Brevet FR2800491A1 — publié le 20010504

PROCEDE DE TRAITEMENT D'IMAGES EN PRESENCE DE BRUIT STRUCTURE ET DE BRUIT NON-STRUCTURE DESCRIPTION Domaine de l'invention L'invention concerne un procédé pour traiter des images représentatives d'objets dont les contours sont perturbés par du bruit structuré et du bruit non-structuré. Ce procédé consiste à extraire et à contrôler l'information surfacique d'objets immergés dans un milieu liquide opaque à partir d'images bidimensionnelles ou tridimensionnelles. L'invention trouve des applications dans les domaines de l'imagerie ultrasonore et de l'imagerie électromagnétique pour analyser des images 2D ou 3D et fournir des représentations de l'objet pris en image, qui ne nécessitent aucune connaissance particulière et aucune interprétation de la part de l'utilisateur. Par exemple, l'invention peut être appliquée dans le domaine médical, pour le diagnostique, par échographie, d'une maladie ou bien d'une malformation ou pour la surveillance médicale. L'invention peut aussi être appliquée dans le domaine du nucléaire, pour l'inspection d'une cuve de réacteur à neutrons rapides en service, afin de visualiser les structures métalliques immergées, de contrôler les manipulations mécaniques et la recherche d'objets perdus dans la cuve du réacteur. Etat de la technique Il existe actuellement, dans le domaine de l'imagerie ultrasonore, de nombreux dispositifs de visualisation ou de prise d'images d'un objet immergé dans un liquide opaque. L'un de ces dispositifs est décrit notamment dans la demande de brevet française n FR-A-2 755 242, déposée au nom du demandeur. Ce dispositif permet de former des volumes numériques contenant l'information surfacique relative à l'objet immergé, après acquisition d'échos ultrasonores par un dispositif de focalisation orthogonale multi-éléments à l'émission et à la réception. L'image acquise par un tel dispositif doit ensuite être interprétée par l'utilisateur pour diagnostiquer l'état de l'objet. Par exemple, dans le cas d'un foetus visualisé par échographie, le médecin échographiste doit savoir interpréter les images ultrasonores pour détecter une malformation du foetus ou toute autre anomalie. Une erreur d'interprétation de l'utilisateur peut, dans certains cas, avoir des conséquences dramatiques. Il serait donc intéressant de pouvoir offrir à l'utilisateur des représentations de l'objet immergé ne nécessitant aucune connaissance particulière sur le système d'imagerie. Or, il n'existe actuellement aucune méthode permettant d'extraire de l'image ultrasonore, l'information surfacique relative à l'objet, pour fournir une représentation fiable de cet objet sans nécessiter d'interprétation de la part de l'utilisateur. Il existe bien sûr des méthodes pour analyser le bruit non-structuré, c'est-à-dire le bruit de fond, sur une image ultrasonore ou électromagnétique. Ces méthodes consistent généralement en un filtrage, linéaire ou non, pour éliminer le bruit de haute fréquence et extraire les contours des structures dans l'image. Elles peuvent consister aussi en un seuillage pour éliminer les composantes continues. Il existe, par ailleurs, des méthodes connues pour analyser les bruits structurés, c'est-à-dire les artefacts, des images. L'une de ces méthodes consiste en une morphologie mathématique, telle que décrite dans l'ouvrage de G. MATHERON, intitulé " Random sets and integral geometry ", WILEY, New York, 1975, ou dans l'ouvrage intitulé " Image analysis and mathematical morphology " de B. SERRA, London Academic Press, 1982. En quelques mots, cette méthode consiste à utiliser une forme simple, appelée élément structurant, qui est déplacée dans l'ensemble de la structure de l'image, pour en extraire des formes, 2D ou 3D, interprétables. Une autre méthode d'analyse du bruit structuré est la transformée de HOUGH, qui est décrite notamment par H. MAITRE dans " un panorama de la transformation de HOUGH ", Traitement du signal, 2, n 4, 1984, ou encore dans " A survery of the HOUGH Transform and its extensions for curve detection ", de A. IANNINO et S. D. SHAPIRO, Pattern Recognition and Image Processing, pages 32 - 38, 1978. Cette méthode consiste à transformer un problème de reconnaissance de formes en un problème de recherche des maxima. Aucune de ces méthodes ne permet, à la fois, d'analyser les bruits structurés et non structurés et de reconnaître l'information pertinente relative à la structure de l'objet mis en image. De plus, les méthodes décrites précédemment sont adaptées pour traiter des images quantifiées en niveaux de gris. Elles ne sont pas adaptées pour traiter des images d'intensité non numérisée. Exposé de l'invention L'invention a justement pour but de proposer un procédé pour traiter des images d'intensité représentatives d'un objet dont les contours sont perturbés par du bruit structuré et du bruit nonstructuré. Nous rappelons, à toutes fins utiles, que les bruits structurés et non-structurés sont constitués, notamment, de différents types d'échos. Dans une image ultrasonore ou électromagnétique, on peut trouver les échos suivants: - écho spéculaire: pour un couple émetteur-récepteur, le point spéculaire sur une surface donnée est celui qui définit le plus court chemin entre l'émetteur et le récepteur passant par ce point de la surface (principe de FERMAT). Ce point est en réalité associé à une tache caractéristique du système d'imagerie (ouverture des antennes) et de la géométrie de la surface d'objet au point spéculaire théorique, créant un nuage de points dans le volume; - écho diffracté: lorsque l'objet présente des arêtes vives, un phénomène de diffraction se produit. L'onde réfléchie se propage dans des directions privilégiées, contribuant ainsi localement à des surbrillances; - écho rétrodiffusé: cet écho n'existe que pour des structures rugueuses, dont l'échelle de rugosité est proche de celle de la longueur d'onde; - écho fantôme (artefacts): sa présence est liée à des faces suffisamment proches (relativement à la fenêtre d'acquisition) pour introduire de fausses surfaces dans l'image par des réflexions multiples entre ces faces. Ces quatre types d'échos sont susceptibles de se retrouver dans le volume numérique formé après l'acquisition de l'image. Certains de ces échos sont sémantiquement et visuellement riches en informations: ce sont eux qui permettent au cerveau humain de reconstruire la scène prise en image. Il s'agit, en particulier, des échos diffractés et rétrodiffusés. Le traitement d'images proposé par l'invention est justement basé sur l'identification de ces différents types d'échos. Le procédé de l'invention cherche à éliminer le bruit de fond tout en conservant les échos rétrodiffusés, à éliminer les échos fantômes (à savoir le bruit structuré) tout en conservant l'information pertinente donnée par les échos rétrodiffusés et diffractés et à dissocier correctement les échos spéculaires des échos diffractés. Plus précisément, l'invention concerne un procédé de traitement d'une image 2D ou 3D représentative d'un objet dont les contours sont perturbés par du bruit structuré et du bruit non-structuré, caractérisé en ce qu'il consiste à extraire de l'image, le contour actif (ou contour pertinent) de l'objet par les étapes suivantes: a) élimination, sur l'image initiale, du bruit non-structuré ayant une amplitude voisine de celle des contours de l'objet à extraire, en seỉllant, par un maximum d'entropie, un histogramme unimodal représentatif de la distribution des amplitudes dans l'image, fournissant ainsi une image binarisée; b) analyse du bruit structuré de l'image, à partir de l'image binarisée, en éliminant les structures fines et en remplissant les trous des structures épaisses extraites à l'étape a) pour fournir une image à structures significatives; c) reconnaissance des bords de l'objet en caractérisant, sur l'image à structures significatives, le bruit structuré associé à des échos de diffraction et le bruit structuré associé à des échos spéculaires, en extrayant et en localisant les échos de diffraction des structures significatives de l'image, formant ainsi un ensemble de points caractéristiques, puis en modélisant l'ensemble de ces points caractéristiques selon une liste chaînée de points; et d) reconnaissance des surfaces de l'objet, à partir de l'image obtenue en c), en déterminant des points caractéristiques supplémentaires, intérieurs à la liste chaînée de points, ces points caractéristiques supplémentaires étant des extréma d'amplitude déterminés à partir de l'image initiale et de l'image à structures significatives, puis en optimisant le contour formé par l'ensemble des points caractéristiques. Avantageusement, la caractérisation du bruit structuré associé à des échos de diffraction est réalisée à partir d'un paramètre a mesurant le taux de variation des minima en profondeur rmin extraits pour chaque azimut Oi d'une composante connexe CC, avec i Z oieccrmin(Oi) - inf(rmin(i, SOi E CC) N sup(rmin (e), i i E c) - inf(rmin (i(i O i E CC) o N est le nombre de points CC, et d'un paramètre 1 indiquant l'orientation des points caractéristiques avec ia--iamin amax 1 amin o ia est l'azimut du point de profondeur minimale de CC, iamin et iamax sont, respectivement, les azimuts minimum et maximum de CC. Selon un mode de réalisation du procédé de l'invention, l'étape d) d'optimisation du contour est réalisée par la fonction suivante: E(p(e)) = l ( + ó(e une zone de bruit non-structuré. Selon un mode de réalisation du procédé de l'invention, l'étape a) consiste à appliquer la méthode de KAPUR (décrite ultérieurement) à des images d'amplitude, dans laquelle les entropies sont déterminées à partir d'un nombre d'états fixé à priori. Brève description des figures - La figure 1 représente schématiquement le diagramme fonctionnel du procédé de l'invention; - la figure 2 représente les structures à extraire dans l'étape b) du procédé de l'invention; - la figure 3 représente un exemple d'objet immergé dans un volume d'acquisition, objet dont on cherche à déterminer la représentation surfacique; et - les figures 4A 4F représentent les différentes images obtenues, pour l'objet de la figure 3, au cours du procédé de l'invention. Description détaillée de modes de réalisation de l'invention Le procédé de l'invention consiste, d'une façon générale, à permettre la détection automatique des défauts de surface de l'objet mis en image, puis la reconstruction de cet objet à partir d'une base de modèles. En d'autres termes, le procédé de l'invention consiste, à partir d'une image numérique brute, à invalider des zones pour effectuer une analyse structurelle du volume et préparer l'environnement d'une analyse fine par contours actifs. Après optimisation, les contours actifs modélisent les formes visuelles de haut niveau à introduire dans le processus. Cela nécessite de décomposer les éléments d'image, appelés " cellules ", en trois catégories: les cellules de fond, les cellules caractéristiques, les cellules invalidées. Cette décomposition des cellules est appelée aussi " étiquetage ". Les cellules de fond contiennent essentiellement du bruit de fond (bruit non-structuré de basse fréquence) et ne peuvent servir à la caractérisation des surfaces d'objets. L'information dans ces cellules n'est donc pas pertinente. L'ensemble des cellules caractéristiques constitue une information pertinente, mais partielle. Les cellules invalidées ne caractérisent pas l'information ultrasonore visuellement et sémantiquement riche, mais peuvent toutefois en contenir. Le procédé de l'invention propose donc d'identifier les différents types d'échos par une caractérisation et un classement des différentes cellules des volumes numériques obtenus après acquisition de l'image ultrasonore de l'objet étudié. Ceci est réalisé grâce aux quatre étapes suivantes: a) une analyse du bruit non structuré, c'est-à-dire du bruit de fond; b) une analyse du bruit structuré, c'est-à-dire une détection des réflexions multiples et de la signature de l'objet; c) une reconnaissance des bords de l'objet à partir de l'image obtenue en b); et d) une reconnaissance des surfaces de l'objet à partir de l'image brute (ou image initiale) et des images obtenues aux étapes b) et c). Comme on l'a dit précédemment, les images traitées par le procédé de l'invention peuvent être bidimensionnelles ou tridimensionnelles. Elles peuvent être de type ultrasonore ou électromagnétique. Toutefois, pour simplifier la description, l'invention sera décrite uniquement dans le cas d'une image ultrasonore bidimensionnelle décrite en coordonnées polaires. De plus, les images traitées par le procédé de l'invention sont des images d'intensité ou, plus précisément, des images d'amplitude dans le sens o ce que l'on visualise correspond à une intensité qui code l'amplitude. La figure 1 représente schématiquement les différentes étapes du procédé de l'invention. Le bloc a correspond à l'analyse des bruits non-structurés; on obtient, après cette étape a) une image Il sur laquelle les échos diffractés et spéculaires sont caractérisés physiquement. Le bloc b correspond à l'analyse des bruits structurés qui permet d'obtenir, sur une image I2, la caractérisation géométrique de ces échos diffractés et spéculaires. Le bloc c représente l'opération de reconnaissance des bords de l'objet par détermination des zones invalides de l'image I2 et des points caractéristiques du contour de l'objet. Les images obtenues en sortie des blocs a et c sont ensuite utilisées pour effectuer, dans le bloc d, la reconnaissance des surfaces de l'objet, avec la détermination du contour actif de l'objet. Enfin, le bloc e représente le modèle géométrique représentant la surface de l'objet étudié. Les étapes a) à d) vont maintenant être décrites de façon plus précise. L'étape a) consiste à caractériser physiquement le bruit non-structuré. Celui-ci peut être de deux types: - soit de haute fréquence: dans ce cas, il intervient sur les contours des structures dans l'image; - soit de basse fréquence: dans ce cas, il apparaît grossièrement sous forme de composante continue dans l'image. Cette étape a) a pour but de caractériser les cellules de fond, c'est-àdire les cellules qui contiennent essentiellement du bruit de fond, à savoir du bruit non-structuré de basse fréquence; ces cellules ne peuvent servir à la caractérisation des surfaces de l'objet étudié. Selon un mode de réalisation préféré de l'invention, cette étape a) consiste en une binarisation adaptée à un volume numérique. Cette binarisation est réalisée par un seuillage d'histogramme unimodal par maximum d'entropie, coupe par coupe. Plus précisément, l'invention propose d'utiliser la méthode de KAPUR connue pour éliminer les bruits de fond dans des images quantifiées en niveaux de gris et de l'adapter à des images d'intensités. La méthode de KAPUR est décrite dans le document intitulé " a new method for Gray-Level Picture Thresholding using the Entropy of the histogram ", de J. N. KAPUR et al., publié dans computer vision, graphics, and image processing, n 29, 273 - 285, 1985. Conformément à l'invention, la méthode de KAPUR a été modifiée de façon à pouvoir s'adapter à des images d'intensité, non quantifiées en niveaux de gris. La modification porte sur l'entropie a posteriori intra-classe qui est calculée sur un nombre d'états fixé a priori, de façon à modifier la quantification des histogrammes intra-classes en fonction du seuil de binarisation des intensités. On obtient ainsi, à la fin de l'étape a), une image binarisée, c'est-àdire une image dont toutes les cellules sont à 0 ou 1. L'étape b) du procédé de l'invention consiste en une analyse structurelle de l'image de l'objet, ou analyse du bruit structuré. Contrairement au bruit non structuré qui est caractérisé physiquement, le bruit structuré est caractérisé géométriquement. L'analyse du bruit structuré se fait donc à partir de l'image binarisée obtenue à l'étape a). L'analyse structurelle peut être réalisée selon deux méthodes distinctes: par une morphologie mathématique ou par une transformée de HOUGH. La transformée de HOUGH désigne une méthode qui permet de détecter la présence de formes appartenant à une famille de courbes paramétriques simples (en 2D) ou de surfaces paramétriques simples (en 3D) et ce, à partir d'une image binaire ou d'un ensemble de points caractéristiques préalablement extraits. C'est une méthode statistique permettant de transformer un problème de reconnaissance de formes en un problème de recherche des maxima. En morphologie mathématique, on utilise a priori une forme simple, appelée élément structurant, pour extraire des formes, bidimensionnelles ou tridimensionnelles, interprétables. Il s'agit d'une démarche inductive qui consiste à exploiter ce que l'on recherche. Le déplacement de cet élément structurant dans l'ensemble structuré suppose une relation d'inclusion entre les espaces de définition des deux ensembles. Dans le mode de réalisation' préféré de l'invention, la méthode d'analyse structurelle utilisée est la morphologie mathématique, qui permet de détecter les structures globalement triangulaires associés à des échos de bord et les structures plutôt rectangulaires associées à des échos spéculaires. De plus, la morphologie mathématique permet, par une opération d'ouverture, d'adoucir les contours et, notamment, de supprimer les petites structures. Cette opération d'ouverture consiste classiquement à éroder un ensemble de cellules par un élément structurant, puis à dilater l'ensemble résultant de cette érosion à l'aide du méme élément structurant. Parallèlement, une opération de fermeture morphologique, classique, consiste en une dilatation, puis une érosion par un élément structurant. La fermeture permet de combler des lacunes; l'image résultante de cette transformation contient la forme initiale. Après binarisation du volume numérique, l'information de rétrodiffusion restante est très morcelée et surtout de faible épaisseur au regard des coupes volumiques. C'est pourquoi, le procédé de l'invention propose d'utiliser une érosion par un petit élément structurant pour éliminer à la fois le bruit de fond restant et l'information de rétrodiffusion traitée ultérieurement. Restent, alors, uniquement les structures associées aux traînées de diffraction et aux traînées du spéculaire. Afin de boucher les trous observés principalement dans les traînées de diffraction, l'invention propose d'utiliser une dilatation par un plus gros élément structurant 3D. Prendre un tel élément structurant permet d'extraire des structures pleines et significatives dans le but d'une discrimination échos spéculaires - échos diffractés. Le résultat attendu de cet enchaînement de transformations morphologiques est décrit sur la figure 2, o les structures de l'image sont surlignées d'un trait clair. Les résultats pratiques sont indiqués sur les figures 4B et 4C (décrites plus en détail ultérieurement), figures pour lesquelles le petit élément structurant choisi est composé de trois azimuts et trois profondeurs, tandis que le gros élément structurant est composé de trois azimuts et cinq profondeurs. Ainsi, par mise en oeuvre d'une ouverture modifiée (on change d'élément structurant entre l'érosion et la dilatation), on peut détecter le bruit structuré contenu dans les volumes numériques de l'image binarisée. On peut, en outre, localiser l'information de rétrodiffusion et éliminer le bruit non-structuré qui est resté après la binarisation. Le procédé de l'invention se poursuit par l'étape c) de reconnaissance des bords de l'objet. On rappelle que l'analyse des bruits non-structurés et structurés des étapes a) et b) a permis la détection d'un ensemble de structures liées à la présence soit d'échos diffractés par les bords de l'objet, soit d'échos spéculaires. Or, les échos diffractés contiennent une information topologique, à l'inverse des échos spéculaires. Il est donc important de pouvoir discriminer les structures résultant d'échos spéculaires des structures résultant d'échos diffractés afin de pouvoir déterminer, parmi toutes les structures, celles qui contiennent une information importante, à savoir une information relative aux bords de l'objet. Selon l'invention, cette reconnaissance des bords de l'objet est réalisée par la détection des minima en profondeur qui correspondent à des points caractéristiques, puis la fermeture, ou la modélisation, de l'ensemble de ces points caractéristiques. Or, comme expliqué à l'étape b), une structure de diffraction est globalement triangulaire tandis qu'une structure spéculaire est globalement rectangulaire. Il est donc important de bien caractériser les structures triangulaires. Chaque triangle est caractérisé par ses sommets: le sommet de profondeur minimale correspond à un coin de face avant d'objet, l'autre sommet d'angle polaire voisin correspond au coin de face arrière situé sur la même face latérale que le coin avant. La position du troisième sommet relativement aux deux autres indique de quel côté il faut chercher l'information de surface. La figure 2 représente justement de telles structures rectangulaire R et triangulaires Tl et T2. La structure triangulaire Tl montre qu'il faut chercher l'information vers la droite de l'image par rapport au point A; la structure triangulaire T2 montre qu'il faut chercher l'information vers la gauche de l'image par rapport au point B. La discrimination entre composantes triangulaires et rectangulaires s'effectue alors grâce à un premier paramètre a mesurant le taux de variation des minima en profondeur rmin extraits pour chaque azimut Oi d'une composante connexe CC: i E 6,crmin(ei)- inf(rmin(Oi), Oi E CC) sup(rmi (Oi), ri e CC) - inf(rmin (O), 1 E CC) o N est le nombre de points de CC. Si a est proche de 0, la face avant de la structure de redondance (vis-àvis des ondes incidentes) est quasiment plane et la composante connexe est interprétée comme la traînée significative d'un écho spéculaire. Si a est proche de 0,5, la face avant est inclinée et correspond à l'hypoténuse du triangle de diffraction recherché. Il faut ensuite connaître l'orientation globale du triangle afin d'indiquer de quel côté relativement à l'azimut du point extrait de la composante connexe de diffraction le contour est à rechercher. Pour cela, un deuxième paramètre i a été introduit; il indique si la borne inférieure en profondeur d'une composante connexe de diffraction se situe du côté des azimuts inférieurs ou supérieurs à l'azimut médian de la composante: a -iain amax amiin o ia est l'azimut du point de profondeur minimale de CC, iamix et iamax sont, respectivement, les azimuts minimum et maximum de la composante étudiée. Ainsi, a et f sont les deux paramètres caractéristiques de composantes connexes 2D de diffraction à partir desquelles il est possible d'extraire le point de profondeur minimale étiqueté à + 1 selon que la surface à extraire est à droite ou à gauche du point. On construit finalement une liste chaînée de points caractéristiques étiquetés et ordonnés par azimuts croissants. Tous les autres points (ou cellules associées) appartenant aux structures de redondance sont alors invalidés. Le procédé de l'invention propose, ensuite, une étape d) de reconnaissance des surfaces de l'objet. Cette reconnaissance de surfaces est établie à partir de l'image obtenue en c) des bords de l'objet et de l'image des structures significatives obtenue après l'étape b). En 2D, cette reconnaissance de surfaces se traduit par la détection de courbes planes à partir de points d'accrochage (ou points caractéristiques) et, en 3D, par la détection de surfaces à partir de courbes gauches d'accrochage. Plus précisément, cette étape d) consiste tout d'abord en une initialisation des contours " actifs " de l'objet, autrement dit, des contours réels de l'objet. Pour cela, on considère les points caractéristiques de la liste chaînée déterminée à l'étape c) comme les extrémités de courbes à extraire et on cherche d'autres points d'accrochage des contours initiaux, appelés aussi points intérieurs, qui n'appartiennent pas aux bords déterminés à l'étape c). Tout d'abord, les points de la liste chaînée à apparier doivent être d'étiquettes opposées. La succession de deux points de même étiquette signifie qu'un contour en cache un autre. Cette simplification se traduit par le traitement exclusif des couples de points, d'étiquettes opposées, successifs dans la liste chaînée. Par ailleurs, si le premier bord rencontré indique que l'objet se situe vers le bord du volume numérique, le bord manquant est initialisé par le point de plus faible profondeur. Une fois la paire de points détectée, la recherche de points d'accrochage intérieurs se fait par détection d'extrema d'ordre (par exemple, d'ordre 20) non-invalides. On ajoute enfin un point par azimut intermédiaire de la grille polaire: celui qui se trouve juste en deçà de l'intersection du segment reliant deux points d'accrochage (intérieurs ou d'extrémité) par le rayon d'azimut donné. Cet ensemble de points est sujet à se mouvoir, chacun selon sa ligne en profondeur (à azimut fixé) et selon un processus d'optimisation qui va maintenant être décrit. L'optimisation des contours actifs consiste à choisir un modèle déformable qui intègre la structure des coupes volumiques: un contour actif est recherché sous forme de graphe 2D polaire, avec des coordonnées (p, 0). La méthode d'optimisation, selon l'invention, s'appuie sur le contour actif énoncé à partir du théorème d'EULER-LAGRANGE avec la fonctionnelle suivante: 6, Dp2 a2P E(P()) = (O +(0) - I(p(", e0o ae 80 o p et 0 sont les coordonnées polaires du point considéré, I est l'intensité en ce point, x est un terme de pondération de prise en compte de l'intensité des points dans le processus d'optimisation, et o a et I ont des valeurs différentes selon que le point considéré est dans une zone de bruit structuré ou dans une zone de bruit non-structuré. La discrétisation adoptée contraint les points du modèle à rester sur leur ligne en profondeur. Seule, une approximation locale des intensités sur les lignes en profondeur va guider le déplacement des points à l'encontre de la force interne régularisante, qui elle agit davantage sur une régularité selon les azimuts. L'intérêt de cette contrainte est d'obtenir une bonne répartition des points même si l'écart entre les points n'est pas rigoureusement constant. En appliquant le théorème d'EULER-LAGRANGE pour la fonctionnelle E(p(8)) donnée précédemment, on obtient l'équation fonctionnelle suivante: -() 5 ep+P(O)I2p ai(p(0)) - + = ôp y 5 2 ap Des conditions aux limites sont fixées par p(eo), p' (0o), p(0i), p' (i), qui garantissent l'unicité de la solution du système différentiel d'ordre 4. Plus le rapport x/5 est grand, plus la courbe est rigide et courte, ce dont nous avons besoin dans les zones invalides. En outre, afin que l'énergie interne soit davantage prise en compte dans les zones invalides relativement à l'énergie externe, plutôt que de prendre 3 constant et d'augmenter a, soit en pratique: - si le point est valide > a = 1, 3 = 10 - si le point est invalide => a = 1, 3 = 100. Lors de la diffraction, la dépendance temporelle du contour actif apparaît sous forme d'énergie cinétique dans l'équation différentielle: 2 Yp ap + ap a(p(e)) at 502 f04 Sp o Y joue le rôle de poids de la courbe. Selon une discrétisation aux différences finies en 0 et en t, l'équation différentielle précédente se transforme en système matriciel: (A + - IdN) R(t) = R(t- At) - XF(t - At), At o R(t) = [p(O, t), p(AG, t),..., p(AON, t)], aI F(t) = est la dérivée en chaque point du contour ap actif d'une Bspline cubique approximant chaque ligne en profondeur traversée par la courbe, et A est une matrice pentadiagonale dans le cas de contours actifs ouverts (à extrémités libres ou fixes), de bande symétrique: [lai, i-2;ai,i-1;ai,i; ai,i+l;ai,i+2] avec: Ii-1 ai,i-2 =h4 aiil = 4 (-h2a - 2i1- 2ij) aii=- (h2 (ai + i i+l) 4j + i- + 4i+ i+l) h4 aii+l= h4 (-h2 (ai+l) - 25i - 20i+l) Ii+l ai, i+2 h4 valable des lignes 2 à N - 2. Les lignes restantes sont déterminées par les conditions aux extrémités de la courbe. De plus, h est la distance moyenne entre deux points du contour actif à l'instant t. Lorsque les étapes a), b), c) et d) sont terminées, on obtient un modèle de contours actifs 2D qui intègre l'analyse structurelle dans ses paramètres de raideur et d'élasticité. Les figures 3 et 4A à 4F montrent un exemple d'application du procédé de l'invention. Plus précisément, la figure 3 représente une plaque plane dont on cherche à obtenir une bonne représentation. Cette plaque plane a une longueur de 0,8 m, une largeur de 0,7 m et une épaisseur de 0,02 m. Elle est disposée, pour l'exemple considéré, à 2 m du système d'imagerie. Les volumes numériques montrés sont restreints aux zones de bonne performance du système d'imagerie, à savoir sur une zone allant de +15 en azimuts avec un pas de 0,25 , de -5 à +1 en sites avec également un pas de 0,25 , et un champ en profondeur allant de 1,98 m à 2,1 m discrétisé sur 101 points. Etant donné la forme de la plaque, lors de la prise d'image par un système d'imagerie ultrasonore, des réflexions multiples entre les différentes faces de la plaque vont créer différents échos. Ce sont ces échos que le procédé de l'invention cherche à caractériser pour obtenir une bonne représentation de la plaque. Les figures 4A à 4F montrent les différentes représentations de l'objet obtenues au cours du procédé. Plus précisément, la figure 4A représente l'image ultrasonore de la plaque plane, vue de dessus. La figure 4B représente l'image obtenue après l'étape a) d'analyse du bruit non-structuré. Les figures 4C et 4D représentent les images binarisées obtenues, respectivement, au cours de l'étape b) et à la fin de cette étape b) d'analyse du bruit structuré. La figure 4C correspond à l'image obtenue après l'opération d'érosion de l'image 4B par de petits éléments structurants, et la figure 4D représente l'image obtenue après dilatation par un gros élément structurant. Sur ces deux figures 4C et 4D, on comprend dès à présent que l'objet a deux bords, représentés par les formes sensiblement triangulaires, et un trajet direct représenté par la forme sensiblement rectangulaire. La figure 4E représente la plaque plane après l'étape c) de reconnaissance des bords de l'objet et la figure 4F montre le contour actif de la plaque plane, obtenu à la fin du procédé de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement d'une image 2D ou 3D représentative d'un objet dont les contours sont perturbés par du bruit structuré et du bruit nonstructuré, caractérisé en ce qu'il consiste à extraire de l'image, le contour pertinent de l'objet par les étapes suivantes: a) élimination, sur l'image initiale, du bruit non-structuré ayant une amplitude voisine de celle des contours de l'objet à extraire, en seuillant, par un maximum d'entropie, un histogramme unimodal représentatif de la distribution des amplitudes dans l'image, fournissant ainsi une image binarisée; b) analyse du bruit structuré de l'image, à partir de l'image binarisée, en éliminant les structures fines et en remplissant les trous des structures épaisses extraites à l'étape a) pour fournir une image à structures significatives; c) reconnaissance des bords de l'objet en caractérisant, sur l'image à structures significatives, le bruit structuré associé à des échos de diffraction et le bruit structuré associé à des échos spéculaires, en extrayant et en localisant les échos de diffraction des structures significatives de l'image, formant ainsi un ensemble de points caractéristiques, puis en modélisant l'ensemble de ces points caractéristiques selon une liste chaînée de points; et d) reconnaissance des surfaces de l'objet, à partir de l'image obtenue en c), en déterminant des points caractéristiques supplémentaires, intérieurs à la liste chaînée de points, ces points caractéristiques supplémentaires étant des extrêma d'amplitude déterminés à partir de l'image initiale et de l'image à structures significatives, puis en optimisant le contour formé par l'ensemble des points caractéristiques. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la caractérisation du bruit structuré associé à des échos de diffraction est réalisée à partir d'un paramètre a mesurant le taux de variation des minima en profondeur rmin extraits pour chaque azimut ei d'une composante connexe CC, avec N eeccrmin(ei) - inf(rmin(ei) Oi e Cc) N sup(rmin(Oi), ei E CC) - inf(rm,.n (,),, e CC)' o N est le nombre de points CC, et d'un paramètre D indiquant l'orientation des points caractéristiques avec = a 1ami n i amax amin O ia est l'azimut du point de profondeur minimale de CC et iamin et iamax sont, respectivement, les azimuts minimum et maximum de CC. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'étape d) d'optimisation du contour est réalisée par la fonction suivante: E(p(e)) = j (e + D(e8_2P - xI(p(e)"d, o p et e sont les coordonnées polaires du point considéré, I est l'intensité en ce point, X est un terme de pondération de prise en compte de l'intensité des points dans le processus d'optimisation, et o a et X ont des valeurs différentes selon que le point considéré est dans une zone de bruit structuré ou dans une zone de bruit non-structuré. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'étape a) consiste à appliquer la méthode de KAPUR à des images d'amplitude, dans laquelle l'entropie est déterminée à partir d'un nombre d'états fixé à priori.