Brevet FR2660459A1 — publié le 19911004

Procédé de segmentation d'images par analyse de textures L'invention se rapporte au domaine du traitement d'images, et plus particulièrement à un procédé de segmentation d'images par analyse de textures. Le problème général à résoudre est de mettre au point un procédé d'analyse des textures en vue de la segmentation en régions homogènes d'images, visibles ou infrarouges, par exemple des images aériennes. La segmentation d'images en régions homogènes est généralement effectuée grâce à une caractérisation de l'information texture. Cette information est d'autant plus importante, dans les domaines de l'analyse et de la segmentation des images, que celles-ci sont faiblement contrastées et ne présentent pas de structures franches, de type contours par exemple. De nombreuses méthodes ont été proposées pour l'analyse des textures, méthodes qu'il est possible de regrouper en trois grandes familles distinctes - méthodes utilisant des caractéristiques spatiales, - méthodes utilisant des caractéristiques fréquentielles, - méthodes structuralistes. Parmi ces ensembles de méthodes de caractérisation de textures, on peut citer celles qui semblent donner les résultats les plus satisfaisants selon le type d'images analyse - histogrammes locaux de luminance, - intégration curviligne du signal de luminance, - recherche des extrema locaux. Il existe donc un nombre relativement important de techniques de caractérisation de textures. Ces méthodes ont souvent été développées en fonction de la nature même de la texture analysée et pour un type d'approche donné. Deux types de problèmes apparaissent alors Le premier est relatif à l'adéquation de l'algorithme de traitement à la texture étudiée et le second au choix de la résolution d'analyse. En ce qui concerne l'adéquation de l'algorithme à la texture étudiée et donc le choix des paramètres de caractérisation, la segmentation de différentes images, à partir de chacune des méthodes précitées, fait apparaître que, selon le type d'images analysé, le meilleur résultat est obtenu par des méthodes différentes. Ceci signifie qu'il y a dépendance entre le type de texture rencontré et l'algorithme le plus performant. Ce problême est un handicap sérieux dans la mise au point d'un système automatique de segmentation d'images par analyse de texture. En ce qui concerne la résolution de l'analyse, dans la plupart des algorithmes de caractérisation de texture, il est nécessaire de régler un certain nombre de paramètres de fonctionnement (seuils, dimension de voisinage, ...). En particulier, la taille de la fenêtre d'analyse est prépondérante quant à la qualité de la segmentation obtenue. On observe qu'il existe une dépendance entre la nature des textures rencontrées et la taille de la fenêtre d'analyse mesurant l'activité texturelle des images. L'invention a pour objet un procédé de segmentation d'images par analyse de textures dans lequel la segmentation de l'image s'effectue à l'aide d'un processus de caractérisation et de classification de la texture, indépendant de la nature de l'image et qui ne nécessite pas de mises au point itératives. Selon l'invention, un procédé de segmentation d'images par analyse de textures est caractérisé en ce qu'il comporte - une étape de caractérisation de texture dans laquelle, pour chaque point d'image, un ensemble de paramètres caractérisant la texture et formant un vecteur d'attributs est calculé, ce calcul étant répété pour plusieurs fenêtres d'analyse de différentes taies associées à des valeurs de résolution d'analyse différentes, - une étape de sélection d'un vecteur discriminant résultant du vecteur d'attributs, mais de dimension inférieure, pour chaque résolution d'analyse et pour chaque point, - une étape de classification de limage en zones associées aux différentes textures attendues, pour chaque résolution d'analyse, - et une étape de fusion des résultats de classification obtenus dans l'étape précédente à l'issue de laquelle l'image est définitivement segmentée entre les différentes textures attendues, cette fusion étant réalisée à partir d'un critère de confiance affecté à chaque point pour chacune des classifications retenues selon les différentes résolutions d'analyse. L'invention sera mieux comprise et d'autres caractéristiques apparaîtront à l'aide de la description qui suit en référence aux figures annexées. - La figure 1 est un organigramme général du procédé de segmentation suivant l'invention - La figure 2 illustre des histogrammes remarquables illustrant les paramètres utilisés dans la méthode des histogrammes locaux - Les figures 3a, 3b et 3c frustrent les paramètres utilisés dans la méthode d'intégration curviligne - La figure 4 illustre la méthode d'intégration spiralique - Les figures 5a et 5b lustrent deux exemples de répartition des nuages de points classés dans cinq classes de textures, par rapport à deux axes discriminants - La figure 6 représente les distributions gaussiennes associées à trois classes différentes de textures - La figure 7 illustre l'étape de fusion multi-résolution. D'une manière générale, le procédé de segmentation selon l'invention, comporte quatre étapes de traitement, à partir d'une image source, comme lustré par la figure 1 1. Caractérisation de la texture par calcul de vecteurs attributs à I composantes associés à plusieurs valeurs de résolu tion d'analyse, c'est-à-dire sur la base de fenêtres d'analyse de dimensions différentes; 2. Sélection d'un vecteur d'attributs discriminant à J composantes par mesure de la décorrélation des attributs de texture, en utilisant la modélisation des zones échantillons de K textures effectuée parallèlement à la caractérisation dans une phase de traitement 1' 3.Classification, c'est-à-dire partition de I'image en K classes de textures, pour chaque résolution d'analyse, à partir de la modélisation des zones échantillons et en calculant un critère de confiance associé aux classifications effectuées 4. Fusion multi-résolution des partitions obtenues à chaque niveau de résolution à partir d'une analyse contextuelle utilisant le critère de confiance. A l'issue de cette étape l'image source est segmentée en K régions. Le signal d'une image est défini au point M de coordonnées spatiales M(x, y) par la relation : z = f(x, y). Cette fonction z est en général la valeur de luminance au point courant M. La texture en ce point a des propriétés liées aux variations de z dans son voisinage V (M). La caractérisation de la texture en un point donné doit donc intégrer la distribution spatiale des niveaux de gris entourant ce point, dans une fenêtre définissant le voisinage V(M). L'image à analyser est numérisée, c'est-à-dire que la luminance des points qui la composent est numérisée par quantification sur une échelle à n niveaux de gris. Les trois premières étapes du procédé selon l'invention sont effectuées pour trois résolutions d'analyse différentes associées à des fenêtres de différentes dimensions. Dans la phase de calcul des attributs de texture, deux caractérisations nouvelles, supplémentaires par rapport aux caractérisations par des attributs plus classiques également utilisées par le procédé, ont été introduites - La première résulte d'une intégration dite "spiralique" - La seconde utilise les énergies locales des gradients. Dans un mode de réalisation, à partir de l'état de l'art en analyse de texture, sept méthodes qui semblent donner les meilleurs résultats de caractérisation, ont été retenues. Les différents paramètres de caractérisation de texture choisis résultant de cette sélection de méthodes sont les I = 14 paramètres suivants - module et phase des histogrammes locaux : [MOD, PHA ] - intégrale curviligne selon 4 orientations : [ AO, A45, AOO, A [ 135i, les nombres correspondant aux angles, par rapport à une référence, des directions 0. selon lesquelles sont calculées les intégrales - maximum local : [ MAX ] ; - moyenne et variance : CMOY, VARj - intégrale spiralique : [SPI, MOYSPI ] - énergies locales des gradients et variance de cette énergie des gradients : [ NRJAMP, NRJORI, VNRJ ] . Le module MOD et la phase PHA des histogrammes locaux - tels que définis par G. LOWITZ dans une communication intitulée "Extraction de caricatures et textures depuis un histogramme local" au 8e colloque sur le traitement de signal, GRETSI, Nice 1981 - sont extraits de la manière suivante, à partir d'histogrammes locaux des luminances établis sur les blocs de points d'une fenêtre centrée sur le point courant M. Cette méthode traite l'information spatiale locale d'une image. On montre que les distributions des composantes des histogrammes suivent un modèle statistique Poissonnien. Ce modèle introduit une entropie, puis une distance métrique entre ces histogrammes, qui permet de définir un module et une phase pour chaque histogramme local. On définit alors les deux composantes du vecteur de caractérisation de la manière suivante - le module d'un histogramme local, MOD, est défini comme étant la distance entre l'histogramme "centré" ho, c'est-à-dire l'histogramme qui correspond à un nombre égal d'occurrence pour tous les niveaux de luminance dans la fenêtre analysée, tel que ho = [ 1/n, 1/n, ...., 1/nj et l'histogramme considéré h. La distance est alors définie comme étant la différence d'entropie entre ces deux histogrammes.Le module est donc égal à où n. est le nombre de points de la fenêtre dont le niveau de luminance est le ie niveau de quantification La phase d'un histogramme local, PHA, est définie comme étant l'indice; le plus petit de l'histogramme maximal hjM le plus proche (au sens de la distance définie ci-dessus D) de l'histogramme local considéré. L'histogramme maximal est défini par M = [ O, O, ... O, 1, O, 0, ..., O, O). hj j est donc l'indice de la composante maximale de l'histogramme local. PHA = j (en unité 211/n). En choisissant la composante maximale, on choisit la luminance "dominante" de l'histogramme local de la fenêtre d'analyse. La figure 2 présente les histogrammes remarquables ho et hi M et un histogramme local h. La méthode d'intégration curviligne, quant à elle - exposée par D. DARBA, J. RONSIN et S. RABOISSON au SPIE Symposium, Cannes 1985, dans une communication intitulée "Comparison between co-occurence matrices, local histogrammes and curvilinear integration for texture characterizationn -, donne des informations précises sur la distribution des niveaux de gris le long de lignes d'analyse d'orientations différentes, c'est-à-dire le long de directions privilégiées e i dans une texture non-isotrope. Les figures 3a, 3b et 3c illustrent les paramètres utilisés dans la méthode d'intégration curviligne. Une mesure des propriétés de la texture est obtenue en balayant le voisinage V (M) le long de lignes Li issues de M, suivant des orientations e. définies ci-dessus et représentées par exemple sur la figure 3a. Soit x' la coordonnée d'un point de Li dans un repère centré en M et d'axe Li. Une métrique euclidienne ds est définie en introduisant un facteur d'échelle Y entre les variations spatiales dx' le long de L. et les variations de luminance correspondantes dz : ds2 = t2 dx'2 + dz2. En utilisant la longueur de l'arc différentiel, on peut calculer l'intégrale curviligne de ds, le long de la courbe Ci : z = f(x'). Pour un seuil ij fixe positif, on obtient le point Di sur Ci, tel que l'intégrale curviligne de ds, de M à Di, atteigne cette valeur y, comme illustré par la figure 3b. L'abscisse de D. sur L. est ai. i i i A partir du point M pour les différentes orientations (3i on obtient un ensemble d'abscisses [ a. caractérisant la texture pour ce point et formant un vecteur caractéristique qui intègre bien la distribution spatiale des niveaux de gris dans le voisinage du point et s'adapte donc à une mesure locale de sa texture. La caractérisation peut être améliorée en intégrant, pour chaque orientation, suivant un ensemble de lignes parallèles passant par les points voisins de M dans la direction orthogonale à Li, chaque composante de texture correspondant alors à une moyenne de caractéristiques suivant une même orientation Li comme représenté sur la figure 3c. Cette modification possède l'avantage de ne pas augmenter la dimension du vecteur de caractérisation et ne nécessite qu'un simple moyennage de quantités déjà calculées pour les points voisins. Généralement, les orientations caractérisées correspondent à 00, 450, 900 et 1350. L'intégration curviligne est effectuée avec un seuil y d'environ 200 et un coefficient de pondération g = 4, correspondant respectivement à la valeur d'arrêt de l'intégration et à un facteur d'échelle entre les variations spatiales dx' et les variations de luminance dz, servant à définir la métrique euclidienne ds pour le calcul de l'intégrale comme indiqué ci-dessus. Le vecteur caractéristique du point courant est alors laO, a45, a90, a135 ] . La caractérisation des maxima locaux, [ MAX ] - décrite notamment par O. MITCHELL et W. BOYNE dans IEEE Transactions on Computers, Vol. C25-1977 dans un article intitulé "A max-min measure for image texture analysisn utilise des descripteurs dont les éléments sont les fréquences d'obtention d'extrema locaux dans un voisinage de la zone analysée, sous certaines conditions de feuillage et de filtrage préalables afin d'éliminer les extrema dus au bruit. Cette méthode permet une bonne caractérisation du contraste, du grain et des directions privilégiées, ainsi que des périodicités (si elles existent) d'une texture. Dans une fenêtre d'analyse de dimension (33 x 33), on examine pour tout point de cette fenêtre dite n statistique" 1000 points), le voisinage (3 x 3) l'entourant, et on le retient si effectivement sa luminance est maximum dans ce voisinage. Les paramètres statistiques classiques, moyenne [ MOY ] et variance [ VARl, sont calculés pour chaque point courant M dans une fenêtre (nxn) centrée sur le point courant - moyenne : MOY = #M = 1/N La caractérisation par intégration spiralique est une variante nouvelle de la caractérisation par intégration curviligne du signal de luminance, développée suite au constat suivant La méthode d'intégration curviligne du signal de luminance, le long de lignes d'analyse orientées a l'inconvénient d'être sensible à une rotation d'un angle inférieur au pas d'échantillonnage des orientations d'analyse (45 dans l'exemple ci-dessus). Pour supprimer ce défaut, on peut augmenter le nombre de lignes d'analyse en augmentant le nombre des orientations. Malheureusement, cela occasionne un coût de calcul prohibitif. D'ou une méthode nouvelle qui consiste à calculer l'inté- grale curviligne le long d'une "spirale" centrée sur le point courant. On passe d'un vecteur de caractérisation de dimension k (k = 4 dans l'exemple) à un vecteur à une seule dimension (un seul attribut), et, cette mesure est complétée par calcul le long de cette spirale, de la valeur moyenne des niveaux de gris. La figure 4 illustre les points de la "spirale" considérés pour l'intégration spiralique autour du point courant M. Pour chaque point de l'image, deux paramètres sont ainsi obtenus - une distance caractérisant la texture "SPI", pour laquelle l'intégrale de ds le long de la spirale atteint un seuil prédéfini - une valeur moyenne caractérisant la composante "SPI", "MOYSPI". Enfin les trois derniers paramètres utilisés sont calculés par une méthode nouvelle de caractérisation dite des énergies locales des gradients, non utilisée jusqu a maintenant. Cette méthode présente l'avantage d'utiliser l'information contenue dans les gradients calculés par un algorithme de détection de contours dit de "NEVATIA", - décrits par R. NEVATIA dans un article intitulé "Linear feature extraction and description" publié dans le Vol. 13 de 1980 de Computeur Graphics and Image Processing -. La convolution de l'image originale par les masques de "NEVATIA" fournit, pour tout point, deux paramètres - l'amplitude du gradient de luminance - l'orientation du gradient de luminance. La méthode de caractérisation de texture consiste alors à extraire de l'information à partir des deux paramètres précités, dans une fenêtre d'analyse centrée sur le point courant. Dans un premier temps, une image de "l'activité" des orientations est calculée grâce à une simple détection de "contours" sur l'image des orientations. Dans un second temps, pour chaque point de l'image, l'énergie, E, des images des amplitudes de gradient et de l'activité des orientations est calculée dans une fenêtre (nxn) centrée sur le point courant. L'énergie E, dans une fenêtre (nxn) pour un point M(x,y) y) est donnée par avec z(x,y) : signal de luminance au point M(x,y). On obtient ainsi, en tout point, les deux paramètres amplitude et orientation du gradient de luminance NRJAMP > NRJORI et la variance de l'énergie E, VNRJ est calculée à partir du paramètre NRJAMP. Ainsi les I = 14 paramètres de caractérisation X. choisis sont calculés pour chaque image. La plupart d'entre eux étant calculés dans une fenêtre centrée sur le point courant, glissante sur l'image. Mais, comme indiqué ci-dessus, dans la plupart des algorithmes de caractérisation de textures, il est nécessaire de régler un certain nombre de paramètres de fonctionnement: (seuils, dimension du voisinage, ...). En particulier, la taille de la fenêtre d'analyse est prépondérante, car il existe une dépendance entre le type de texture présent (résolution) et la taille de la fenêtre d'analyse. Comme indiqué ci-dessus, le procédé de caractérisation et de segmentation de texture selon l'invention est indépendant de la nature de l'image et ne nécessite pas de mises au point itératives. Pour cela, comme précisé ci-dessus, la taille de la fenêtre d'analyse n'est pas fixée a priori ni modifiée éventuellement de manière itérative:: Dans sa première étape 1 sur la figure 1, le procédé consiste à calculer l'ensemble des paramètres caractérisants, ou attributs, mentionnés ci-dessus, déjà utilisés dans les différentes méthodes connues ou résultant de caractérisations nouvelles, systématiquement pour chacune de trois tailles de fenêtres d'analyse, correspondant à des résolutions d'analyse différentes - fenêtre (33x33) pixels, correspondant au minimum statistique de dimension maximale utile pour les images à traiter - fenêtre (7x7) pixels correspondant à la taille minimale de perception dans les images - fenêtre (15x15) pixels qui est une fenêtre de taille intermédiaire par rapport aux deux précédentes. La deuxième étape, étape 2 sur la figure 1, est la sélection d'un "meilleur" vecteur de caractéristiques ou vecteur discriminant à partir l'ensemble des paramètres mesurés, et ce pour chacune des trois résolutions d'analyse prédéterminées correspondant aux fenêtres d'analyse décrites ci-dessus Pour cette sélection du vecteur discriminant, la méthode de sélection des paramètres de texture met en oeuvre un processus de recherche des meilleures combinaisons linéaires de ces paramètres Xi, par une analyse discriminante, pour remplacer les I variables initiales par J nouvelles variables, avec J L'intérêt d'une telle approche réside dans le fait qu'on opère ainsi une réduction du nombre I des attributs (14 attributs pour chaque point initialement dans l'exemple retenu), en minimisant la perte dtinformation, ce qui permet un gain de temps très appréciable lors de la classification en zones, même si le nombre de variables initiales est limité, car dès lors que la taille des échantillons est importante, ce qui est généralement le cas en traitement d'images, le nombre de valeurs à traiter peut s'en trouver limité de manière intéressante. Cette méthode consiste à déterminer une transformation orthogonale qui permet la projection du nuage de points de l'hyper-espace à I dimensions dans un sous-espace de dimension J aussi faible que possible, et ceci avec un minimum de déformation et donc de perte d'information, par la méthode d'analyse factorielle discriminante Pour cela, on utilise une connaissance sur le nombre de classes et sur des zones échantillons d'apprentissage appartenant à ces classes, acquise dans la phase 1' de modélisation des zones de textures différentes, de la manière suivante Soient K classes à reconnaître, et une partition de N échantillons d'apprentissage en K sous-ensembles de tailles respectives ENi' N2, ..., Nk, ..., NKJ. Le k sous-ensemble correspond à l'ensemble des échantillons de la classe C k dans l'ensemble d'apprentissage. 1l est donné par : Xk = #Xkn1 avec n t [ 1, Nkj Sa moyenne vaut Sa matrice de covariance est La moyenne d'ensemble calculée sur les N échantillons d'apprentissage est La matrice de covariance sur l'ensemble des N échantillons d'apprentissage est Le calcul montre qu'il existe une relation entre la matrice de covariance de l'ensemble, T, et les matrices de covariance Tk des sous-ensembles, qui s'écrit T = W + B, où W est la matrice de covariance intra classe et B est la matrice de covariance inter-classe La matrice de covariance totale T du nuage de points formé de K classes est égale à la somme W des matrices de covariance de chacune des K classes et de la matrice de covariance B qu'aurait ce nuage si la "masse" de chacune des classes était concentrée au "centre de gravité" de la classe, c 'est-à-dire si tous les échantillons de la classe avaient la même valeur moyenne. Le but de l'analyse factorielle discriminante est d'obtenir une représentation du nuage dans un sous-espace de dimension J, de telle façon que les projections des classes soient les mieux séparées et que chacune d'entre elles soit la plus homogène. Ceci peut s'exprimer à l'aide des variances intra-classe et inter-classe extraites des matrices de covariance W et B. La variance intra-classe est définie par La variance inter-classe est donnée par avec la relation : var(XT) = var(Xw)+var(XB) L'analyse du rapport var(XB)/var(Xw) est intéressante. Si ce rapport est élevé, cela signifie que les classes forment des ensembles homogènes bien séparés les uns des autres. ll sera facile de séparer les classes. Par contre, s'il est faible, la séparation des classes sera plus difficile. Une bonne discrimination des classes, peut s'obtenir si - la variance intra-classe est minimum et, - la variance inter-classe est maximum. L'analyse factorielle discriminante recherche alors le sous-espace de dimension J, dans lequel le rapport var(Xb)/var(Xw) est maximum. Le rapport de la variance inter-classe à la variance intra-classe du nuage projeté est maximum lorsque la direction de l'axe de projection est définie par le vecteur propre associé à la plus grande valeur propre de la matrice (W 1).B). L'analyse factorielle discriminante réalise la projection du nuage de points sur le sous-espace engendré par les J vecteurs propres associés aux J plus grandes valeurs propres de la matrice (W#1.B). On peut noter aussi, que la matrice de covariance inter-classe B est au plus de rang K' = (K-1), si on a K classes. Si W est inversible, la matrice (W 1.B) est aussi de rang K'. On n'obtient donc que K' valeurs propres non nulles. Il est donc inutile de projeter le nuage de points dans un espace de dimension plus élevé que le nombre de classes K moins un. On peut tout aussi bien chercher à maximiser le rapport UtBu/utTu qui est une fonction croissante de Ut . Bu/Ut .Wu lorsque W n'est pas inversible. Dans ce cas, on doit rechercher les J vecteurs propres principaux de la matrice (T B). Cette analyse factorielle discriminante (A. F. D . ) permet donc d'obtenir dans la représentation des plans d'inerties principaux, des projections des classes qui soient, d'une part, les mieux séparées les unes des autres, et d'autre part, les plus homogènes, prises une à une. D'une manière générale, ceci est exprimé à l'aide du critère suivant : la variance inter-classe doit être maximum et la variance intra-classe minimum et stef- fectue de la manière suivante A partir de W, matrice de covariance intra-classe, et de B, matrice de covariance inter-classe, le vecteur propre [ a ] tel que le rapport atBa/atWa soit maximum est recherché. Pour cela la matrice produit (W B) est diagonalisée. Les valeurs propres (el, e2, ..., ek, ...em) ...em) sont rangées de manière décroissante, et les vecteurs propres associés (al, a2, ..., ak, ..., am) correspondent aux différents axes factoriels. Dans un système d'axes discriminants Yi-Yj, on peut représenter les nuages de points projetés correspondants chacun à une classe de texture. On choisit généralement comme plan de représentation celui des deux premiers axes factoriels discriminants Y1 et Y2, comme représenté sur les figures Sa et 5b. Un point a pour coordonnées dans ce nouveau repère coordonnée sur le ler axe discriminant coordonnée sur le 2ème axe discriminant i : indice de la classe j : indice du point. Le centre de gravité des points d'une classe a pour coordonnée sur le ler axe discriminant ceci en centrant les axes du centre de gravité du nuage de points d'une classe. Deux cas de discrimination pour 5 classes de textures ont été représentés sur les figures Sa et 5b. Dans le cas présenté sur la figure 5a, la discrimination s'effectue aisément du fait de la bonne séparabilité des classes et du caractère homogène des nuages de points. A ltopposé, le cas de la figure 5b, est plus difficile. Seules les classes 5 et 2 semblent donner des nuages homogènes, la discrimination sera moins aisée pour les autres classes, d'autant plus que les variances inter-classe sont extrêmement faibles. A la suite de cette modélisation destinée à sélectionner les axes discriminants (combinaisons linéaires de paramètres caractéristiques) à partir des différents échantillons des textures distinctes repérées dans l'image, la classification de l'image est effectuée. Le but de la classification est d'obtenir la segmentation de l'image en plusieurs classes ainsi désignées par les échantillons repérés par l'opérateur et qui ont été modélisés. Le nombre de classes, lié au nombre de zones homogènes est connu a priori et a servi à l'apprentissage du système de décision ; ce système affecte ensuite, dans la phase de classification, l'ensemble des points à l'une ou l'autre des classes, dans une classification dite supervisée. Pour cela les fenêtres d'apprentissage permettent également d'établir les lois normales gaussiennes, utilisées pour l'obtention des fonctions discriminantes : une bonne classification doit trouver un nombre maximum de points affecté à la classe correspondante C. dans la fenêtre d'apprentissage associée. Afin de réaliser la sélection du vecteur discriminant puis dans la phase suivante la fusion multi-résolution des segmentations obtenues pour les différentes résolutions d'analyse, une mesure locale de la qualité de la classification, ou segmentation, utilisant un critère de confiance est calculée lors de la phase de classification. La qualité de la segmentation résultante peut ainsi être améliorée. La fusion multi-résolution tient compte du fait qu'une fenêtre d'analyse de grande taille est intéressante pour la caractérisation de zones homogènes de grande surface, tandis qu'à l'opposé, une petite fenêtre d'analyse donnera de meilleurs résultats dans des zones de textures de dimension réduite. Dans ce but, le procédé de segmentation est établi avec une sélection multi-taille pour les trois dimensions de fenêtre d'analyse décrites précédemment associées à trois résolutions différentes: R1 : (7x7), R2(15x15), R3(33x33). Une analyse du voisinage du point courant permet de retenir, parmi les classes apprises durant la phase de modélisation 1', la classe la plus probable, et d'affecter à cette classification un taux de "confiance" résultant. De plus, une mesure de taux de confiance est établie sur les fonctions discriminantes pour estimer la fiabilité de la classification Soit une distribution gaussienne d'ordre N, où N est le nombre de paramètres combinés, la vraisemblance P de l'affectation d'un point M de l'image de paramètres X = #X1 ... Xi ... XI) à une classe Ci est définie par P(X/Ci) = exp(2-Yi/2)/(2#)N/2(det(#i) avec Ei = matrice de covariance et Y. données normalisées déduites de Xi telles que où CL est le vecteur moyenne dont les composantes lli sont les moyennes des différents paramètres X.. soit Log P(X/Cp+Log [ (2#)N/2]=[Log[det(#i)]+Yi] On pose H1 = -[Log[det (#i)+Yi] L'étude de H1, pour chaque point permet de déterminer la classe du point. Dans le calcul du taux de confiance, on raisonne sur des valeurs absolues de H1. A titre d'exemple, la figure 6 représente les distributions gaussiennes de la vraisemblance des affectations à trois classes distinctes, C1, C2 et C3 en fonction de X. Pour un point X, les vraisemblances d'affectation à C1, C2 et C3 sont respectivement H1C1, H1 C2 et H1C3. La classification du point par la méthode du maximum de vraisemblance est effectuée et un critère de confiance ponctuel H est calculé. - Pour le point d'abscisse X sur la figure 6, H1C1 étant le maximum des HiCi, X est classé en C1 et les vraisemblances d'affectation sont classées : ici #H1C1, H1C2 et H1C3} - La mesure de confiance tient compte de la différence Hlmax (ici H1C1) et H1 suivant (ici H1C2). - Puis le pourcentage caractérisant le critère de confiance ponctuel H suivant est calculé H = (Hlmax-Hl suivant/Hlmax) x 100 - Enfin, une pondération de H en fonction de l'écart du point X par rapport à la moyenne de la classe choisie est effectuée. Le schéma synoptique du traitement de fusion multi-résolution est illustré par la figure 7. A cette étape du procédé trois segmentations de l'image correspondant aux trois résolutions d'analyse R1, R2, R3 sont connues ainsi que les images de confiance associées à ces segmentations. La figure 7 symbolise la segmentation de l'image en deux zones A et B pour les trois résolutions et les images de confiance CA, C B associées. La fusion multi-résolution est alors basée sur l'analyse du voisinage du point courant, dans les images segmentées. Cette analyse contextuelle prend en compte les taux de confiance calculés pour chacune des trois tailles de fenêtres d'analyse, et effectue un tri majoritaire sur ce voisinage. Pour la fusion, la classe retenue Ci (ou A ou B sur la figure 7) est celle pour laquelle le nombre de points affectés à la classe k est maximum, dans le voisinage considéré et la confiance du point courant M correspond à la confiance moyenne des points de cette classe. Cette méthode donne une plus grande finesse des détails (sur les frontières des différentes textures notamment), et une homogénéité plus importante des zones de textures de grande surface. Le principal résultat obtenu par ce procédé est donc qu'il permet de synthétiser une caractérisation optimale de la texture, à partir des meilleurs modèles de ltétat de ltart. Malgré l'inconvénient d'un certain sur-coût de calcul par rapport à l'application d'un algorithme mettant en oeuvre une modélisation unique de la texture, le procédé converge rapidement vers une caractérisation concise de la texture et une segmentation de qualité. De plus, l'inconvénient de surcoût n'est pas rédhibitoire pour une exploitation interactive, car l'architecture du procédé est facilement parallélisable. Par contre dans le vaste domaine des applications en imagerie aérienne, le procédé implémenté est d'un intérêt considérable, du fait de ses qualités particulières, en particulier son autonomie, un gain au niveau de la confiance attachée à la caractérisation de texture et sa possibilité d'ouverture à d'autres méthodes de caractérisation. La quasi-totalité des procédés d'analyse de textures connus de l'état de l'art, permettent une segmentation de bonne qualité, mais souvent avec une lourde contrainte d'exploitation - soit le modèle utilise est approprié à une catégorie bien particulière d'images de textures homogènes, - soit le réglage des paramètres de contrôle doit être affiné itérativement sur chaque type d'images, - soit le nombre d'attributs de caractérisation de la texture est trop élevé. Le procédé selon l'invention est autonome en ce sens qu'il ne nécessite aucun paramètre de contrôle, et qu'il s'adapte automatiquement à l'image analysée. Cette qualité devient prépondérante lorsqu'on constate qu'en imagerie aérienne, très peu de textures sont homogènes sur de grandes surfaces. Pour évaluer le résultat d'une segmentation d'images, il est de plus nécessaire d'avoir une mesure fine de la puissance du lien qui attache chaque pixel de l'image source à une classe de texture. Cette mesure ponctuelle est définie dans le processus par le degré de confiance, et l'image de confiance ainsi générée est un critère important de la qualité de segmentation. De plus, cette mesure peut être cruciale pour les applications nécessitant une interprétation automatique, car elle pondère la fiabilité de l'information extraite. Grâce à son procédé d'analyse contextuelle, le procédé développé produit des segmentations dont le degré de confiance est meilleur que ceux obtenus dans des segmentations par les algorithmes de l'état de l'art. De plus, étant donné les efforts actuellement portés sur l'analyse de textures, il est vraisemblable que dans le futur, de nouveaux modèles de caractérisation de la texture seront créés. La structure du processus est par définition ouverte à l'intégration de tels modèles, et permet de plus d'évaluer leur contribution par rapport aux modèles existants. Cette facilité est particulièrement intéressante pour améliorer, au cours du temps, la qualité des segmentations produites. REVENDICATIONS 1. Procédé de segmentation d'images par analyse de textures caractérisé en ce qu'il comporte - une étape (1) de caractérisation de texture dans laquelle, pour chaque point d'image, un ensemble de paramètres caractérisant la texture et formant un vecteur d'attributs est calculé, ce calcul étant répété pour plusieurs fenêtres d'analyse de différentes tailles associées à des valeurs de résolution d'analyse différentes, - une étape (2) de sélection d'un vecteur discriminant résultant du vecteur d'attributs, mais de dimension inférieure, pour chaque résolution d'analyse et pour chaque point, - une étape (3) de classification de l'image en zones associées aux différentes textures attendues, pour chaque résolution d'analyse, - et une étape (4) de fusion des résultats de classification obtenus dans l'étape précédente à l'issue de laquelle l'image est définitivement segmentée entre les différentes textures attendues, cette fusion étant réalisée à partir d'un critère de confiance affecté à chaque point pour chacune des classifications retenues selon les différentes résolutions d'analyse. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le vecteur discriminant associé à chaque point, pour chaque résolution d'analyse, a des composantes résultant de combinaisons linéaires des attributs du vecteur d'attributs, ces combinaisons étant déterminées pour que la variance entre les échantillons d'une même texture soit minimale et que la variance entre échantillons de textures différentes soit maximale à partir d'une modélisation d'échantillons de textures sélectionnés par l'opérateur dans l'image. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la classification de l'image effectuée pour chacune des résolutions d'analyse se fonde sur la répartition des composantes associées aux différents échantillons de textures sélectionnées par l'opérateur et sur les valeurs des composantes correspondantes du vecteur discriminant associées au point à classifier par rapport à ces répartitions. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les attributs calculés pour chaque point sont issus de plusieurs méthodes d'analyse de textures, de façon que toute texture analysée soit reconnue par au moins l'un des paramètres de caractérisation. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que les paramètres de caractérisation calculés à partir des valeurs de luminance des points dans le voisinage du point courant sont - un module et une phase d'histogrammes locaux - des intégrales curvilignes calculées selon quatre orientations différentes issues du point courant à caractériser - un maximum local - une moyenne et une variance - une intégrale spiralique calculée à partir de points entourant le point courant selon une spirale - l'énergie locale des gradients et la variance de cette énergie des gradients de luminance. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes caractérisé en ce que trois différentes résolutions sont utilisées résultant de l'analyse correspondant la première à des fenêtres de 33x33 points d'images associées au minimum statistique, la deuxième à des fenêtres de 7x7 points d'images, correspondant à la taille minimale de perception dans les images, et la troisième à des fenêtres de 15x15 points d'images, de taille intermédiaire entre les deux précédentes.