Brevet FR2802003A1 — publié le 20010608

La présente invention concerne un procédé d'indexation d'images numériques prenant en compte la localisation de régions d'intérêt dans les images. L'invention concerne également un procedé de recherche d'images ' partir d'une image d'exemple, parmi une pluralite d'images stockées dans base de données, les images étant indexées selon le procédé d'indexation susmentionné. L'invention concerne encore un dispositif apte à mettre en ceuvre de tels procédés d'indexation et de recherche d'images. Une méthode conventionnelle de recherche d'images numériques dans base de données contenant des images repose sur un système d'indexation des images dans la base de données. Le but du système d'indexation est d'associer à chaque image de la base information caractéristique du contenu de l'image appelé index de l'image. L'ensemble de ces informations formant l'index de base de données. Un utilisateur peut alors interroger la base données d'images au travers d'une requête contenant une information caractéristique 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 de données. Finalement, l'image de la base dont l'information indexée a plus grande similarité avec le contenu de la requête est alors extraite. Une pluralité d'images extraites de la base peut être également présentées à l'utilisateur, ordonnées selon l'importance de leur similarité avec la requête. 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 presente l'inconvenient d'être imprécis en particulier parce qu'une même 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 des textures i 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, et sont donc bas niveau semantique. Pour augmenter le caractère sémantique de 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 système QBIC ( query- by-image-content ) développé par la société IBM. Pour obtenir plus de détails sur ce système, on peut se reférer à l'article The QBIC Project: Querying Images by Content Using Color, Texture, and Shape , de Niblack, VV et al., paru dans IBM Computer Sciences Research Report, pp 1-20 (le' 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. Le contenu des images de la base de donnée est caractérisé sa distribution de 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, dans le système QBIC ainsi que dans les systèmes d'indexation de ce type, l'indexation d'une image stockée dans la base données porte sur la totalité du contenu de l'image, sans considération de zone ou région particulièrement représentative du contenu visuel de l'image. Par ailleurs, la requête ne porte au mieux que sur une seule portion de l'image d'exemple. Or, dans une image donnée, plusieurs régions distinctes peuvent être riches en information sémantique. Par conséquent, malgré la combinaison de plusieurs primitives pour indexer le contenu d'une image, ce type d'index n'est pas suffisamment représentatif du contenu sémantique de l'image. Ainsi dans les systèmes d'indexation du type du système QBIC, l'analyse de la similarité entre un index tiré d'une requête et celui tiré d'une image stockée demeure à l'usage encore insuffisamment précise. Dans la description qui suit, on définit par l'expression région d'intérêt (en anglais region of interest , ROI), une portion délimitée d'une image donnée qui est prédéfinie comme contenant des éléments caractéristiques du contenu visuel de l'image, c'est à dire comme étant riche en information sémantique. La présente invention vise à remédier aux inconvénients précités des systèmes d'indexation de l'art antérieur. A cet effet, la présente invention concerne un procédé d'indexation d'une image numérique. Conformément à l'invention ce procédé d'indexation comporte les étapes suivantes, pour chaque image, lm, à indexer : - découper le plan image de l'image, lm, selon une partition comportant un nombre N prédéfini de blocs 13,-, - extraire de chacun des blocs une donnée premier type représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel bloc -, - définir dans l'image, au moins une région d'intérêt, et obtenir une donnée deuxième type représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image - calculer pour chacun des blocs B, un premier coefficient, ff# indicatif degré de présence dans le bloc considéré de l'image de la (ou les) région(s) d'intérêt. - associer à l'image lm un index composé d'un premier vecteur, G(Im), ayant N composantes, chacune desquelles étant une données du premier type, et d'un second vecteur, VV(Im), ayant N composantes, chacune desquelles étant un des premiers coefficients W,"". De cette manière, on obtient pour chaque image index qui est beaucoup plus précis en ce qui concerne sa représentativité rapport au contenu sémantique de l'image. En effet, l'index ainsi obtenu, prend en compte la donnée représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt (donnée deuxième type) par l'intermédiaire du vecteur VV(Im) la donnée représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel l'image par bloc de l'image (donnée du premier type) grâce au vecteur G(Im). Le fait de combiner ces deux types de données par blocs issus d'un découpage de l'image contribue en outre à augmenter la précision de l'index associé à l'image. Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, considérant l'image lm comporte un nombre entier quelconque R de régions d'intérêt, notées ROIp r étant un entier compris entre 1 et R, dans l'étape de calcul d'un premier coefficient pour chacun des blocs Bi, on obtient le premier coefficient . en appliquant la formule suivante : dans laquelle W, est une constante prédéfinie, et P,` est un coefficient indicatif d'un degré de présence de la région d'intérêt ROIr correspondante, dans le bloc Bi considéré du plan image de l'image lm. De cette manière, les coefficients W," ainsi calculés par bloc de l'image prennent en compte à la fois le contenu global ou du fond l'image par l'intermédiaire du coefficient W, (sans considération de régions d'intérêt) et le contenu spécifique de ces régions d'intérêt par l'intermédiaire la somme des coefficients P,'calculés pour le même bloc. En faisant ensuite varier le coefficient W. on pourra alors modifier l'importance du contenu du fond de l'image par rapport à celui des régions d'intérêt. Selon une caractéristique particulière du mode préféré réalisation, chaque coefficient P,' est obtenu par le calcul du rapport entre surface de l'intersection entre le bloc Bi considéré et la région d'intérêt ROI correspondante, et la surface du bloc Bi considéré. De cette façon, au travers de ce calcul simple, la valeur de chaque coefficient P,' ainsi obtenue, permet de quantifier l'importance à donner à chaque bloc de l'image lors d'un calcul de similarité entre une image d'exemple et une image stockée dans une base de données. En pratique, la donnée du second type représentative de localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image, est constituée 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. cette façon, on obtient un mode de représentation d'une région d'intéret qui est peu coûteux en termes de ressources informatiques utilisées et est suffisant du point de vue de l'exploitation qui en est fait. Selon un aspect particulier du mode de réalisation, la donnée du premier type représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel d'un bloc l'image, est représentative de la distribution des couleurs dans le bloc. Ainsi, par l'utilisation de la distribution des couleurs dans chaque bloc de l'image, on augmente la précision de l'index, par rapport à l'utilisation d'un autre descripteur tel que la texture. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un procédé recherche d'images, à partir d'une image d'exemple, parmi une pluralité 'images stockées dans une base de données. Ce procédé recherche d'images est caractérisé par le fait que l'image d'exemple et chacune des images stockées sont indexées selon le procédé d'indexation d'images conforme a l'invention, décrit ci-dessus. Par l'utilisation d'u n tel procédé d'indexation, dont caractéristiques sont brièvement exposées ci-dessus, pour indexer l'image d'exemple et les images stockées dans la base de données, le procédé recherche d'images ainsi obtenu permet d'obtenir un résultat de recherche beaucoup plus précis que les systèmes de recherche de l'art antérieur n'utilisent pas ce type d'indexation d'image. effet, d'une part, pour chaque image de la base de données, le gestionnaire la base de données a pris soin de préciser le contenu sémantique l'image par la définition de régions d'intérêt dans l'image, celles- ci étant prises en compte au travers du vecteur W(Im) présent dans l'index de l'image. L'utilisateur, d'autre part, au travers de la donnée du deuxième type associée à l'image d'exemple, peut également préciser sa requête en choisissant dans l'image, certaines régions qui correspondent à qu'il désire retrouver. Le calcul d'un vecteur VV(Im) associé à l'index de l'image permet alors de prendre en compte ces régions d'intérêts dans la recherche. Conformément à un mode préféré de réalisation de l'invention, le procédé de recherche d'images comporte les étapes suivantes : - calculer une similarité, SIM, entre l'image d'exemple, Q, et chacune images, D, parmi au moins un sous-ensemble images stockées, similarité étant calculée à partir des premiers vecteurs G(Q) et G (D), et seconds vecteurs, VV(Q), VV(D), contenus dans les index associés respectivement à l'image d'exemple Q et à l'image stockée D -1 et - fournir au moins une image, dite image résultat, de la base de données, cette image résultat étant sélectionnée parmi les images stockées de la base de données selon son degré de similarité avec l'image d'exemple. mesure de similarité ainsi obtenue permet de fournir un résultat de recherche est d'une grande précision. Selon une caractéristique particulièrement avantageuse du mode de réalisation de l'invention, l'étape de calcul d'une similarite, SIM, entre l'image d'exemple, Q, et chacune des images, D, parmi au moins un sous- ensemble des images stockées, est mise en ceuvre par le calcul d'une distance entre le premier vecteur, G(Q), associé à l'image d'exemple le premier vecteur, G(D), associé à l'image stockée considérée, cette distance étant pondérée l'intermédiaire d'une pluralité N de coefficients pondérateurs R,, dont la valeur est fonction des composantes W,"des seconds vecteurs VV(Q) et VV(D) associés respectivement à l'image d'exemple Q et à l'image stockée D considérée. calcul de distance entre vecteurs permet une mise en #uvre simple et peu coûteuse en termes de temps de calcul, du calcul de la similarité entre l'image d'exemple et une image stockée. Selon un aspect pratique du mode préféré de réalisation l'invention, la valeur des coefficients pondérateurs Ri est obtenue selon formules suivantes : Ri P#-(' + 14,"," si et il#" sont tous les deux strictement supérieurs à ladite constante prédéfinie et Ri w,#, + ff"," - fvt, dans les autres cas. Ainsi, on obtient les coefficients Ri par un calcul simple et coûteux en termes de ressources informatiques utilisées, dont la valeur ainsi obtenue indicative d'un degré de présence simultanée dans un bloc considéré, régions d'intérêt de l'image d'exemple et de l'image stockée considérée. Selon un autre aspect du mode préféré de réalisation, la valeur de similarité, SIM, est obtenue par le calcul d'une somme de valeurs, chacune desquelles, notée dist(qi, dd, étant une mesure de similarité, entre une composante, q,, du premier vecteur, G(Q), correspondant à un bloc donné, , de l'image d'exemple Q et la composante, di, du premier vecteur, G(D), correspondant au même bloc de l'image stockée D considérée, ces mesures similarité, dist(qi, dd-, étant pondérées par les coefficients pondérateurs Ri. Selon encore un autre aspect du mode de réalisation l'invention, lorsque les composantes des vecteurs, G(Q) et G(D), sont histogrammes de couleurs, chacune des mesures de similarité, distft, dd., entre une composante, q,, du vecteur, G(Q), correspondant à un bloc donné, Bi, l'image d'exemple Q et la composante, di, du vecteur, G(D), correspondant au même bloc de l'image stockée considérée D, est obtenue par le calcul de l'intersection entre ces deux composantes. Selon un autre 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 moyens adaptés à mettre en #uvre un procédé d'indexation et/ou un procédé de recherche d'images, tels que définis ci-dessus. La présente invention concerne également un ordinateur, comportant des moyens adaptés à mettre en ceuvre un procédé 'indexation et/ou un procédé de recherche d'images, tels que définis ci-dessus, ou bien comportant un dispositif 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 procédé de recherche d'images selon l'invention lorsque le programme chargé et exécuté dans un ordinateur. L'invention vise aussi un support d'informations, qWune disquette ou un compact disque (CD), caractérisé en ce qu'il contient un tel programme d'ordinateur. Les avantages de ce dispositif, cet ordinateur, ce programme d'ordinateur et ce support d'informations sont identiques à ceux procédé tel que succinctement exposés ci-dessus. D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront encore dans la description ci-après. Aux dessins annexés, donnés à titre d'exemples realisation non limitatifs : - la 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 - - la figure 2 représente un organigramme illustrant séquence des étapes d'un procédé de recherche d'images conforme à présente invention-, - la figure 3 représente un organigramme illustrant procédé d'indexation d'une image à partir d'une information représentative contenu visuel de l'image et de coefficients de pondération associés par bloc l'image prenant en compte la présence de régions d'intérêt, selon un mode préféré réalisation de l'invention - - la figure 4 illustre un exemple de mode de découpage d'une image en N blocs en conformité avec le procédé d'indexation d'une image, illustré à la figure 3 -1 - la figure 5 représente un organigramme détaillant de calcul coefficients de pondération du procédé d'indexation d'une image ilustré à figure 3; - la figure 6 représente un organigramme illustrant le procédé calcul de la similarité entre une image d'exemple et une image de la base données selon un mode préféré de réalisation de l'invention -, - la figure 7 représente schématiquement un ordinateur adapte mettre en oeuvre les procédés d'indexation et/ou de recherche d'images conformes à présente invention. On va décrire tout d'abord en référence à la figure 1, diagramme blocs illustrant l'architecture générale d'un dispositif de recherche d'images (1) conforme à la présente invention. Le dispositif 1 comporte éléments électroniques (désignés en anglais sous le terme hardware ) des éléments logiciels (désignés en anglais sous le terme software ). Le dispositif représenté à la figure 1 comprend une unité d'entrée/sortie de 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 dispositif d'entree 31 pour permettre à une utilisateur d'entrer ou d'indiquer image d'exemple dont la comparaison avec les images stockées dans la base de données permettra d'obtenir une ou plusieurs images comme résultat de recherche. Ces images pourront être affichées sur une unité d'affichage 90. dispositif 1 comprend également une unité 20 de stockage données d'images, destinée à mémoriser de façon temporaire les données recupérées de la base de données 11 ou bien les données associées à l'image d'exemple obtenue par les unités 30 et 31. Le dispositif de la figure 1 comprend en outre une unité 40 de recupération de données d'index associées aux images stockées dans la base données 11, ou d'extraction de données d'index associées à des images devant être stockées dans la base de données, selon le cas. De la même façon une unité 50 est chargée d'extraire ou de recupérer les données d'index de l'image d'exemple. Une unité 60 de calcul de similarité est charge 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 images de la base de données en fonction de leur similarité avec l'image 'exemple, et de sélectionner une ou plusieurs images stockées comme résultat la recherche. Dans un mode de réalisation préféré de l'invention les images sélectionnées sont ensuite affichées par l'unité d'affichage 90. Finalement, le dispositif de recherche d'images représenté 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 1 est indexée de façon suivante. Lorsqu'une nouvelle image doit être stockée dans la base de données, il est extrait préalablement de celle-ci une donnée représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. Conformément à un mode de réalisation préféré de l'invention, cette donnée est caractéristique de distribution des couleurs (histogrammes de couleurs) dans l'image. L'invention s'applique également au cas où images sont stockées sous forme compressée. Dans ce cas, une image représentée par train binaire. Par exemple, dans le cas où l'algorithme de 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. Conformément à l'invention, il est en outre associé à chacune des images devant etre stockée dans la base de données, une seconde donnée représentative la localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image. régions d'intérêt (ROIs) qui sont des régions l'image considérées comme étant riches en information sémantique, peuvent être définies par personne gestionnaire de la base de données, en fonction de sa perception individuelle des informations visuelles caractéristiques l'image, en utilisant par exemple des moyens similaires à ceux mentionnés précédemment pour l'utilisateur (souris, clavier, etc.). régions d'intérêt peuvent être encore définies automatiquement selon d'autres critères, au moment où l'image entrée dans la base données. En particulier, dans le cas ou les images sont stockées sous forme compressée, les régions d'intérêts peuvent coïnci avec les zones de l'image qui ont été spécifiées pour l'algorithme de compression, dans le but de coder plus finement certaines zones de l'image. Dans un mode de réalisation particulier de l'invention, donnée représentative ou des ROIs associées à une image stockée dans base de données comprend un ensemble de points à deux dimensions (points définitive, à chaque image stockée de la base de donnée, il est associé une première donnée, référencée dans la suite de la description par l'expression donnée de contenu ou donnée du premier type , représentative moins une caractéristique du contenu visuel de image, et une seconde donnée, référencée dans la suite de la description par l'expression donnée indicative de ROIs ou donnée du second type , représentative la localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image. L'indexation d'une image devant être stockée dans base de données est effectuée comme mentionné précédemment, par l'unité 40 d'extraction/récupération d'index des images stockées. référence maintenant à la figure 2, on va décrire 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 danslaquelle 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 données, ou bien fournir une image extérieure à la base de données. Selon un mode de réalisation préféré de l'invention, le dispositif d'entree 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 données comme image d'exemple, le dispositif de recherche affiche à l'écran 90 icônes représentant les images de la base de données. 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 qu'il 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 compact disques (CDROM) intégrés au dispositif d'entrée 31. De retour à la figure 2, une fois que l'utilisateur a entré (etape El) une image d'exemple dans le dispositif de recherche d'images 1, celui-ci définit, à l'étape E2, une ou plusieurs régions d'intérêts (ROIs) associées à l'image d'exemple. Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, l'image d'exemple choisie est affichée à l'écran, et l'utilisateur utili 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, d'une forme quelconque. Une fois le contour de la région d'intérêt dessi ' l'utilisateur valide le contour, par exemple en appuyant sur une touche du clavier. contour est alors transformé en un ensemble de points 2D 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'intérets selon la même operation. L'ensemble des données correspondant aux régions d'intérêts l'image d'exemple sont alors mémorisées dans l'unité 20 de stockage données d'images. Remarque - lorsque l'image d'exemple est une image extérieure a la base de données et si l'utilisateur ne définit pas de régions d'intérêt dans l'image d'exemple choisie, alors le dispositif de recherche utilise par défaut, pour le calcul similarité, les régions d'intérêt prédéfinies pour l'image d'exemple dans base de données. A l'etape E3 qui suit, l'unité 50 d'extractio n/récu pé ration d'index de l'image d'exemple est chargée d'obtenir une information de contenu visuel de l'image d'exemple, c'est à dire, une donnée représentative d'au moins caractéristique contenu visuel de l'image. Cette donnée est du même type que celles qui sont indexées images stockées dans la base de données. Deux cas peuvent alors se produire. Si l'image d'exemple est image stockée, l'unité 50 va chercher cette donnée dans l'index associé à cette image dans la base de donnée (11). revanche, si l'image d'exemple est une image extérieure à base de données fournie par l'utilisateur , l'image d'exemple est d'abord recopiée en memoire dans l'unité 20 du dispositif 1. L'unité 50 procède alors a l'extraction la donnée de contenu (représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image) de l'image d'exemple. est à noter que le procédé d'extraction de la donnée de contenu de l'image d'exemple est le même que celui qui est appliqué à une image destinée à être stockée dans la base de donnée. Ce procédé d'extraction de la donnée de contenu d'une image sera détaillé plus loin dans la description en relation avec figures 3 et 4. fois extraite ou récupérée, la donnée de contenu associée à la donnée indicative de ROIs obtenue à l'étape E2 précédente, pour constituer l'index de l'image d'exemple. L'index de l'image d'exemple est alors sauvegardé dans l'unité 20 de stockage de données d'images pour etre utilisé ultérieurement. l'étape E4 suivante, l'unité 40 de récupération index des 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 contenu et une donnée indicative de ROIs. Les index extraits de la base de données sont alors sauvegardés dans l'unité 20 de stockage de données d'images. Comme mentionné ci-dessus, il peut être suffisant d'extraire de la base de donnees les index associés à seulement une partie images stockées. effet, cela peut être le cas lorsque la base données est organisée hiérarchiquement, de manière à grouper les images la base de données en differentes classes. Chacune des classes est alors représentée par un index ayant une valeur sémantique différente. Ainsi, en définissant une mesure de similarité associée à chacun de ces index, on effectuera un nombre de calculs de similarité inferieur à celui que l'on aurait obtenu si la base n'était pas organisée hiérarchiquement. l'étape E5, l'unité 60 de calcul de similarité récupère 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 été extrait la base de données. conformité avec la présente invention, le calcul similarité effectué à l'étape E5 prend en compte les données de contenu de ROIs associées respectivement à l'image d'exemple et à une image stockée donnée. procédé de calcul de similarité selon un mode réalisation préféré de l'invention sera détaillé ultérieurement en relation avec figure 5. fois le calcul de similarité effectué à l'étape E5, est procédé, à l'étape E6, un tri et à une sélection des images stockées qui ont été comparées avec l'image d'exemple, selon leur degré de similarité avec l'image d'exemple. Par exemple, selon un mode particulier de réalisation de l'invention, seules les images stockées dont le degré de similarité calculé est supérieur à 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 E7) dans une ordre de 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. Selon une autre variante, seule l'image de la base données qui présente la plus grande similarité avec l'image d'exemple est affichée. Les étapes E6 (tri/sélection) et E7 (affichage) sont mises en ceuvre par l'unité 70 de sélection d'images, du dispositif 1 recherche d'images représenté à la figure 1. L'unité de commande 80 du dispositif 1 commande le séquencement des étapes du procédé de recherche d'images et gère l'interopérabili entre les différentes unités constituant ledit dispositif. référence maintenant à la figure 3, on va décrire le procédé d'extraction d'une information représentative du contenu visuel d'une image selon un mode préféré de réalisation de l'invention. procédé d'extraction représenté à la figure 3 est fois utilisé pour extraire donnée de contenu lors de l'indexation d'une image devant être stockée dans base de données, et pour extraire la donnée de contenu d'une image d'exemple lorsque celle-ci est fournie de façon externe ' base de données par l'utilisateur. Dans le premier cas, l'opération est accomplie par l'unité 40 de récupération/extraction d'index des images stockées. Dans dernier cas, l'extraction de la donnée de contenu est accomplie par l'unité récupération/extraction d'index de l'image d'exemple. Le procédé d'extraction représenté à la figure 3 débute l'etape E310 dans laquelle l'image lm à traiter est récupérée. S'il s'agit l'image d'exemple, celle-ci pourra être récupérée sous la forme d'une représentation en mode points (en anglais bitmap ) mémorisée préalablement dans l'unité 20 de stockage de données d'images. En variante, l'image pourra être récupérée sous la forme d'une image compressée. Toujours à l'étape E310, un compteur i est initialisé à la valeur 1. l'étape E312 qui suit, l'image lm récupérée est découpée selon une partition N (N est un entier) blocs Bl à BN- On rappellera ici que le terme partition doit être compris i dans son sens mathématique que l'on rappelle ci-après. Une partition d'un ensemble est un partage de cet ensemble parties non vides, deux à deux disjointes, et dont la réunion est égale l'ensemble. Dans un mode préféré de réalisation de l'invention, l'image à traiter est découpée selon une grille rectangulaire en 16 blocs (N=16), comme illustré à la figure 4, dans laquelle une image à indexer 2 est découpée en blocs de même surface B, à B, Comme expliqué ci-après en relation avec figure 3, chacun des blocs composant l'image est considéré l'un après l'autre, pour y extraire une information représentative du contenu visuel de ce bloc. De retour à la figure 3, une fois l'image à traiter découpée en blocs (étape E312), à l'étape E314 qui suit, un bloc de l'image Bi selectionné. Comme le compteur i a été préalablement initialisé à 1 (étape 0), on commence par sélectionner le bloc B, (i=l). A l'étape suivante, E316, l'histogramme de couleurs H, associé au bloc B, sélectionné est calculé. Le procédé utilisé dans le cadre de la présente invention pour calculer un histogramme de couleurs à partir d'une image est connu de l'état de la technique. On pourra, pour obtenir plus de détails sur l'indexation d'une image basée sur la couleur, se référer par exemple à l'article de J. Swain et D. H. Ballard, intitulé Color Indexing , International Journal Computer Vision, 7-1, 1 l'étape E318 qui suit, l'histogramme de couleurs calculé à l'étape précédente (E316) pour le bloc de l'image sélectionné, sauvegardé dans l'unité de stockage de données d'images. L'étape E320 qui suit est une étape de décision dans laquelle on incrémente d'abord un compteur i et on détermine ensuite si valeur de i est strictement supérieure ou non au nombre N de blocs issus découpage de l'image. Dans la négative, l'étape E312 est accomplie a nouveau afin de sélectionner prochain bloc de l'image pour en calculer l'histogramme de couleurs correspondant (étapes E316 et E318), le compteur " est alors à nouveau incrementé et testé (E320). le compteur i est strictement supérieur au nombre N de blocs, cela signifie que le dernier bloc qui a été sélectionné est le bloc BN. Par conséquent, tous les blocs de l'image ont été traités. Dans ce , on passe à l'étape E322, dans laquelle tous les histogrammes de couleurs calculés correspondant aux différents blocs de l'image lm sont regroupés en un vecteur de N composantes : G(Im) H, .... HNI' Chacune des composantes Hi du vecteur G(lm) correspond à l'histogramme couleurs calculé pour le bloc Bi de l'image. il à noter que si C désigne le nombre total de couleurs disponibles (palette de couleurs), chaque histogramme Hi comporte C éléments. peut également noter que bien que dans le mode préféré de réalisation l'invention, l'espace des couleurs utilisé est l'espace RGB, tout autre espace, par exemple l'espace HSV, peut être également utilisé. Le vecteur G(Im) associé à l'image lm constitue la donnée de contenu ou donnée du premier type , représentative moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. La caractéristique du contenu visuel de l'image est constituée, en conformité avec un mode réalisation préféré de l'invention, de l'ensemble des distributions couleurs (histogrammes) associées aux blocs de l'image. De retour à la figure 3, à l'étape E324 suivante, il procédé au calcul de coefficients de pondération ou poids affectés ' chacun des histogrammes du vecteur G(Im) calculé précédemment, et seront utilisés dans le calcul de similarité décrit plus loin en relation avec figure 6. Ces coefficients de pondération, dont le calcul sera détaillé plus in en relation avec la figure 5, prennent en compte la localisation de régions d'intérêt dans l'image considérée. A l'étape E326, on sauvegarde les coefficients pondération sous la forme d'un vecteur VV(Im) dont chaque composante il,7,' est le poids associé à la composante correspondante H, du vecteur des histogrammes G(lm) associé à l'image. l'étape finale E328, on associe à l'image considérée (lm) l'index noté Index(Im) et composé des vecteurs G(Im) et VV(Im) précédemment calculés. conséquent l'index d'une image quelconque lm issue de la base de donnee ou entrée comme image d'exemple, une fois cet index récupéré ou extrait, est constitué du vecteur G(lm) ci-dessus défini, et du vecteur des coefficients pondérateurs W(Im). Ainsi, on peut noter l'index associé à une image lm quelconque, Index(Im), de façon suivante : Index (lm) G(Im) -, W(Im) à noter que dans ce qui suit, afin de simplifier les notations, on désignera ROI(lm) indifféremment une ou plusieurs régions d'intérêt associées à l'image lm ou bien la donnée indicative de la localisation de région(s) d'interet dans l'image. En référence maintenant à la figure 5, on va maintenant détailler l'étape de calcul (E324) des coefficients pondérateurs H#"' de la figure 3. Supposons que l'image lm, qui peut être l'image d'exemple une image quelconque de la base données, comporte un nombre R (R est entier quelconque) de régions d'intérêts : ROIr avec r e {1, 2, ...,R#. On donc - ROI(Im) ROI,, ROI,, .... ROI, 1. Dans la figure 5, le procédé de calcul des coefficients pondérateurs débute par une étape d'initialisation E3260 dans laquelle récupère d'abord la donnée indicative de la localisation de région d'intéret ROI(Im) associée à l'image lm considérée. Il est procédé ensuite à l'initialisation de variables utilisées par le procédé, notamment - deux compteurs i et r qui sont initialisés à un, - des variables à initialisées à zéro qui sont destinées à recevoir les valeurs calculées des coefficients pondérateurs; l'étape E3261 qui suit, on sélectionne un bloc Bi de l'image lm, en commençant par le bloc Bl, puisque le compteur i a été préalablement initialisé à la valeur 1 (étape E3260). Sélectionner le bloc Bi signifie ici, considérer pour l'image lm considérée, la localisation en termes coordonnées du bloc considéré dans le plan image correspondant à cette image. l'étape suivante, on sélectionne une région d'intérêt, ROI,, l'image lm, commençant par celle référencée ROI,, puisque le compteur r été préalablement initialisé à la valeur 1 (étape E3260). l'étape suivante E3263 on calcule le rapport (P,'*) entre surface de l'intersection entre le bloc Bi et la région d'intérêt ROIr sélectionnée et la surface bloc Bi, selon la formule suivante : L'étape suivante (E3264) est une étape de sauvegarde temporaire la valeur du rapport P,' que l'on vient de calculer. L'étape E3265 qui suit est une étape de décision dans laquelle on incrémente d'abord compteur r et on détermine ensuite si la valeur de r est strictement supérieure ou non au nombre R de régions d'intérêt définies dans l'image lm. Dans négative, cela signifie que toutes les régions d'intérêt de l'image lm n'ont encore été prises en compte. Dans ce cas, on retourne à l'étape E3262 pour sélectionner une autre région d'intérêt correspondant à la nouvelle valeur compteur r, et on recommence les étapes E3263 à E3265 comme expli précédemment. retour à l'étape E3265, si la valeur du compteur r est testée strictement superieure au nombre R de régions d'intérêt définies pour l'image lm, cela signifie la dernière région d'intérêt sélectionnée était RO'R- On passe alors à l'étape E3266 dans laquelle on calcule la valeur du coefficient pondérateur de l'image lm correspondant au bloc sélectionné i. Dans but, on fait la somme de tous les rapports I#r précédemment sauvegardés (E3264) correspondant chacun à une région d'intérêt de l'image. cette somme on ajoute la valeur prédéfinie d'une constante prédéfinie W, qui serait la valeur par défaut des coefficients ff#"` si aucune région d'intérêt n'était définie dans l'image. Dans le mode de réalisation préféré de l'invention la valeur de W. est choisie égale à un. Ainsi la valeur du coefficient pondérateur fJ#"' correspondant au bloc Bi courant (sélectionné) est obtenu par la formule suivante : Remarque # - Chaque rapport #' peut prendre une valeur comprise entre zéro, lorsque l'intersection entre Bi et ROIr est l'ensemble vide, et lorsque cette intersection est égale à Bi. Par conséquent chaque coefficient pondérateur f,#"peut prendre valeur comprise entre W. et (W,+R). De retour ' la figure 5, après avoir calculé un coefficient pondérateur W,"" (E3266), sauvegarde sa valeur (étape E3267). L'étape E3268 ' suit est une étape de décision dans laquelle on incrémente d'abord le compteur i et on détermine ensuite si la valeur de i est strictement supérieure ou au nombre N de blocs issus du découpage du plan image de l'image lm. Dans la négative, cela signifie que tous les blocs Bi associés à l'image lm n'ont pas encore pris en compte. Dans ce cas, on retourne à l'étape E3261 pour sélectionner un autre bloc correspondant à la nouvelle valeur de compteur i, et on recommence les étapes E3262 à E3268 comme expliqué précédemment, De retour ' l'etape E3268, si la valeur du compteur i est testée strictement supérieure nombre N de blocs découpés dans le plan image de l'image lm, cela signifie le dernier bloc sélectionné était le bloc BN, On passe alors à l'étape finale E326 dans laquelle, comme précédemment mentionné en relation avec la figure 3, on sauvegarde les coefficients de pondération sous la forme d'un vecteur VV(Im) dont chaque composante Wi"" est coefficient pondérateur associé à la composante correspondante, c'est à dire de même rang ou associé au même bloc du plan image, du vecteur G(Im) associé à l'image. On rappellera ' que chaque composante du vecteur G(Im) est la donnée représentative contenu visuel d'un bloc de l'image. Cette donnée étant un histogramme couleurs dans le mode de réalisation préféré de l'invention. Ainsi on peut dire que chaque coefficient P,' calculé (étape E3263) est indicatif d'un degré de présence de la région d'intérêt ROI, correspondante dans la bloc considéré du plan image de l'image lm. On peut donc également dire que chaque coefficient iV, ` " est indicatif d'un degré de présence dans le bloc Biconsidéré de l'image, ou des régions d'intérêt définies pour cette image. En référence à la figure 6, on va maintenant décrire procédé calcul de similarité entre une image d'exemple et une image de base de données selon un mode de réalisation préféré de l'invention. L'organigramme la figure 6 détaille l'étape E5 de la figure 2 précédemment décrite. Dans un souci de simplification de l'exposé de l'invention, on suppose que l'image d'exemple et les images stockées ont toutes même taille. Cependant, l'invention s'applique également au cas où images sont de taille différente. Dans cette hypothèse, il faudra veiller à ce la grille découpage de l'image (illustrée à la figure 4) soit la même pour l'image d'exemple et pour les images stockées, pour le calcul de l'index associé. Dans la figure 6, le procédé de calcul de similarité débute une étape 510 d'initialisation de variables utilisées par le procédé, notamment - un compteur i initialisé à 1 -1 - une variable SIM initialisée à zéro et destinée à recevoir le résultat final du calcul de similarité. - des variables R, à R, initialisées à zéro, qui correspondent aux coefficients pondérateurs définitifs (résultats) entrant dans le calcul de la similarité -, Cette étape d'initialisation est suivie par deux étapes accomplies parallèle, les étapes E512 et E514 dans lesquelles il récupéré respectivement l'index de l'image d'exemple Q, noté Index(Q), et l'index d'une image D stockée dans la base de données, noté Index(D). Comme mentionné précédemment, chacun des deux index inclut un vecteur à N composantes (G(Q), G(D), chacune des composantes étant un histogramme couleurs, et vecteur de coefficients pondérateurs (VV(Q), VV(D calculé conformément au procédé décrit à la figure 5. On a : W(Q) et W(D) N étant le nombre de blocs issus du découpage du plan image chacune des images. Les index de l'image stockée considérée et de l'image d'exemple sont récupérés dans l'unité 20 de stockage de données d'images, où ils ont éte préalablement mémorisés (fig. 2, étapes E2 à 114). L'étape suivante est une étape de décision dans laquelle considère 1 coefficients pondérateurs associés aux images Q et correspondant au bloc Bi en commençant par ceux correspondant au bloc B, (en suivant valeur du compteur i initialisé à 1). On détermine alors si l'on a simultanément les coefficients courants Wî(et ff#" strictement supérieur à la valeur par défaut W, Dans l'affirmative, on passe à l'étape E518 dans laquelle on affecte la somme de ces coefficients au coefficient pondérateur résultat Ri correspondant au bloc Bi courant R, ff# #, + w, ', Inversement, dans la négative, on passe à l'étape E520 dans laquelle on affecte la somme des coefficients des images Q et D moins valeur de -_ au coefficient pondérateur résultat Ri correspondant au bloc courant: Ri W, #, + w, wo Ainsi : si W,#'= f1#" Wo alors R,=if,', - si W,#' Wo et W," est différent de alors R, - si W," W, et W,#' est différent de alors R, fJ/'î#' De retour à la figure 6, L'étape E522 qui suit est une étape décision dans laquelle on incrémente d'abord le compteur i et on détermine ensuite si la valeur de i est strictement supérieure ou non au nombre N blocs issus du découpage du plan image des images Q et D. Dans la négative, cela signifie que tous les blocs Bi associés images n'ont pas encore été pris en compte. Dans ce cas, on retourne à l'étape E516 pour tester les coefficients 1,V,` suivants, suivie de l'étape E518 l'étape E520 comme précédemment. retour à l'étape E522, si le compteur i est strictement supérieur au nombre blocs, cela signifie que les derniers coefficients qui été sélectionnés correspondent au bloc BN. Par conséquent, tous les coefficients résultats Ri eté calculés. passe alors à l'étape E524, dans laquelle on détermine une valeur de similarité, affectée à la variable SIM, entre l'image d'exemple l'image stockee D considérée, selon la formule suivante : dans laquelle q, et d! désignent respectivement une composante quelconque, correspondante au même bloc Bi, du vecteur G(Q) associé l'image Q et du vecteur G(D) associé à l'image D, et dist(qi# di) désigne mesure de similarité entre ces deux composantes. Dans le mode de réalisation préféré de l'invention, dans lequel ces composantes sont des histogrammes de couleurs, la mesure utilisée est l'intersection entre histogrammes connue de l'état 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 D. H. Ballard, intitulé Color Indexing , International Journal of Computer Vision, 7-1, 1991. inalement à l'étape E526, la valeur de similarité (SIM) entre l'image d'exemple et l'image stockée considérée est sauvegardée dans l'unité 20 de stockage de données d'images pour être utilisée ultérieurement lors l'étape de tri/sélection, décrite précédemment en relation avec la figure (étape E6), images stockées en fonction de leur degré de similarité avec l'image d'exemple. Le processus de calcul de similarité décrit ci-dessus relation avec la figure 6 est recommencé pour chaque image stockée à comparer avec l'image d'exemple. Ainsi, pour chaque image stockée à comparer avec l'image d'exemple, on obtient une valeur de similarité dont le calcul prend compte données de contenu (histogrammes de couleurs) et les données indicatives régions d'intérêt associées respectivement à l'image d'exemple à l'image stockée. De façon générale, on peut dire que le calcul de la similarité (SIM) entre l'image d'exemple et une image stockée, est réalisée par le calcul d'une distance entre le vecteur, G(Q), associé à l'image d'exemple et vecteur, G(D), associé à l'image stockée considérée. Cette distance est pondérée par l'intermédiaire des N coefficients pondérateurs Ri, la valeur de chacun desquels étant indicative d'un degré de présence dans un des blocs Bi, régions d'intérêt associées à l'image d'exemple et à l'image stockée considéree. Plus précisément, la valeur de similarité (SIM) définie precédemment (formule (1 est le résultat de la somme de valeurs, chacune desquelles étant obtenue par le calcul de l'intersection entre l'histogramme de couleurs associé à un bloc donné de l'image d'exemple et celui associé au meme bloc de l'image stockée considérée. Chaque valeur d'intersection est multipliée conformément à l'invention par un coefficient pondérateur Ri, dont la valeur pondère l'importance du contenu (distribution des couleurs) du bloc considéré de l'image d'exemple et de l'image stockée considérée, en fonction régions d'intérêts présentes dans ces images. Par ailleurs, comme on peut le voir dans la formule supra, la valeur de similarité (SIM) est normalisée à 1 en divisant la somme pondérée des mesures de similarité dist(qi d, ) par la somme des coefficients pondérateurs résultats. D'autre part, plus le nombre N de blocs de découpage d'une image est grand et plus l'évaluation d'un degré de présence régions d'interêt dans ces blocs est précise, et donc il en va de même de la précision de valeur de la similarité calculée. En référence maintenant à la figure 7, on va décrire un ordinateur adapté à mettre en #uvre le procédé d'indexation et/ou le procédé recherche d'images conformes à la présente invention et décrits précédemment en relation avec les figures 2 à 6. Il est à noter que l'ordinateur illustré à figure 7 est un mode de réalisation particulier et préféré du dispositif général décrit précédemment en relation avec la figurel. Dans ce mode de réalisation, les procédés d'indexation et recherche d'images selon l'invention sont mis en ceuvre sous la forme programmes d'ordinateur. Ces programmes comportent une ou plusieurs séquences d'instructions dont l'exécution par ledit ordinateur permet la mise ceuvre des étapes des procédés d'indexation et de recherche d'images conformité avec l'invention. Dans la figure 7, l'ordinateur 3 qui peut être typiquement un micro- ordinateur ou une station de travail, est connecté à différents périphériques, exemple une caméra numérique 310 ou tout autre dispositif d'acquisition ou stockage d'images, tel qu'un scanner, fournissant des informations (images, vidéo) à indexer à l'ordinateur 3. Ces images peuvent être stockées dans moyens de stockage dont dispose l'ordinateur tels qu'un disque dur 304. L'ordinateur 3 comporte également une interface communication 308 relié à un réseau de communication 309, par exemple réseau Internet bien connu, apte à transmettre à l'ordinateur des informations numériques à indexer. L'ordinateur 3 comporte également des moyens de stockage données tels qu'un disque dur 304, un lecteur de disquettes permettant d'écrire des données sur une disquette 305 et de lire ces données. L'ordinateur peut également comporter un lecteur de compact disques (CDROM) (non représenté) sur lesquels peuvent être stockées les images de la base de données, ainsi qu'un lecteur de cartes informatiques -CARD) (non représenté). Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, le code exécutable des programmes permettant de mettre en #uvre les procédés d'indexation et de recherche d'images selon l'invention, est mémorisé dans le disque dur 304. Selon une variante de réalisation, le code exécutable de ces programmes est stocké dans une mémoire morte 300 (ROM, read only memory ) de l'ordinateur. Selon une seconde variante de réalisation, le code exécutable ou programmes peut être téléchargé à partir du réseau de communication via l'interface de communication 308 pour être mémorisé sur le disque L'ordinateur 3 comporte en outre un écran 302 permettant 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 et définir des régions d'intérêt, à l'aide d'un dispositif de pointage (non représenté) qu'une souris ou un crayon optique, et d'un clavier 303. L'ordinateur comporte une unité centrale de traitement (CPU) 301 exemple un microprocesseur, qui commande et dirige l'exécution des instructions du (ou des) programme(s) de l'invention stockées dans la mémoire morte ou dans le disque dur 304, L'unité centrale de traitement 301 exerce fonction de l'unité de commande 80 décrite précédemment en relation avec figure . L'ordinateur comporte également une mémoire vive 307 (RAM, anglais random access memory ) comportant des registres destinés mémoriser les variables créées et modifiées pendant l'exécution programme, notamment les variables mentionnées précédemment en relation avec description des figures 5 et 6, comme on peut le voir dans représentation agrandie de la RAM à la figure 7. Finalement, l'ordinateur comporte un bus de communication 31 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 1 invention décrits ci-dessus sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS Procédé d'indexation d'images numériques caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes, pour chaque image, lm, à indexer - découper (E312) le plan image de ladite image, lm, selon une partition comportant un nombre N prédéfini de blocs B,-, - extraire (E314, E316) de chacun desdits blocs une donnée d'un premier type représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel du bloc -, - définir (E2) dans ladite image, au moins une région d'intérêt, obtenir une donnée d'un deuxième type représentative de la localisation ladite au moins une région d'intérêt dans ladite image -1 - calculer (E326) pour chacun desdits blocs Bi un premier coefficient, W,"', indicatif d'un degré de présence dans le bloc Bi considéré de ladite image, ladite au moins une région d'intérêt - associer (E324, E328) à ladite image lm un index composé d'un premier vecteur, G(lm), ayant N composantes, chacune desquelles étant une desdites données du premier type, et d'un second vecteur, VV(Im), ayant N Iiii composantes, chacune desquelles étant un desdits premiers coefficients a# . Procédé d'indexation d'images selon la revendication 1, dans lequel ladite image lm comporte un nombre entier quelconque R de régions d'intérêt, notées ROIn r étant un entier compris entre 1 et R, caractérisé en ce que dans l'étape de calcul d'un premier coefficient pour chacun desdits blocs Bi, ledit premier coefficient est obtenu (E3266) par la formule suivante : dans laquelle W, est une constante prédéfinie, et I#` est un coefficient indicatif d'un degré de présence de la région d'intérêt ROIr correspondante, dans le bloc B, considéré du plan image de ladite image lm. 3. Procédé d'indexation d'images selon la revendication 2, caractérisé en que chaque coefficient I#' est obtenu par le calcul du rapport (E3263) entre surface de l'intersection entre le bloc B, considéré la région d'intérêt ROI, correspondante, et la surface du bloc B, considéré. 4. Procédé d'indexation d'images selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite donnée second type représentative de la localisation de ladite au moins une région d'intérêt dans ladite image, est constituée d'un ensemble de points à deux dimensions indicatifs de forme de ladite au moins une région d'intérêt de sa localisation dans le plan image de ladite image. Procédé d'indexation d'images selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite donnée premier type représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel d'un bloc de ladite image, est représentative de la distribution des couleurs dans ledit bloc. Procédé d'indexation d'images selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le plan image de ladite image, lm, découpé selon une grille rectangulaire. Procédé d'indexation d'images selon la revendication 6, caractérisé en ce que ledit nombre prédéfini N de blocs est égal ' seize (Fig. 4). 8. Procédé de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple (El), parmi une pluralité d'images stockées dans base de données, caractérisé en ce que ladite image d'exemple et chacune desdites images stockées sont indexées selon un procédé d'indexation d'images conforme aux revendications précédentes. 9. Procédé de recherche d'images selon la revendication 8 caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : - calculer (E5) une similarité, SIM, entre ite image d'exemple, Q, et chacune des images, D, parmi au moins un sous-ensemble desdites images stockées, ladite similarité étant calculée à partir premiers vecteurs, G(Q) et G(D), et des seconds vecteurs, VV(Q), VV(D), associés respectivement à ladite image d'exemple Q et à l'image stockée D ; et - fournir (E6, E7) au moins une image, dite image résultat, de la base données, ladite au moins une image résultat étant sélectionnée parmi lesdites images stockées de la base de données selon son degré de similarité avec de image d'exemple. 10. Procédé de recherche d'images sel la revendication 9, caractérisé en ce que l'étape de calcul (E5) d'une similarité, SIM, entre ladite image d'exemple, Q, et chacune des images, D, parmi au moins un sous- ensemble desdites images stockées, est réalisée par 1 calcul d'une distance entre premier vecteur, G(Q), associé à ladite image d'exemple et le premier vecteur, G(D), associé à l'image stockée considérée, ladite distance étant pondérée par l'intermédiaire d'une pluralité N de coefficients pondérateurs Ri, dont valeur est calculée (E516, E518, E520, E522) en fonction des composantes W,#', P#`des seconds vecteurs VV(Q) et VV(D) associés respectivement à ladite image d'exemple Q et à l'image stockée D considérée. 11. Procédé de recherche d'images selon la revendication 10, caracterisé en ce que la valeur desdits coefficients pondérateurs Ri est obtenue selon formules suivantes : Ri = p#- #, + w, ', si U##' et i,#" sont tous les deux strictement supérieurs à ladite constante prédéfinie PV, et R, = ff# #, + fI# - H"(, dans les autres cas. 12, Procédé de recherche d'images selon revendications 10 ou 11, caractérisé en ce que ladite valeur de similarité, est obtenue par le calcul de la somme de valeurs, chacune desquelles, notee dist(qi, d), étant une mesure de similarité, entre une composante, %, du premier vecteur, G(Q), correspondant à un bloc donné, B,, de ladite image d'exemple Q et composante, , du premier vecteur, G(D), correspondant au même bloc l'image stockee D considérée, lesdites mesures de similarité, dist(qi, dd, étant pondérées lesdits coefficients pondérateurs Ri. 3. Procédé de recherche d'images selon la revendication caractérisé en ce que ladite similarité, SIM, est obtenue par la formule suivante : Procédé de recherche d'images selon la revendication 1 lorsqu'elle combinée avec les revendications 5, 6 ou 7, caractérisé en ce que chacune desdites mesures de similarité, dist(q, dd, entre une composante, qi, du premier vecteur, G(Q), correspondant à un bloc donné, Bi, de ladite image d'exemple Q et la composante, d,, du premier vecteur, G(D), correspondant au même bloc de l'image stockée considérée D, est obtenue par le calcul l'intersection entre ces deux composantes. 15. Dispositif de recherche d'images (Fig. 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 oeuvre procédé d'indexation d'images selon Vune quelconque des revendications 1 7, et/ou un procédé de recherche d'images selon l'une quelconque revendications 8 à 14. 16. Ordinateur, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en ceuvre un procédé d'indexation d'images selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, et/ou un procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications 8 à 14. 17. Ordinateur, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif recherche d'images conforme à la revendication 15.