la deuxième caméra 12, alors le deuxième ensemble de pixels comprend un cinquième ensemble de pixels appartenant au bord supérieur de la deuxième image 32a. On appelle bord supérieur de la deuxième image 32a la première rangée horizontale de pixels de la deuxième image 32a. Ces pixels du cinquième ensemble de pixels sont définis par l’équation suivante : Avec : • l’ordonnée d’un pixel de la deuxième image 32a. En intégrant cette équation dans les équations précédentes, on obtient l’équation suivante pour associer les pixels de la première image 31a au bord supérieur de la deuxième image 32a : Avec : • l’ordonnée d’un pixel de la première image 31a associé au bord supérieur de la deuxième image 32a, • la distance focale de la première caméra 11, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31a, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31a, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32a, • θ l’angle de lacet, • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras, et • une profondeur d’un point dans le repère de la première caméra 11. Dans une septième opération, une première image recadrée 31b est générée par un recadrage de la première image 31a et une deuxième image recadrée 32b est générée par un recadrage de la deuxième image 32a. Le recadrage de la première image 31a est fonction de moyennes des premières coordonnées associées aux pixels du sous-ensemble de pixels et le recadrage de la deuxième image 32a est fonction d’une largeur et d’une hauteur de la première image recadrée 31b. Comme illustré dans la FIG. 3 , la première image recadrée 31b comprend une partie de la première image 31a. Lors du recadrage, une partie gauche 311 de la première image 31a est rognée ainsi qu’une partie supérieure ou inférieure 312 de la première image 31a en fonction de la position relative de la première caméra 11 par rapport à la deuxième caméra 12. De manière similaire, la deuxième image recadrée 32b comprend une partie de la deuxième image 32a. Lors du recadrage, une partie droite 321 de la deuxième image 32a est rognée ainsi qu’une partie inférieure ou supérieure 322 de la première image 31a en fonction de la position relative de la première caméra 11 par rapport à la deuxième caméra 12. L’exemple illustré correspond ainsi à une première caméra 11 placée en dessous de la deuxième caméra 12. La limite gauche de la partie de la première image recadrée 31b est définie comme la moyenne des abscisses du sous-ensemble de pixels de la première image 31a égale à , chacun de ces pixels étant associé au quatrième ensemble de pixels de la deuxième image 32a. De même, si la première caméra 11 est en dessous de la deuxième caméra 12 (figure 3), la limite inférieure de la première image recadrée 31b est définie comme la moyenne des ordonnées du sous-ensemble de pixels de la première image 31a, chacun de ces pixels étant associé au cinquième ensemble de pixels de la deuxième image 32a égale à . En d’autres termes, selon cet exemple de réalisation particulier, la première image recadrée 31b comprend les pixels de la première image 31a dont l’abscisse est supérieure à et dont l’ordonnée est inférieure à . A l’inverse, si la première caméra 11 est au-dessus de la deuxième caméra 12, la limite supérieure de la première image recadrée 31b est définie comme la moyenne des ordonnées du sous-ensemble de pixels de la première image 31a, chacun de ces pixels étant associé au cinquième ensemble de pixels de la deuxième image 32a égale à . En d’autres termes, selon cet exemple de réalisation particulier, la première image recadrée 31b comprend les pixels de la première image 31a dont l’abscisse est supérieure à et dont l’ordonnée est supérieure à . Selon un exemple de réalisation particulier, le recadrage de la deuxième image 32a est réalisé de manière à générer la deuxième image recadrée 32b avec une largeur et une hauteur égales à respectivement la largeur et la hauteur de la première image recadrée 31b. Ainsi, si la première image recadrée 31b a une largeur w’ et une hauteur h’, alors la deuxième image recadrée 32b a les mêmes dimensions, c’est-à-dire que la deuxième image recadrée 32b a une largeur w’ et une hauteur h’. Selon un exemple de réalisation particulier, la largeur et la hauteur de la première image recadrée 31b sont chacune divisible par 32. Cela permet notamment d’appliquer par la suite certains modèles de prédiction de profondeur pour un système stéréoscopique faisant appel à une méthode de calcul par flux optique. Ainsi, les abscisses et ordonnées correspondant aux limites de recadrage précédemment déterminées sont déterminées par les fonctions suivantes : et si la première caméra 11 est en dessous de la deuxième caméra 12, ou si la première caméra 11 est au-dessus de la deuxième caméra 12. Avec : une abscisse correspondant au bord inférieur de la première image recadrée 31b, une ordonnée correspondant au bord gauche de la première image recadrée 31b, une ordonnée correspondant au bord droit de la première image recadrée 31b, un opérateur permettant d’obtenir le premier nombre entier inférieur à son argument, et %32 correspondant au reste d’une division d’un argument par 32. Selon un mode de réalisation particulier, la détermination des abscisses et ordonnées correspondantes aux limites de recadrage sont déterminées pour plusieurs ensembles d’images acquises par les première 11 et deuxième 12 caméras, c’est-à-dire que ce processus est répété plusieurs fois. A chaque itération du processus, des données représentatives d’une première image d’un ensemble d’images acquise par la première caméra 11 à un troisième instant temporel d’acquisition et de deuxième et troisième images du même ensemble d’images acquises par la deuxième caméra 12 respectivement au troisième instant temporel d’acquisition et à un instant temporel d’acquisition antérieur au troisième instant temporel d’acquisition. Les deuxième à septièmes opérations sont alors itérées pour chacun des ensembles d’images indépendamment, permettant d’obtenir pour chaque ensemble d’images une abscisse et une ordonnée lorsque la première caméra 11 est en dessous de la deuxième caméra 12 ou lorsque la première caméra 11 est au-dessus de la deuxième caméra 12 correspondant aux limites permettant le recadrage de la première image de chaque ensemble d’images . Afin d’uniformiser le recadrage des images acquises par le système de vision stéréoscopique, des limites généralisées (x’ ;y’) sont déterminées et sont par exemple égales aux moyennes respectives des abscisses et des ordonnées ou obtenues par les fonctions suivantes : lorsque la première caméra 11 est en dessous de la deuxième caméra 12, ou lorsque la première caméra 11 est au-dessus de la deuxième caméra 12 Avec : une abscisse généralisée, une ordonnée généralisée, correspondant au bord inférieur de la première image recadrée d’un ensemble d’images , une ordonnée correspondant au bord gauche de la première image recadrée d’un ensemble d’images , une ordonnée correspondant au bord droit de la première image recadrée d’un ensemble d’images , un opérateur permettant d’obtenir le premier nombre entier inférieur à son argument, et correspondant au reste d’une division d’un argument par 32. Selon un autre exemple, afin d’obtenir des images recadrées dont les largeurs et hauteurs sont divisibles par 32, des limites généralisées (x’ ;y’) sont déterminées et sont par exemple égales aux moyennes respectives des abscisses et des ordonnées ou obtenues par les fonctions suivantes : ) lorsque la première caméra 11 est en dessous de la deuxième caméra 12, ou Avec : • une abscisse généralisée, • une ordonnée généralisée, • correspondant au bord inférieur de la première image recadrée d’un ensemble d’images , • une ordonnée correspondant au bord gauche de la première image recadrée d’un ensemble d’images , • une ordonnée correspondant au bord droit de la première image recadrée d’un ensemble d’images . Les limites généralisées sont alors utilisées pour recadrer automatiquement des images acquises par les première 11 et deuxième 12 caméras du système de vision stéréoscopique embarqué. Ainsi, le processus de génération d’images pour véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique permet de générer des paires ou couples d’images stéréoscopiques recadrées, c’est-à-dire dont les pixels de chacune des images du couple d’images stéréoscopiques sont associés à une même partie d’une scène tridimensionnelle vue par les deux caméras formant le système de vision stéréoscopique. Les pixels des première 31b et deuxième 32b images recadrées sont ainsi associés à des objets de la scène tridimensionnelle présents à la fois dans le champ de vision de la première caméra 11 et dans le champ de vision de la deuxième caméra 12. Un processus de prédiction de profondeur associé au système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule 10 peut par exemple utiliser ces images 31b, 32b recadrées pour prédire des profondeurs associées aux pixels de ces images sans avoir recours à une opération de rectification, rendant plus rapide l’exécution de ce processus de prédiction de profondeur. Un ADAS recevant les données de profondeurs prédites par ce processus de prédiction de profondeur associé au système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule 10 dispose alors d’informations rapidement mises à jour et est alors plus réactif. Son fonctionnement est alors plus sûr et plus précis. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de génération d’images pour véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique, par exemple pour le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé 2 est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le véhicule 10, par exemple par un calculateur contrôlant le système de vision stéréoscopique. Dans une étape 21, des données représentatives de : • une première image 31aacquise par la première caméra 11 au premier instant temporel d’acquisition, et • une deuxième image 32a et une troisième image acquises par la deuxième caméra 12 à respectivement le premier instant temporel d’acquisition et un deuxième instant temporel d’acquisition, le deuxième instant temporel d’acquisition étant antérieur au premier instant temporel d’acquisition. Dans une étape 22, des premières profondeurs associées à un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image sont prédites à partir des deuxième et troisième images, par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision monoscopique formé de la deuxième caméra 12 en mouvement. Au moins une partie du deuxième ensemble de pixels forme alors une partie d’un bord de la deuxième image. Dans une étape 23, un premier ensemble de pixels de la première image 31a est projeté dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un ensemble de points, chacun correspondant à un pixel du premier ensemble de pixels, en fonction de premières coordonnées du pixel dans la première image 31a, d’une deuxième profondeur associée au pixel et de paramètres intrinsèques de la première caméra 11, des deuxièmes coordonnées des points de l’ensemble de points étant définies dans un référentiel associé à la première caméra 11. Dans une étape 24, des troisièmes coordonnées de chaque point de l’ensemble de points sont déterminées dans un référentiel associé à la deuxième caméra 12 en fonction des deuxièmes coordonnées et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. Dans une étape 25, des quatrièmes coordonnées de pixels sont déterminées dans la deuxième image 32a correspondantes aux points en fonction des troisièmes coordonnées et de paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12. Dans une étape 26, un sous-ensemble de pixels du premier ensemble de pixels est sélectionné en fonction des quatrièmes coordonnées et des premières profondeurs, le sous-ensemble de pixels correspondant au deuxième ensemble de pixels. Dans une étape 27, une première image recadrée 31b est générée par un recadrage de la première image 31a et une deuxième image recadrée 32b est générée par un recadrage de la deuxième image 32a, le recadrage de la première image 31a étant fonction de moyennes des premières coordonnées associées aux pixels du sous-ensemble de pixels et le recadrage de la deuxième image 32a étant fonction d’une largeur et d’une hauteur de la première image recadrée 31b. La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la génération d’images pour véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique, par exemple pour le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 3 et/ou des étapes décrites en regard de la FIG. 2 . Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 (système de projection) via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de de détermination d’un champ de vision commun dans deux images acquises par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé de génération d’images pour véhicule, ledit véhicule (10) embarquant un système de vision stéréoscopique comprenant une première caméra (11) et une deuxième caméra (12) chacune configurée pour acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (21) de données représentatives de : • une première image (31a) acquise par la première caméra (11) à un premier instant temporel d’acquisition, • une deuxième image (32a) et une troisième image acquises par la deuxième caméra (12) respectivement au premier instant temporel d’acquisition et à un deuxième instant temporel d’acquisition, le deuxième instant temporel d’acquisition étant antérieur audit premier instant temporel d’acquisition ; - prédiction (22), à partir des deuxième et troisième images, de premières profondeurs associées à un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision monoscopique formé de la deuxième caméra (12) en mouvement, au moins une partie dudit deuxième ensemble de pixels formant une partie d’un bord de la deuxième image ; - projection (23) d’un premier ensemble de pixels de la première image (31a) dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un ensemble de points chacun correspondant à un pixel dudit premier ensemble de pixels en fonction de premières coordonnées dudit pixel dans la première image (31a), d’une deuxième profondeur associée audit pixel et de paramètres intrinsèques de la première caméra (11), des deuxièmes coordonnées des points de l’ensemble de points étant définies dans un référentiel associé à la première caméra (11) ; - détermination (24) de troisièmes coordonnées de chaque point dudit ensemble de points dans un référentiel associé à la deuxième caméra (12) en fonction desdites deuxièmes coordonnées et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique ; - détermination (25) de quatrièmes coordonnées de pixels dans la deuxième image (32a) correspondantes auxdits points en fonction des troisièmes coordonnées et de paramètres intrinsèques de la deuxième caméra (12) ; - sélection (26) d’un sous-ensemble de pixels du premier ensemble de pixels en fonction des quatrièmes coordonnées et des premières profondeurs, ledit sous-ensemble de pixels correspondant au deuxième ensemble de pixels ; - génération (27) d’une première image recadrée (31b) par un recadrage de la première image (31a) et génération d’une deuxième image recadrée (32b) par un recadrage de la deuxième image (32a), le recadrage de la première image (31a) étant fonction de moyennes des premières coordonnées associées aux pixels dudit sous-ensemble de pixels et le recadrage de la deuxième image (32a) étant fonction d’une largeur et d’une hauteur de la première image recadrée (31b). Procédé selon la revendication 1, pour lequel le deuxième ensemble de pixels comprend un quatrième ensemble de pixels associé à un premier bord de la deuxième image (32a), - le premier bord correspondant au bord gauche lorsque la deuxième caméra (12) est placée à droite de la première caméra (11), et - le premier bord correspondant au bord droit lorsque la deuxième caméra (12) est placée à gauche de la première caméra (11). Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel le deuxième ensemble de pixels comprend un cinquième ensemble de pixels associé à un deuxième bord de la deuxième image (32a), - le deuxième bord correspondant au bord supérieur lorsque la deuxième caméra (12) est placée en dessous de la première caméra (11), et - le deuxième bord correspondant au bord inférieur lorsque la deuxième caméra (12) est placée au-dessus de la première caméra (11). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel le recadrage de la deuxième image (32a) est réalisé de manière à générer la deuxième image recadrée (32b) avec une largeur et une hauteur égales à respectivement la largeur et la hauteur de la première image recadrée (31b). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel la largeur et la hauteur de la première image recadrée (31b) sont chacune divisible par 32. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel les premières profondeurs sont prédites par un réseau de neurones convolutif en fonction d’un déplacement du véhicule (10) entre le deuxième et le premier instants temporels d’acquisition. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon les revendications 1 à 6. Dispositif (4) de génération d’images pour véhicule (10), ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.