Brevet FR2801991A1 — publié le 20010608

La présente invention concerne un procède de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple, parmi une pluralité d'images stockées dans une base de données, chacune des images stockées étant associée à une donnée représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. L'invention concerne également un dispositif apte à mettre en ceuvre un tel procédé. Une méthode conventionnelle de recherche d'images numériques dans une base de données contenant des images repose sur un système d'indexation images dans la base de données. but du système d'indexation est d'associer à chaque image de la base une information caractéristique du contenu de l'image appelé index de l'image. L'ensemble de ces informations formant l'index de la base de données. utilisateur peut alors interroger la base de données d'images au travers d'une requête contenant une information caracteristique du type d'image recherchée. Le contenu de la requête est ensuite comparé suivant une stratégie de recherche avec le contenu de l'index de la base données. Finalement, l'image de la base dont l'information indexée a la plus grande similarite avec le contenu de la requête est alors extraite. Une pluralité d'images extraites de la base peut être également présentées à l'utilisateur, ordonnees selon l'importance de leur similarité avec la requete. Dans un système traditionnel d'indexation d'images numériques, l'index la base de donnée est composé de descripteurs textuels des images stockées. La requête de l'utilisateur est alors constituée de mots clés décrivant les caractéristiques du contenu de l'image à rechercher. Ce type d'indexation par descripteurs textuels présente l'inconvenient d'être imprécis en particulier parce qu'une meure image peut être décrite différente façon par différents utilisateurs. Pour pallier ce type d'inconvénient, le besoin s'est donc fait ressentir d'élaborer des techniques permettant de représenter et d'extraire le contenu sémantique d'une image numérique. Des méthodes sont apparues dans lesquelles une image est caractérisée selon la distribution des couleurs ou textures qui la composent. Dans d'autres méthodes, une image est caractérisée par la forme, le contour d'un objet qui la compose. Mais tous ces descripteurs appelés primitives de l'image, ne reflètent des caractéristiques physiques de l'image, sont donc de bas niveau semantique. Pour augmenter le caractère sémantique l'indexation des images, systèmes d'indexation qui utilisent la combinaison de primitives de bas niveau commencent à voir le jour. Un des plus célèbres est certainement le systeme QBIC ( query- by-image-contenf ) développé par la société IBM. Pour obtenir plus de détails sur ce système, on peut se référer à l'article The QBIC Projecf : Querying Images by Content Using Color, Texture, and Shape , de Niblack, W et al., paru dans IBM Computer Sciences Research Report, pp 1-20 (1e` fév. 1993). On peut également se reporter au brevet américain N 5579471 de la société IBM intitulé Image query system and method . Le système QBIC permet de retrouver des images fixes (ou la vidéo) numériques à partir d'une requête par l'exemple. Dans le cas particulier des images fixes, cette requête est définie soit comme une image complete, soit comme un objet de forme rectangulaire ou arbitraire, extrait d'une image ou défini par l'utilisateur. contenu des images de la base de donnée est caractérisé sa distribution couleurs (histogramme), sa texture et sa forme. Dans le cas où la requête est définie comme une portion encore appelée région, d'une image, la mesure de similarité tient également compte la position spatiale de cette région. Toutefois, la requête ne porte au mieux que sur une seule portion de l'image d'exemple. ailleurs, l'utilisateur n'a pas la possibilité de désigner zones particulieres de l'image d'exemple dont il ne veut pas retrouver contenu dans type d'images qu'il recherche. outre, l'utilisateur ne peut pas spécifier au système recherche désire que la recherche ne se fasse qu'à partir du contenu régions particulières qu'il a définies dans l'image d'exemple, sans prendre en considération contenu du reste de l'image. zones ou régions particulières de l'image d'exemple sont désignées, dans la suite de la description, sous l'expression régions d'intérêt . présente invention vise à remédier aux inconvénients précités des systèmes recherche d'images de l'art antérieur. A cet effet, la présente invention concerne un procédé recherche d'images, à partir d'une image d'exemple, parmi une pluralite d'images stockées dans une base de données, chacune des images stockées étant associée à une donnée d'un premier type, dite index de l'image stockée, représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. Conformément à l'invention ce procédé de recherche d'images comporte étapes suivantes recevoir une donnée d'un deuxième type représentative de la localisation moins une région d'intérêt dans l'image d'exemple ; pour chaque région d'intérêt, recevoir une donnée d'un troisième type indicative d'un type de prise en compte du contenu de ladite région d'intérêt pour la recherche d'images ; - calculer une donnée d'un quatrième type, index de l'image d'exemple, représentative d'au moins une caractéristique contenu visuel de l'image d'exemple, le mode de calcul de la donnée quatrième type dépendant la donnée du deuxième type et des données troisième type ; calculer une similarité entre l'image d'exemple et chacune des images parmi au moins un sous-ensemble des images stockées, la similarité étant calculee à partir de ladite donnée du premier type associée à l'image stockée et donnée du quatrième type associée à l'image d'exemple ; - fournir au moins une image, dite image résultat, de la base de données, cette (ces) image(s) résultat étant sélectionnée(s) parmi les images stockées de la base de données selon son (leur) degré de similarité avec l'image d'exemple. Ainsi, d'une part, en permettant à l'utilisateur de fournir une information (donnée du troisième type) lui permettant de préciser la façon dont il veut contenu des régions d'intérêt qu'il a définies dans l'image d'exemple soit pris en compte dans la recherche d'images, le procédé de recherche présente invention, offre à l'utilisateur une grande souplesse pour définir façon précise sa requête. D'autre part, en adaptant le calcul de l'index de l'image d'exemple à ces données du troisième type, on obtient un calcul de similarité entre l'image d'exemple et une image stockée quelconque qui est très précis et qui reflète fidèlement les choix de l'utilisateur dans la définition de sa requête. Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, la donnée du troisième type, notée Vr, associée à une région d'intérêt, notée ROI, est une donnée scalaire pouvant prendre toutes les valeurs comprises entre une valeur inférieure prédéfinie, Vmi,, et une valeur supérieure prédéfinie, Vmax. D'autre part, si cette donnée du troisième type Vr est égale à la valeur inférieure prédéfinie Vmi,,, le contenu des images recherchées ne doit pas être similaire au contenu de la région d'intérêt ROI correspondante ; si cette donnée du troisième type Vr est égale à la valeur supérieure prédéfinie VmaX, le contenu des images recherchées doit être similaire au contenu de la région d'intérêt ROI, correspondante ; enfin, si cette donnée du troisième type V, comprise strictement entre la valeur prédéfinie inférieure Vmi,, et la valeur prédéfinie supérieure Vmax, le contenu des images recherchées doit être plus ou moins similaire à celui de la région d'intérêt ROI correspondante selon que valeur de Vr se rapproche de Vmax ou se rapproche de Vmin, le contenu global l'image d'exemple devant également être pris en considération. De cette façon, l'utilisateur dispose d'une moyen simple efficace pour définir son choix en ce qui concerne la stratégie de recherche 'il désire appliquer en fonction des régions d'intérêt définies dans l'image d'exemple. D'autre part, le choix de l'utilisateur exprimé sous cette forme, est facilement applicable au travers de l'index de l'image d'exemple dont le mode calcul dépend des données du troisième type. Selon un caractéristique du mode préféré de réalisation de l'invention, la donnée du premier type constituant l'index d'une image stockée considérée, est constituée d'un histogramme de couleurs portant contenu global de l'image. Ainsi, par l'utilisation de la distribution des couleurs dans l'image stockée considérée comme index de cette image, on augmente la precision de l'index, par rapport à l'utilisation d'un autre descripteur tel que la texture. Selon un aspect particulier du mode de réalisation préféré de l'invention, si toutes les données du troisième type sont égales ' la valeur prédéfinie inférieure Vmin, ou si toutes les données du troisième type sont égales à la valeur prédéfinie supérieure VR,ax, ; ou bien si chacune des données du troisième type est soit égale à Vn,;, soit égale à V,,ax, alors l'étape de calcul de l'index de l'image d'exemple, comporte une étape de calcul d'un vecteur, (GR(Q)), dont chaque composante est constituée de l'histogramme de couleurs représentatif du contenu visuel d'une des régions d'intérêt, ce vecteur constituant l'index de l'image d'exemple. Ainsi, dans les conditions ci-dessus mentionnées portant sur les données du troisième type, on obtient un index de l'image d'exemple n'est représentatif que du contenu des régions d'intérêt de l'image d'exemple, appliquant ainsi une stratégie conforme au choix de l'utilisateur exprime les valeurs qu'il a affectées aux données du troisième type. Selon un autre aspect particulier du mode de réalisation préfère de l'invention, si toutes les données du troisième type sont strictement comprises entre la valeur prédéfinie inférieure V,,n et la valeur prédéfinie supérieure V,nax, alors l'étape de calcul de l'index de l'image d'exemple, comporte étapes suivantes - calculer une matrice (W) à M ligne et M colonnes, où est un nombre entier désignant le nombre de couleurs disponibles, dont chaque élément de la diagonale correspond à une des M couleurs disponibles, chacun des éléments de la diagonale ayant une valeur qui est calculée en fonction du caractère dominant de la couleur associée à cet élément dans régions d'intérêt associées à l'image d'exemple, et de la donnée du troisieme type associée à chacune des régions d'intérêt ; - calculer l'histogramme de couleurs (HM(Q)) représentatif du contenu visuel global de l'image d'exemple (Q) ; - définir l'index de l'image d'exemple (Q) comme étant resultat (X(Q)) du produit de la matrice (W) par l'histogramme de couleurs (HM(Q)) représentatif du contenu visuel global de l'image d'exemple (Q). Ainsi, dans les conditions ci-dessus mentionnées portant les données du troisième type, on obtient un index de l'image d'exemple constitué d'un histogramme de couleurs dont les éléments de couleur sont pondères, au travers produit de l'histogramme par la matrice, en fonction de la présence de façon dominante de cet élément de couleur dans les régions d'intérêt définies dans l'image d'exemple. Selon encore un autre aspect particulier mode de réalisation préféré l'invention, lorsque les données du troisième type ne sont pas toutes égales à valeur prédéfinie inférieure Vm;,,, et ne sont pas non plus toutes égales à valeur prédéfinie supérieure Vmax, et ne sont non plus chacune soit égale a Vm,n soit égale à Vmax, et ne sont pas non plus toutes strictement comprises entre Vm,, et Vmax, l'index de l'image d'exemple est constitué du résultat (X(Q)) du produit de la matrice (W) par l'histogramme de couleurs (H,,(Q)) représentatif du contenu visuel global de l'image d'exemple (Q), et du vecteur, (GR(Q)), dont chaque composante est constituée l'histogramme de couleurs représentatif du contenu visuel d'une des régions d'intérêt. Ainsi, encore, dans les conditions ci-dessus mentionnées, portant sur les données du troisième type, on obtient un index l'image d'exemple dont le calcul permet l'adaptation de la stratégie de recherche d'images, aux valeurs des données du troisième type fournies par l'utilisateur. En pratique, la donnée du second type représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image, constituée d'un ensemble de points à deux dimensions indicatifs de la forme de ou des région(s) d'intérêt et de sa(leur) localisation dans le plan image de l'image. De cette façon, on obtient un mode de représentation d'une région d'intérêt qui est peu coûteux en termes de ressources informatiques utilisées et qui est suffisant du point de vue de l'exploitation qui en est fait. D'autres caractéristiques avantageuses du procédé de recherche d'images conforme à la présente invention sont définies dans les revendications annexées à la présente description de l'invention. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple, parmi une pluralité d'images stockées dans une base de données. Conformément à l'invention ce dispositif comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre un procédé de recherche d'images selon l'invention, tel que définit ci-dessus. La présente invention concerne également un ordinateur, comprenant un dispositif de recherche d'images conforme à l'invention ou moyens adaptes à mettre en oeuvre le procédé de recherche d'images conforme à l'invention. L'invention vise également un programme d'ordinateur comportant une ou plusieurs séquence d'instructions apte à mettre en ceuvre le procède recherche d'images selon l'invention lorsque le programme est charge exécuté dans un ordinateur. L'invention vise aussi un support d'informations, tel une disquette ou un compact disque (CD), caractérisé en ce qu'il contient un programme d'ordinateur. avantages de ce dispositif, cet ordinateur, ce programme d'ordinateur ce support d'informations sont identiques à ceux du procédé que succinctement exposés ci-dessus. D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront encore dans description ci-après. mode préféré de réalisation de la présente invention va maintenant être décrit à l'appui des dessins annexés sur lesquels - figure 1 est un diagramme blocs illustrant l'architecture générale un dispositif de recherche d'images dans une base de données selon la présente invention ; - figure 2 représente un organigramme illustrant la séquence des étapes procédé de recherche d'images conforme à la présente invention; - figure 3 composée des figures 3a, 3b, 3c, représente organigramme illustrant le procédé d'indexation de l'image d'exemple selon mode préféré réalisation de l'invention ; - la figure 4 composée des figures 4a, 4b, représente un organigramme illustrant le procédé de calcul de la similarite entre une image d'exemple et une image de la base de données selon mode préféré de réalisation de l'invention ; - la figure 5 représente schématiquement ordinateur adapté à mettre en oeuvre le procédé de recherche d'images conforme à la présente invention. va décrire tout d'abord en référence à figure 1, un diagramme blocs illustrant l'architecture générale d'un dispositif de recherche d'images (1) conforme à la présente invention. Le dispositif comporte des éléments électroniques (désignés en anglais sous le terme hardware ) et des éléments logiciels (désignés en anglais sous le terme software ). dispositif représenté à la figure 1 comprend une unité 10 d'entrée/sortie données d'images destinée à permettre l'entrée dans une base de données 11 de nouvelles images à stocker, et de récupérer une image stockée et/ou données indexées à l'image stockée. unité 30 d'entrée d'une image d'exemple est associée à un dispositif d'entree 31 pour permettre à un utilisateur d'entrer ou d'indiquer une image d'exemple dont la comparaison avec les images stockees dans la base de données permettra d'obtenir une ou plusieurs images comme résultat de la recherche. Ces images pourront être affichées sur une unité d'affichage 90. dispositif 1 comprend également une unité de stockage de données d'images, destinée à mémoriser de façon temporaire les données récupérées la base de données 11 ou bien les données associées à l'image d'exemple obtenue par les unités 30 et 31. dispositif de la figure 1 comprend en outre une unité 40 de récupération données d'index associées aux images stockées dans la base de données 1 , ou d'extraction de données d'index associées à des images devant être stockées dans la base de données, selon le cas. la même façon une unité 50 est chargée d'extraire ou de récupérer les données d'index de l'image d'exemple. Une unité 60 de calcul de similarité est chargé d'évaluer la similarité de l'image d'exemple avec les images de la base de données. Une unité 70 de sélection d'images est ensuite chargée de trier les images de la base de données en fonction de leur similarité avec l'image d'exemple, et de sélectionner une ou plusieurs images stockées comme résultat de recherche. Dans un mode de réalisation préféré de l'invention les images selectionnées sont ensuite affichées par l'unité d'affichage 90. Finalement, le dispositif de recherche d'images representé à la figure 1 comporte une unité de commande 80, pour commander le fonctionnement global du dispositif. Chaque image stockée de la base de données 11 indexée de la façon suivante. Lorsqu'une nouvelle image doit être stockée dans la base de données, il est extrait préalablement de celle-ci une donnée representative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. Conformement à un mode de réalisation préféré de l'invention, cette donnée est caracteristique de la distribution des couleurs (histogrammes de couleurs) dans l'image. L'invention s'applique également au cas où les images sont stockées sous forme compressée. Dans ce cas, une image est representée par un train binaire. Par exemple, dans le cas où l'algorithme compression utilise la décomposition en ondelettes (en anglais wavelet transform ) connue de l'état de la technique, on pourra caractériser le contenu de l'image originale en considérant une sous-bande particulière de l'image. En définitive, à chaque image stockée de la base donnée, il est associé une donnée, référencée dans la suite de la description l'expression donnée de contenu ou donnée du premier type , representative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. Cette donnée est appelée index de l'image stockée considérée. L'indexation d'une image devant être stockée dans la base de données est effectuée comme mentionné précédemment, l'unité 40 d'extra ctionlrécupération d'index des images stockées. En référence maintenant à la figure 2, on va décrire le procédé de recherche d'images conforme à la présente invention mis en ceuvre par le dispositif de recherche d'images (1) représenté à la figure 1. Le procédé de recherche commence par l' étape dans laquelle un utilisateur humain utilise l'unité 30 d'entrée d'image d'exemple associée au dispositif d'entrée 31 pour définir une image d'exemple qui servira de référence pour recherche d'images dans la base de données. L'utilisateur à le choix, pour définir l'image d'exemple, entre désigner une image la base de donnees, ou bien fournir une image extérieure à la base de donnees. Selon le mode de réalisation préféré de l'invention, le dispositif d'entrée 31 comporte un dispositif de pointage telle qu'une souris, ainsi qu'un clavier, et l'unité d'affichage 90 comporte un écran. Pour permettre à l'utilisateur de choisir une image la base de donnees comme image d'exemple, le dispositif de recherche affiche à l'écran 90 icônes représentant les images de la base de donnees. L'utilisateur peut alors sélectionner à l'aide de la souris, l'icône de l'image dont le contenu lui semble être le plus proche de celui de ou des images recherche. En variante, l'utilisateur peut également utiliser le clavier pour entrer référence de l'image stockée qu'il choisit comme image d'exemple. Si l'utilisateur choisit de fournir une image extérieure à base de donnees, il pourra par exemple fournir au dispositif de recherche 1 chemin d'acces à l'image d'exemple qui sera accessible via une lecteur de disquettes ou de compact disques (CDROM) intégrés au dispositif d'entree 31. De retour à la figure 2, une fois que l'utilisateur a entré (etape E1) une image d'exemple dans le dispositif de recherche d'images , celui-ci définit, à l'étape E2, une ou plusieurs régions d'intérêts (ROIs) associées à l'image d'exemple. Selon le mode préféré de réalisation de l'invention, l'image d'exemple choisie est affichée à l'écran, et l'utilisateur utilise la souris du dispositif d'entrée 1 pour dessiner le contour d'une région d'intérêt (ROI) de l'image, par exemple en utilisant la souris selon le mode connu sous l'expression anglaise drag and drop . Le contour dessiné peut être d'une forme géométrique courante telle qu'un cercle, ou un polygone, ou d'une forme quelconque. Une fois le contour de la région d'intéret dessiné, l'utilisateur valide le contour, par exemple en appuyant sur une touche du clavier. Le contour est alors transformé en un ensemble de points qui définit la forme et la position spatiale de cette région sur le plan image. L'utilisateur a la possibilité de définir plusieurs régions d'intérêts selon la même opération. Comme on peut le voir dans la case de la figure 2, cet ensemble données indicatives de régions d'intéret associées à l'image d'exemple est noté ROI (Q). En conformité avec l'invention, à l'étape qui suit, l'utilisateur a la possibilité d'associer à chaque région d'intérêt r qu'il a définie, une donnée Vr dont la valeur est indicative de la manière selon laquelle il désire que le contenu visuel de la région d'intérêt concernée soit pris en compte par le processus recherche d'images. Selon une caractéristique du mode de réalisation choisi et illustré de l'invention, cette donnée associée à chaque région d'intérêt, est une donnée scalaire, entrée soit par l'intermédiaire du clavier, soit par l'intermédiaire d'un dispositif de pointage, une souris, exemple. Plus précisément, dans le mode de réalisation de l'invention, cette donnée scalaire peut prendre toutes les valeurs comprises entre un borne inférieure (notée V,j et une borne supérieure (notée Selon l'une caractéristique avantageuse mode de réalisation de l'invention choisi et illustré, la signification donnée a la valeur de chaque donnée Vr associée à une région d'intérêt ROI, est la suivante. Si Vr est égal à Vm;r,, cela signifie que l'utilisateur recherche des images dans la base données dont le contenu visuel n'est pas similaire à celui de la région d'intérêt ROlrassociée. # Si Vr égal à un VR,aX, cela signifie que l'utilisateur recherche des images dont contenu visuel est similaire à celui de la région d'intérêt associee. # Si vr compris strictement entre Vmi, et Vmax, cela signifie que l'utilisateur recherche des images dont le contenu visuel est similaire à celui de l'image d'exemple prise dans sa globalité, mais plus particulièrement en tenant compte du contenu de la région d'intérêt ROIr associée. Plus particulierement, plus V, est proche de Vmax et plus le contenu visuel images recherchées doit être proche du celui de la région d'intérêt associee. Inversement, plus Vr est proche de Vmj, et moins le contenu visuel images recherchées doit être proche du celui de la région d'intérêt associee. De manière pratique, dans le mode préféré de réalisation l'invention, borne inférieure Vmin est égale à zéro et la borne supérieure est égale à L'ensemble des données correspondant aux régions d'intérets définies dans l'image d'exemple Q, c'est-à-dire l'ensemble des points associés régions d'intérêt, noté ROI(Q), et l'ensemble, noté V(Q), données Vr associées aux régions d'intérêt, sont alors mémorisés dans l'unite 20 de stockage de données d'images. De retour à la figure 2, à l'étape E4, il est procédé au calcul l'index de l'image d'exemple Q. Conformément à l'invention, cet index est constitué d'une donnee représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image d'exemple, dont le mode de calcul prend en compte la valeur des données associées aux régions d'intérêt. Le mode de calcul de l'index de l'image d'exemple sera détaille plus loin en relation avec la figure 3. A l'étape E5 suivante, l'unité 40 de récupération d'index images stockées va récupérer dans la base de données les index associés aux images parmi au moins un sous-ensemble des images stockées. Comme expliqué précédemment, chaque index comprend une donnée de contenu. index extraits de la base de données sont alors sauvegardés dans l'unité 20 stockage de données d'images. conformité avec le mode de réalisation choisi et représenté, l'index d'une image quelconque de la base de donnée constitué d'un histogramme couleurs portant sur le contenu global l'image. Cet histogramme noté : HM(D) où D désigne une image quelconque de la base de donnees, et M désigne le nombre total de couleurs disponibles (palette de couleurs), chaque histogramme HM(D) comportant ainsi M élements. ailleurs on notera que dans le mode préfère réalisation de l'invention, l'espace des couleurs utilisé est l'espace RGB, cependant, tout autre espace, exemple l'espace HSV, peut être également utilisé. Comme mentionné ci-dessus, il peut être suffisant d'extraire de la base de donnees les index associés à seulement une partie (sous-ensemble) des images stockées. En effet, cela peut être le cas lorsque la base de données est organisée hiérarchiquement, de manière à grouper les images de la base de données en différentes classes. Chacune des classes est alors représentée un index ayant une valeur sémantique differente. Ainsi, en définissant mesure de similarité associée à chacun ces index, on effectuera nombre de calculs de similarité inférieur à celui que l'on aurait obtenu si la base n'était pas organisée hiérarchiquement. l'étape E6, l'unité 60 de calcul de similarité recupère les index des images stockées et l'index de l'image d'exemple précédemment mémorisés dans l'unité 20, et effectue un calcul de similarité entre l'image d'exemple et chacune des images stockées dont l'index a " " extrait de la base de données. conformité avec la présente invention, calcul de similarité (effectué à l'etape E6) entre l'image d'exemple et une image stockée considérée, prend en compte au travers de l'index de l'image d'exemple - le calcul duquel prenant en compte les régions d'intérêt (ROI) et les données associées (V,) - les choix de l'utilisateur quant à la stratégie à appliquer pour la recherche d'images dans la base de données. Le procédé de calcul de similarité selon le mode préféré réalisation de l'invention sera détaillé plus loin en relation avec la figure 4. Un fois le calcul de similarité effectué à l'étape E6, il est procède, à l'étape E7, à un tri et à une sélection des images stockées qui ont ' comparées avec l'image d'exemple, selon leur degré de similarité avec l'image d'exemple. Par exemple, seules les images stockées dont le degré similarité calculé est supérieur à une seuil prédéfini sont conservées. Parmi ces dernières seul un nombre prédéfini d'images (par exemple dix) sont sélectionnées, celles ayant le degré de similarité le plus élevé. Les images sélectionnées sont alors affichées à l'écran (étape E8) dans une ordre similarité (croissante ou décroissante). L'utilisateur fait alors son choix. En variante, toutes les images qui ont été comparées avec l'image d'exemple sont affichées à l'écran dans un ordre de similarité. Dans une autre variante, seule l'image de la base de données présente la plus grande similarité avec l'image d'exemple est affichée. Les étapes E7 (tri/sélection) et E8 (affichage) sont mises en oeuvre par l'unité 70 de sélection d'images, du dispositif 1 de recherche d'images représenté à la figure 1. L'unité de commande 80 du dispositif 1 commande séquencement des étapes du procédé de recherche d'images et gère l'interopérabilite entre les différentes unités constituant ledit dispositif. référence maintenant à la figure 3, on va décrire le procédé d'indexation l'image d'exemple utilisé à l'étape E4 de la figure précédemment décrite. figure 3 représente un organigramme découpé en trois parties respectivement représentées par les figures 3a, 3b, et 3c. commençant par la figure 3a, le procédé d'indexation l'image d'exemple, débute à l'étape E401, dans laquelle on récupère données associées aux régions d'intérêt définies dans l'image d'exemple, mémorisées dans l'unité de stockage 20. L'image d'exemple étant désignée par la lettre Q , ces données sont désignées par ROI(Q) contenant les données indicative de la forme et la localisation de ces régions d'intérêt dans l'image Q, et par V(Q) contenant les données scalaires associées aux régions d'intérêt. Comme on peut le voir, l'image Q comporte une nombre entier R de régions d'intérêt ROI, à ROIR, et le même nombre R de données scalaires associées V, à VR. A l'étape suivante, E403, on initialise un compteur r à un, puis à l'étape E405, on sélectionne une donnée V, (en commençant par V, puisque le compteur r a été initialisé à 1). A l'étape suivante, on détermine si la donnée Vr est égale ou non à la borne inférieure prédéfinie Vm,,, qui est choisie ici égale à zéro (0). ailleurs la borne supérieure prédéfinie V,ax est choisie égale à un (1). Dans l'affirmative, un identificateur de la région d'intérêt associée à la donnée Vr courante est rangé (étape E409) dans un registre représentant l'ensemble des régions d'intérêt dont la valeur associée est égale a Vmin. Dans la négative, on passe à l'étape suivante E411 dans laquelle il est déterminé si la donnée Vr est égale ou non à la borne supérieure prédéfinie Vmax. Dans l'affirmative, on range (étape E413) l'identificateur région d'intérêt associée à la donnée V, courante dans un registre représentant l'ensemble des régions d'intérêt dont la valeur associée est egale a Vmaxl Dans la négative, on range, à l'étape E415, l'identificateur région d'intérêt associée à la donnée V, courante dans un registre représentant l'ensemble des régions d'intérêt dont la valeur associée comprise strictement entre Vmin et Vmax- L'étape E417 qui suit est une étape de décision dans laquelle on incrémente d'abord le compteur r et on détermine ensuite si la valeur de r strictement supérieure ou non au nombre R de régions d'intérêt définies dans l'image Q. Dans la négative, cela signifie que toutes les valeurs V, n' pas encore été prises en compte. Dans ce cas, on retourne à l'étape E405 pour sélectionner une donnée V, correspondant à la nouvelle valeur de compteur r, et on recommence les étapes E407 à E417 comme expliqué précédemment. De retour à l'étape E417, si la valeur du compteur r est testée strictement supérieure au nombre R de régions d'intérêt, cela signifie la dernière donnée V, sélectionnée était VR. On passe alors à l'étape E419. A l'issue des étapes que l'on vient de décrire, on a donc obtenu trois registres S0, S1, Sv que l'on peut définir comme des ensembles dont éléments sont des régions d'intérêts de l'image d'exemple, dont la donnée fournie par l'utilisateur est respectivement égale à V,,,;,, (ensemble SO), egale a VR,ax (ensemble S1), comprise strictement entre V,in et Vmax (ensemble Les étapes E419 à E443 qui suivent, vont permettre de déterminer à partir du contenu respectif des registres S1, S2, Sv dans quel cas (i.e., condition) on se trouve parmi une pluralité de cas prédéfinis. En conformité avec l'invention, la méthode d'indexation l'image d'exemple et donc le calcul de similarité entre une image stockée l'image d'exemple varie suivant le cas prédéfini dans lequel on se trouve. De retour à la figure 3a, l'étape E419 est une étape décision dans laquelle on détermine si les registres S1 et Sv sont tous les deux vides. Dans l'affirmative, une variable CAS est mise à un, indiquant ainsi que le cas dans lequel on se trouve est le cas prédéfini numéro 1 (désigné dans la suite de l'exposé par CAS 1 . Ce cas correspond à la situation dans laquelle toutes les données Vr sont égales à Vn,;n. Dans la négative, l'étape suivante (E423), selon le même principe qu'à l'étape précédente, on teste si l'on est dans le cas prédéfini numéro deux (désigné dans la suite de l'exposé par CAS 2 ), dans lequel toutes les données V, sont égales à VR,ax. Dans l'affirmative, la variable CAS est mise à la valeur deux (étape E425). Dans la négative on teste successivement si l'on est - dans cas numéro trois (E427) (désigné dans la suite de l'exposé par ) dans lequel toutes les données V, sont comprises strictement entre zero et un (si SO et S1 sont tous les deux vides) ; sinon, - dans cas numéro quatre (E431) (désigné dans suite de l'exposé par 4 ) dans lequel l'ensemble V(Q) des données V, comprend uniquement des données qui sont égales à V,;r,, et d'autres qui sont égales a Vmax, teste cette condition en vérifiant que la somme des éléments contenus dans SO et S1 (cardinal(SO) + cardinal(S1)) égale au nombre total R données V, (cardinal de V(Q)) ; sinon, - dans cas numéro cinq (E435) (désigné dans suite de l'exposé par 5 ), dans lequel l'ensemble V(Q) des données V, comprend uniquement des données qui sont égales à zéro, d'autres qui sont comprises strictement entre zéro et un (card(SO) + card(Sv) = R) ; sinon, - dans cas numéro six (E439) (désigné dans la suite l'exposé par CAS 6 ), dans lequel l'ensemble V(Q) des données V, comprend uniquement des données qui sont égales à Vmax, et d'autres sont comprises strictement entre V.,. et Vn,ax (card(S1) + card(Sv) = R) ; sinon, a défaut, - on se trouve dans le cas numéro sept (E443) (désigné dans la suite de l'exposé par CAS 7 ), dans lequel l'ensemble V(Q) des données V, comprend des données qui sont égales à Vm,n, d'autres sont égales à Vmax, d'autres enfin qui sont comprises strictement entre Vmax# Finalement, lorsque l'on est arrivé au point de la figure 3a, le cas applicable a été déterminé, et la variable CAS a mise à la valeur correspondante (étape E421 ou E425 ou E429 ou E433 ou E437 ou E441 ou E443). Le processus d'indexation de l'image d'exemple continue alors au point A de la figure 3b, par l'étape E445 dans laquelle le compteur r est réinitialisé à un. A l'étape suivante E447, on sélectionne une région d'intérêt ROI, en commençant par la première (ROI,). On notera que l'expression sélectionner une région d'intérêt signifie ici, considérer dans le plan image l'image d'exemple, la localisation en termes de coordonnées 2D la région considérée. A l'étape E449 qui suit, l'histogramme de couleurs HM(ROI,) associé à la région d'intérêt sélectionnée est calculé et mémorisé. On notera à nouveau que M désigne le nombre total couleurs disponibles (palette de couleurs), chaque histogramme HM(ROQ comporte ainsi éléments. L'étape E451 qui suit est une étape de décision dans laquelle on incrémente d'abord le compteur r et on détermine ensuite si la valeur de r est strictement supérieure ou non au nombre R de régions d'intérêt definies dans l'image Q. Dans la négative, cela signifie que toutes les régions d'intérêt ont pas encore été sélectionnées. Dans ce cas, on retourne à l'etape E447 pour sélectionner une autre région d'intérêt correspondant à la nouvelle valeur compteur r, et on recommence les étapes E449 et E451 comme expliqué precédemment. Si les histogrammes de couleurs correspondant à toutes les regions d'intérêt ont été calculés et sauvegardés, dans ce cas le test de l'étape E449 est positif, et l'on passe à l'étape E453 dans laquelle tous les histogrammes sont regroupés dans un vecteur GR(Q) comprenant R composantes, chacune desquelles étant l'histogramme couleurs precédemment calculé et correspondant à une des R régions d'interêt définies dans l'image d'exemple (Q). A l'étape suivante, E455, on détermine si l'on se trouve dans un CAS 1, 2 ou 4. Pour cela on teste la variable CAS. Si la valeur de cette variable est 1, 2 ou 4 alors on passe à l'étape E457 dans laquelle on définit l'index de l'image d'exemple comme étant le vecteur GR(Q) calculé à l'étape E453 précédente, et le processus d'indexation l'image d'exemple est terminé. Inversement, si le test de l'étape E455 est négatif, passe à l'étape E459 dans laquelle on calcule l'histogramme de couleurs global HM(Q) l'image d'exemple, cet histogramme comprenant un élément pour chacune M couleurs Cm de la palette. On arrive alors au point B de la figure 3b. Le processus d'indexation continue au point B de la figure à partir duquel on passe à l'étape E461 qui est une étape d'initial isation. A cette étape, le compteur r est réinitialisé un. Par ailleurs, des variables w;j avec i, j représentant des entiers quelconques compris entre 1 et M (nombre de couleurs disponibles) sont initialisées à 0 si i est différent de j, ou à 1 si i est égal à j. Comme ces variables w;, sont destinées à représenter éléments d'une matrice W à M lignes et M colonnes, dont chaque élément diagonale est associé à une des couleurs de la palette, les éléments diagonale de cette matrice sont initialisés à un, les autres éléments étant initialisés à zéro. Le rôle de la matrice W sera expliqué dans la suite l'exposé. Après cette étape d'initial isation, on passe à l'étape E463 dans laquelle on sélectionne un histogramme de couleurs d'une région d'intéret précédemment calculé et sauvegardé (étape E449), en commençant par celui correspondant à la région d'intérêt référencée par ROI,. A l'étape suivante E465, on identifie les couleurs dominantes l'histogramme sélectionné, en utilisant une méthode classique basée sur comparaison par rapport à un seuil prédéterminé de l'intensité associée à une couleur donnée. A l'étape E467 qui suit, pour chaque couleur dominante Cd de la région d'intérêt ROI, courante, extraite à l'étape précédente, on additionne à l'élément % de la diagonale de la matrice W correspondant à cette couleur dominante, la valeur de la donnée V, associée à la région d'intérêt courante r (wdd - wdd + Vr ) A l'étape E469 suivante, on détermine si tous les histogrammes correspondant aux régions d'intérêt de l'image d'exemple ont été pris en compte. Si ce n'est pas le cas, on sélectionne un autre histogramme de couleurs (E463) et on recommence les étapes E465 à E469. Lorsque les étapes E463 à E467 ont été passées pour tous les histogrammes, chaque élément de la diagonale de la matrice W a été augmenté valeurs des données Vr associées aux régions d'intérêt pour lesquelles couleur associée audit élément est dominante. Par exemple, si la couleur C,2 est dominante uniquement dans la région d'interet ROI, et dans la région d'intérêt R013, à la fin processus la valeur de l'element W,2,2 de la matrice sera égale à sa valeur initiale (un) augmentée valeurs des données V, et V3 associées respectivement aux régions d'interêt ROI, et R013. De retour à la figure 3c, à l'étape E471, chaque élément de la diagonale la matrice est normalisé à 1, en divisant chacun ces éléments par la somme des éléments de la diagonale. l'étape E473 qui suit, on calcule un histogramme de couleurs global X(Q) l'image d'exemple (Q) dont chaque élément couleur est pondéré l'elément normalisé correspondant à cette couleur matrice W. Cela est effectué par le calcul du produit de la matrice W par l'histogramme de couleur HM(Q) l'image d'exemple, calculé précédemment à l'etape E459. etape suivante E475 est une étape de décision dans laquelle on détermine si l'on se trouve dans le CAS 3. Pour cela on teste la variable CAS. Si cas dans lequel on se trouve est bien le on passe à l'étape E477 dans laquelle on définit l'index de l'image d'exemple comme étant l'histogramme couleurs pondéré X(Q) calculé à l'étape E473 precédente. Inversement, si l'on n'est pas dans le CAS 3, cela signifie, puisque l'on n'est non plus dans les cas 1, 2 ou 4 (étape E455), que est dans le CAS 5, 6, ou 7. Dans cette condition, à l'étape finale E479, on definit l'index de l'image d'exemple comme étant composé de deux éléments, d'une part l'histogramme global pondéré de l'image, X(Q), d'autre part le vecteur GR(Q) précédemment calculé (E453). Ainsi, voici ci-après, un résumé des différents index (Index(Q)) calcules pour l'image d'exemple (Q) en fonction du cas prédefini (CAS) dans lequel on se trouve # Si = 1, 2 ou 4 alors Index(Q) = GR(Q) avec GR(Q) = [HM(ROI,), ..., HM(ROIR)l # Si = 3 alors Index(Q) = X(Q) avec X(Q) = W.HM(Q) # Si = 5, 6 ou 7 alors Index(Q) = [ X(Q), GR(Q) l Le mode de calcul de l'index de l'image d'exemple dépend par conséquent des données Vr associées aux régions d'intéret définies dans l'image d'exemple. La valeur desdites données, au travers cas prédéfinis mentionnes précédemment, induisant une adaptation stratégie de recherche d'images à la signification de ces valeurs. Ce changement de stratégie se traduit par un mode de calcul de la similarité qui varie selon le cas prédéfini dans lequel on se trouve, comme cela va être expliqué ci-après. A l'issue de l'étape d'indexation de l'image d'exemple E4 (fig. 2) qui vient d'être détaillée à l'appui de la figure 3, il est procédé ensuite à l'étape de calcul de similarité (E6) entre l'image d'exemple et les images stockées dans la base de données. A la suite de ce calcul de similarité, on procède a un tri et une sélection images de la base de données en fonction la valeur de similarité calculée pour chacune d'entre elles (conformément a l'étape E7, fig. 2). L'étape de similarité ainsi que celle de tri/sélection vont être maintenant decrites de façon détaillée en relation avec la figure 4. figure 4 composée des figures 4a, 4b, 4c, représente un organigramme illustrant le procédé de calcul de la similarité entre une image d'exemple et une image de la base de données en accord avec le mode de réalisation de l'invention choisi et représenté. On rappellera ici qu'en conformité avec mode de réalisation choisi et représenté, l'index d'une image quelconque D la base de données constitué de l'histogramme de couleurs portant sur contenu global de l'image. Cet index est noté HM(D), M désignant comme précédemment le nombre de couleurs disponibles. Dans la figure 4a pour commencer, le procédé de calcul de similarité entre l'image d'exemple Q et les images D stockees dans la base de données, débute par l'étape E601 dans laquelle l'index l'image d'exemple calculé précédemment est récupéré de l'unité de stockage Les étapes E603, E609 et E615 de la figure puis les étapes E621, E631 de la figure 4b, et finalement l'étape E641 de figure 4c, sont des étapes de décision dans lesquelles on détermine successivement si l'on est respectivement dans les cas prédéfinis 1, 2, 3, 4, 5 ou 6. Si à l'une de ces étapes sauf l'étape E641, on détermine que l'on pas dans le cas prédéfini correspondant, on passe à l'étape de décision suit pour tester si l'on est dans le cas prédéfini suivant. Lorsqu'à l'étape E641, on détermine que l'on n'est pas dans le 6, alors on considère que l'on est dans le CAS 7 puisque tous les cas precédents le CAS 6 ont été testés négativement auparavant. Dans cette hypothèse, on accomplit les étapes E551 à E661 pour appliquer le traitement approprié au CAS 7, et le processus de calcul de similarité se termine là. De retour a la figure 4a, si à l'étape E603 on détermine que l'on dans le CAS 1, alors on accomplit successivement les étapes E605 et E607 pour appliquer le traitement approprié. A cet effet, à l'étape E605 on calcule pour chaque image stockée mesure de similarité désignée par SIM,, et obtenue par la formule suivante SIMI (D) = Max [HM (D) n Hm (ROIS )] (1) dans laquelle HM (D) désigne l'histogramme de couleurs associé à l'image stockée considérée (index) ; ROI; désigne une région d'intérêt quelconque de l'image d'exemple appartenant à l'ensemble SO précédemment défini, c'est-à-dire région d'intérêt pour laquelle la valeur V, associée est égale à VR,,n ; H,, (ROI; ) désigne l'histogramme de couleurs associé ' cette région d'intérêt (obtenu précédemment à l'étape E449 de l'indexation de l'image d'exemple) ; l'opérateur n désigne l'opération d'intersection entre histogrammes ; et La fonction Max prend la plus grande valeur obtenue ces intersections. L'opération d'intersection entre histogrammes est connue l'etat de la technique. On pourra, pour obtenir plus de détails sur l'intersection entre histogrammes, se reporter par exemple à l'article de M. J. Swain et H. Ballard, intitulé Color Indexing , International Journal of Computer Vision, 7:1, 1991. De retour à la figure 4a, après le calcul de similarité SIM, pour chaque image D de la base de donnée (DB) à l'étape E605, on passe à l'etape E607 dans laquelle il est procédé à un tri des images de la base de donnees selon l'ordre croissant ( TRI + ) des valeurs de similarité obtenues. Finalement, parmi ces images ordonnées, on en sélectionnera un nombre prédéfini, par exemple dix, parmi celles dont la valeur de similarité obtenue est la plus faible. Le processus de calcul de similarité est alors terminé. Les images finalement sélectionnées constitue le résultat la recherche et elles seront présentées (affichage) à l'utilisateur, pour que celui-ci puisse faire son choix. On rappellera ici que le CAS 1 que l'on vient d'examiner correspond à la situation dans laquelle toutes les données Vr sont égales à ce qui signifie que l'utilisateur recherche des images dont le contenu n'est similaire à celui des régions d'intérêt définies dans l'image d'exemple. Ainsi, dans cette hypothèse, le procédé de recherche conforme à la présente invention permet de sélectionner dans la base de donnees des images dont le contenu est le moins similaire avec celui des régions d'intérêt définies dans l'image d'exemple. A l'étape E609 de la figure 4a, si l'on détermine que l'on dans le CAS 2, alors on accomplit successivement les étapes E611 et 3 pour appliquer le traitement approprié. A cet effet, à l'étape E611 on calcule pour chaque image stockée D une mesure de similarité désignée par SIM2, et obtenue par formule suivante SIMZ (D) = Max [H. (D) n HM (ROI;' )] (2) dans laquelle HM (D) désigne l'histogramme de couleurs (index) associé à l'image stockée considérée; ROI;' désigne une région d'intérêt quelconque de l'image d'exemple appartenant à l'ensemble S1 précédemment défini, c'est-à-dire une région d'intérêt pour laquelle la valeur V, associée est Vn,ax ; H,, (ROI;') désigne l'histogramme de couleurs associé à cette région d'intérêt (obtenu précédemment à l'étape E449 de l'indexation de l'image d'exemple) ; l'opérateur n et la fonction Max ont la même signification que précédemment (SIM,). retour à la figure 4a, après le calcul de similarité SIM2 pour chaque image de la base de donnée (DB) à l'étape E611, on passe à l'étape E613 dans laquelle il est procédé à un tri des images de la base de données selon l'ordre décroissant ( TRI - ) des valeurs de similarité obtenues. Finalement, parmi ces images ordonnées, on en sélectionnera un nombre prédéfini, par exemple dix, parmi celles dont la valeur de similarité obtenue est plus grande. Le processus de calcul de similarité est alors terminé. Les images finalement sélectionnées constitue le résultat la recherche et elles seront présentées (affichage) à l'utilisateur, pour que celui-ci puisse faire son choix. On rappellera ici que le CAS 2 que l'on vient d'examiner correspond à la situation dans laquelle toutes les données Vr sont égales à ce qui signifie que l'utilisateur recherche des images dont le contenu le plus similaire à celui des régions d'intérêt de l'image d'exemple. Ainsi, dans cette hypothèse le procédé de recherche conforme à présente invention permet de sélectionner dans la base de données images dont le contenu est le plus similaire avec celui des régions d'intéret définies dans l'image d'exemple. De même, à l'étape E615 de la figure 4a, si l'on détermine est dans le CAS 3, alors on accomplit successivement les étapes E61 et 9 pour appliquer le traitement approprié. A cet effet, à l'étape E617 on calcule pour chaque image D stockée dans la base de données (DB) une mesure de similarité désignée et obtenue par la formule suivante SIM3 (D) = H@j (D) (1 X (Q) (3) dans laquelle HM (D) désigne l'histogramme de couleurs (index) associé à l'image stockée considérée ; X(Q) est l'histogramme de couleurs pondéré associé à l'image d'exemple et calculé à l'étape E473 de la figure 3c, lors du processus d'indexation de l'image d'exemple : X(Q) De retour à la figure 4a, après le calcul de similarité SIM3 pour chaque image D de la base de donnée (DB) à l'étape E617, on passe à l'étape E619 dans laquelle il est procédé à un tri des images de la base de données selon l'ordre décroissant ( TRI - ) des valeurs de similarité obtenues. Finalement, parmi ces images ordonnées, on en sélectionnera un nombre prédéfini, par exemple dix, parmi celles dont la valeur de similarité obtenue est la plus grande. Le processus de calcul de similarité est alors terminé. Les images finalement sélectionnées constitue résultat de la recherche et elles seront présentées (affichage) à l'utilisateur, pour que celui-ci puisse faire son choix. On rappellera ici que le CAS 3 que l'on vient d'examiner correspond à la situation dans laquelle toutes les données V, sont strictement comprises entre V,,n et Vn,ax, ce qui signifie que l'utilisateur recherche des images dont le contenu est plus ou moins similaire à celui des régions d'intérêt de l'image d'exemple, selon que la valeur de V,se rapproche de ou de Vm;n, tout en prenant en considération le contenu global de l'image d'exemple. Ainsi, dans cette hypothèse, le procédé de recherche conforme à la présente invention permet de sélectionner dans la base données des images dont le contenu satisfait le plus précisément les critères de recherche définis pour CAS 3, au travers de l'utilisation de l'histogramme pondéré X(Q) de l'image d'exemple. l'étape E621 de la figure 4b maintenant, si détermine que l'on est dans CAS 4, alors on accomplit successivement étapes E623 à E629 pour appliquer le traitement approprié. rappellera ici que le CAS 4 correspond à situation dans laquelle il existe des données Vr associées au régions d'intérêt (ROIs) de l'image d'exemple, qui sont égales à V,ax, et d'autres qui sont égales à V,,, (mais aucune comprise strictement entre Vn,jn et Vn,ax). l'étape E623 on calcule d'abord pour chaque image D stockée dans la base de données (DB) une mesure de similarité selon le mode de calcul de SIM2(formule 2). Ensuite, à l'étape E625, on procède à un tri des images de la base donnée (DB) selon l'ordre décroissant ( TRI - ) des valeurs de similarité SIM2obtenues. Puis, parmi l'ensemble DB des images ainsi ordonnées de la base de donnees, on en sélectionnera un sous-ensemble noté DB1, par exemple trente, parmi celles dont la valeur de similarité obtenue est la plus grande. A ce premier stade, on a donc sélectionné, un sous-ensemble DB1 d'images de la base de données dont le contenu est plus similaire aux ROIs de l'image d'exemple appartenant à l'ensemble V1 (ROIs dont la donnée V, associee est Vmax ). A l'étape E627 qui suit, on calcule pour chaque image du sous- ensemble d'images DB1 sélectionné à l'étape précédente, une mesure de similarité selon le mode de calcul de SIM, (formule 1). Ensuite, à l'étape E629, on procède à un tri images du sous- ensemble DB1 de la base donnée selon l'ordre croissant ( TRI + ) des valeurs similarité SIM, obtenues. Finalement, parmi ce sous-ensemble DB1 images ainsi ordonnées ainsi, on en sélectionne un nombre prédéfini, exemple dix, parmi celles dont la mesure de similarité SIM, est la plus faible. Le processus de calcul similarité est alors terminé. Ainsi, dans le CAS 4 que l'on vient d'exposer, résultat de la recherche constitué d'un certain nombre d'images dont contenu est à la fois le plus similaire aux ROIs de l'image d'exemple appartenant à l'ensemble V1, et le moins similaire aux ROIs appartenant à VO (ROIs dont la donnée V, associée est min). images finalement sélectionnées seront présentées (affichage) à l'utilisateur ordonnées selon leur degré de similarité finale, pour que celui-ci puisse faire son choix. manière similaire, à l'étape E631 de la figure 4b, si l'on détermine que se trouve dans le CAS 5, alors on accomplit successivement les étapes E633 a E639 pour appliquer le traitement approprié. On rappellera ici que le CAS 5 correspond ' la situation dans laquelle l'ensemble des données V, comprend uniquement des données qui sont égales à V,;,, et d'autres qui sont comprises strictement entre Vmi,, et Vmax. A l'étape E633 on calcule d'abord pour chaque image D stockée dans base de données (DB) une mesure de similarité selon le mode de calcul SIM, (formule 1). Ensuite, à l'étape E635, on procède à un tri des images de la base donnée (DB) selon l'ordre croissant ( TRI + ) des valeurs de similarité SIM, obtenues. Puis, parmi l'ensemble DB des images ainsi ordonnées de la base de données, on en sélectionnera un sous-ensemble noté DB1, par exemple trente, parmi celles dont la valeur de similarité obtenue la plus faible. A ce premier stade, on a donc sélectionne, un sous-ensemble DB1 d'images de la base de données dont le contenu est moins similaire aux ROIs l'image d'exemple appartenant à l'ensemble VO (ROIs dont la donnée Vr associée est V,;n ). A l'étape E637 qui suit, on calcule pour chaque image du sous- ensemble d'images DB1 sélectionné à l'étape précédente, une mesure de similarite selon le mode de calcul de SIM3(formule 3). Ensuite, à l'étape E639, on procède à un tri images du sous- ensemble DB1 de la base donnée selon l'ordre décroissant ( TRI - ) des valeurs similarité SIM3obtenues. Finalement, parmi ce sous-ensemble DB1 images ordonnées ainsi, on en sélectionne un nombre prédéfini, par exemple dix, parmi celles dont la mesure de similarité SIM3 est la plus grande. Le processus de calcul de similarité est alors terminé. Ainsi, encore dans le CAS 5 que l'on vient d'exposer, le résultat de la recherche est constitué d'un certain nombre d'images dont le contenu est conforme aux critères de recherche définis par l'utilisateur au travers des valeurs Vr associées aux régions d'intérêt de l'image d'exemple. Ces images finalement sélectionnées seront présentées (affichage) à l'utilisateur ordonnées selon leur degré de similarité finale, pour que celui-ci puisse faire son choix. A l'étape E641 de la figure 4c maintenant, en partant point A issu de figure 4b, si l'on détermine que l'on est dans le CAS alors on accomplit successivement les étapes E643 à E649 pour appliquer traitement approprie. On rappellera ici que le CAS 6 correspond à la situation dans laquelle l'ensemble des données Vr comprend uniquement des données qui sont égales à V,ax, et d'autres qui sont comprises strictement entre . et Vmax. Le CAS est par conséquent très similaire au CAS 5. A l'étape E643 on calcule d'abord pour chaque image stockée dans la base de données (DB) une mesure de similarité selon le mode de calcul SIM2(formule 2). Ensuite, à l'étape E645, on procède à un tri des images de la base donnée (DB) selon l'ordre décroissant ( TRI - ) des valeurs similarité SIM2obtenues. Puis, parmi l'ensemble DB des images ainsi ordonnées la base de donnees, on en sélectionnera un sous-ensemble noté DB1, exemple trente, parmi celles dont la valeur de similarité obtenue est la plus grande. A ce premier stade, on a donc sélectionné, un sous-ensemble DB1 d'images de la base de données dont le contenu est le plus similaire aux ROIs l'image d'exemple appartenant à l'ensemble V1 (ROIs dont la donnée Vr associee est Vmax). A l'étape E647 qui suit, on calcule pour chaque image du sous- ensemble d'images DB1 sélectionné à l'étape précédente, une mesure de similarite selon le mode de calcul de SIM3 (formule 3). Ensuite, à l'étape E649, on procède à un tri des images du sous- ensemble DB1 de la base donnée selon l'ordre décroissant ( - ) des valeurs similarité SIM3obtenues. Finalement, parmi ce sous-ensemble DB1 des images ordonnées ainsi, on en sélectionne un nombre prédéfini, par .exemple dix, parmi celles dont la mesure de similarité SIM3 est la plus grande. Le processus calcul de similarité est alors terminé. Ainsi, encore dans le CAS 6 que l'on vient d'exposer, résultat de la recherche est constitué d'un certain nombre d'images dont le contenu est conforme aux critères de recherche définis par l'utilisateur au travers des valeurs V, associées aux régions d'intérêt de l'image d'exemple. Ces images finalement sélectionnées seront presentées (affichage) à l'utilisateur ordonnées selon leur degré de similarité finale, pour que celui-ci puisse faire son choix . De retour à la figure 4c, si aucun des cas précédents (CAS 1 à 6) n'a été validé, cela signifie que l'on se trouve dans le CAS 7, dans lequel l'ensemble (V(Q)) des données V, comprend des données qui sont egales à zéro, d'autres qui sont égales à un, d'autres enfin qui sont comprises strictement entre zéro et un. On accomplit alors successivement les étapes E651 à E661 pour appliquer le traitement approprié. A l'étape E651 on calcule d'abord pour chaque image stockée dans la base de données (DB) une mesure de similarité selon le mode de calcul de SIM2(formule 2). Ensuite, à l'étape E653, on procède à un tri des images de la base donnée (DB) selon l'ordre décroissant ( TRI - ) des valeurs similarité SIM2 obtenues. Puis, parmi l'ensemble DB des images ainsi ordonnées la base de données, on en sélectionnera un sous-ensemble noté DB1, exemple trente, parmi celles dont la valeur de similarité obtenue est la plus grande. A ce premier stade, on a donc sélectionné, un sous-ensemble DB1 d'images de la base de données dont le contenu est le plus similaire aux ROIs de l'image d'exemple appartenant à l'ensemble V1 (ROIs dont donnée V, associée est VmaX). A l'étape E655 qui suit, on calcule pour chaque image sous- ensemble d'images DB1 sélectionné à l'étape précédente, une mesure de similarité selon le mode de calcul de SIM, (formule 1). Ensuite, à l'étape E657, on procède à un tri des images du sous- ensemble DB1 de la base donnée selon l'ordre croissant ( + ) des valeurs de similarité SIM, obtenues. Puis, parmi l'ensemble DB1 des images ainsi ordonnées de la base de données, on en sélectionnera un sous-ensemble noté D132, par exemple dix, parmi celles dont la valeur de similarité obtenue est plus faible. A ce deuxième stade, on a donc sélectionné, un sous-ensemble DB2 d'images de la base de données dont le contenu est à fois le plus similaire aux ROIs de l'image d'exemple appartenant à l'ensemble V1 (ROIs dont la donnée Vr associée est VmaX) et le moins similaire aux ROIs de l'image d'exemple appartenant à l'ensemble VO (ROIs dont la donnée associée est Vmin). A l'étape E659 qui suit, on calcule pour chaque image du sous- ensemble d'images DB2 de la base de donnée sélectionné à l'étape précédente, une mesure de similarité selon le mode de calcul SIM3 (formule 3). Ensuite, à l'étape E661, on procède à un tri des images du sous- ensemble DB2 de la base donnée selon l'ordre décroissant - ) des valeurs de similarité SIM3obtenues. Finalement, parmi ce sous-ensemble DB2 des images ordonnées ainsi, on en sélectionne un nombre prédéfini, par exemple cinq, parmi celles dont la mesure de similarité SIM3 est la plus grande. Le processus calcul de similarité est alors terminé. Ainsi, encore dans le CAS 7 que l'on vient d'exposer, résultat de la recherche est constitué d'un certain nombre d'images dont contenu est conforme aux critères de recherche définis par l'utilisateur au travers des valeurs V, associées aux régions d'intérêt de l'image d'exemple. Ces images finalement sélectionnées seront présentées (affichage) à l'utilisateur ordonnées selon degré de similarité finale, pour que celui-ci puisse faire son choix. En référence maintenant ' figure 5, on va décrire un ordinateur adapté à mettre en oeuvre le procédé recherche d'images conforme à la présente invention et décrit précédemment en relation avec les figures 2 à 4. II est à noter que l'ordinateur illustré à figure 5 est un mode de réalisation particulier et préféré du dispositif général décrit précédemment en relation avec la figure1. Dans ce mode de réalisation, le procédé de recherche d'images selon l'invention est mis en oeuvre sous forme d'un programme d'ordinateur. Ce programme d'ordinateur comporte une ou plusieurs séquences d'instructions dont l'exécution par ledit ordinateur permet la mise en oeuvre des étapes du procédé de recherche d'images selon l'invention. Dans la figure 6, l'ordinateur qui peut être typiquement un micro- ordinateur ou une station de travail, connecté à différents périphériques, par exemple une caméra numérique ou tout autre dispositif d'acquisition ou de stockage d'images, tel qu'un scanner, fournissant des informations (images, vidéo) à indexer à l'ordinateur 3. images peuvent être stockées dans les moyens de stockage dont dispose l'ordinateur tels qu'un disque dur 304. L'ordinateur 3 comporte également une interface de communication 308 relié à un réseau de communication 309, par exemple le réseau Internet, apte à transmettre à l'ordinateur des informations numériques à indexer. L'ordinateur 3 comporte également des moyens de stockage de données tels qu'un disque dur , un lecteur de disquettes 305 permettant d'écrire des données une disquette 306 et de lire ces données. L'ordinateur peut également comporter un lecteur de compact disques (CDROM) (non représenté) lesquels peuvent être stockées les images de la base de données, ainsi qu'un lecteur de cartes informatiques (PC-CARD) (non représenté). Selon un mode préféré réalisation de l'invention, le code exécutable du programme permettant mettre en oeuvre le procédé de recherche d'images selon l'invention, est mémorisé dans le disque dur 304. Selon une variante de réalisation, le code exécutable du programme selon l'invention est stocké dans une mémoire morte 300 (ROM, read only memory ) de l'ordinateur. Selon une seconde variante de réalisation, le code exécutable du programme peut être téléchargé à partir du réseau de communication via l'interface de communication 308 pour être mémorisé sur le disque dur L'ordinateur 3 comporte en outre un écran 302 permettant de visualiser les images à indexer ou indexées et servir d'interface graphique avec l'utilisateur pour lui permettre notamment de définir une image d'exemple de définir des régions d'intérêt, à l'aide d'un dispositif de pointage (non représenté) tel qu'une souris ou un crayon optique, et d'un clavier 303. L'ordinateur comporte une unité centrale de traitement (CPU) par exemple un microprocesseur, qui commande et dirige l'exécution instructions du programme de l'invention stockées dans la mémoire morte ou dans le disque dur 304. L'unité centrale de traitement 301 exerce la fonction de l'unité de commande 80 décrite précédemment en relation avec la figure L'ordinateur comporte également une mémoire vive 307 (RAM, en anglais random access memory ) comportant des registres destinés à mémoriser les variables créées et modifiées pendant l'exécution du programme, notamment les variables mentionnées précédemment en relation avec la description de la figure 5, comme on peut le voir dans la représentation agrandie de la RAM à la figure 6. Finalement, l'ordinateur comporte un bus de communication 311 pour permettre la communication et l'interopérabilité entre les différentes unités précitées composant l'ordinateur 3. Bien entendu, de nombreuses modifications peuvent être apportées au modes de réalisation de l'invention décrits ci-dessus sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS Procédé de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple ), parmi une pluralité d'images stockées dans base de données, chacune des images stockées étant associée à une donnée d'un premier type, dite index de l'image stockée, représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il concerne les étapes suivantes recevoir (E2) une donnée d'un deuxième type représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image d'exemple - pour chaque région d'intérêt, ROI,, recevoir (E3) donnée d'un troisième type, V,, indicative d'un type de prise en compte contenu de ladite région d'intérêt pour la recherche d'images ; - calculer (E4) une donnée d'un quatrième type, dite index de l'image d'exemple, représentative d'au moins une caractéristique contenu visuel de ladite image d'exemple, le mode de calcul de ladite donnée du quatrième type dépendant de ladite donnée du deuxième type desdites données du troisième type ; - calculer (E6) une similarité entre l'image d'exemple chacune des images parmi au moins un sous-ensemble des images stockees, ladite similarité étant calculée à partir de ladite donnée du premier type associée à l'image stockée et ladite donnée du quatrième type associee à l'image d'exemple ; - fournir (E7, E8) au moins une image, dite image résultat, de la base de données, ladite au moins une image résultat étant sélectionnée parmi lesdites images stockées de la base de données selon son degré de similarité avec ladite image d'exemple. 2. Procédé de recherche d'images selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite donnée du troisième type V, associée à une région d'intérêt ROIr, est une donnée scalaire pouvant prendre toutes les valeurs comprises entre une valeur inférieure prédéfinie, Vm,n, et une valeur supérieure prédéfinie, Vmax, et en ce que si ladite donnée du troisième type Vr est égale à ladite valeur inférieure prédéfinie Vm,n, le contenu des images recherchées ne doit pas etre similaire au contenu de la région d'intérêt ROI, correspondante, si ladite donnée du troisième type V, est égale à ladite valeur supérieure prédéfinie Vmax. le contenu des images recherchées doit être similaire au contenu de la région d'intérêt ROI, correspondante, et si ladite donnée du troisième type V, est comprise strictement entre ladite valeur prédéfinie inférieure V,nin et ladite valeur prédéfinie supérieure le contenu des images recherchées doit être plus ou moins similaire à celui la région d'intérêt ROI, correspondante selon que la valeur de Vrse rapproche Umax ou se rapproche de Vmin, le contenu global de ladite image d'exemple devant également être pris en considération. 3. Procédé de recherche d'images selon la revendication 1 ou caractérisé en ce que ladite donnée du premier type, dite index de l'image stockée, associée à chacune desdites images stockées, est constituée histogramme de couleurs portant sur le contenu global de l'image. 4. Procédé de recherche d'images selon la revendication caractérisé en ce que si toutes lesdites données du troisième type sont égales a ladite valeur prédéfinie inférieure Vm;n, ou si toutes lesdites données du troisième type sont égales à ladite valeur prédéfinie supérieure Vmax, ou bien si chacune desdites données du troisième type est soit égale à Vm;n soit égale à V,,ax, alors ladite étape de calcul (E4) d'une donnée d'un quatrième type, dite index de l'image d'exemple, comporte une étape de calcul (E447 à E457) d'un vecteur, (GR(Q)), dont chaque composante est constituée de l'histogramme de couleurs représentatif du contenu visuel d'une desdites régions d'intérêt, ledit vecteur constituant l'index de ladite image d'exemple. 5. Procédé de recherche d'images selon la revendication 3 4, caractérisé en ce que si toutes lesdites données du troisième type sont strictement comprises entre ladite valeur prédéfinie inférieure Vm,n et ladite valeur prédéfinie supérieure Vn,ax, alors ladite étape de calcul (E4) d'une donnée d'un quatrième type, dite index de l'image d'exemple, comporte les étapes suivantes - calculer (E461 à E471) une matrice (W) à M ligne et M colonnes, où M un nombre entier désignant le nombre de couleurs disponibles, dont chaque élément de la diagonale correspond à une des M couleurs disponibles, chacun éléments de la diagonale ayant une valeur qui est calculée en fonction caractère dominant de la couleur associée audit élément dans ladite au moins une région d'intérêt associée à ladite image d'exemple, et ladite donnée du troisième type associée à ladite au moins une région d'intéret ; - calculer (E459) l'histogramme de couleurs (HM(Q)) représentatif du contenu visuel global de ladite image d'exemple (Q) ; - définir (E477) ledit index de l'image d'exemple (Q) comme étant le résultat (X(Q)) du produit de ladite matrice (W) par ledit histogramme couleurs (HM(Q)) représentatif du contenu visuel global de ladite image d'exemple Procédé de recherche d'images selon la revendication lorsqu'elle dépendante de la revendication 4, caractérisé en ce que lorsque lesdites données du troisième type ne sont pas toutes égales à ladite valeur prédéfinie inférieure Vmin, et ne sont pas non plus toutes égales à ladite valeur prédéfinie supérieure Vmax, et ne sont pas non plus chacune soit égale à Vmi, soit égale a Vmax, et ne sont pas non plus toutes strictement comprises entre Vm,n Vmax, ledit index de l'image d'exemple est constitué (E479) du résultat (X(Q)) produit de ladite matrice (W) par ledit histogramme de couleurs (HM(Q)) représentatif du contenu visuel global de ladite image d'exemple (Q), et dudit vecteur, (GR(Q)), dont chaque composante est constituée de l'histogramme de couleurs représentatif du contenu visuel d'une desdites régions d'intérêt. 7. Procédé de recherche d'images selon revendication 6, caractérisé en ce que ladite étape de calcul (E6) d'une similarité entre l'image d'exemple chacune des images parmi au moins un sous-ensemble des images stockées, comporte l'étape de calcul d'une similarité, notée SIM,, obtenue par formule suivante SIM, (D) = Max [H. (D) n HM (ROIr )] dans laquelle HM (D) désigne un histogramme de couleurs calculé pour l'image stockée considérée ; ROlr désigne région d'intérêt quelconque l'image d'exemple, pour laquelle la donnée troisième type V, associée est égale à V,jn ; HM (ROIr ) désigne un histogramme de couleurs calculé pour cette région d'intérêt ; l'opérateur n designe l'opération d'intersection entre histogrammes ; et la fonction Max prend la plus grande valeur obtenue par ces intersections. 8. Procédé de recherche d'images selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que ladite étape de calcul (E6) d'une similarité entre l'image d'exemple et chacune des images parmi au moins un sous-ensemble des images stockées, comporte l'étape de calcul d'une similarité, notée SIM2, obtenue par la formule suivante SIMZ (D) = Max [H", (D) n HM (ROI;' )] dans laquelle HM (D) désigne un histogramme de couleurs calculé pour l'image stockée considérée ; ROI` désigne région d'intérêt quelconque de l'image d'exemple, pour laquelle la donnée du troisième type Vr associée est égale à Vmax ; HM (ROlr') désigne un histogramme de couleurs calculé pour cette région d'intérêt ; l'opérateur n désigne l'opération d'intersection entre histogrammes ; et la fonction Max prend la plus grande valeur obtenue par ces intersections. Procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications 6, 7 ou 8, caractérisé en ce que ladite étape de calcul (E6) d'une similarite entre l'image d'exemple et chacune des images parmi au moins un sous-ensemble des images stockées, comporte l'étape de calcul d'une similarité, notée SIM3, obtenue par la formule suivante SIM3 (D) = HM (D) n X(Q) avec X(Q) dans laquelle HM(D) désigne un histogramme de couleurs calculé pour l'image stockée considérée ; W désigne ladite matrice ; HM(Q) est un histogramme de couleurs représentatif du contenu visuel global de ladite image d'exemple (Q) ; et l'opérateur n désigne l'opération d'intersection entre histogrammes. Procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite donnee du deuxième type représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image d'exemple, est constituée d'un ensemble de points à deux dimensions indicatifs de forme de ladite au moins une région d'intérêt et de sa localisation dans le plan image de ladite image d'exemple. . Dispositif de recherche d'images (figure 1), à partir d'une image d'exemple, parmi une pluralité d'images stockées dans une base de données, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en ceuvre un procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications précédentes. Ordinateur (figure 5), caractérisé en ce comporte des moyens adaptes à mettre en oeuvre un procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications 1 à 10. Ordinateur (figure 5), caractérisé en ce il comporte un dispositif de recherche d'images conforme à la revendication 1 .