Abstract FR:

Cette these concerne l'apport de l'information couleur dans le traitement d'images de scenes routieres fournies par une camera embarquee dans un vehicule. Dans cet environnement, les images de routes sans marquage en niveaux de gris ne sont pas assez contrastees. La perte de l'information couleur peut entrainer une interpretation erronee du type des objets presents dans l'image. Le travail consiste d'une part a elaborer une methode de detection des bords de route sans marquage, en vue d'effectuer le suivi de la route, et d'autre part a extraire et a reconnaitre les panneaux de signalisation. Ce travail s'inscrit a la suite de travaux realises pour le projet prometheus. La determination des bords de route est un probleme de segmentation. Afin de pallier aux variations de lumiere, des methodes adaptatives ont ete developpees. Trois methodes de segmentation sont comparees dans l'espace <rouge, vert, bleu>: une methode supervisee parametrique admettant un modele gaussien, une nouvelle methode supervisee non parametrique et une methode non supervisee. Deux classes route et non route sont etudiees. Les methodes supervisees necessitent une phase d'apprentissage effectuee sur des zones de l'image. L'apprentissage fournit alors un modele chromatique. Le modele de la route est un modele geometrique. Apres la segmentation, les zones detectees ne sont pas toujours connexes. La connexite est obtenue par des methodes morphologiques ou de relaxation. Les contours sont extraits a partir des regions obtenues et une approximation polygonale fournit un nouveau modele geometrique. Celui-ci est utilise pour l'apprentissage lors du suivi de route quand le modele chromatique n'est plus valable. Pour determiner les panneaux routiers, differentes teintes non saturees ont ete caracterisees dans l'espace <teinte, saturation, luminance>. A partir des regions ainsi obtenues, la reconnaissance consiste a appliquer a leurs contours fermes une methode structurelle basee sur la geometrie et la topologie des objets