Brevet FR2638874A1 — publié le 19900511

PROCEDE D'ESTIMATION DU MOUVEMENT D'AU MOINS UNE CIBLE DANS UNE SUITE D'IMAGES, ET DISPOSITIF POUR LA MISE EN OEUVRE DE CE PROCEDE La présente invention concerne un procédé d'estimation du mouvement d'au moins une cible dans une suite d'images, le mouvement de cette cible et le mouvement du fond des images étant assimilables à des translations. L'estimation du mouvement d'une cible permet la détection et la poursuite de cette cible, en dépit du mouvement du fond des images, dû au déplacement du véhicule porteur du capteur d'images, et en dépit du déplacement de la cible par rapport au fond des images. La détection et la poursuite d'une cible peuvent être effectuées selon deux procédés connus - soit la cible est modelisée et des attributs la définissant sont calculés. La détection consiste alors a chercher dans l'image une zone définie par des attributs peu différents de ceux de la cible. - soit la cible est définie comme étant une zone de pixels en mouvement, entre une image de référence et l'image courante. Ces deux procédés peuvent être utilisés indépendamment ou simultanément. Lorsque les attributs propres à la cible ne peuvent pas être déterminés a priori, le second procédé est mis en oeuvre. Il nécessite tout d'abord de recaler le fond de l'image courante par rapport au fond de l'image de référence. Il consiste ensuite à extraire la cible en calculant les différences de luminance entre l'image de référence et l'image courante après recalage de son fond. Les pixels qui ont une différence de luminance supérieure à une valeur de seuil fixée sont considérés comme ayant un mouvement vrai, dû à la présence d'une cible en mouvement, alors que les pixels ayant une différence de luminance inférieure à la valeur de seuil sont considérés comme ayant un mouvement dû au bruit. En pratique, les images sont souvent très bruitées, par exemple parce qu'elles sont fournies par des capteurs d'images infrarouges. Le bruit rend délicat l'estimation du mouvement du fond, ainsi que la détection et l'estimation du mouvement d'une ou plusieurs cibles. C.B. KUGLIN et D.C. HINES décrivent dans: IEEE 1975, International Conference on Cybernetics and Society, San Francisco 1975, un procédé d'estimation du mouvement de translation du fond dans une suite d'images, utilisant une corrélation de phase. Il consiste à échantillonner l'image courante et l'image de référence; à calculer, pour chacune de ces deux images, une matrice de coefficients transformés, par la transformation de Fourier discrète à deux dimensions; à calculer une matrice dite de différence de phase, dont chaque coefficient est égal au produit d'un coefficient de la première matrice, par le conjugué d'un coefficient de la seconde matrice divisé par le module de ce produit; calculer une matrice dite matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase, en appliquant la transformation de Fourier inverse à la matrice de corrélation de phase; classer selon leur module les coefficients de la matrice transformée inverse; estimer un vecteur de translation du fond des images, à partir du rang de la ligne et du rang de la colonne o est situé le coefficient ayant le plus grand module dans la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase. Le but de l'invention est de proposer un procédé permettant non seulement d'estimer le mouvement du fond des images, mais aussi de détecter et d'estimer le mouvement d'une ou plusieurs cibles dans ces images. L'objet de l'invention est un procédé consistant essentiellement à utiliser les informations fournies par le module des coefficients de la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase, autres que celui ayant le plus grand module. Selon l'invention, un procédé d'estimation du mouvement d'au moins une cible dans une suite d'images, le mouvement de cette cible et le mouvement du fond des images étant assimilable à des translations, est caractérisé en ce qu'il consiste à: - échantillonner chaque image puis représenter chaque échantillon par la valeur de sa luminance; - calculer, pour chaque image, une matrice de coefficients transformés, par la transformation de Fourier discrète, à deux dimensions; - calculer une matrice dite de corrélation de phase, dont chaque coefficient est égal au produit d'un coefficient transformé d'une première image, par le conjugué d'un coefficient transformé homologue, d'une deuxième image, divisé par le module de ce produit; - calculer une matrice, dite matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase, en appliquant la transformation de Fourier inverse, à la matrice de corrélation de phase; comparer, par rapport à une valeur de seuil prédéterminée, les coefficients de la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase et rechercher celui ayant le plus grand module, ce dernier coefficient correspondant à une translation du fond d'image, alors que les autres coefficients ayant un module supérieur à la valeur de seuil correspondent à des cibles possibles; - puis estimer un vecteur de translation pour chaque cible possible et un vecteur de translation du fond d'image, à partir du rang de la ligne et du rang de la colonne o est situé le coefficient correspondant respectivement à chaque cible et au fond d'image, dans la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase. L'invention sera mieux comprise et d'autres détails apparaîtront à l'aide de la description ci-dessous et des figures l'accompagnant: - la figure 1 représente le graphe des modules des coefficients de la matrice transformée inverse d'une matrice de corrélation de phase, pour un exemple d'images; - les figures 2 et 3 illustrent deux étapes de la mise en oeuvre du procédé selon l'invention; - la figure 4 représente le schéma synoptique d'un exemple de réalisation d'un dispositif pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Le procédé selon l'invention consiste d'abord à échantillonner chaque image de la suite d'images analysée par un capteur, et à représenter chaque échantillon par la valeur de sa luminance. Par exemple, chaque image est échantillonnée en 256.x256 pixels, au moyen d'un capteur d'images classique. Le procédé consiste ensuite à caleuler, pour chaque image, une matrice de coefficients transformés, par la transformation de Fourier discrète, à deux dimensions. Les valeurs des coefficients transformés F(u,v) sont données par la formule suivante NI N2 F(u,v) Z E f(xy). j27r. N *N2) Ni N2,0 N=0 (1) o f(x,y) est la valeur de luminance du pixel de coordonnées (x,y) dans un repère de coordonnée oxy centré par exemple dans le coin supérieur gauche de l'image, qui est le point de démarrage de l'analyse; o N1 et N2 sont respectivement le nombre de pixels par ligne, et le nombre de lignes considérés pour la transformation de Fourler. Dans un exemple de mise en oeuvre l'image est sous-échantillonnée avant la transformation de Fourier. Par exemple, Nl=N2=128, ce qui revient à prendre un échantillon sur ceux dans une ligne, en ne prenant qu'une ligne sur deux, pour permettre de faire les calculs en temps réel. On montre que chaque Coefficient transformé d'une image courante, décalée par une translation (xd,yd) par rapport à l'image de référence, est égal à NI N2 -}21.fu(x-xd) v(vy-d) FD (u.\) -:jl I2 Z f(x+xd.y.yd).e 'L. NIN2 J X =0 v=' (2) -j2 -r. Lwd +v d l0 j [NiN2 : F Eu, v].e (3) La translation se traduit donc, dans l'espace de Fourier, par un déphasage qui est fonction des composantes du vecteur translation. On montre aussi que ce déphasage peut être caleulé par la formule suivante CP (u,v) = e.NI [ FD(u,v). F* u.v) 4) ! FD(u,v). FP (u,v) | Il est à remarquer que le dénominateur est égal aussi à IFD(u,v).F*(u,v)I et à IFD(u, v)I2. La matrice formée des coefficients CP(u, v) est appelée matrice de corrélation de phase. Elle comporte 128x128 coefficients dans cet exemple. Le procédé selon l'invention consiste à calculer la matrice de corrélation de phase pour l'image courante et l'image de référence, et consiste ensuite à calculer la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase, en appliquant la transformation de Fourier inverse, à deux dimensions. Puis il consiste à calculer le module de chacun des coefficients C(x,y) de cette matrice transformée inverse et à classer ces coefficients selon les modules décroissants. La figure 1 représente le graphe des modules des coefficients C(x,y) dans un exemple o l'image courante et l'image de référence comportent deux cibles en translation par rapport au fond. Ce graphe comporte alors trois pics P1,P2,P3 correspondant à trois coefficients dont les modules sont très supérieurs aux modules des autres coefficients. Le pic d'amplitude la plus grande, P1 correspond au déplacement du fond de l'image courante par rapport au fond de l'image de référence. Le deuxième pic par ordre de module décroissant, P2, correspond à une cible de taille importante en déplacement par rapport au fond de l'image de référence. Le troisième pic par ordre de module décroissant, P3, est plus petit que le pic P2 et correspond à une cible de taille apparente inférieure à la précédente, et en déplacement par rapport au fond de l'image de référence. Les autres pics sont de taille nettement inférieure et correspondent à du bruit. Les coordonnées (x,y) de chacun de ces pics P1,P2,P3, permettent d'estimer un vecteur de translation. Les coordonnées du pic P1 permettent d'estimer un vecteur de translation du fond de l'image courante par rapport au fond de l'image de référence, ce vecteur permettant un recalage du fond de l'image courante. Les coordonnées des pics P2 et P3 permettent d'estimer respectivement deux vecteurs de translation qui caractérisent le mouvement de deux cibles distinctes par rapport au fond de l'image de référence. La translation du fond entre l'image de référence et l'image courante étant connue, ces deux vecteurs de translation permettent de déterminer un vecteur vitesse absolue pour chaque cible. La matrice des modules des coefficients C(x,y) comporte 128x128 valeurs discrètes, correspondant aux sous-échantlllonnage de 128x128 pixels. Ce nombre de valeurs ne permet pas d'obtenir une très grande précision dans la détermination des composantes des vecteurs translation. Le procédé consiste donc, de préférence, à interpoler pour améliorer l'estimation des vecteurs translation. La figure 2 illustre le procédé d'interpolation utilisé pour estimer les composantes de chaque vecteur translation. Pour chaque pic P. ayant un module L4, et des coordonnées (xl,yl), le procédé consiste à considérer les modules des coefficients C(x,y) situés dans une fenêtre centrée sur le point de coordonnée (xl,yl), cette fenêtre ayant des dimensions telles qu'elle contienne neuf coefficients. Compte tenu du sous-échantillonnage qui ne prend en compte qu'un point sur deux horizontalement et un point sur deux verticalement, les dimensions de la fenêtre sont de 5x5 pixels. Dans cette fenêtre, les valeurs de module qui sont connues sont: LO,L1,L2 sur une première ligne d'ordonnée yO; L3,L4,L5, sur une seconde ligne d'ordonnée yj=yO+2; L6,L7,L8, sur une troisième ligne d'ordonnée y2=yO+4. Les modules de valeur LO,L3,L6 sont situées à l'abscisse xO. Les modules de valeurs L1,L4,L7 sont situées à l'abscisse xl=x0+2. Les modules de valeur L2,L5,L8 sont situés à l'abscisse x2=x0+4. Le graphe du module des coefficients C(x,y) est une surface à deux dimensions qui n'est connue que par des points discrets, espacés d'une distance correspondant à un pixel. Les pics P trouvés parmi les modules des coefficients C(x,y) ne correspondent donc pas exactement avec les véritables pics M du graphe. Les coordonnées (xd,yd) du véritable maximum M du graphe du module sont estimés par les formules d'interpolation suivantes d I = Li.xi xd 9 1=0 8 (5) yd = 9 Li.yi! Le procédé consiste ensuite à recaler le fond de l'image courante par rapport au fond de l'image de référence, en fonction du vecteur de translation estimé pour le fond de 3 l'image courante, et correspondant au pic de module le plus grand, P1. Les composantes du vecteur de translation étant en général des valeurs non entières, le recalage du fond de l'image courante est réalisé au moyen d'un procédé d'interpolation connu, appelé procédé d'interpolation bilinéaire. La figure 3 illustre ce procédé d'interpolation. Le pixel de l'image recalée est centré au point E dont les coordonnées sont (xA+Dx, yA+Dy), Dx et Dy étant compris entre 0 et i pixel. Le point E est situé entre 4 points A,B,C,D qui sont les centres de pixels o la valeur de luminance est connue. Ces.points ont respectivement des coordonnées (xA,yA), (xA+l, yA), (xA,yA+l), (xA+1,yA+1). La valeur de luminance interpolée au point E est alors donnée par la formule L (xA - Dx, A - Dy) = (1 - Dx).(1 - Dy). L (xA, yA)- Dx. (1 - Dy). L (xA - 1, yA) 1.5 Dx. Dy. L (xA - 1, yA - 1) (6) (6) (1 Dx). Dy. L (xA, yA - 1) Les cibles détectées par les pics P2 et P3 ne sont que des cibles possibles; car le bruit génère des fausses alarmes. Il est nécessaire de vérifier, par d'autres moyens, que ces cibles possibles ne sont pas du bruit. D'autre part, il reste à déterminer la position de ces cibles dans l'image courante, afin de les poursuivre. Pour valider une cible parmi toutes les zones en mouvement dans l'image courante, le procédé consiste ensuite à calculer les valeurs des différences de luminance entre l'image courante recalée et l'image de référence; l'ensemble de ces valeurs étant appelé "image différence". Les différences de luminanee non nulles sont dues soit à un déplacement d'une cible par rapport au fond de l'image courante; soit au bruit qui est très important dans le cas d'une image infrarouge; soit à des imperfections du capteur se traduisant par une réponse moyenne inégale d'une ligne à une autre. Pour remédier à l'inégalité des réponses des capteurs d'une ligne à une autre, le procédé consiste à réaliser, avant le calcul des différences de luminance, une opération dite d'égalisation des lignes. Cette égalisation consiste à soustraire à chaque valeur de luminance d'une image, la valeur moyenne des luminances de la ligne à laquelle appartient le pixel considéré. La valeur moyenne de luminance sur chaque ligne est alors égale à zéro. Il est à noter qu'il existe d'autres procédés connus pour réaliser une égalisation des réponses fournies par les différentes lignes d'un capteur. Le procédé selon l'invention n'est pas limité au procédé d'égalisation décrit ci-dessus. Le procédé selon l'invention consiste ensuite à réaliser une première discrimination des cibles en comparant la valeur absolue de chaque différence de luminance par rapport à une valeur de seuil fixée. Les pixels ayant une différence de luminance supérieure à la valeur de seuil sont considérés conmme ayant un mouvement vrai, alors que les autres sont considérés comme étant fixes et affectés par du bruit. La valeur de seuil est fixée en fonction du taux de fausse alarme qui est tolérable. En pratique, cette discrimination n'est pas suffisante pour éliminer la plupart des fausses alarmes dues au bruit. Une étape supplémentaire du procédé consiste à regrouper les pixels qui ont une différence de luminance supérieure à la valeur de seuil, dans des zones de pixels connexes, chaque zone étant repérée par un numéro et étant caractérisée par un vecteur d'état. Ce vecteur d'état comporte plusieurs composantes le nombre de pixels constituant la zone; - les coordonnées du barycentre de ces pixels - la valeur absolue moyenne des différences de luminance dans la zone; - les coordonnées maximales des pixels de la zone, ces coordonnées permettant de définir un cadre entourant la cible éventuelle. L'attribution des pixels, au fur et à mesure d'un balayage de l'image différence, conduit à créer de nouvelles zones, ou à étendre des zones existantes, ou à fusionner une zone avec une autre qui s'avère être connexe. Chacune de ces opérations sur les zones conduit à faire une actualisation des composantes des vecteurs d'état des zones. Par exemple, lorsqu'un pixel ayant une différence de luminance supérieure à la valeur de seuil est connexe à deux zones déjà rencontrées, il est attribué à une zone résultant de la fusion de ces deux zones. Le veeteur d'état de la zone résultante est déterminé en fonction des vecteurs d'état des deux zones qui sont fusionnées. L'attribution des pixels à des zones peut être faite selon ifférents procédés récursifs. Un procédé connu est décrit dans iJ demande de brevet francais N 2 599 205. Une deuxième étape de la discrimination des cibles peut consister à déclarer qu'une zone est une cible, et non pas du bruit, si le nombre de pixels constituant cette zone est supérieur à une seconde valeur de seuil fixée. Mais cette discrimination ne doit pas empêcher la détection des cibles qui sont à la limite de la visibilité. Une troisième étape de discrimination de cible peut consister à estimer un vecteur vitesse pour chacune des zones de pixels en mouvement, par un procédé connu, puis à comparer le module du vecteur de vitesse ainsi estimé, avec le module du vecteur de vitesse caleulé à partir du vecteur de translation correspondant à chacun des pics détectés dans la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase. La coïncidence entre le module du vecteur de vitesse d'une zone, ou de plusieurs zones disjointes, avec le module du vecteur vitesse correspondant à l'un des pics détectés précédemment, à l'exception du pic correspondant au fond d'image, permet de conclure à l'existence d'une cible ayant cette vitesse. L'estimation du vecteur vitesse de chaque zone peut être réalisé selon un procédé connu, décrit dans la demande de brevet GB 2.134.344. Il arrive parfois qu'une cible se traduise par plusieurs zones disjointes, mais ayant la même vitesse. C'est le cas, par exemple, d'une cible comportant plusieurs points chauds et qui est observée au moyen d'un capteur d'images infrarouges. Dans un tel cas, ce procédé a pour avantage d'identifier la pluralité de zones en mouvement comme étant une cible unique, alors qu'une discrimination n'utilisant que la comparaison de la différence de luminance par rapport à un seuil ne permet pas de savoir que cette pluralité de zones appartient à une même cible, puisque l'image différence ne montre rien dans l'espace entre ces différentes zones, dès lors que toutes les différences de luminance les plus faibles ont été éliminées après comparaison avec la valeur de seuil. Pour améliorer encore la discrimination des cibles par rapport au bruit, il est avantageux de tester la continuité temporelle du déplacement d'une cible dans la suite d'images. Une cible est alors validée si la distance qu'elle parcourt entre une image de référence et une image courante est inférieure à un déplacement maximal calculé en fonction d'une valeur de vitesse déduite d'un pic détecté, et en fonction du temps séparant les deux images. Ce procédé peut être perfectionné en ne validant une cible que si la continuité temporelle est observée pendant un nombre d'images successives, supérieur à une valeur fixée. Le comptage des observations est remis à zéro chaque fois que la cible n'est pas retrouvée dans une image. La suite d'images analysée par le capteur donne lieu au calcul d'une suite de matrices transformées inverses de la matrice de corrélation de phase. Dans cette suite de matrices, le pie de cible se retrouve aussi avec une remarquable continuité temporelle qui permet aussi de discriminer le pic des cibles par rapport aux pics parasites, en ne validant un pic de cible que si la continuité temporelle de ses coordonnées est observée pendant un nombre d'images supérieur à une valeur fixée. Le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre en temps réel, en particulier si chaque image est sous-échantillonnée à des dimensions de 128x128 pixels, pour rendre les calculs plus rapides. La figure 4 représente le schéma synoptique d'un exemple de réalisation d'un dispositif pour la mise en oeuvre de ce procédé. Cet exemple de réalisation comporte: une borne d'entrée i recevant une suite de valeurs de luminance fournie par un capteur d'images, un échantillonneur, et un dispositif d'égalisation des lignes, non représentés sur la figure; des mémoires d'images 2,3,4 pour stocker respectivement une Image courante, une image intermédiaire, et une image de référence; des mémoires 5,6 et 7 pour stocker respectivement les coefficients transformés de l'image courante, de l'image intermédiaire, et de l'image de référence, transformées par la transformation de Fourier discrète, à deux dimensions; des dispositifs de commutation 8,9,10,11; un dispositif 12 de caleul de transformation de Fourier discrète à deux dimensions; un dispositif 13 de commande de transferts; une mémoire d'images 14 pour stocker l'image courante recalée; une mémoire d'images 15 pour stocker une image différence; un soustracteur 16; un dispositif 17 de calcul de l'image courante recalée en translation; un dispositif 18 de calcul d'une matrice de corrélation de phase; un dispositif 19 de calcul de la transformation de Fourier discrète inverse, à deux dimensions; un dispositif 20 de recherche et de tri des pics de corrélation; un dispositif 21 de calcul des vecteurs de translation; un dispositif 22 de caractérisation des zones en mouvement; un dispositif 23 de validation des zones; un dispositif 25 de calcul des vecteurs vitesses des cibles et une borne de sortie 24 fournissant des données caractérisant les cibles validées. Le dispositif 13 de commande de transferts possède une sortie reliée à une entrée de commande des dispositifs de commutation 8 et 10; une sortie reliée à une entrée de commande des dispositifs de commutation 9 et 11; et des sorties reliées respectivement à des entrées de commande de lecture et d'écriture, des mémoires 2 a 7, et des mémoires 14 et 15. Les mémoires 2 et 5 sont commandées parallèles simultanément. Les mémoires 3 et 6 sontcommandées en parallèle simultanément. Les mémoires 4 et 7 sont commandées en parallèle simultanément. La borne d'entrée 1 est reliée à une entrée de données de la mémoire 2. Une sortie de données de la mémoire 2 est reliée à une première entrée du dispositif 17 à une entrée du dispositif 12, et à une entrée du dispositif de commutation 8. Une sortie du dispositif 8 est reliée à une entrée de données de la mémoire 3. Une sortie de données de la mémoire 3 est reliée à une entrée de données de la mémoire 4 par l'intermédiaire du dispositif de commutation 9. Une sortie de données de la mémoire 4 est reliée à une première entrée du soustracteur 16. Une sortie du dispositif 12 est reliée à une entrée de données de la mémoire 5, pour lui fournir les valeurs des coefficients transformés de l'image courante. Le dispositif 12 calcule les transformées de Fourier discrètes, à deux dimensions, des valeurs de luminance de l'image courante, souséchantillonnée à 256x256 pixels. Il met en oeuvre un algorithme classique tel que l'algorithme de FORMAN. Une sortie de données de la mémoire 5 est reliée à une entrée de données de la mémoire 6 par l'intermédiaire du dispositif de commutation 10. Une sortie de données de la mémoire 6 est reliée à une entrée de données de la mémoire 7 par l'intermédiaire du dispositif de commutation 11. Le dispositif 13 possède une entrée reliée à une sortie du dispositif 21 pour recevoir la valeur des composantes du vecteur de translation du fond de l'image courante par rapport au fond de l'image de référence. Lorsque la valeur absolue de l'une des composantes de ce vecteur de ce vecteur est supérieure à 10, le dispositif 13 commande le dispositif de commutation 9 et les mémoires 3 et 4 pour transférer les valeurs 3 de luminance de l'image interméd:,ire, stockées dans la mémoire 2, vers la mémoire 4; pour constituer une nouvelle image de référence. Simultanément le dispositif 13 commande le dispositif de commutation 11 et les mémoires 6 et 7 pour transférer les coefficients transformés de l'image intermédiaire, stockés dans la mémoire 6, vers la mémoire 7; pour qu'ils constituent les coefficients transformés d'une nouvelle image de référence. Lorsque la valeur absolue de l'une des composantes du vecteur de translation du fond de l'image courante par rapport au fond de l'image de référence, est supérieure ou égale à 5 pixels, le dispositif 13 commande le dispositif de commutation 8 et les mémoires 2 et 3 pour transférer les valeurs de luminance de l'image courante, stockées dans la mémoire 2, vers la mémoire 3; pour constituer les valeurs de luminance d'une nouvelle image intermédiaire. Simultanément le dispositif 13 commande le dispositif de commutation 10 et les mémoires 5 et 6 pour transférer les coefficients transformés correspondant à l'image courante, stockés dans la mémoire 5, vers la mémoire 6; pour constituer les coefficients transformés d'une image intermédiaire. Lorsque les composantes du vecteur translation du fond de l'image courante par rapport au fond de l'image de référence ne remplissent aucune de ces deux conditions, le dispositif 13 ne fait aucun transfert dans les mémoires 3 et 4, ni dans les mémoires 6 et 7. Par contre, il continue à assurer le stockage des valeurs de luminance dans la mémoire 2 pour renouveler l'image courante; et le stockage, dans la mémoire 5, des coefficients transformés correspondant à chaque nouvelle image courante. Le dispositif de calcul 18 possède une première entrée reliée à la sortie de données de la mémoire 5; une seconde entrée reliée à la sortie de données de la mémoire 7; et une sortie reliée à une entrée du dispositif de caleul 19. Une sortie de ce dernier est reliée à une entrée du dispositif 20. Le dispositif 21 possède: une entrée reliée à une sortie du dispositif 20; une première sortie reliée à une première entrée du dispositif 25, et une seconde sortie reliée à une entrée du dispositif 13, à une seconde entrée du dispositif 17, et à une seconde entrée du dispositif 25. Une sortie du dispositif 17 est reliée A une entrée de données de la mémoire 14. Une sortie de données de la mémoire 14 est reliée à une seconde entrée du soustracteur 16. Une entrée de commande de lecture-écriture de la mémoire 14 est reliée à une sortie du dispositif 13. La mémoire 15 possède une entrée de données reliée à une sortie du soustracteur 16; une entrée de commande reliée à une sortie du dispositif 13; et une sortie reliée à une entrée du dispositif 22. La dispositif 23 possède: une première entrée reliée à une sortie du dispositif 22; une seconde entrée reliée à une sortie du dispositif 25; et une sortie reliée à la borne de sortie 24. Le dispositif de calcul 18 calcule chaque coefficient de la matrice de corrélation de phase conformément à la formule (4) mentionnée précédemment. Le dispositif 19 caleule la transformée de Fourier inverse discrète, à deux dimensions, de la matrice de corrélation de phase selon un algorithme classique tel que l'algorithme de Forman. Le dispositif de caleul 20 calcule le module de chacun des coefficients de la matrice de transformation inverse de la matrice de corrélation dephase; le compare à une valeur de seuil qui est fixée au-dessus du niveau du bruit de façon à détecter les coefficients correspondant à la translation d'une cible; et recherche, parmi ces coefficients, celui ayant le plus grand module Ce dernier correspond à la translation du fond de l'image courante par rapport à l'image de référence. Le dispositif de calcul 21 détermine par une interpolation, conformément à la formule (5), les coordonnées précises des pics de corrélation. Ces coordonnées constituent respectivement les composantes d'un vecteur de translation pour le fond d'image et un vecteur de translation pour ehacune des cible s. La seconde sortie du dispositif 21 fournit les composantes d'un vecteur de translation du fond, d'une part au dispositif 13 de commande des transferts, et, d'autre part, aa dispositif de calcul 17, pour calculer les valeurs de luminance de l'image courante recalée en translation. Le dispositif 17 calcule ces valeurs de luminance conformément à la formule (6), en fonction des valeurs de luminance de l'image courante lues dans la mémoire 2 sous la commande du dispositif 13. Les valeurs de luminance de l'image courante recalée sont stockées dans la mémoire 14, sous la commande du dispositif 13. Par ailleurs, la seconde sortie du dispositif 21 fournit les composantes du vecteur de translation du fond à la seconde entrée du dispositif 25, alors que la première sortie du dispositif 21 fournit les composantes des veeteurs translation des cibles à la première entrée du dispositif 25. Ces composantes sont définies par rapport à un repère lié à l'image de référence. Le dispositif de calcul 25 calcule la différence entre chaque vecteur de translation d'une cible et le vecteur de translation du fond d'images, pour obtenir un vecteur de translation défini dans un repère absolu. Puis il caleule un vecteur vitesse pour chaque cible en divisant son vecteur translation par la durée séparant l'image courante et l'image de référence. Le soustracteur 16 calcule les valeurs absolues des différences de luminance entre l'image courante recalée et l'image de référence. Puis ces valeurs de différences sont stockées dans la mémoire d'image différence, 15, sous la commande du dispositif 13. Le dispositif 22 de caractérisation des zones en mouvement compare les valeurs de différence de luminance par rapport à une valeur de seuil prédéterminée. Chaque pixel pour lequel la valeur absolue de la différence de luminance est supérieure à la valeur de seuil est considéré comme étant en mouvement vrai. Les autres pixels sont soit fixes, soit affectés par le bruit. Le dispositif 22 attribue chaque pixel en mouvement, à une zone constituée de pixels qui sont en mouvement et qui sont connexes. Chaque zone qui possède un nombre de pixels supérieur à une valeur de seuil fixée, est susceptible de représenter une cible. Pour chaque zone qui est susceptible de représenter une cible, le dispositif 22 calcule un vecteur vitesse à partir de la translation du barycentre de cette zone, d'une première à une deuxième image différence, la première image différence étant une image différence calculée précédemment pour une précédente image de référence et une précédente image courante, cette première image différence étant gardée en mémoire dans le dispositif 22. La deuxième image différence est constituée par l'image différence stockée dans la mémoire 15. Pour chaque zone susceptible d'être une cible, le dispositif 22 fournit au dispositif 23 de validation des zones, d'une part, un numéro de zone permettant de retrouver les caractéristiques de cette zone dans une mémoire de vecteur d'état à l'intérieur du dispositif 22; et, d'autre part, il lui fournit les composantes d'un vecteur vitesse, estimées pour cette zone à partir de la translation de cette zone de la première à la deuxième image différence. Le dispositif 23 reçoit en outre, sur sa seconde entrée, les composantes des vecteurs de vitesse des cibles, calculés par le dispositif 25. Le dispositif 23 recherche la coïncidence entre le module du vecteur vitesse de chaque zone et chacun des modules des vecteurs vitesse de cible. Pour cela, il compare respectivement le module du vecteur vitesse d'une zone avec le module du vecteur vitesse de chaque cible, en ayant une marge de tolérance prédéterminée. Lorsque le dispositif 23 détecte une coincidence, il conclut que la zone considérée appartient à la cible ayant la vitesse considérée. Il fournit à la borne de sortie 24 une information constituée par le numéro de la zone validée, ou les numéros des zones validées, avec les composantes du vecteur vitesse correspondant à cette zone, ou à ces zones. Ce numéro peut être utilisé, dans un autre dispositif de traitement d'images, pour trier dans l'image courante les zones qui appartiennent à une cible donnée, et les entourer d'un cadre, en vue de les visualiser sur un écran, et pour éliminer les zones qui n'appartiennent à aucune cible et qui sont probablement dues au bruit. Le dispositif 22 de caractérisation des zones en mouvement peut être réalisé conformément à l'enseignement de la demande de brevet GB N 2 134 344. Les dispositifs de caleul de transformation de Fourier, 12 et 19, peuvent être des circuits intégrés spécialisés, disponibles dans le commerce, tels que celui commercialisé par ZORAN, du type VFP325. Les autres dispositifs de mémoire ou dispositifs de calcul sont de réalisation suffisamment classique pour être à la portée de l'homme de l'art. L'invention est applicable notamment à la détection multi-cible dans des images infrarouges, visibles, ou radars, quand les déplacements sont assimilables à des translations. REVENDICATIONS 1. Procédé d'estimation du mouvement d'au moins une cible dans une suite d'images, le mouvement de cette cible et le mouvement du fond des images, étant assimilables à des translations, caractérisé en ce qu'il consiste à: - échantillonner chaque image puis représenter chaque échantillon par la valeur de sa luminance; - ealeuler, pour chaque image, une matrice de coefficients transformés, par la transformation de Fourier discrète, à deux dimensions; - calculer une matrice dite de corrélation de phase, dont chaque coefficient est égal au produit d'un coefficient transformé d'une première image, par le conjugué d'un coefficient transformé homologue, d'une deuxième image, divisé par le carré du module de ce produit; calculer une matrice, dite matrice transformée Inverse de la matrice de corrélation de phase, en appliquant la transformation de Fourier inverse, à la matrice de corrélation de phase; - comparer, par rapport à une valeur de seuil prédéterminée, les coefficients de la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase et rechercher celui ayant le plus grand module (P1), ce dernier coefficient correspondant à une translation du fond d'image, alors que les autres coefficients ayant un module (P2,P3) supérieur à la valeur de seuil correspondent à des cibles possibles; puis estimer un vecteur de translation pour chaque cible possible et un vecteur de translation du fond d'image, dans un repère lié à la première image, à partir du rang (x) de la ligne et du rang (y) de la colonne o est situé le coefficient correspondant respectivement à chaque cible et au fond d'image, dans la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, pour discriminer une cible parmi toutes les zones de pixels en mouvement dans la suite d'images, il consiste en outre à: - recaler le fond de la première image par rapport au fond de la deuxième image, en fonction du vecteur de translation estimé pour le fond; - caleuler les valeurs absolues des différences de luminance entre la première image, dont le fond a été recalé, et la deuxième image; ces valeurs de différences de luminance constituant une image dite image différence; - comparer les valeurs absolues des différences de luminance par rapport à une valeur de seuil prédéterminée; chaque pixel ayant une différence de luminance supérieure à la valeur de seuil, étant considéré comme étant un pixel en mouvement; - attribuer chaque pixel en mouvement à une zone constituée de pixels qui sont en mouvement et qui sont connexes; - caleuler un vecteur vitesse pour chaque zone, en calculant un vecteur de translation de cette zone, d'une première à une deuxième image différence; - caleuler un vecteur vitesse pour chaque cible, en fonction du vecteur translation estimé pour cette cible et en fonction du vecteur de translation estimé pour le fond d'image. - conclure qu'une zone appartient à une cible lorsque son vecteur vitesse coïncide avec le vecteur vitesse d'une cible. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que, pour éliminer les fausses détections de cible, il consiste en outre à vérifier que le module du vecteur vitesse de chaque zone est inférieure à une valeur de seuil fixée, pendant une durée correspondant à nombre fixé d'images. 4. Dispositif d'estimation du mouvement d'au moins une cible dans une suite d'images, pour la mise en oeuvre du procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte - des moyens pour échantillonner chaque image et représenter chaque échantillon par la valeur de sa luminance; - des moyens (2,12) pour calculer, pour chaque image, une matrice de coefficients transformés par la transformation de Fourier discrète, A deux dimensions; - des moyens (18) pour calculer une matrice dite de corrélation de phase, dont chaque coefficient est égal au produit d'un coefficient transformé d'une première image, par le conjugué d'un coefficient transformé homologue, d'une deuxième image, divisé par le carré du module de ce produit;. - des moyens (19) pour calculer une matrice, dite matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase, en appliquant la transformation de Fourier inverse, à la matrice de corrélation de phase; des moyens (20) pour comparer, à une valeur de seuil prédéterminée, les modules des coefficients de la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase, et pour rechercher celui ayant le plus grand module; ce dernier coefficient correspondant à une translation du fond d'image, alors que les autres coefficients ayant un module supérieur à la valeur de seuil, correspondent à des cibles possibles; - des moyens (21) pour estimer un vecteur de translation pour chaque cible possible et un vecteur de translation pour le fond d'images, à partir du rang de la ligne et du rang de la colonne o est situé le coefficient correspondant respectivement à chaque cible possible et au fond d'images, dans la matrice transformée inverse de la matrice de corrélation de phase. 5. Dispositif selon la revendication 4, caractérisé en ce qu'il comporte en outre: - des moyens (14,17) pour recaler le fond de la première image par rapport au fond de la deuxième image, en fonction du vecteur de translation estimé pour le fond; - des moyens (15,16) pour calculer les valeurs absolues des différences de luminance entre la première image, dont le fond a été recalé, et la deuxième image; ees valeurs de différences constituant une image dite image différence; - des moyens (22) pour: comparer les valeurs absolues des différences de luminance par rapport à une valeur de seuil prédéterminée; chaque pixel qui a, en valeur absolue, une différence de luminance supérieure à la valeur de seuil, étant considéré comme étant en mouvement; attribuer chaque pixel en mouvement, à une zone constituée de pixels en mouvement et qui sont connexes, chaque zone étant susceptible de représenter une cible; - des moyens (23) pour valider chaque zone qui appartient réellement à une cible, en: c- calculant un vecteur vitesse de cette zone, en estimant un vecteur de translation de cette zone, d'une première à une deuxième image différence; -- calculant le module du vecteur vitesse pour chaque cible possible, à partir du vecteur de translation de cette cible possible et du vecteur de translation du fond, estimés à partir de la matrice transformée inverse; -- concluant qu'une zone appartient réellement à une cible si le module du vecteur vitesse estimé pour cette zone coïncide avec le module du vecteur vitesse estimé pour une cible possible.