Brevet FR2771835A1 — publié le 19990604

PROCEDE ET APPAREIL POUR L'IDENTIFICATION DE LA TRAJECTOIRE D'UNE CIBLE La présente invention a trait à un procédé et à un dispositif pour réaliser le suivi d'un objet en mouve- ment, dont l'image est présente dans des données d'image parasitées produites par un détecteur d'images dans les- quelles il est impossible de distinguer l'objet ou la tra- jectoire de l'objet du fond parasité sans exécuter les opérations de traitement du signal. L'invention convient notamment pour être utilisée avec des données d'image qui contiennent un objet représenté uniquement par une quantité relativement faible des données, ou bien pour être utilisée avec un ou des objets diffus occupant une quantité relati- vement importante des données. Dans un système connu pour détecter une cible en mouvement au moyen d'opérations de traitement d'un signal, les données d'image sont présentes sous la forme de données d'image reçues séquentiellement et constituées chacune par un réseau de pixels dans lequel chaque pixel représente l'intensité de l'image à l'emplacement du pixel dans le réseau. Pour chaque image qui est reçue par le processeur de signaux, seuls les pixels qui ont une valeur d'intensi- té supérieure à un niveau de seuil sont mémorisés. Chaque pixel mémorisé est mémorisé dans une mémoire d'ordinateur sous la forme d'un mot formé de bits qui contient des bits représentant la position x du pixel par rapport à son ima- ge, des bits représentant la position y du pixel par rap- port à son image, et des bits représentant l'amplitude de l'intensité du pixel. Les images sont produites par une tête de détection effectuant un balayage sur 360 degrés et sont produites à une fréquence d'images égale à environ 1 toutes les 1,5 s. Une première forme de traitement de signal est appliquée au nombre limité de pixels mémorisé émanant d'une seule image de manière à identifier les pixels mémorisés qui ont des emplacements adjacents dans l'image et qui peu- vent par conséquent être considérés comme faisant partie d'un groupe. Il existe plusieurs groupes identifiés dans l'image, l'un quelconque de ces groupes pouvant être repré- sentatif de l'objet cible. La position centrale, l'intensi- té et les dimensions de chaque groupe dans l'image unique sont mémorisées pour un traitement ultérieur de signal. Chaque groupe mémorisé est mémorisé sous la forme d'un mot comportant des bits représentant un certain nombre de para- mètres associés au groupe, par exemple la position, l'intensité et les dimensions du groupe. Une fois que les première et seconde images sont reçues et que les groupes dans chaque image ont été identi- fiés et mémorisés, alors une seconde forme de traitement de signal est appliquée aux deux ensembles de groupes mémori- sés moyennant l'utilisation d'un algorithme "d'associa- tion". Ce traitement du signal est utilisé pour identifier un groupe provenant de la seconde image et qui est associé à un groupe provenant de la première image. Des groupes associés peuvent représenter un objet cible occupant un emplacement différent dans chacune des images en raison du mouvement de l'objet. Lorsque deux groupes associés sont identifiés, alors un vecteur d'association est produit, le vecteur mémorisant le déplacement entre des groupes associés Le vecteur d'association est utilisé pour prédire la position attendue du groupe associé dans la troisième image. Le processeur de signaux continue à prédire des positions attendues d'un groupe pour une série de n images (n étant une valeur fixe pour le système, de façon typique 4, 6 ou 8). Ces images sont reçues, les pixels sont mémori- sés, et des groupes sont identifiés et mémorisés, comme précédemment. Si un groupe associé correctement est prédit pour un nombre prédéterminé m parmi les n images (par exemple 3 parmi 4 images pour 4 parmi 6 images ou 6 parmi 8 images), alors les groupes associés déterminés par le vec- teur d'association sont "déclarés" être une trajectoire de l'objet cible. La position de l'objet cible pour n'importe quelle image particulière ou séquence particulière d'images parmi les n images est alors calculée à partir du vecteur d'association et est délivrée soit sous sa forme de mot constitué de bits pour un traitement ultérieur, soit visuellement sur un dispositif d'affichage. Si aucun groupe associé n'est correctement prédit pour le nombre prédéterminé m parmi les n images, alors aucune trajectoire de cible n'est identifiée. Lorsque le vecteur d'association déclaré existant est défaillant, le système exécute un retour pour obtenir un second vecteur d'association. Par exemple, on peut avoir 3 ou 4 groupes associés possibles à partir des première et seconde images, de sorte que 3 ou 4 vecteurs d'association différents peu- vent être mémorisés et utilisés pour prédire des groupes associés dans la troisième image. Un groupe associé est utilisé initialement, et si ce groupe ne permet pas d'obtenir une trajectoire dans m parmi les n images, alors le second groupe associé est utilisé, et ainsi de suite jusqu'à ce que tous les groupes possibles d'association aient été utilisés dans les n images. Ce processus est mis à jour en permanence au fur et à mesure que des images ultérieures sont reçues de sorte que lorsque la (n+1)-ème image est reçue, des groupes de la 1-ère image sont rejetés. Des pixels sélectionnés provenant de la (n+1)-ème image sont mémorisés, des groupes sont identifiés et mémorisés, et le processeur détermine si l'emplacement prédit du groupe associé est correct. Un inconvénient de ce système connu est qu'on ne tient pas compte de l'intensité relative des groupes pour la détermination de l'objet cible, et qu'on ne prend en compte que le fait que l'intensité est supérieure ou non à une valeur prédéterminée. Par conséquent, une probabilité que le groupe soit une cible ne peut pas être affectée sur la base de l'intensité relative des groupes. Un autre inconvénient de ce système est qu'il existe en permanence un retard dans l'identification d'une trajectoire/ étant donné qu'au moins m images sont nécessaires avant que le critère m parmi n puisse être satisfait. Le système est également lent/ étant donné que la tête de détection effec- tue un balayage sur 360 degrés. Un autre inconvénient du système connu est qu'il ne convient pas pour la détection de cibles qui possèdent une faible intensité de pixel (inférieure à celle du seuil d'intensité). Ce problème est résolu conformément à un premier aspect de l'invention à l'aide d'un procédé de traitement de signaux pour le suivi d'un objet en mouvement dont l'image est située dans des données d'image parasitées pro- duites par un détecteur d'images, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: recevoir une première séquence d'un nombre n d'images contenant un certain nombre de pixels de points, appliquer chaque ensemble de valeurs de décalage qui correspond à une vitesse, parmi m ensembles de valeurs de décalage classiques à au moins un sous-ensemble des pixels dans chacune des n images reçues, de sorte que pour chaque image originale de la séquence, un nombre m d'images additionnelles sont formées, ce qui produit m séquences de n images, intégrer chacune des m séquences de n images pour produire m images de combinaison, produire une image résultante comprenant, en chaque emplacement de pixel, une représentation du pixel d'intensité maximale à partir des m images de combinaison et de la valeur de décalage correspondante, analyser l'image résultante pour déterminer un ou plusieurs groupes de pixels, et répéter les étapes indiquées précédemment au moins selon une seconde séquence ultérieure d'un nombre n d'images et accéder aux groupes de pixels fournis par des images résultantes successives en utilisant un algorithme d'association et, dans le cas d'une association, déclarer la séquence de groupes comme formant une ou plusieurs tra- jectoires possibles. De préférence le procédé de traitement de signaux comprend en outre l'étape consistant à mémoriser la pre- mière séquence du nombre n d'images reçues d'une manière ordonnée selon un ordre prédéterminé de sorte que pour chaque image, chaque emplacement de mémoire mémorise l'intensité de chaque pixel et l'emplacement de mémoire représente la position du pixel dans l'image. De préférence, l'étape d'analyse comporte en outre l'étape d'affectation d'une probabilité à chaque groupe possible sur la base de l'intensité et de l'étendue du groupe. De préférence, l'étape d'analyse de l'image résultante utilise un algorithme de tri pour identifier le pixel possédant l'intensité maximale, puis examiner les pixels voisins pour déterminer s'il existe un groupe, et déterminer le pixel possédant l'intensité maximale parmi les autres pixels, tout en ignorant les pixels situés dans un groupe quelconque identifié précédemment. De préférence, l'étape d'analyse inclut les étapes supplémentaires consistant à calculer une valeur d'intensité due au bruit et comparer la valeur de bruit calculée à l'intensité du groupe, et si l'intensité du groupe est supérieure à la valeur de bruit calculée d'une valeur prédéterminée, accepter alors le groupe, ou sinon le rejeter. De préférence, l'étape consistant à affecter une probabilité à chaque groupe possible inclut l'étape consis- tant à comparer l'intensité du groupe à l'intensité de la valeur de bruit calculée et affecter une probabilité asso- ciée à la différence entre ces deux valeurs. De préférence, l'étape d'évaluation de groupes possibles à partir d'images résultantes successives inclut l'étape consistant à utiliser les probabilités indivi- duelles associées à chaque groupe lors de la détermination des trajectoires les plus probables. Selon un second aspect de l'invention, il est prévu un appareil pour réaliser le suivi d'un objet en mou- vement dont l'image est présente dans des données d'image parasitées produites par un détecteur d'images, caractérisé en ce qu'il comporte: un détecteur d'images servant à produire des ima- ges numérisées à des cadences compatibles du point de vue videéo, une mémoire pour mémoriser une suite d'images numérisées, un processeur de données pour décaler au moins une partie d'images adjacentes d'une première valeur de décalage prédéterminée parmi une gamme de telles valeurs de décalage prédéterminées, intégrer des intensités de pixels en des emplacements de pixels pour produire une ima- ge de combinaison pour la première valeur de décalage pré- déterminée, ajouter une composante de décalage à l'image de combinaison, la composante de décalage représentant la pre- mière valeur prédéterminée, modifier la première valeur prédéterminée et répéter le décalage, les étapes de déca- lage, d'intégration et d'addition pour les images reçues, jusqu'à ce que toutes les valeurs prédéterminées aient été utilisées en produisant de ce fait une pluralité d'images de combinaison, produire une image résultante comprenant le pixel d'intensité maximale en chaque emplacement de pixel à partir de toutes les images de combinaison et la valeur de décalage correspondante pour chaque pixel de l'image résul- tante, mémoriser l'image résultante dans la mémoire, analy- ser l'image résultante pour déterminer des groupes pos- sibles, affecter une probabilité à chaque groupe possible sur la base de l'intensité du groupe, répéter d'une manière continue les étapes indiquées précédemment et évaluer des groupes possibles à partir d'images résultantes successives pour déterminer des trajectoires possibles, et un dispositif d'affichage pour afficher une information de trajectoire pour l'utilisateur. Contrairement au système connu, le système selon la présente invention reçoit des images beaucoup plus rapi- dement que jusqu'alors, par exemple à des cadences compa- tibles du point de vue vidéo, mémorise dans une mémoire d'images chaque pixel de chaque image recue et n'exécute aucun traitement de signal avant qu'un groupe de n images ait été recu et mémorisé, n étant égal à au moins 20 et de préférence étant de l'ordre de 80. Des pixels sont mémorisés d'une manière ordonnée et selon un ordre prédéterminé dans la mémoire, d'une manière qui correspond à l'ordre des pixels dans le réseau (par exemple des pixels adjacents sont mémorisés en des emplacements de mémoire adjacents) Ensuite, le traitement des signaux est exécuté en trois étapes. Tout d'abord, m combinaisons différentes à partir des pixels des n images sont formées. Chaque combi- naison est formée par un réseau de pixels de combinaison, l'intensité de chaque pixel de combinaison étant obtenue par addition des intensités d'un pixel unique à partir de chacune des n images. Pour chaque combinaison, le pixel unique provenant de chaque image n'est pas choisi de façon aléatoire, mais est dérivé d'un vecteur de déplacement com- mun (à toutes les images), qui détermine le déplacement suivant x et y des pixels entre des images adjacentes. Ce vecteur de déplacement correspond à une vitesse/ étant donné qu'une vitesse peut être considérée comme étant un déplace- ment d'un nombre aussi élevé de pixels par l'image. On obtient ainsi la production d'un pixel de combinaison qui est un mot de données comportant des bits représentant le vecteur de déplacement et des bits représentant l'intensité somme. Cependant, des effets de bord limitent le nombre de pixels qui peuvent être utilisés (étant donné que toutes les images ont les mêmes dimensions) de sorte qu'on utilise un sous-ensemble des pixels tirés de chaque image. Ce sous- ensemble est défini par le chevauchement de la première image et de la nème image. On comprendra que le nombre de pixels dans chacune des directions x et y de chaque image est nettement plus élevé que le nombre de pixels qui sont présentés par le vecteur de déplacement. Les m combinaisons différentes sont obtenues par le fait que m vecteurs de déplacement prédéterminés diffé- rents sont sélectionnés, chacun représentant effectivement une vitesse différente supposée de l'objet cible, étant donné que les images sont reçues à une fréquence d'images constante. En second lieu, des pixels situés au même empla- cement dans les m combinaisons différentes sont comparés sur la base d'une intensité et le pixel le plus intense pour chaque emplacement est mémorisé en tant que mot de données comportant des bits représentant le vecteur de déplacement et l'intensité du pixel le plus intense. Par conséquent, une seule combinaison composite désignée comme étant l'image résultante est produite dans une zone de la mémoire contenant des mots de données. Chaque mot de don- nées comporte une adresse de mémoire qui correspond à un emplacement de pixel et contient une information concernant le vecteur de déplacement et l'intensité du pixel. C'est pourquoi les adresses des mots de données mémorisés dans la mémoire peuvent être utilisées pour déterminer l'emplace- ment réel des pixels dans la mémoire d'images de résultat. On comprendra que, dans des modes de mise en oeuvre de la présente invention, les m combinaisons diffé- rentes sont produites, mais ne sont pas mémorisées dans une mémoire d'images: seule l'image résultante est mémorisée. L'image résultante contient le pixel d'intensité maximale pour chaque emplacement de pixel tiré de l'ensemble des combinaisons. Cette image résultante est ensuite délivrée. Ce processus est exécuté pendant l'accumulation d'un second groupe de n images, puis est répété pour le second groupe de n images qui sont reçues. Le processus est répété ensuite groupe après groupe. Le système détecte continûment des groupes de n images et délivre les images résultantes respectives à une cadence qui est n fois inférieure à la fréquence initiale d'images. En troisième lieu, le système fonctionne sur la série d'images résultantes. Le système détermine pour chaque image résultante mémorisée des groupes possibles de pixels en utilisant une technique dite de "tri en tournoi". L'algorithme de tri en tournoi identifie le pixel possédant l'intensité maximale située dans l'image résul- tante, puis examine les mots de données voisins (qui repré- sentent des pixels voisins), pour déterminer s'il existe un groupe. Dans l'image résultante, tous les pixels d'un groupe possèdent la même vitesse. Tous les pixels dans le groupe possèdent également des valeurs ayant une intensité supérieure à celle des pixels environnants, et également supérieure à une valeur de bruit calculée à partir de ces pixels. S'il existe un groupe, une probabilité que la tra- jectoire soit réelle est alors évaluée comme indiqué ci- après. Tout d'abord, une valeur d'intensité due au bruit est calculée en supposant que chaque pixel dans le groupe possible produit un bruit gaussien. Ceci est effectué en utilisant des procédés statistiques standards, comme par exemple une fonction d'erreur erfc(x), x étant l'intensité. En second lieu, l'intensité réelle du groupe est comparée à la valeur de bruit gaussien calculée, et si l'intensité du groupe est supérieure au calcul du bruit gaussien d'une valeur prédéterminée, alors le groupe est accepté en tant que groupe, sinon les pixels présents dans le "groupe" sont éliminés en tant que bruit. Le fait qu'un groupe a été accepté ne signifie pas que c'est un groupe réel, mais sim- plement qu'il ne s'agit pas d'un bruit gaussien. Le groupe est mémorisé conjointement avec une probabilité que le groupe soit réel. Cette probabilité est déterminée par comparaison de l'intensité du groupe au cal- cul de bruit gaussien et par affectation d'une probabilité qui est associée à la différence entre les deux valeurs. Si le groupe est accepté, les pixels provenant de groupes réels sont alors ignorés ou supprimés de l'image résultante. Le pixel possédant l'intensité la plus élevée en second (en négligeant tous les pixels du premier groupe) est alors positionné et la même procédure est suivie pour produire un autre groupe possible. Cette procédure est répétée jusqu'à ce qu'un critère prédéterminé soit satis- fait et par exemple la procédure peut être répétée un nombre prédéterminé de fois, pour un intervalle de temps prédéterminé ou bien jusqu'à ce que l'intensité du pixel d'intensité maximale qui reste soit inférieure à un cer- tain niveau. Ces groupes possibles sont ensuite mémorisés en tant que zones de sortie comprenant des mots de données qui contiennent des bits représentant le centroide du groupe, l'étalement du groupe, l'intensité du groupe, les emplacements individuels de pixels dans le groupe, le vec- teur de déplacement des pixels qui forment le groupe et la probabilité que le groupe soit réel. Les autres pixels (qui ne forment pas un groupe) sont éliminés. Ce processus est répété pour chaque image résultante qui est délivrée. Les zones de sortie pour l'image résultante la plus récente sont alors comparées aux zones de sortie d'images précédentes, pour positionner des groupes asso- ciés Les probabilités individuelles qui sont associées à chaque groupe sont évaluées pour la détermination des tra- jectoires les plus probables. Les trajectoires qui sont associées avec succès sont déclarées comme étant des tra- jectoires de cibles. Dans d'autres formes de mise en oeuvre de l'invention, initialement le système mémorise et traite un groupe de n images, puis ce groupe est décalé de manière à inclure chaque image qui est reçue ensuite, la première image dans le groupe étant déplacée par la nouvelle image qui est recue. Dans d'autres formes de réalisation de l'invention, le système peut effectuer un certain traite- ment préalable (ou prétraitement) des données recues prove- nant d'images reçues séquentiellement. Par exemple, si un objet diffus étendu est présent dans les images reçues, alors le système peut appliquer un certain traitement sup- plémentaire à l'objet diffus pour transformer la région située à la périphérie de l'objet, en quelques pixels qui sont situés à la périphérie de l'objet diffus. Un procédé pour effectuer cette transformation consiste à différencier l'intensité de chaque pixel dans l'image diffuse par rap- port à la position x et y du pixel. Cette simple différen- ciation enregistre les bords de l'objet diffus. Si les pixels sont différenciés deux fois, alors ceci produit, sur la périphérie de l'objet diffus, quelques points qui cor- respondent à des coudes accusés au niveau des bords. Par conséquent, le processus de transformation convertit des objets diffus étendus en des lignes de pixels dans le cas d'une seule différenciation ou de pixels individuels dans le cas d'une différenciation double. Un avantage de la présente invention est qu'elle ignore le bruit ou le parasitage, un déplacement cyclique et un mouvement chaotique (dans lequel une faible variation produit une amplitude disproportionnée), mais détecte un déplacement déterministe ou systématique (lorsqu'un objet se déplace d'une manière pouvant être prédite, par exemple d'une manière unidirectionnelle). D'autres caractéristiques et avantages de la pré- sente invention ressortiront de la description donnée ci- après prise en référence aux dessins annexés, sur les- quels: - la figure 1 représente un schéma-bloc d'un dis- positif pour l'identification de cibles conformément à une forme de réalisation de la présente invention; - les figures 2A à 2D représentent un organi- gramme illustrant les étapes d'un procédé de réception d'une séquence d'images captées et de production d'une tra- jectoire de sortie d'une partie de l'image dans les images captées; et la figure 3 représente le système pipeline en cascade destiné à être utilisé pour la mise en oeuvre du procédé illustré sur les figures 2A à 2D. Ci-après, on va supposer que les images contien- nent une caractéristique produite par un petit objet cible en mouvement qui se déplace rapidement, tel qu'un avion que l'on désire suivre. On suppose également que le fond est relativement parasité de sorte qu'il est difficile ou impossible de distinguer l'objet du fond sans exécuter des opérations de traitement du signal. En référence à la figure 1, on y voit représenté un détecteur d'images 10, qui est un appareil de prise de vues à infrarouge. Le détecteur d'images 10 est connecté à un dispositif de numérisation 12 qui produit une image numérisée (ou image complète) correspondant à l'image détectée par le détecteur d'images 10 à certains inter- valles de temps (tl). Par conséquent, le dispositif de numérisation échantillonne l'image détectée par le détec- teur d'images 10 et délivre, pendant chaque intervalle de temps, une image numérisée à une mémoire 14. La mémoire 14 mémorise les images numérisées suc- cessives, reçues du dispositif de numérisation 12, dans des blocs de mémoire adjacents. Le premier bloc de mémoire 14aa reçoit la première image échantillonnée et numérisée, le second bloc de mémoire 14ab reçoit la seconde image échan- tillonnée et numérisée, etc. jusqu'à ce qu'un nombre prédé- terminé d'images (dans cette forme de réalisation 80 ima- ges) ait été recu et mémorisé dans des blocs correspondants de mémoire. Chaque image numérisée est constituée par une matrice de pixels à chacun desquels est associée une intensité. Chaque bloc de mémoire 14aa, ab, etc. possède un mot à 32 bits correspondant à chaque pixel de l'image qui est mémorisé dans ce bloc de mémoire. Par conséquent, chaque bloc de mémoire possède autant de mots à 32 bits qu'il existe de pixels dans chaque groupe numérisé. Chaque mot à 32 bits est constitué par une compo- sante x à 8 bits qui représente le déplacement relatif (par rapport à l'image) dans la direction x, une composante y à 8 bits qui représente le déplacement relatif (par rap- port à l'image) dans la direction y, et une composante d'amplitude à 16 bits qui représente l'intensité du pixel. Un processeur de données 16 est raccordé à la mémoire 14 pour effectuer des opérations sur les images numérisées et échantillonnées, mémorisées dans les blocs de mémoire 14aa, 14ab, etc. Le processeur de données 16 est raccordé à une sortie 18 qui affiche l'emplacement, la vitesse et la trajectoire de la cible pour un utilisateur. On va maintenant décrire le fonctionnement du dispositif de la figure 1 en référence aux figures 2A à 2D, qui sont des organigrammes illustrant les étapes mises en oeuvre pour l'identification d'une trajectoire de cible à partir d'une séquence d'images captées. A un instant quelconque, et pendant un bref intervalle de temps (par exemple quelques secondes), l'objet cible se déplace à une vitesse relativement cons- tante. On notera que si les images contenant la carac- téristique à laquelle on s'intéresse se déplacent succes- sivement dans l'espace à la même vitesse et dans une direc- tion située à l'opposé de l'objet cible, alors l'objet cible reste effectivement fixe par rapport à une origine commune sur l'image, en supposant que la zone d'observation est restée fixe. Si la vitesse de l'image (la vitesse apparente à laquelle l'image se déplace) est Vx dans la direction x et si n est le nombre d'images, le décalage dans la direction x pour la n-ème image est Vxn. De façon similaire, le déplacement pour la n-ème image dans la direction Y est Vyn. Si toutes les images déplacées sont ensuite addition- nées, l'image somme résultante contient des pixels ayant une intensité élevée à proximité de l'emplacement de la cible (pourvu que la vitesse de l'image soit approximative- ment égale à la vitesse de l'objet cible, tandis que les autres zones contiennent habituellement des pixels ayant seulement une faible intensité (sauf s'il existe une autre caractéristique dans une image se déplaçant à la même vitesse que l'objet cible). La vitesse d'un objet cible est en général incon- nue avant l'exécution d'opérations de traitement du signal. C'est pourquoi il est nécessaire d'effectuer l'opération décrite ci-dessus pour toutes les vitesses possibles aux- quelles on s'attend raisonnablement de la part de l'objet cible. Les images additionnées qui résultent de chacune des opérations peuvent alors être comparées sur une base pixel par pixel pour l'identification de la caractéristique présente à l'intérieur des images additionnées (représen- tant toutes les vitesses possibles), qui possèdent l'inten- sité maximale de pixel. L'intensité maximale de pixel appa- raît pour la vitesse de l'image la plus proche de la vitesse de la cible. L'identification du pixel ayant l'intensité maxi- male est exécutée par le processeur de données 16. Le pro- cesseur de données 16 mémorise les images additionnées dans des blocs non utilisés de mémoire. Le processeur de données 16 compare alors toutes les images additionnées sur une base pixel par pixel, pour produire une nouvelle image composite qui possède, en chaque emplacement de pixel, le pixel d'intensité maximale pour cet emplacement. La nouvelle image composite mémorise chaque pixel en tant que mot à 32 bits qui comprend une composante d'amplitude (16 bits) et la composante correspondante sui- vant x (8 bits) et la composante correspondante suivant y (8 bits) pour chaque pixel. Les composantes x et y asso- ciées à chaque pixel sont utilisées pour indiquer de quelle image additionnée peut provenir chaque pixel. Par conséquent, la nouvelle image composite contient les pixels les plus lumineux sélectionnés parmi l'ensemble des images additionnées et les composantes x et y correspondantes pour chaque pixel pour indiquer de quelle image additionnée provient chaque pixel. La figure 3 représente schématiquement un système pipeline en cascade 20 pour l'exécution du processus de production d'une nouvelle image composite (image résul- * tante). Cette procédure est également illustrée de façon détaillée sur les figures 2A et 2B, qui illustrent les étapes mises en oeuvre pour la production d'une seule com- binaison pour chaque vitesse (Vx et Vy) et les étapes mises en oeuvre pour la production d'une nouvelle image composite (image résultante). Pour chaque image présente dans la séquence col- lectée, il est prévu une mémoire d'images 22. Dans ce cas, un ensemble de huit mémoires d'images 22 sont utilisées pour une séquence de huit images (n = 8). A chaque mémoire d'images 22 est associé un couple de registres 24a,b (représentés uniquement pour la première mémoire d'images pour conserver la clarté du dessin), qui mémorisent les déplacements cumulés dans les directions x et y et le vec- teur de déplacement x et y de base. Le couple de registres associé à la première mémoire d'images mémorise des valeurs zéro pour les déplacements cumulés x et y et les valeurs x et y pour le vecteur de déplacement de base. Les deux registres associés à la seconde mémoire d'images mémorisent les valeurs de déplacement x et y à la fois pour les vec- teurs de déplacement cumulés et les vecteurs de déplacement de base. Les deux registres associés à la troisième mémoire d'images mémorisent des valeurs égales à 2x et 2y pour le vecteur de déplacement cumulé et des valeurs x et y pour le vecteur de déplacement de base. Les deux registres associés à la quatrième mémoire d'images mémorisent des valeurs de déplacement cumulées égales à 3x et 3y et des valeurs x et y du vecteur de déplacement de base, etc. pour les huit mémoires d'images. Les valeurs des vecteurs de déplacement cumulés sont utilisées pour déplacer chaque image par rap- port à la première image. Dans la forme de réalisation de la figure 1, la mémoire d'images et les registres de x et y sont tous deux mémorisés dans la mémoire 14. Chaque mémoire d'images 22 mémorise l'amplitude de l'intensité du pixel pour chaque pixel dans l'image correspondante et des valeurs de déplacement x et y de base (pas les valeurs de déplacement cumulées) fournies par le couple associé de registres 24a,b. Une image est introduite d'une manière cadencée dans la mémoire d'images associée 22 avec le déplacement cumulé requis du couple associé de registres 24a, 24b. Des couples d'images situées dans les mémoires d'images 22 sont envoyés à un additionneur 24 qui addi- tionne les intensités correspondantes des pixels (et conserve les valeurs des déplacements x et y de base) provenant de chaque couple de mémoires d'images 22. Par conséquent, après chaque sommation les intensités augmen- tent, mais les valeurs de déplacement de base x et y sont inchangées. Des couples d'additionneurs 24 sont envoyés à un second additionneur 26 qui additionne les intensités correspondantes de pixels provenant des additionneurs de chaque couple d'additionneurs 24. Le couple de seconds additionneurs 26 est raccordé à une entrée d'une mémoire d'images additionnées 28. Il est prévu une mémoire d'images résultantes 30 qui est initialement vidée, c'est-à-dire que toutes les intensités des pixels sont réglées à zéro. Un comparateur 22 compare les intensités de pixel correspondantesdans la mémoire d'images additionnées 28 et dans la mémoire d'ima- ges résultantes 30. Les pixels contenus dans la mémoire d'images résultantes 30 sont remplacés par ceux de la mémoire d'images additionnées 28 dans laquelle les inten- sités des pixels sont plus élevées. Le processus est répété de façon itérative pour les autres vitesses de sorte que, lorsque le processus est terminé, la mémoire d'images résultantes 30 contient, en chaque position, les intensités maximales de pixel, conjointement avec les valeurs de déplacement x et y de base pour ce pixel, à partir de l'ensemble des images addi- tionnées dans la mémoire d'images 28. L'image résultante est ensuite tirée de la mémoire d'images résultantes 30 pour être envoyée à un pro- cesseur de groupes 34, en vue d'un traitement ultérieur. Le processeur de groupes 34 exécute les étapes illustrées sur les figures 2C et 2D. Le processeur de groupes 34 recoit des données provenant de la mémoire d'images résultantes 30 et qui représente une suite d'ima- ges qui ont été déplacées et intégrées. Lorsque chaque groupe d'images est reçu et traité, une nouvelle image résultante est produite dans la mémoire 30 (une image résultante comprenant des valeurs différentes). Ainsi le processeur de groupes 34 reçoit, de la part de la mémoire d'images résultantes 30, une série d'images résultantes à une fréquence constante. Ceci est similaire aux données brutes qui sont produites par des systèmes connus, bien qu'il existe une différence importante, c'est-à-dire que dans la mémoire d'images résultantes 30 il existe une information de dépla- cement suivant x et y (représentant une vitesse) pour chaque pixel contenu dans la mémoire d'images 30. Le signal de sortie de la mémoire d'images résultantes 30 peut être utilisé d'un certain nombre de manières. On peut l'utiliser pour suivre une cible en mouvement, on peut l'utiliser pour la détection d'un mouvement et on peut l'utiliser pour des techniques à super-résolution. Le suivi ou la poursuite d'une cible est exécuté par le processeur de groupes 34 comme indiqué ci-après. Chaque image de sortie délivrée par la mémoire d'images résultantes 30 est analysée et le système détermine des groupes possibles de pixels en utilisant une technique "Itri en tournoi". La technique de tri en tournoi identifie le pixel identifie le pixel possédant l'intensité maximale située dans l'image résultante, puis examine les mots de données voisins (représentant des pixels voisins), pour déterminer s'il existe un groupe. Dans la mémoire d'images résul- tantes, tous les pixels contenu dans un groupe possèdent la même vitesse. Tous les pixels situés dans le groupe possè- dent également des valeurs d'intensité supérieures à celles des pixels alentour, et également supérieures à une valeur de bruit calculée pour ces pixels. S'il existe un groupe, une probabilité que la trajectoire soit réelle est alors évaluée comme indiqué ci-après. Tout d'abord, une valeur d'intensité due à un bruit est calculée en supposant que chaque pixel dans le groupe possible produit un bruit gaussien. Ceci est exécuté moyennant l'utilisation de procédés statistiques standards, comme par exemple l'utilisation d'une fonction d'erreur erfc(x), x étant l'intensité. En second lieu, l'intensité réelle du groupe est comparée à la valeur calculée de bruit gaussien, et si l'intensité du groupe est supérieure au calcul du bruit gaussien, et ce d'une valeur prédéterminée, alors le groupe est accepté en tant que groupe, sinon les pixels contenus dans le "groupe" sont éliminés en tant que bruit. Le fait qu'un groupe ait été accepté ne signifie pas qu'il s'agit d'un groupe réel, mais simplement qu'il ne s'agit pas d'un bruit gaussien. Le groupe est mémorisé conjointement avec une probabilité que ce groupe soit réel. Cette probabilité est déterminée par comparaison de l'intensité du groupe avec le calcul de bruit gaussien et par affectation d'une probabi- lité qui est associée à la différence entre ces deux valeurs. Si le groupe est accepté, les pixels provenant de groupes réels sont alors ignorés ou supprimés de l'image résultante. Le pixel ayant l'intensité la plus élevée en second (en négligeant tous les pixels du premier groupe) est ensuite repéré et la même procédure est suivie pour la production d'un autre groupe possible. Cette procédure est répétée jusqu'à ce qu'un critère prédéterminé soit satis- fait et par exemple la procédure peut être répétée un nombre prédéterminé de fois pendant un intervalle de temps prédéterminé, ou bien jusqu'à ce que l'intensité du pixel ayant l'intensité maximale qui reste soit inférieure à un certain niveau. Les groupes possibles sont ensuite mémorisés en tant que zones de sortie comprenant des mots de données qui contiennent des bits représentant le centroide du groupe, l'étalement du groupe, l'intensité du groupe, les emplacements individuels de pixels dans le groupe, le vec- teur de déplacement des pixels qui forment le groupe et la probabilité que le groupe soit réel. Les autres pixels (ne formant pas un groupe) sont éliminés. Ce processus est répété pour chaque image résultante qui est délivrée. Les zones de sortie pour les images résultantes les plus récentes sont ensuite comparées aux zones de sor- tie d'images précédentes pour positionner des groupes asso- ciés: c'est-à-dire qu'un groupe situé dans l'une d'un ensemble de zones de sortie qui comporte un groupe corres- pondant dans une zone d'un autre ensemble de zones de sor- tie. La probabilité affectée à chaque groupe est utilisée pour faciliter la détermination d'associations de groupes. Des groupes associés peuvent représenter la trajectoire d'une cible en mouvement. Des groupes qui sont associés avec succès peuvent être déclarés comme constituant une cible, ou bien si un certain nombre de groupes provenant de chaque image sont associés, alors un certain nombre de tra- jectoires peuvent être déclarées. Ceci est différent du procédé m parmi n de détermination de trajectoires, qui constitue l'état de la technique. La détection d'un déplacement peut être exécutée par analyse des images résultantes pour déterminer s'il existe des groupes. S'il existe des groupes, un seuil est ensuite appliqué à l'amplitude de la vitesse v(Vx2 + Vy2) et à l'intensité du pixel. Si la valeur de la vitesse est supérieure à un niveau prédéterminé et si l'intensité est supérieure à un niveau déterminé (de bruit), alors le sys- tème déclare que la cible est en mouvement. Un traitement à super-résolution peut être exé- cuté en utilisant les images originales par division de chaque pixel par exemple en plus de quatre pixels moyennant l'utilisation de formules d'interpolation et moyennant la production d'une image à résolution plus élevée à partir de ces pixels divisés. A ce stade, des pixels qui y sont adja- cents sont alors séparés (dans le cas de l'exemple de la division par quatre) par deux nouveaux pixels qui possèdent une valeur comprise entre les deux pixels adjacents origi- naux. On peut alors utiliser un vecteur de déplacement qui exécute un déplacement inférieur à un pixel (précédent) en raison de la présence des nouveaux pixels intermédiaires. Ceci fournit une estimation plus précise de la vitesse de la cible, étant donné que la "résolution" du vecteur de déplacement est accrue. Lors de l'obtention d'une super-résolution et/ou d'une détection de déplacement, il peut être souhaitable de réaliser une détection de bord dans les images d'entrée (groupe de n images) si l'objet cible n'est pas de petite taille (c'est-à-dire si l'objet cible ne représente pas uniquement quelques pixels dans l'image). La détection de bord est un procédé qui agit sur un objet englobant un cer- tain nombre de pixels et produit une image de contour de cet objet dans laquelle le contour est étroit (c'est-à- dire qu'il occupe seulement quelques pixels) et dans laquelle les points lumineux représentent des limites. Par conséquent, il est évident que la présente invention possède des avantages incluant une détection amé- liorée de cibles qui se situent dans des gammes extrêmes et sont obscurcies par un bruit, et une détection améliorée de cibles en mouvement et de cibles ponctuelles. Différentes modifications peuvent être apportées aux formes et modes de mise en oeuvre décrits précédemment, dans le cadre de la présente invention. Par exemple, dans d'autres modes de mise en oeuvre on peut utiliser d'autres critères pour déterminer l'objet cible, à la place d'une simple prédiction du pixel possédant l'intensité maximale. Ces autres critères peuvent inclure l'affectation d'une probabilité à chaque groupe sur la base de l'intensité des points dans le groupe une fois que des techniques de crois- sance de zones ont été appliquées. Dans le mode de mise en oeuvre de la figure 1, la valeur de 32 bits a été utilisée pour chaque pixel, et dans d'autres modes de mise en oeuvre, on peut utiliser un nombre de bits supérieur ou5 inférieur à 32 pour mémoriser chaque pixel. Dans d'autres modes de mise en oeuvre, les données correspondant à l'emplacement, la vitesse et l'intensité de l'objet cible peuvent être envoyées à un autre processeur de signaux pour y subir un autre traitement. REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement de signaux pour le suivi d'un objet en mouvement dont l'image est située dans des données d'image parasitées produites par un détecteur d'images, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: recevoir une première séquence d'un nombre n d'images contenant un certain nombre de pixels de points, appliquer chaque ensemble de valeurs de décalage qui correspond à une vitesse, parmi m ensembles de valeurs de décalage classiques à au moins un sous-ensemble des pixels dans chacune des n images reçues, de sorte que pour chaque image originale de la séquence, un nombre m d'images additionnelles sont formées, ce qui produit m séquences de n images, intégrer chacune des m séquences de n images pour produire m images de combinaison, produire une image résultante comprenant, en chaque emplacement de pixel, une représentation du pixel d'intensité maximale à partir des m images de combinaison et de la valeur de décalage correspondante, analyser l'image résultante pour déterminer un ou plusieurs groupes de pixels, et répéter les étapes indiquées précédemment au moins selon une seconde séquence ultérieure d'un nombre n d'images et accéder aux groupes de pixels fournis par des images résultantes successives en utilisant un algorithme d'association et, dans le cas d'une association, déclarer la séquence de groupes comme formant une ou plusieurs tra- jectoires possibles. 2. Procédé de traitement de signaux selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte en outre l'étape consistant à mémoriser la première séquence du nombre n d'images reçues d'une manière ordonnée selon un ordre prédéterminé de sorte que pour chaque image, chaque emplacement de mémoire mémorise l'intensité de chaque pixel et l'emplacement de mémoire représente la position du pixel dans l'image. 3. Procédé de traitement de signaux selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape d'analyse comporte en outre l'étape d'affectation d'une probabilité à chaque groupe possible sur la base de l'intensité et de l'étendue du groupe. 4. Procédé de traitement de signaux selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'étape d'analyse de l'image résultante utilise un algo- rithme de tri pour identifier le pixel possédant l'intensi- té maximale, puis examiner les pixels voisins pour détermi- ner s'il existe un groupe, et déterminer le pixel possédant l'intensité maximale parmi les autres pixels, tout en igno- rant les pixels situés dans un groupe quelconque identifié précédemment. 5. Procédé de traitement de signaux selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'étape d'analyse inclut les étapes supplémentaires consis- tant à calculer une valeur d'intensité due au bruit et com- parer la valeur de bruit calculée à l'intensité du groupe, et si l'intensité du groupe est supérieure à la valeur de bruit calculée d'une valeur prédéterminée, accepter alors le groupe, ou sinon le rejeter. 6. Procédé de traitement de signaux selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape consistant à affecter une probabilité à chaque groupe possible inclut l'étape consistant à comparer l'intensité du groupe à l'intensité de la valeur de bruit calculée et affecter une probabilité associée à la différence entre ces deux valeurs. 7. Procédé de traitement de signaux selon la revendication 6, caractérisé en ce que l'étape d'évaluation de groupes possibles à partir d'images résultantes succes- sives inclut l'étape consistant à utiliser les probabilités individuelles associées à chaque groupe lors de la détermi- nation des trajectoires les plus probables. 8. Appareil pour réaliser le suivi d'un objet en mouvement dont l'image est présente dans des données d'image parasitées produites par un détecteur d'images (10), caractérisé en ce qu'il comporte: un détecteur d'images (10) servant à produire des images numérisées à des cadences compatibles du point de vue vidéo, une mémoire (14) pour mémoriser une suite d'ima- ges numérisées, un processeur de données (16) pour décaler au moins une partie d'images adjacentes d'une première valeur S15 de décalage prédéterminée parmi une gamme de telles valeurs de décalage prédéterminées, intégrer des intensités de pixels en des emplacements de pixels pour produire une image de combinaison pour la première valeur de décalage prédéterminée, ajouter une composante de décalage à l'image de combinaison, la composante de décalage représentant la première valeur prédéterminée, modifier la première valeur prédéterminée et répéter le décalage, les étapes de déca- lage, d'intégration et d'addition pour les images reçues, jusqu'à ce que toutes les valeurs prédéterminées aient été utilisées, en produisant de ce fait une pluralité d'images de combinaison, produire une image résultante comprenant le pixel d'intensité maximale en chaque emplacement de pixel à partir de toutes les images de combinaison et la valeur de décalage correspondante pour chaque pixel de l'image résul- tante, mémoriser l'image résultante dans la mémoire, analy- ser l'image résultante pour déterminer des groupes pos- sibles, affecter une probabilité à chaque groupe possible sur la base de l'intensité du groupe, répéter d'une manière continue les étapes indiquées précédemment et évaluer des groupes possibles à partir d'images résultantes successives pour déterminer des trajectoires possibles, et un dispositif d'affichage (18) pour afficher l'information de trajectoire pour l'utilisateur.