Brevet FR2733110A1 — publié le 19961018

Procédé et dispositif de recalage d'images, par mise en correspondance de structures relationnelles. L'invention se rapporte au domaine du traitement d'images, et plus particulièrement au recalage d'images de façon à en extraire les différences significatives. D'une manière générale, une opération de recalage d'images consiste à comparer deux images pour estimer le modèle de déformation permettant de passer d'une image à l'autre, puis à mettre les deux images dans le même référentiel. Différentes méthodes de recalage existent suivant la nature des informations extraites de l'image et qui vont servir à les comparer. En effet, une image peut etre décrite de plusieurs façons - sous la forme d'un tableau de points affectés d'une valeur de luminance (amplitude d'un signal radar par exemple), - sous la forme d'un ensemble de primitives extraites de l'image, caractéristiques de contours et/ou de régions d'images, - ou sous la forme d'un graphe relationnel décrivant la structure de l'image. A chaque type de description correspondent des méthodes de recalage différentes - A partir des valeurs de luminance (ou à partir de la luminance filtrée), les méthodes de recalage peuvent utiliser la corrélation (lourd en temps de calcul), ou une approche par modèle de déformation (sensible au bruit). - A partir des primitives ou segments de l'image, c'està-dire d'ensembles de données correspondant à des contours et/ou à des régions uniformes, les méthodes de recalage utilisées peuvent partir de la structure relationnelle de l'image; la complexité peut être importante mais ce type de méthodes ne nécessite pas de connaissances a priori sur le contenu de l'image. - A partir d'une description de l'image sous forme d'un graphe, la méthode de recalage utilisée peut être une méthode utilisant la reconnaissance de forme, mais elle nécessite des connaissances a priori sur le contenu de l'image. L'invention se rapporte a une méthode de recalage d'ima- ges utilisant des "primitives" extraites des images caractéristiques de contours ou de réglons uniformes, et utilisant les structures relationnelles de l'image. Cette méthode nécessite d'abord une opération de segmentation, pour extraire de l'image l'information pertinente (primitives) : dans le cas d'une image radar, et pour obtenir un recalage, cette information pertinente est relative aux contours et aux régions. L'invention a pour objet un procédé de recalage d'images par création et mise en correspondance de structures relationnelles dans les images à comparer , qui comporte, après traitement initial, segmentation, et création de structures relationnelles propres à chaque image, une phase de mise en correspondance comportant des étapes successives d'initialisation, de relaxation, de classification, et de corrélation, et qui permet, par l'estimation de la déformation entre images, une mise en correspondance efficace des structures relationnelles propres à chaque image, et détermine de façon automatique, plus précisément et plus sûrement que par les méthodes antérieures, les paramètres nécessaires au recalage des images. Suivant l'invention un procédé de recalage d'images par mise en correspondance de structures relationnelles extraites de ces images, le recalage étant effectué par transformation d'une image selon un modèle affine issu de cette mise en correspondance décomposable en une rotation d'angle e et une translation de vecteur A , comportant une première phase de segmentation des images par contours d'ou résulte, pour chaque image, un fichier de segments avec leurs attributs, est caractérisé en ce que, à l'issue de cette phase de segmentation, une phase de création de structures relationnelles est mise en oeuvre pour associer des segments voisins par couples dans chacune des images traitées, puis une phase de mise en correspondance (160) de ces structures relationnelles extraites de chaque image, pour l'estimation des paramètres du modèle de déformation comportant les étapes successives suivantes - une étape d'initialisation dans laquelle un coût d'affectation d'un segment quelconque Ni de l'image 1, à un segment quelconque M. de l'image 2 est calculé en fonction de la coïncidence des attributs décrivant ces segments, et de la coïncidence d'angles entre ces segments et des segments associés dans les images auxquelles ces segments appartiennent, cette phase aboutissant à la création d'une matrice de coûts initiaux cO(n,p) de dimensions n.p si n segments ont été retenus dans l'image 1 et p segments ont été retenus dans l'image 2 pour la mise en correspondance, - une étape de relaxation qui met en oeuvre un procédé itératif d'évolution des coûts d'affectation initiaux calculés à l'étape précédente tenant compte des relations entre les segments établies dans la phase de création des structures relationnelles, et qui aboutit à une matrice de coûts Ct(n,p), puis pour chaque segment à une affectation de chaque segment de l'image 1, N., à un segment de l'image 2, M. de meilleur coût dans la matrice, - une étape de classification des couples de segments affectés, à condition que les angles entre ces segments et respectivement des segments associés dans les images respectives 1 et 2 soient égaux, cette classification étant effectuée à partir de toutes les associations possibles entre couples de segments appartenant respectivement aux images 1 et 2, et chaque classe étant associée à un jeu de paramètres de transformation et à la liste des couples de segments qu'elle contient, - et une étape de corrélation qui sélectionne une classe parmi les classes résultant de étape de classification précédente, et qui affine les paramètres du modèle de transformation, d'où résulte le modèle M( A ,e) utilisé pour le recalage. L'invention a également pour objet le dispositif destiné à la mise en oeuvre de ce procédé de recalage d'images. 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 schéma synoptique du procédé de recalage d'images suivant l'invention; La figure 2 est le schéma synoptique général de l'estima- tion des paramètres utilisés pour le recalage d'images La figure 3 est le schéma du procédé de segmentation d'images utilisé pour l'estimation des paramètres Les figures 4, 5, 6 et 7 représentent respectivement une image à traiter, la même image après feuillage, la même image binaire après filtrage, et la même image à l'issue de la phase de segmentation Les figures 8, 9 et 10 sont des diagrammes explicatifs, représentant schématiquement respectivement une image binaire, l'image binaire après pontage, et une image de régions La figure 11 est un schéma synoptique plus détaillé de la phase de recalage des structures relationnelles (150) utilisée pour 11 estimation des paramètres Les figures 12a et 12b représentent respectivement un ensemble de segments et le graphe correspondant des arcs caractéristiques des positions relatives de ces segments Les figures 13a et 13b représentent respectivement deux segments, et le graphe associé des distances entre ces deux segments La figure 14 est un schéma synoptique plus détaillé de la phase de mise en correspondance de structures relationnelles, utilisée pour l'estimation des paramètres Les figures 15a et 15b représentent respectivement des ensembles de segments, dans les images 1 et 2 respectivement, dont la correspondance est analysée La figure 16 illustre les conditions relatives aux segments considérés dans une image pour la phase de mise en correspondance Les figures 17a et 17b sont également des schémas explicitant notamment le voisinage d'un segment M. dans l'image 2 Les figures 18 et 19 illustrent respectivement un cas où la correspondance entre deux couples de segments appartenant respectivement aux images 1 et 2 est acceptée et un cas où la correspondance est refusée La figure 20 illustre un segment considéré pour la mise en correspondance et la figure 21 illustre deux couples de segments. La figure 22 est le schéma synoptique détaillé de la phase de classification utilisée dans la phase de mise en correspondance de structures relationnelles La figure 23 est un schéma détaillé illustrant la phase de corrélation utilisée dans la phase de mise en correspondance de structures relationnelles. Les figures 24 à 28 sont des photos illustrant les résultats obtenus par le procédé. Les différentes phases du procédé de recalage d'images suivant l'invention vont être détaillées ci-après en référence aux figures qui permettent de l'expliciter. D'une manière conventionnelle, sur ces figures, les données et/ou résultats ont été mentionnés dans des trapèzes, tandis que les phases de procédé c'est-à-dire les différentes étapes de traitement sont représentées dans des rectangles. L'invention concerne une méthode de recalage d'images utilisant des structures relationnelles extraites des images à partir de primitives contours et nécessite l'extraction de longs contours à forte probabilité. Ces contours existent dans des fortes transitions de luminance entre des zones homogènes. Pour cela, des masques de convolution de grande taille sont utilisés. La figure 1 est le schéma fonctionnel général du procédé de recalage d'images suivant l'invention. Dans une application particulière à l'image radar, le bruit inhérent aux images de ce type (speckle) nécessite avant toute opération de segmentation un prétraitement ou "filtrage", non pour améliorer la qualité visuelle des images mais pour permettre une bonne segmentation. I1 est possible par exemple d'utiliser un filtre moyenneur qui remplace la valeur de luminance d'un pixel par une valeur moyenne tenant compte des valeurs de luminance des pixels du voisinage dans une fenêtre de dimension pré définie. Ce type de filtrage est bien adapté aux opérations de segmentation qui suivent, destinées à extraire de longs segments à forte probabilité. A partir de deux images 1 et 2, Iml et Im2, après un filtrage selon la méthode indiquée ci-dessus,non représenté, les paramètres d'un modèle de déformation sont estimés par comparaison de ces deux images dans une premiere phase symbolisée dans le rectangle 100 de la figure 1.A partir de l'estimation de ce modèle de déformation, les deux images sont recalées, c'est-à-dire mises dans le même référentiel par transformation de l'une, Im2' suivant les paramètres de déformation estimés, au cours d'une deuxième phase, 200. Puis l'image 2 recalée, IR-2, est comparée à l'image 1, Iml, au cours d'une phase de détection de différence, 300, de laquelle résulte une image différence ID(1, 2) qui correspond strictement à l'évolution entre les prises de vue 1 et 2, puisque tenant compte de la déformation. La figure 2 est le schéma général de la phase d'estimation des paramètres de déformation, 100, mentionnée sur la figure 1. Pour cette estimation des paramètres, les images 1 et 2, Iml et Im2 sont segmentées au cours d'une phase de segmentation, 110, de laquelle résulte pour chacune des images un fichier de segments, respectivement Segl et Seg2. Ces fichiers de segments sont traités au cours d'une phase 150 de recalage de structures relationnelles explicitée ci-après en référence à la figure 11. Dans l'application envisagée, on estime que la transformation fait intervenir uniquement des translations et des rota tions et qu'il n'y a pas de problème de grossissement. En effet, soit les deux images comparées sont acquises à la même résolution, soit il y a un changement de résolution entre les deux images et le facteur de grossissement est alors une donnée a priori du problème. Suivant cette hypothèse, la transformation entre les deux images est donc un modèle affine dont on cherche à estimer les paramètres. Pour l'estimation de la transformation, les images étant bruitées et non nécessairement très proches, la méthode consiste à mettre en correspondance un des points d'une image avec leurs homologues dans l'autre image. Pour cela, un certain nombre de structures extraites d'une image sont recherchées dans l'autre image, et à partir de ces informations, on estime les paramètres du modèle de déformation. Cette phase de recalage de structures relationnelles aboutit au modèle de transfor mation M( 8, 0) qu'on estime par ses paramètres, ,5 vecteur translation, et e, angle de rotation. La phase de segmentation, 110, mentionnée sur la figure 2 est détaillée sur la figure 3. La méthode de segmentation est particulièrement adaptée au procédé de recalage suivant l'invention en ce sens que son niveau de complexité n'est pas trop grand : on utilise seulement deux masques de convolution binaires en chaque point (au lieu par exemple de 6 dans un algorithme dit de NEVATIA décrit par NEVATIA et BABU dans un article intitulé "Linear feature extraction and description", pages 257 à 269 du volume 13 de "Computer graphics and image processing", ces masques étant de taille variable pour s'adapter au contour. Cette méthode de segmentation est du type "recherche de discontinuités" (approche contour) et non "recherchée d'homogénéité" (approche régions). Ses différentes étapes sont une extraction de contours, un suivi de contours, une approximation linéaire des contours et un pontage sur les contours proches. La phase d'extraction de contours, 111 sur la figure 3 est donc effectuée par convolution de l'image avec deux masques binai res de taille variable, N, et d'orientation 0 et 900. Par exemple, pour N = 5, ces masques sont les suivants -1 -1 0 1 1 -1 -1 0 1 1 M(OO) : -1 -1 0 1 1 -1 -1 0 1 1 -1 -1 0 1 1 et -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 M(900) : 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Soient R1 et R2 les résultats de convolution de l'image par ces masques, l'amplitude et l'orientation du contour au point courant sont respectivement définis par ORI = Arctg(R1/R2) ; cette orientation est ensuite ramenée à une valeur discrète multiple de 300. Un point est alors un point de contour si l'amplitude est supérieure à un seuil, et supérieure à celle des deux points voisins dans une direction normale à celle du contour au point considéré. On dispose alors d'une image binaire Imb, et un suivi de contours permet d'écarter les lignes contours inférieures à un seuil et d'effectuer une approximation linéaire de la ligne contour. A la fin de cette phase d'extraction on dispose donc de l'image binaire Imb et d'un ensemble de segments dont les attributs peuvent être les suivants - Début et fin - Nombre de points - Amplitude moyenne du gradient - Orientation Cette liste n'est pas limitative. Ces segments sont stockés dans un fichier appelé liste de segments LSeg. La phase suivante est une opération de pontage, 112 sur la figure 3, réalisée de la manière suivante : la sélection des ponts possibles entre segments est effectuée à partir du fichier LSeg ; la recherche d'un chemin optimal est effectuée sur l'image binaire Imb dans des fenêtres adaptées aux distances entre les extrémités proches de deux segments La sélection des ponts possibles est effectuée d'abord sur des segments colinéaires, puis sur les segments proches, et enfin, pour la recherche des ponts en "T", sur les segments orthogonaux. Pour la recherche du chemin optimal entre les deux points de départ et d'arrivée du pont, une fenêtre carrée adaptée à la distance entre ces deux points est analysée en utilisant l'image d'amplitude du gradient de luminance.Un chemin est validé dans cette fenêtre si la somme des amplitudes des gradients pour les points du chemin rapportée à l'amplitude maximale du gradient multipliée par le nombre de points sur ce chemin est supérieure à un seuil. Après décision l'image binaire est réactualisée ou non, et il en résulte une image binaire de contours pontés, Imb-CP. Si nécessaire il est possible à partir de ces contours pontés d'effectuer une extraction de régions 113 si une image de régions IR est recherchée. L'opérateur de recalage nécessite en entrée un fichier de segments. Il est donc nécessaire, après pontage, de réaliser un nouveau suivi de contours, et une nouvelle approximation linéaire pour obtenir une liste de segments après pontage LSP, et donc un fichier de segments avec les attributs associés, Seg. Les figures 4 à 10 illustrent les résultats des différentes étapes de ce procédé de segmentation la figure 4 représente une image source à traiter Im la figure 5 représente la même image, après "seuillage", c'est-à-dire l'image binaire dans laquelle le niveau 0 est affec té à tous les points qui ne sont pas des points de contours, et le niveau 1 est affecté aux points de contours. La figure 6 représente la même image binaire en cours de pontage, et la figure 7 représente la même image après pontage, résultat de la segmentation. La figure 8 représente schématiquement une image binaire par segments avant pontage, la figure 9 l'image binaire après pontage les ponts possibles ayant été effectués, et la figure 10 l'image de régions (non directement utile au recalage). Pour le recalage d'images, seuls les segments "longs" sont utiles, et donc sélectionnés dans les fichiers de segments Segl et Seg2 à l'issue de la phase de segmentation. Les fichiers de segments Segl et Seg2 résultant de la segmentation qui comportent donc un ensemble de segments avec différents attributs sont utilisés pour le recalage de structures relationnelles, 150 sur la figure 2 qui aboutit au modèle de transformation M( 8 ,8). La figure 11 illustre ce procédé de recalage de structures relationnelles : ce procédé comporte une phase de création, 155, de structures relationnelles à partir des données contenues dans les fichiers de segments, Segl et Seg2.Ces structures relationnelles sont créées de la manière suivante : l'image segmentée est décrite sous forme d'une structure relationnelle par un ensemble de noeuds et d'arcs : chaque segment correspond à un noeud, et une relation entre deux segments correspond à un arc qui décrit la position relative de deux noeuds par deux paramètres, type et distance. Un noeud est décrit par une liste d'attributs - un nom symbolique; - une force, fonction du contraste, - une direction fonction du sens de transition noir-blanc - les positions des extrémités, qui permettent de calculer l'orientation et la longueur du segment. Un arc décrit la position relative de deux noeuds et est noté (Ni-Nj). La position relative est décrite par deux paramètres - Le type : parallèle colinéaire noté Pc, parallèle non-colinéaire "droit" note P d > parallèle non-colinéaire "gauche" noté Pg, sécant "devant" noté Sdt' sécant "derrière" noté Sde, et sécant "sur" noté 5se Les attributs droit/gauche définissent la position du premier segment par rapport au second, et les attributs devant/derrière/sur définissent la position de l'intersection des droites portant les segments par rapport au second segment. - la distance : la distance dij du noeud Ni au noeud N. est caractérisée par un ensemble de couples (d lp), ou d définit la position d'un cadre autour du segment corres p pondant au noeud N., et où 1 est la longueur du segment cor p respondant au noeud N. incluse dans le cadre. Les figures 12a et 12b et 13a et 13b illustrent la création de ces structures relationnelles : sur la figure 12a ont été représentés quatre segments, No, N-1, N2, N3 avec pour chacun ses deux extrémités et son sens. Ces quatre segments, ou (noeuds) sont associés à la structure relationnelle représentée sur la figure 12b ; ce graphe montre qu'entre les segments noeuds N1 et N2, parallèles et colinéaires, les arcs reliant N1 et N2 sont notés Pc. Entre Ng et N2 par exemple, qui sont sécants, l'arc entre Ng et N2 est noté Sdt et à l'inverse entre N2 et Ng l'arc est noté Sde, N2 croisant Ng en un point situé en avant de N2 par rapport à la direction de N2, alors que ce point d'intersection est situé en arrière de N0 par rapport à sa direction. Ng et N3 sont parallèles non-colinéaires, N0 étant à gauche de N3, par rapport à la direction commune et inversement N3 étant à droite de N, toujours par rapport à cette direction. Le graphe de la figure 12b représente tous les arcs avec les types correspondants. En ce qui concerne les distances, les figures 13a et 13b illustrent les mesures de distance et le graphe correspondant obtenu entre deux noeuds Ni et N. Pour cela, on définit autour du noeud de départ Ni des cadres Vi0, Vi1, Vi2 à des distances do, d1, d2 etc.. La distance dit... d'un noeud Ni au noeud Nj est la longueur du segment correspondant au noeud N. incluse dans le cadre : soit Lg associée au cadre Vi0, à une distance do du segment Ni, LL1 associée à la distance d1, L2 associée à la distance D2. On voit sur cet exemple que pour des distances supérieures à D2, les longueurs sont constantes et égales à la longueur du segment L2. Le graphe correspondant est représenté sur la figure 13b. Le graphe complet qui résulte de la combinaison des figures 12b et 13b est donc composé de deux informations - noeuds et attributs associés - arcs de deux natures : type (sécant, parallèle, etc...), et distance. Les structures relationnelles étant ainsi établies pour l'ensemble des segments de l'image 1 et de l'image 2 respectivement, la phase suivante 160 représentée sur la figure 11 est la mise en correspondance de ces structures relationnelles. Un schéma plus détaillé de cette phase de mise en correspondance de structures relationnelles, 160, est représenté sur la figure 14. Cette phase de mise en correspondance, consiste à repérer les parties communes entre les deux structures relationnelles, ou graphes (attribut, arc (type, distance)), en autorisant éventuellement la réunion de deux ou plusieurs noeuds en un seul. Pour la mise en correspondance, une solution en quatre phases a été retenue - phase 161 initialisation : elle consiste à calculer un coût d'affectation du noeud Ni de l'image 1 au noeud M. de i J l'image 2, en fonction des attributs décrivant chaque noeud. - phase 162 relaxation : cette phase met en oeuvre un procédé itératif d'évolution des coûts calculés à l'étape précédente, suivant la coïncidence des types d'arcs liant les noeuds. - phase 163 classification : cette phase permet de regrouper les différentes affections en classes : chaque classe est caractérisée par des paramètres de transformation (rotation et translation) d'une image à l'autre. - phase 164 corrélation : cette phase permet de sélectionner la "meilleure" classe parmi celles déterminées à la phase précédente. La transformation ainsi obtenue à l'issue du procédé de recalage permet d'effectuer la transformation de la deuxième image selon ces paramètres de façon à obtenir une image comparable directement à l'image initiale. La différence point à point entre ces deux images permet alors d'obtenir une image "différence" caractéristique des paramètres qui ont varié entre les deux acquisitions. Ces quatre phases d'élémentaires sont décrites en détails ci-après Dans la phase d'initialisation 161, un coût d'affectation du noeud Ni de l'image 1 au noeud M. de l'image 2 est calculé en fonction des attributs décrivant chaque noeud. Pour pouvoir exploiter les attributs directions et angles des noeuds et obtenir des résultats suffisamment discriminants pour les phases suivantes, il est nécessaire, en cas de rotation, de travailleur par couples de noeuds.Le coût C. j est donc calculé suivant la coïncidence entre les attributs - du noeud N. et du noeud M., i J - du noeud N k et du noeud - du noeud N1 et du noeud Mr, où N k et M sont respectivement des noeuds "associés" res p pectivement aux noeuds N. et M. (le choix de ces noeuds "associés" aux noeuds pour lesquels une éventuelle correspondance est recherchée est explicité ci-après), et M et N p sont des noeuds voisins des noeuds N k et M r respectivement (la définition du voisinage est faite ci-après).Ces différents noeuds des images 1 et 2 sont représentés sur les figures 15a et 15b respectivement. Le noeud N k "associé" au noeud Ni de la même image doit vérifier les deux conditions suivantes, illustrées par la figure 16 - une première condition sur la longueur : la longueur 1k du segment correspondant au noeud Nk, incluse dans le voisinage V. de Ni à la distance d k doit être supérieure à un seuil, seuil 1 - une condition d'angle ; l'angle 0ik entre le segment correspondant au noeud Ni et le segment correspondant au noeud associé N k doit être supérieur à un seuil, seuil 0, proche de 900. Un noeud N. n'ayant pas de voisins satisfaisant ces deux critères nn participe pas à la mise en correspondance Pour examiner la correspondance du noeud N. avec le noeud Mj, on recherche un noeud M dans le voisinage J p Vjk de M. à la distance d les noeuds qui appartiennent au voisinage Vjk de M. sont les noeuds dont les segments correspondants ont une partie à l'intérieur du cadre tracé autour de M. à une distance dk. La figure 17a représente, dans une image 1, le segment N. et le segment N k faisant un angle #ik et le voisinage Vik, à une distance dk, autour de Ni.La figure 17b représente dans l'image 2 le segment M. dont on souhaite analyser la correspondance avec Ni, son voisinage Vjk à une distance d k et les segments dans le voisinage de M. : Mg, M1, M2, et M3. Le coût d'affectation du noeud N. au noeud M. est i J calculé en considérant - la coïncidence des attributs de N. et M. i J - la coïncidence des attributs de N k (associé à N.) et de Mp, Mp étant le noeud correspondant à N k du voisinage de M. défini par dk, dont les attributs vérifient au mieux la coïncidence avec ceux de Nk et la coïncidence d'angle entre (Ni, Nk) et (Mj, Mp) : sur la figure 17b Mp = M3. - la coïncidence des attributs de Nl et M (associé à r Mj), N1 correspondant à M r étant dans le voisinage de Ni défini par dr, Vir, et dont les attributs vérifient au mieux la coïncidence avec ceux de Mr, et la coïncidence d'angle entre (Ni, N) et (Mj, Mr) Les noeuds M p et N1 "correspondants" respectivement aux noeuds Nk et M r respectivement associés aux noeuds N. et Mj étant ainsi choisis, le coût Ci,j entre deux noeuds Ni et M. est alors calculé. Trois attributs sont considérés : l'attribut direction, l'attribut longueur, et l'attribut angle. En ce qui concerne l'attribut direction, la correspondance entre le couple (Ni, Nk) et le couple (Mj, M ), j p suivant l'attribut direction est égal à 1 si les directions sont compatibles et vaut 0 si les directions ne sont pas compatibles. La figure 18 montre un cas où la correspondance est égale à 1, (Ni, Nk) # (Mj, Mp), les directions des couples de noeuds étant compatibles, et la figure 19 montre un exemple où les couples de noeuds ne sont pas compatibles en direction, (Ni, Nk) 4 (Mj > Mp) la correspondance étant égale à 0. L'attribut longueur est utilisé de deux manières : une utilisation directe pour interdire de fausses correspondances, et le calcul d'une fonction de tolérance, pour la mise en correspondance d'angles effectuée ensuite. Pour l'utilisation directe, ce mode attribut/longueur est considéré lorsque le segment analysé est limité de part et d'autre de ses extrémités par deux autres segments, N0 et N1, comme représenté sur la figure 20, qui vérifient les conditions suivantes - longueurs associées à N0 et N1 supérieures à un seuil; - angles e0 = (N0, Ni) et 91 = (Ni, N1) supérieur à un seuil. Le segment correspondant alors au noeud Ni peut être associé uniquement à un segment de longueur inférieure ou égale à celle de ce segment. Le coût C. j vaut 0 pour les autres cas. Lorsqu'on utilise la longueur pour déterminer une fonction de tolérance pour la mise en correspondance d'angles, la longueur est introduite pour tenir compte des différentes erreurs de segmentation et de linéarisation. Un petit segment peut être entaché d'une erreur importante sur l'angle ; par contre un angle déterminé à partir d'un long segment est plus fiable. La fonction de tolérance exprime cette réalité. Pour l'attribut angle, le coût C. . est calculé suivant la coïncidence des angles des couples (Ni, Nk) et(Mj, Mr), tels que représentés sur la figure 21. La coïncidence est évaluée suivant deux paramètres : la tolérance liée aux deux couples, et la coïncidence entre e1 et e2. Soit Lmin= min(li, k, 1j., 1r) où Lmin est la longueur mini j 1r male parmi les longueurs li, lk, I et lc des i j c segments associés aux noeuds Ni, Nk, M j et Mr, et soit F(Lmin) = Lmin/Lmax, où Lmax est la longueur maximale des segments, le coût C. j est défini par - C. =O si l'attribut direction ou longueur génère une incompatibilité Ci j = (1-((e1-e2)/90) X)F(Lmin), dans les autres cas, avec x = 1-0.7(F(Lmin)). Les différents coûts C. j sont normalisés entre 0 et 1. A la fin de cette phase on dispose donc d'une matrice de coûts Ci,j, de n lignes et p colonnes notée C (n,p), si n est le nombre de segments du fichier Seg 1 et p le nombre de segments du fichier Seg 2, correspondant aux coûts d'affectation des noeuds N. de l'image 1 aux noeuds M. de l'image 2. i J A partir de cette matrice de coûts initiaux, obtenue à l'issue de la phase d'initialisation 161 figure 14, la phase de relaxation 162 est mise en oeuvre. En effet, pour lever l'ambiguïté de certaines affectations, il est nécessaire de prendre en compte l'environnement du noeud. Une évolution des coûts d'affectation des noeuds est effectuée suivant la coïncidence des arcs et la coïncidence des attributs des noeuds liés par ces arcs. Pour éviter un calcul coûteux par rapport aux résultats à obtenir, une limitation aux noeuds "les plus proches" a été effectuée. La relaxation consiste donc à tester la compatibilité des voisinages de noeuds de l'image 1 et des voisinages de noeuds de l'image 2, et à faire évoluer, en fonction de la compatibilité, les coûts d'affectation. La proximité d'un noeud est définie de la manière suivante : les noeuds "proches" d'un noeud N. sont les noeuds compris (ayant une certaine longueur) dans le cadre autour du noeud Ni à la distance d telle que d. = min(d. tel que q i ue L(d.) > seuil) où L(dj) correspond à la longueur du noeud N k dans le voisinage à la distance d. du noeud N., suivant les nota tions explicitées ci-dessus. Il s'agit donc de trouver une distance d. telle que le voisinage contienne suffisamment d'informations, c'est-à-dire suffisamment de noeuds Nk.A chaque noeud N. de l'image 1, respectivement M. de l'image 2, est i j associé un ensemble de noeuds Nk, respectivement Mr, définis par une distance quantifiée d. A chaque noeud N k correspond une longueur Lk(di), longueur du segment correspond du noeud Nk pour un cadre à une distance d.. L'ensemble des noeuds N k associés au noeud Ni est le "voisinage" de N k à la distance d.. Comme indiqué ci-dessus, la compatibilité est de deux sortes - compatibilité des arcs - compatibilité des noeuds. En ce qui concerne la compatibilité des arcs une valeur arbitraire a été introduite - la valeur 1 correspond à une parfaite compatibilité de la nature des arcs (mêmes attributs de relation) - la valeur 0 correspond à une incompatibilité (Sdt et Sde, ou Pd et P g - la valeur 0,5 correspond à un doute (Pd (ou P ) et P g Sécant et parallèle, etc..). Cette dernière valeur a été introduite pour rendre compte des possibles erreurs de linéarisation lors de la phase de segmentation. Par exemple, un segment parallèle à un autre peut devenir sécant suite à une erreur de linéarisation. Ces valeurs de compatibilité pourraient être optimisées en introduisant un facteur fonction de l'angle. Mais les résultats obtenus étant corrects, cette optimisation n'a pas été effectuée. En ce qui concerne la compatibilité des noeuds, le coût initial Ci,j) tient lieu de compatibilité initiale. Elle est ensuite modifiée itérativement en fonction de la compatibilité des arcs. Ainsi, l'évolution du coût d'affectation du noeud N. au noeud M. à l'itération t est fonction du coût d'affec i J tation à l'itération t- 1 et de la compatibilité qui varie entre t-1 -1 et +1 ct = Ct-1(l+COMP(I,J)), avec COMP(I,J)= -1 si la compatibilité du voisinage est nulle et + 1 si la compatibilité du voisinage est forte et d'une manière générale la compatibilité des voisinages est calculée par - où V. et V. sont les voisinages des noeuds N. et Mj tels que définis ci-dessus, et V'i et V'j respective ment les voisinages homologues de V. (du noeud N. de J i l'image 1) dans l'image 2, et de V. (du noeud M j de l'image 2) dans l'image 1 respectivement - où rel(IK, JN) est la valeur issue du tableau de compatibilité des arcs décrit ci-dessus entre le type de l'arc IK (du noeud Ni au noeud Nk) et celui de l'arc JN (du noeud M. au noeud Mn) - et où Ctkn est la valeur de compatibilité normalisée à l'itération (t-1) entre le noeud Nk et le noeud Mon.Cette normalisation est obtenue par application d'une n fonction affine sur les compatibilités calculées à la fin de chaque itération de telle façon que le maximum des C kn soit égal à 1 et le minimum à -1. A l'issue de cette phase de relaxation qui comporte un nombre d'itérations convenable, par exemple 3, on dispose d'une matrice de coûts à n lignes et p colon nes notée C Ct(n,p) de laquelle on déduit pour chaque noeud une fonction d'affectation : Affect(Ni) = M. si le noeud Ni de l'image 1 a un coût d'affection maximal pour le noeud M j de l'image 2. La phase suivante de la mise en correspondance des structures relationnelles est une phase de classification, 163 sur la figure 14. Cette phase de classification est détaillée sur la figure 22. En effet, à l'issue de la phase de relaxation, on dispose pour chaque noeud N. de l'image 1, de son affectation, c'est-à-dire d'un noeud M. de l'image 2. A partir de ces informations, il s'agit de déterminer les paramètres d'un modèle de déformation entre les deux images. Pour cela, à un couple C1(Ni, Nk) de l'image 1, on associe un couple C2(Mj, Mp) de l'image 2 si M. = Affect(Ni); M = Affect(Nk) j i p fect(N) et Angle (Ni, Nk) Angle (M., Mp). A chaque association (C1, C2) correspond une estimation des paramètres de la transformation affine (0, 8 ), calculés à partir des points d'intersection des segments. Pour cela, toutes les associations possibles entre les couples de noeuds de l'image 1 et les couples de noeuds de l'image 2 sont formées: phase (163)1 sur la figure 22. Puis l'espace P A des paramè tres (0k k > Z k(Uk > Vk)) résultant est partitionné en classes, phase (163)2 sur la figure 22 : chaque classe est caractérisée par ses paramètres de transformation, rotation et translation, et par la liste des associations (C1, C2) la constituant.Pour partitionner l'ensemble des paramètres en classes, l'invention utilise la méthode de classification non hiérarchique, selon l'algorithme dit "des nuées dynamiques". Cet algorithme peut être appliqué à la partition de l'ensemble des paramètres PA, comme suit. Les paramètres résultant de la mise en correspondance des couples sont composés - d'une rotation #k - d'une translation de vecteur #k(Uk, Vk) les "éléments" E k à classer sont donc des triplets (#k, Uk vk), ces paramètres étant centrés et normalisés : par exemple :uk =U-E(Uk))/Var(Uk), où E(Uk) est la moyenne des Uk et Var(Uk) est la variance des Uk. Chaque "élément" est affecté d'une "masse" m(Ek) égale par définition, au produit des coûts d'affectation des noeuds. Un "centre de classe" C est un centre de gravité défi c ni par un triplet (uc, vc, e où uc = (I/# m(Ek))(# ukm(Ek)), vc (1/# m(Ek))(# #km(Ek)), #C = (1/# m(Ek))(# #km(Ek)), les sommes # portant sur tous les éléments Ek appartenant à une classe CL de paramètres (u, vc, Oc). c c c c Deux éléments E k et E de "plus" fortes masses sont p choisis arbitrairement comme centres de classes. On dispose donc de 2 classes CLk de paramètres Ek(uk, vk > #k) CLp de paramètres Ep(up, v Op) Tous les éléments E. à classer sont alors classés soit dans CLk, soit dans CL suivant les valeurs des distances eucli p diennes entre Ei et Ek, et entre Ei et Ep, la dis tance euclidienne Mjk d'un élément Ei à l'élément Ek étant calculée comme suit Mîk = ((u. - uk)2 + (v. - 2 + - I I Uk 1 uk)2 De nouveaux centres de gravité sont alors calculés pour les deux classes CL. et CLp, les premiers centres étant conservés. Tous les éléments E. sont alors classés dans les quatre classes, et quatre autres centres de gravité sont calculés à l'issue de cette seconde classification ; les quatre anciennes classes étant conservées, on dispose alors de huit classes. Ce nombre est apparu comme optimal dans cette application pour obtenir une bonne classification dans un temps assez court. Une nouvelle partition est alors effectuée dans ces huit classes. Les centres sont à nouveau calculés, puis une autre partition est effectuée etc... jusqu'à ce que la partition entre les classes soit stable. On dispose donc à l'issue de cette phase de huit classes CL. avec pour chacune les paramètres de son centre de gravité (8cJ t c) et les couples qu'elle contient. La phase suivante de mise en correspondance des structures relationnelles, est la phase de corrélation, 164 sur la figure 14, qui comporte deux phases explicitées ci-après en référence a la figure 23. Cette phase de corrélation consiste dans un premier temps à choisir une classe de paramètres de transformation, phase (164)1 puis à affiner les paramètres du modèle de déformation phase (164)2. Pour la sélection d'une classe de paramètres, chaque classe CL. , définie par un jeu de paramètres de transformation ( a i #i), contient un ensemble de k couples. Le but dans une première phase est de choisir le couple qui fournit la corrélation maximale. Pour cela l'ensemble des couples est balayé et un couple est retenu: pour ce couple on calcule la corrélation avec le modèle de déformation associé à cette classe.La même opération est effectuée pour toutes les classes. Puis parmi l'ensemble des modèles associés aux classes, le modèle retenu, associé à sa classe est celui correspondant à la corrélation maximale : soient CLr et (Cr, C'r) la classe et le couple retenus. Pour le couple retenu dans cette classe on effectue alors un affinage des paramètres de translation u0 et v0 et à l'issue de cette étape on dispose d'un jeu de paramètres 00 et L'affinage des paramètres du modèle de déformation, phase 1642 sur la figure 23 s'effectue alors en deux étapes dans une première étape on sélectionne des fenêtres de corrélation ; deux fenêtres de corrélation sont nécessaires pour estimer les paramètres du modèle.Le choix de ces fenêtres s'effectue ainsi - avec les paramètres e0 et a 0 on trie l'ensem- ble des couples de la classe retenue dans la phase de sélection précédente par ordre de corrélation décroissante - un test de proximité impose à deux fenêtres d'être situées à une distance maximale; - un test de validité de la fonction de corrélation impose aux maxima de corrélation d'être supérieurs à un seuil prédéterminé. En fonction de la position des maxima des différentes fenêtres de corrélation, il est possible estimer les para mètres définitifs du modèle de déformation M( , > e). Il faut remarquer que dans tous les traitements précédents, quand il s'agit de calculer la fonction de corrélation, pour une classe donnée (8i, n i), et pour un couple donné, deux cas sont envisagés - si 3i est inférieur au seuil un modèle li- néaire de déformation n'est pas appliqué à une image. - si e. est supérieur à un seuil: un modèle li- néaire de déformation est dans un premier temps appliqué à l'image d'arrivée pour créer une image intermédiaire, le calcul de la fonction de corrélation est effectué alors entre l'image 1 et l'image intermédiaire. Les résultats obtenus à l'issue du procédé de recalage d'image suivant l'invention, utilisant le modèle de déformation ainsi obtenu pour le traitement représenté sur la figure 1, sont illustrés par les figures 24 à 29. Les figures 24 et 25 montrent des images "sources" Iml et Im2 testées ; les figures 26 et 27 illustrent le contenu des fichiers Seg 1 et Seg 2, à l'issue de la phase de segmentation utilisés pour la création et la mise en correspondance de structures relationnelles dans ces images ; la figure 28 montre > après recalage, l'image différence sur la luminance ID(1, 2) entre l'image 1, lm1, et l'image 2 recalée IR(2). REVENDICATIONS 1. Procédé de recalage d'images (Im1, Im2) par mise en correspondance de structures relationnelles extraites de ces images, le recalage étant effectué par transformation d'une image selon un modèle affine issu de cette mise en correspondance décomposable en une rotation d'angle e et une trans lation de vecteur , , comportant une première phase de segmen- tation (110)des images par contours d'où résulte, pour chaque image, un fichier de segments avec leurs attributs (Seg 1, Seg 2), caractérisé en ce que, à l'issue de cette phase de segmentation, une phase de création de structures relationnelles (155) est mise en oeuvre pour associer des segments voisins par couples dans chacune des images traitées, puis une phase de mise en correspondance (160) de ces structures relationnelles extraites de chaque image, pour l'estimation des paramètres du modèle de déformation comportant les étapes successives - d'initialisation (161) dans laquelle un coût d'affectation d'un segment quelconque N. de l'image 1, à un segment quelconque M. de l'image 2 est calculé en fonction de la coïncidence des attributs décrivant ces segmentes, et de la coïn- cidence d'angles entre ces segments et des segments associés dans les images auxquelles ces segments appartiennent, cette phase aboutissant à la création d'une matrice de coût initiaux C (n,p) de dimensions n.p si n segments ont été retenus dans l'image 1 et p segments ont été retenus dans l'image 2, pour la mise en correspondance, - de relaxation (162) qui met en oeuvre un procédé itératif d'évolution des coûts d'affectation initiaux calculés à l'étape précédente tenant compte des relations entre les segments établies dans la phase de création des structures relationnielles, et qui aboutit à une matrice de couts C t (n,p), puis pour chaque segment à une affectation de chaque segment de l'image 1 Ni, à un segment de l'image 2, M; de meilleur coût dans la matrice - de classification (163) des couples de segments (Ni, Nk) affectés, à condition que les angles entre ces segments et respectivement des segments associés dans les images respectives 1 et 2 soient égaux, cette classification étant effectuée à partir de toutes les associations possibles entre couples de segments appartenant respectivement aux images 1 et 2, et chaque classe étant associée à un jeu de paramètres de transformation et à la liste des couples de segments qu'elle contint, - et de corrélation (164) qui sélectionne une classe parmi les classes résultant de l'étape de classification précédente, et qui affine les paramètres du modèle de transformation, d'où résulte le modèle M( A ,e) utilisé pour le recalage. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la phase de segmentation met en oeuvre les étapes successives - d'extraction de contours, - de suivi des contours, - d'approximation linéaire des contours en segmentes, - de pontage sur les segments de contours proches, aboutissant après nouveau suivi de contour et nouvelle approximation linéaire, à un fichier de segments affectés de leurs attributs, coordonnées d'extrémité, longueur, direction, sens. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que, pour l'extraction des contours, le procédé met en oeuvre seulement deux masques de convolution binaires correspondant à deux transitions othogonales, les résultats de convolution obtenus au point courant permettant de déterminer simultanément une orientation et une amplitude de transition en ce point, les points d'image étant retenus comme points de contour lorsque leurs amplitudes sont supérieures à un seuil et à celles des deux points voisins dans une direction normale à celle du contour au point considéré. 4. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la phase de création de structures relationnelles (155) traite chacun des fichiers de segments (Seg 1 et Seg 2) pour le traduire en noeuds et arcs, chaque noeud étant un segment, et les arcs étant les liens entre chacun des noeuds et tous les autres, des arcs caractérisant les positions relatives des segments correspondants et leur distance > c'est-à-dire les longueurs li du segment correspondant au noeud d'arrivée dans un cadre entourant le segment correspondant au noeud de départ à une distance d.. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que la phase de mise en correspondance (160) des structures relationnelles traite des couples de segments associés dans chaque image (Ni, Nk) car proches, la longueur lk du segment N k dans le cadre à la distance d. autour du segment Nk étant supérieure à un seuil, et faisant entre eux un angle assez grand, supérieur à un seuil voisin de 900, les segments n'ayant pas de voisins satisfaisant ces deux critères n'étant pas traités. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que lors de étape d'initialisation (161), le coût initial C i,j d'affectation d'un segment N. de l'image 1 à un segment M j de l'image 2, est fonction - de la coïncidence des attributs de N i et M., - de la compatibilité des directions des couples de seg ments N. et N k associé, et, M. et M p "correspon i J dant" au segment N k dans l'autre image, c'est-à-dire dont les attributs vérifient au mieux la coïncidence avec ceux de N k associé à N. et la coïncidence d'angles (Ni, Nk) et (M., Mp), - de la compatibilité des longueurs, - et d'une fonction de tolérance liée aux longueurs des segments. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que : C. . =O si les attributs direction et longueurs génè rent des incompatibilités, et Ci j = (1-(( 3l-82)/9o) /F(Lmin) dans les autres cas, où F(Lmin) =Lmin/Lmax Lmin et Lmax étant les longueurs respectivement du segment le plus court et du segment le plus long parmi les deux couples, et avec x = 1-0 7(F(Lmin). 8. Procédé selon l'une des revendications 4 à 7, caractérisé en ce que l'étape de relaxation (162) prend en compte l'environnement de chaque segment en testant la compatibilité du voisinage V1 d'un segment N. avec le voisinage associé V'i autour de M., en se limitant donc aux segments ayant une certaine longueur dans un cadre autour de Ni, respectivement M. à une distance di, et en tenant compte de la compatibilité des segments et de la compatibilité des arcs liant ces segments des voisinages à Ni, respectivement M., et en ce qu'une fonction d'affectation est alors définie pour chaque segment à partir de la matrice de coûts qui en résulte. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que la phase de classification (163) utilise un algorithme dit des nuées dynamiques pour classer tous les couples de segments associés possibles dans un nombre limité de classes, deux couples étant associés lorsque les segments sont affectés deux à deux et lorsque l'angle formé dans une image est égal à l'angle formé dans l'autre, chaque association possible étant caractS sée par un jeu de paramètres de transformation (0i, a calculé à partir des attributs des segments. 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la phase de corrélation (164) consiste dans un premier temps à sélectionner la classe et le jeu de paramètres de transformation qui lui est associé pour laquelle la corrélation entre l'élément central de la classe, qui fournit la corrélation maximale avec le modèle qui lui est associé, est la plus grande de toutes les classes, puis dans un deuxième temps (164)2 à affiner les paramètres du modèle de transformation en utilisant des fenêtres de corrélation pour obtenir les paramètres définitifs. 11. Dispositif de recalage d'images pour console d'exploitation d'images, caractérisé en ce qu'il comporte un processeur de traitement destiné à la mise en oeuvre du procédé de recalage d'images, selon l'une des revendicstions précédentes.