Morphologie Mathématique et Analyse de Scènes Routières

Mathematical Morphology and Road Scenes Analysis


Quelques exemples de traitement en animation! / Some animated examples!

Le centre de Morphologie Mathématique a participé en partenariat, dans le cadre du projet Européen PROMETHEUS (programme EUREKA destiné à améliorer la fluidité et la sécurité du trafic), à l'élaboration d'un véhicule démonstrateur PROLAB2. Ce véhicule étaitt équipé de plusieurs caméras ainsi que d'un télémètre. L'activité du CMM a consisté à élaborer des algorithmes de traitement d'images permettant de repérer la chaussée, les voies de circulation et les obstacles.

In the scope of the European PROMETHEUS Project (EUREKA program intended to improve the flow and security of road traffic), the CMM was involved in a joint research and development of a prototype vehicle: PROLAB2. This vehicle was equipped with several cameras and a telemeter. The CMM mission consisted in elaborating the image processing algorithms for road tracking, lane segmentation and obstacle detection.


Le Traitement des Images

Image Processing

Un pré-traitement de l'image initiale réalisé à l'aide d'un filtre morphologique dynamique temporel (FDT) permet l'élimination des ombres portées et la connexion du marquage au sol.

The pre-processing of the initial image is performed by means of a temporal dynamic morphological filter (TDF). The TDF allows to eliminate shadows and to connect ground marking.

SEGMENTATION DES VOIES

La chaussée et les voies de circulation sont extraites grâce à un outil de segmentation morphologique performant: la ligne de partage des eaux. Une segmentation primaire est réalisée à partir de l'image filtrée. Cette segmentation permet de définir des marqueurs des voies et de calculer un modèle géométrique de la chaussée actualisé en permanence.

LANE SEGMENTATION

The road and the traffic lanes are extracted by means of a powerful segmentation tool: the watershed. A primary segmentation is performed from the filtered image. This segmentation allows to define lane markers and to compute a geometric model of the road which is constantly updated.

DETECTION DES OBSTACLES

Plusieurs critéres sont utilisés pour détecter les obstacles. Des critères de contraste et de géométrie permettent la sélection des candidats potentiels. Les obstacles finaux sont repérés par des critères de symétrie. Enfin, seuls les candidats situés sur la chaussée précédemment segmentée sont retenus.

OBSTACLE DETECTION

Several criteria are used to select the obstacles. Contrast and geometry criteria allow the selection of potential candidates. Final obstacles are detected by symmetry criteria. At the end, only the candidates located on the previously segmented road are retained.

Le traitement d'images fournit au conducteur des informations importantes: le nombre et la géométrie des voies, la nature du marquage au sol, la présence et la position des obstacles et les distances de sécurité.

The image processing provides important information to the driver: number and geometry of the lanes, type of ground marking, presence and position of obstacles and security distances.


Un processeur de traitement en "temps réel"

A "real-time" image processor

Le traitement en temps réel des images est effectué par un système embarqué dans le véhicule. Ce système est agencé autour d'un ASIC de morphologie mathématique développé au CMM: PIMM1 (Processeur Intégré de Morphologie Mathématique).

Real-time image processing is performed by an on-board system based on a mathematical morphology ASIC developed by the CMM: PIMM1.

Ce système comprend deux modules de traitement travaillant en parallèle. L'ensemble du processeur comporte douze circuits intégrés PIMM1, ce qui permet de traiter cinq images par seconde.

This system includes two processing modules working in parallel. The whole processor contains twelve PIMM1 integrated processors, which enables the processing of five images per second.


Partenaires du CMM/ CMM Partners: PSA, RENAULT, DIALEXIS, INRIA, IRISA, LIFIA, UBP Clermont-Ferrand, USTL Lille, UTC Compiègne


serge.beucher(at)mines-paristech.fr

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