Comment améliorer le signal d'une caméra embarquée dans un véhicule en cas d'éblouissement ?

Nicolas Gimonet (1) , Aurélien Cord (1)

1 IFSTTAR/COSYS/LIVIC - Laboratoire sur les Interactions Véhicules-Infrastructure-Conducteurs

Les systèmes d'aide à la conduite (ADAS) s'appuyant sur des caméras sont de plus en plus présents dans les véhicules récents. Cependant, si la majorité de ces systèmes fonctionnent correctement par beau temps, leur performance se dégrade drastiquement lorsque les conditions météorologiques ou d'éclairage deviennent défavorables. Nous proposons une approche originale pour améliorer les images des caméras embarquées en cas d'éblouissement. Elle consiste à modifier le calcul du gain dans les images en s'appuyant sur la connaissance des données physiques de la scène routière : la réflectance de la chaussée (BRDF), l'orientation du véhicule, la position du soleil et le modèle de l'éclairement du ciel. Ces informations permettent de déduire la localisation et l'étendue des zones éblouissantes dans l'image, afin de les ignorer lors de l'évaluation du gain. Les résultats sont évalués sur des images de synthèse. L'approche pourra être utilisée pour améliorer le comportement des ADAS sous des conditions d'éclairage défavorables.

Mots clés: Traitement d'images; modèle de BRDF; Réflectance; modèle de ciel; équation de rendu

Domaines: Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Nicolas Gimonet, Aurélien Cord. Comment améliorer le signal d'une caméra embarquée dans un véhicule en cas d'éblouissement ?. Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. ⟨hal-00989138⟩