Brevet FR2815741A1 — publié le 20020426

L'invention a trait de manière générale aux systèmes de recherche d'images numériques dans une base de données. Plus particulièrement, l'invention concerne, d'une part, un procédé d'indexation d'une image numérique, dans lequel, lors d'une étape préalable on définit au moins une région d'intérêt dans l'image. L'invention concerne d'autre part un procédé de recherche d'images, dans lequel les images sont indexées préalablement selon un procédé d'indexation conforme à l'invention. L'invention concerne également des dispositifs aptes à mettre en oeuvre les procédés précités. Une méthode conventionnelle de recherche d'images numériques dans une 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 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. Un utilisateur peut alors interroger la base de 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 la plus grande similarité avec le contenu de la requête est alors extraite. Une pluralité d'images extraites de la base peuvent être également présentées à l'utilisateur, ordonnées selon l'importance de leur similarité avec la requête. Il est connu que pour augmenter la précision des systèmes de recherche d'images numériques dans une base de données, il faut caractériser les images par leur contenu sémantique. A cet effet, il est apparu des systèmes d'indexation dans lesquels le contenu d'une image est caractérisé par des descripteurs appelés"primitives"de l'image, tels que la distribution des couleurs ou des textures qui la composent. Certains systèmes d'indexation, pour être plus efficace, utilisent même la combinaison de telles primitives. Dans ce type de systèmes, la requête pour la recherche est typiquement définie à l'aide d'une image, appelée"image d'exemple", fournie par l'utilisateur. Toutefois, dans les systèmes précités, l'indexation d'une image porte sur la totalité du contenu de l'image, sans considération de zone ou région particulièrement représentative de son contenu visuel. Or, dans une image donnée, plusieurs régions distinctes peuvent être riches en information sémantique. Il en résulte, à l'usage, que ce mode d'indexation n'est pas suffisamment représentatif du contenu de l'image. Dans la demande de brevet français N 9915281, déposée le 3 décembre 1999 au nom de la société Canon Kabushiki Kaisha, on décrit un procédé de recherche d'images basée sur le contenu prenant en compte la définition de régions d'intérêt. Dans ce document, l'expression"région d'intérêt" (en anglais"region of interest", ROI), est définie comme 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. En bref, selon le document précité, la méthode d'indexation, appliquée à la fois sur une image quelconque de la base et dans l'image d'exemple, consiste à associer à chaque image un index composé de deux parties. La première partie de l'index est constituée d'un premier vecteur dont chacune des composantes est représentatif du contenu d'un bloc issu d'une grille de découpage définie sur le support de l'image. La seconde partie de l'index est constituée d'un second vecteur. Ce dernier comporte autant de composantes qu'il y a de régions d'intérêt (ROI) définies sur l'image, chacune des composantes représente la localisation spatiale d'une région d'intérêt dans le plan image (par ex., points à deux dimensions). Le calcul de similarité entre l'image d'exemple et une image considérée de la base de données consiste alors à calculer une distance entre les premiers vecteurs respectifs de ces images. Cette distance est ensuite pondérée par l'intermédiaire de coefficients dont la valeur de chacun est indicative d'un degré de proximité, dans un bloc donné issu du découpage des images, de régions d'intérêt associées à l'image d'exemple et à l'image considérée de la base. Cependant, le mode de calcul de similarité précité présente l'inconvénient de privilégier la proximité des régions d'intérêt respectives des images. Or, il peut se produire que deux images aient un contenu similaire bien que leur (s) région (s) d'intérêt soient complètement disjointes. Prenons un exemple : supposons qu'une image considérée de la base de données représente un coucher de soleil localisé en haut et à droite de l'image et qu'il soit associé à cette image une région d'intérêt englobant le soleil. Supposons par ailleurs, qu'une image d'exemple fournie par un utilisateur représente également un coucher de soleil, mais cette fois-ci avec le soleil situé dans le coin supérieur gauche de l'image, une région d'intérêt étant également définie de manière à englober le soleil. Avec ces hypothèses, en utilisant le mode de calcul de similarité exposé plus haut, on obtiendrait une mesure de similarité très faible impliquant que ces deux images ne sont pas similaires alors qu'elles représentent toutes les deux un coucher de soleil, et que, par conséquent, elles sont sémantiquement très proches. La présente invention vise notamment à remédier à cet inconvénient. A cet effet, la présente invention concerne, selon un premier aspect, un procédé d'indexation d'une image numérique (Im), dans lequel, lors d'une étape préalable on définit au moins une région d'intérêt (rom) dans ladite image. Conformément à l'invention, le procédé comporte les étapes suivantes : - génération, pour chaque région d'intérêt, d'une donnée d'index (H (R"')) représentative du contenu visuel de la région d'intérêt ; - création d'un index (IDX (lm)) associé à l'image, l'index étant composé d'un vecteur ayant autant de composantes que de régions d'intérêt définies pour l'image, chacune des composantes du vecteur étant constituée d'une donnée d'index (H (R,'m)) représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt. Grâce à ce procédé d'indexation, l'index d'une image est caractéristique du contenu visuel des zones de l'image (c.-à-d. les régions d'intérêt) les plus significatives, donc riches en contenu sémantique, et cela, indépendamment de la localisation dans l'image de ces zones. Selon un deuxième aspect, l'invention concerne un procédé de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple (Q) comprenant au moins une région d'intérêt, parmi une pluralité d'images stockées (D) dans une base de données et comprenant chacune au moins une région d'intérêt (R, D), les images stockées ainsi que l'image d'exemple étant préalablement indexées selon un procédé d'indexation conforme à la présente invention. Conformément à l'invention, le procédé de recherche comporte les étapes suivantes : - détermination d'une région d'intérêt (RQ) dans l'image d'exemple (Q) pour servir de référence dans la recherche ; - obtention d'une valeur de similarité (SIM) entre l'image d'exemple (Q) et chacune des images (D) parmi au moins un sous-ensemble des images stockées, la valeur de similarité (SIM) étant obtenue par un calcul utilisant la donnée d'index, extraite de l'index (IDX (Q)) de l'image d'exemple, qui correspond à la région d'intérêt déterminée de l'image d'exemple, et la (ou les) donnée (s) d'index constitutive (s) de l'index de l'image stockée considérée, la valeur de similarité (SIM) étant représentative du degré de similarité entre le contenu visuel de la région d'intérêt déterminée de l'image d'exemple et le contenu visuel de la (des) région (s) d'intérêt de l'image stockée considérée ; - obtention d'au moins une image, dite"image résultat", de la base de données, l'image résultat étant sélectionnée parmi les images stockées de la base de données selon son degré de similarité avec l'image d'exemple. Ainsi, en basant le calcul de similarité entre l'image d'exemple et les images stockées sur une"comparaison"du contenu visuel de la région d'intérêt définie pour l'image d'exemple, avec le contenu visuel de celle (s) définie (s) pour les images stockées, et cela, sans prendre en considération la position des régions d'intérêt, on compare de manière plus précise le contenu sémantique des images. Selon une caractéristique particulière de l'invention, l'image d'exemple peut être, soit une image de la base de données, soit une image extérieure à la base. Dans le premier cas, l'image d'exemple est déjà indexée conformément au procédé d'indexation précité. L'étape de détermination consistera alors à sélectionner une région d'intérêt parmi celles définies pour cette image, si celle-ci comprend plus d'une région d'intérêt. Dans le second cas, l'image d'exemple doit être d'abord indexée conformément au procédé d'indexation précité. L'étape de détermination d'une région d'intérêt consistera alors à utiliser, pour le calcul de similarité, une région d'intérêt définie dans l'image d'exemple au cours de l'indexation de l'image. Selon un mode de réalisation préféré, l'étape d'obtention d'une valeur de similarité (SIM) comporte les sous-étapes suivantes : - calcul d'une distance entre la donnée d'index correspondant à la région d'intérêt de l'image d'exemple et chacune des données d'index correspondant chacune à une région d'intérêt de l'image stockée considérée ; - détermination de la distance, dite"distance optimale", calculée à l'étape précédente, pour laquelle le degré de similarité entre le contenu visuel de la région d'intérêt de l'image d'exemple et celui d'une région d'intérêt de l'image stockée, est le plus élevé ; et - obtention de ladite valeur de similarité (SIM) par affectation de ladite distance optimale à ladite valeur de similarité. De cette façon, la valeur finale calculée entre l'image d'exemple et une image stockée de la base de données comprenant plusieurs régions d'intérêt, correspond à la valeur de similarité obtenue entre la région d'intérêt de l'image d'exemple et la région d'intérêt de l'image stockée, dont le contenu visuel est le plus similaire à celui de la région d'intérêt de l'image d'exemple. Selon un mode de réalisation préféré de l'invention, chaque donnée d'index, représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt d'une image stockée ou de l'image d'exemple, est un histogramme de couleurs représentatif de la distribution des couleurs dans la région d'intérêt. Dans ce mode de réalisation, si la distance calculée entre un histogramme de couleurs correspondant à la région d'intérêt de l'image d'exemple et un histogramme de couleurs correspondant à une région d'intérêt d'une image stockée, est obtenue par un calcul d'une distance quadratique moyenne, alors ladite distance optimale est la distance minimum qui a été calculée. Corrélativement, 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 d'indexation d'images tel que succinctement défini supra, et/ou un procédé de recherche d'images tel que succinctement défini supra. La présente invention concerne également un système d'ordinateur, comportant un dispositif de recherche d'images tel que succinctement défini ci-dessus. L'invention vise encore un programme d'ordinateur apte à mettre en oeuvre un procédé d'indexation d'images et/ou un procédé de recherche d'images en conformité avec l'invention, lorsque le programme est chargé et exécuté dans un ordinateur. L'invention vise aussi un support d'informations, tel qu'une disquette ou un compact disque (CD) contenant un tel programme d'ordinateur. Les avantages de ce dispositif, ce système d'ordinateur, ce programme d'ordinateur et ce support d'informations sont identiques à ceux des procédés tels 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 de réalisation non limitatifs : - la figure 1 est un diagramme blocs illustrant l'architecture générale d'un dispositif de recherche d'images apte à mettre en oeuvre les procédés d'indexation et de recherche d'images selon la présente invention ; - la figure 2 représente un organigramme illustrant la séquence des étapes d'un procédé de recherche d'images conforme à la présente invention ; - la figure 3 représente un organigramme illustrant un procédé d'indexation d'une image numérique conforme à la présente invention ; - la figure 4, composée des figures 4a et 4b, représente un organigramme illustrant le processus de calcul d'une valeur de similarité entre une image d'exemple et une image de la base de données-dans la cadre d'une recherche d'images, selon un mode de réalisation préféré de l'invention ; - la figure 5 représente schématiquement un ordinateur adapté à mettre en oeuvre un procédé d'indexation et/ou un procédé de recherche d'images, conformes à la présente invention. On va d'abord décrire, en référence à la figure 1, un diagramme blocs illustrant l'architecture générale d'un dispositif de recherche d'images apte à mettre en oeuvre les procédés d'indexation et de recherche d'images selon l'invention. Le dispositif de recherche 1 représenté à la figure 1 est constitué d'éléments matériels (par ex. éléments électroniques) et d'éléments logiciels. Le dispositif 1 comporte une unité 10 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 les données indexées à l'image stockée. Une unité 30 d'entrée d'une image d'exemple est associée à un dispositif d'entrée 31 pour permettre à un utilisateur d'entrer ou-d'indiquer une 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 la recherche. Ces images pourront être affichées sur une unité d'affichage 90. Le dispositif 1 comprend également une unité 20 de stockage de données d'images, destinée à mémoriser de façon temporaire les données récupérées 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 récupération de données d'index associées aux images stockées dans la base de 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 récupérer les données d'index de l'image d'exemple. Une unité 60 de calcul de similarité est chargée 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 la région d'intérêt de l'image d'exemple, et de sélectionner une ou plusieurs images stockées comme résultat de 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, destinée à commander le fonctionnement global du dispositif. Pour chaque image de la base de données, préalablement à son stockage, on définit au moins une région d'intérêt dans cette image. Une région d'intérêt (ROI) d'une image donnée est définie comme étant une région de cette image, riche en information sémantique. Les régions d'intérêt peuvent être définies par la personne gestionnaire de la base de données, en fonction de sa perception individuelle des informations visuelles caractéristiques de l'image, en utilisant par exemple des moyens d'entrée tels qu'une souris ou un clavier d'ordinateur. Les régions d'intérêt peuvent être encore définies automatiquement selon d'autres critères, au moment où l'image est entrée dans la base de données. En particulier, dans le cas où les images sont stockées sous forme compressée, les régions d'intérêts peuvent coïncider 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. Une fois définie, chaque région d'intérêt (ROI) est déterminée au moyen d'une donnée indicative de la localisation de cette ROI dans l'image, par exemple un ensemble de points à deux dimensions (points 2D). L'ensemble des données indicatives de la localisation d'une ou plusieurs Rosts dans une image considérée est désigné dans la suite de l'exposé par l'expression : "données de localisation de ROI". Conformément à l'invention, chacune des image de la base de données est associée à une information-constituant l'index de l'image-qui est représentative du contenu visuel de ou des régions d'intérêt définies dans l'image. Conformément à l'invention, une image lm considérée est indexée selon un procédé qui comporte deux étapes principales. Dans une première étape, on génère pour chaque région d'intérêt de l'image, une donnée, appelée ici"donnée d'index", représentative du contenu visuel de cette région d'intérêt. Dans une seconde étape, on crée l'index, noté IDX (Im), de l'image, comme étant un vecteur ayant autant de composantes que de régions d'intérêt définies pour l'image, chacune des composantes du vecteur étant constituée de la donnée d'index représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt de l'image. L'indexation d'une image devant être stockée dans la base de données est effectuée comme mentionné précédemment, par l'unité 40 d'extraction/récupération d'index des images stockées. En référence maintenant à la figure 2, on va décrire un procédé de recherche d'images conforme à la présente invention mis en oeuvre par le dispositif de recherche d'images (1) représenté à la figure 1. Le procédé de recherche commence par une étape E1 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 la recherche d'images dans la base de données. L'utilisateur à le choix, pour définir l'image d'exemple, entre, désigner une image de 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'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 de la base de données comme image d'exemple, le dispositif de recherche affiche à l'écran 90 des images réduites (en anglais ímage thumbnails) représentant en réduction les images de la base de données. L'utilisateur peut alors sélectionner ; par exemple à l'aide de la souris, l'image réduite 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 la référence de l'image stockée qu'il choisit comme image d'exemple. D'autre part, l'image d'exemple provenant de la base de données, celle-ci est déjà indexée. Il se peut alors que plusieurs régions d'intérêt aient été définies lors de son indexation. Dans ce cas, ces régions d'intérêt sont affichées en même temps que l'image de façon à ce que l'utilisateur puisse en choisir une seule. La calcul de similarité entre l'image d'exemple et une image donnée de la base de données utilisera alors la donnée d'index correspondant à la région d'intérêt choisie par l'utilisateur. Dans le cadre de la figure 2, on considère, à titre d'exemple, que l'utilisateur choisit une image d'exemple qui est extérieure à la base de données. Ainsi, l'utilisateur pourra par exemple fournir au dispositif de recherche 1 le chemin d'accès à l'image d'exemple qui sera accessible via un lecteur de disquettes ou de compact disques (CDROM) intégrés au dispositif d'entrée 31. De retour à la figure 2, une fois que l'utilisateur a entré (étape E1) une image d'exemple dans le dispositif de recherche d'images 1, il définit, à l'étape E2, une région d'intérêt (ROI) associée à l'image d'exempte. Selon un 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 po) ygone, ou d'une forme quelconque. Une fois le contour de la région d'intérêt dessiné, l'utilisateur valide le contour, par exemple en appuyant sur une touche du clavier ou en cliquant avec la souris. Le 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. Les données définissant la région d'intérêt de l'image d'exemple sont alors mémorisées dans l'unité 20 de stockage de données d'images. A l'étape E3 qui suit, l'unité 50 d'extraction/récupération d'index de l'image d'exemple est chargée de générer l'index de l'image d'exemple, c'est-àdire, une donnée d'index représentative du contenu visuel de la région d'intérêt définie pour l'image d'exemple. On notera que si l'image d'exemple est issue de la base de données, l'étape d'indexation E3 n'est pas mise en couvre puisque l'image d'exemple est déjà indexée. Cette donnée d'index est du même type que celles qui sont indexées aux images stockées dans la base de données. L'index de l'image d'exemple est obtenu selon un processus d'indexation similaire à celui utilisé pour indexer les images stockées dans la base de données. Ce processus sera détaillé plus loin, en liaison avec la figure 3. Une fois généré, l'index de l'image d'exemple est alors sauvegardé dans l'unité 20 de stockage de données d'images pour être utilisé ultérieurement. A l'étape E4 suivante, l'unité 40 de récupération d'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. 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 données les index associés à seulement une partie 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 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 inférieur à celui qui serait nécessaire si la base n'était pas organisée hiérarchiquement. A 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 de la base de données. En conformité avec la présente invention, le calcul de similarité effectué à l'étape E5 prend en compte le contenu visuel de la région d'intérêt associée à l'image d'exemple et celui de la (ou des) région (s) d'intérêt associée (s) à une image stockée considérée. Un processus de calcul de similarité selon un mode de réalisation préféré de l'invention sera détaillé ultérieurement en relation avec la figure 4. Un fois le calcul de similarité effectué à l'étape E5, il est procédé, à l'étape E6, à 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 un 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. En seconde variante, seule l'image de la base de 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 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 le séquencement des étapes du procédé de recherche d'images et gère l'interopérabilité entre les différentes unités constituant ledit dispositif. On va maintenant, en référence avec la figure 3, décrire un procédé d'indexation d'une image numérique conforme à la présente invention. Dans le mode de réalisation représenté à la figure 3, on considère une image lm de la base de données, à indexer. Le procédé d'indexation selon l'invention commence par une étape E300, dans laquelle on récupère l'image lm à indexer par l'intermédiaire de l'unité 10 d'entrée/sortie de données d'images. A l'étape suivante E302, on récupère les données indicatives de la localisation de régions d'intérêts qui sont associées à l'image lm (points 2D) dans la base de données. Dans cet exemple, ces données définissent un nombre N (N est un entier) de régions d'intérêt (ROis) : R"\..., Rlm. A l'étape qui suit, E304, on initialise à"1"une variable"i"destinée à compter les ROls traitées de l'image lm. A l'étape suivante (E306), on sélectionne une région d'intérêt (ROI courante), rom, définie pour cette image à partir des données de localisation de ROI qui lui sont associées, et on calcule, à l'étape E308, une donnée représentative du contenu visuel de cette région d'intérêt. Dans le mode de réalisation décrit et représenté ici, la donnée représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt, est un histogramme de couleurs représentatif de la distribution des couleurs dans la région d'intérêt. Ainsi à l'étape E308, on calcule l'histogramme de couleurs H (R, im) associé à la région d'intérêt courante. Le calcul d'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 M. J. Swain et D. H. Ballard, intitulé"Color indexing", International Journal of Computer Vision, 7 : 1,1991. Il est à noter que si C désigne le nombre total de couleurs disponibles (palette de couleurs), chaque histogramme comporte C éléments. Ainsi, chaque histogramme H (R,') peut être exprimé de la façon suivante : H () = [ (1),..., (C)] (1) où/ (A-), avec 1 On peut également noter que bien que dans le mode préféré de réalisation de l'invention, l'espace des couleurs utilisées est l'espace RGB, tout autre espace, par exemple l'espace HSV, peut être également utilisé. À l'étape suivante, E310, on sauvegarde temporairement l'histogramme de couleurs H (Rm) que l'on a calculé pour la région d'intérêt courante R, 1m de l'image lm. La sauvegarde temporaire de l'histogramme calculé est effectuée dans l'unité 20 de stockage de données d'images. L'étape qui suit (E312) est une étape de test, dans laquelle on compare la valeur du compteur i avec le nombre N de régions d'intérêt de l'image lm en cours d'indexation. Si i est strictement inférieur à N, cela signifie que toutes les régions d'intérêt de l'image lm n'ont pas encore été traitées. Dans ce cas, on passe à l'étape E314 dans laquelle on incrémente le compteur i. De cette façon, en repassant à l'étape E306, on peut récupérer la donnée de localisation (points 2D) relative à une région d'intérêt suivante de l'image im. On calcule alors l'histogramme de couleurs associé à la nouvelle région d'intérêt courante et l'on sauvegarde cet histogramme comme décrit précédemment (étapes E308, E310). Inversement, à l'étape E312, si le compteur i est égal à N, cela signifie que l'on a calculé un histogramme de couleurs pour toutes les régions d'intérêt définies dans l'image Im en cours d'indexation. Dans ce cas, on passe à l'étape E316, dans laquelle on récupère en mémoire tous les histogrammes calculés précédemment, et l'on crée l'index de l'image lm qui lui sera associé dans la base de données. Cet index, noté IDX (lm), ainsi obtenu est composé d'un vecteur ayant autant de composantes que de régions définies pour l'image, chacune de ces composantes étant constituée d'un histogramme calculé pour une région d'intérêt de l'image lm : IDX (Im) [ (),... ()] (2) 1 N Le processus d'indexation de l'image lm est-alors terminé. Le processus d'indexation décrit ci-dessus est appliqué à toutes les images destinées à être stockées dans la base de données. Le même processus est appliqué à une image d'exemple choisie par l'utilisateur (à l'extérieur de la base de données), pour effectuer une recherche d'image. En relation avec la figure 4 qui se compose des figures 4a et 4b, on va maintenant décrire un procédé de recherche conforme à la présente invention. Plus particulièrement, on va détailler le processus de calcul d'une valeur de similarité entre une image d'exemple et une image de la base de données, selon un mode de réalisation préféré de l'invention. Le processus de recherche commence à la figure 4a, par une étape E400, dans laquelle on commence par récupérer l'index de l'image d'exemple Q préalablement indexée, comme exposé plus haut. Dans le but de simplifier l'exposé de l'invention, on suppose, dans le cadre de la figure 4a, que l'image d'exemple Q comporte une seule région d'intérêt RQ, son index est noté IDX (Q). On a : IDX (Q) = [H (RQ)] (3) Note : si l'image d'exemple est une image issue de la base de données, pour laquelle plusieurs régions d'intérêt ont été définies lors de son indexation, alors, à l'étape E400, on récupère uniquement la composante de l'index de l'image, qui correspond à la région d'intérêt sélectionnée par l'utilisateur pour servir de référence pour le calcul de similarité. De retour à la figure 4a, l'étape E402 qui suit, est une étape d'initialisation dans laquelle, d'une part, on initialise à"1"une variable compteur "i", destinée à compter le nombre de régions d'intérêt traitées d'une image stockée considérée. À l'étape E404, on sélectionne une image stockée D parmi l'ensemble ou bien parmi un sous-ensemble des images de la base de données. On récupère alors (E406) l'index IDX (D) de l'image stockée D sélectionnée (image stockée courante). Comme mentionné précédemment, l'index de l'image D est composé d'un vecteur dont chacune des composantes est un histogramme de couleurs associé à une région d'intérêt définie pour cette image : IDX (D) = [H ),..., H )] (4) 1 N Selon la notation ci-dessus, l'image stockée D considérée comporte N régions d'intérêt. A l'étape suivante, E408, on sélectionne une région d'intérêt RlD de l'images stockée courante. Comme la variable i a été initialisée à 1 (E402), on commence ainsi par sélectionner une première région d'intérêt RID dont la localisation est 1 identifiée dans l'index par l'intermédiaire de points 2D. A l'étape suivante, E410, on calcule une distance entre l'histogramme de couleurs associé à la région d'intérêt de l'image d'exemple, RQ, et l'histogramme de couleurs associé à la région d'intérêt sélectionnée, D Rf, à l'étape précédente, de l'image stockée courante. Cette distance est notée Dist (i), puisqu'elle concerne la région d'intérêt-7 de l'image stockée courante. On a : Dist(i) = d[H(RQ), H(RlD)] (5) Selon le mode de réalisation décrit ici, chacune des composantes des index des images sont des histogrammes de couleurs associés chacun à une région d'intérêt. Par ailleurs, comme mentionné plus haut dans l'exposé, si chaque histogramme de couleurs comporte C éléments, avec C désignant le nombre total de couleurs disponibles (palette de couleurs), on a : H () [/ (1),..., A (C)] et H (RQ) = [hQ (1),..., hQ (C)] (6) Selon une implémentation préférée, la distance Dist (i), calculée entre la donnée représentative du contenu visuel de la région d'intérêt de l'image d'exemple et la donnée représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt de l'image stockée courante, est une distance quadratique moyenne. On peut alors exprimer la distance Dist (i), calculée entre un histogramme de couleurs associé à une région d'intérêt. D d'une image stockée D et l'histogramme associé à la région d'intérêt R Q de l'image d'exemple Q, de la façon suivante : Plus cette distance Dist (i) est faible, et plus la similarité du contenu visuel des régions respectives RQ et RDde l'image d'exemple et de l'image stockée, est grande. De retour à la figure 4a, l'étape E412 qui suit, est une étape de test dans laquelle on détermine si la valeur du compteur i est égale à 1. Si c'est le cas, cela signifie que la distance Dist (i) calculée à l'étape précédente est la première distance calculée, on passe alors à l'étape E416 dans laquelle on affecte cette valeur de distance à une variable SIM, destinée à mémoriser la valeur de similarité calculée entre l'image d'exemple et l'image stockée courante. On passe ensuite à l'étape E418, dans laquelle on commence par incrémenter la valeur de compteur i, puis on compare la valeur incrémentée au nombre N de régions d'intérêt de l'image stockée D courante. Tant que i est inférieur ou égal à N cela signifie que toutes les régions d'intérêt de l'image stockée courante n'ont pas été traitées. Dans ce cas, on sélectionne une autre région d'intérêt de l'image stockée courante (étape E408), et on recommence les étapes E410-E418. Si à l'étape E412, le compteur i n'est pas égal à 1, cela signifie que la région courante de l'image stockée n'est pas la première traitée, dans ce cas, la variable SIM contient déjà une valeur de similarité calculée précédemment. Dans ce cas, à l'étape E414, on détermine si la valeur de distance qui vient d'être calculée (E410) est strictement inférieure à la valeur de la variable SIM. Si c'est le cas, on affecte la valeur de distance courante à la variable SIM (E416), puis on passe à l'étape E418. Dans le cas contraire, on passe directement à l'étape E418 sans modifier le contenu de la variable SIM. De cette façon, lorsqu'à l'étape E418 on observe que la valeur incrémentée du compteur i est strictement supérieure à N, cela signifie que toutes les valeurs de distance Dist (i) ont été calculées, et la variable SIM contient alors la distance minimum parmi ces valeurs de distance. Cette distance minimum correspond à la valeur optimale de similarité, calculée entre une région d'intérêt de l'image stockée courante et la région d'intérêt de l'image d'exemple, c'est-à-dire, la distance calculée pour laquelle le degré de similarité entre le contenu visuel de la région d'intérêt de l'image d'exemple et celui d'une région d'intérêt de l'image stockée courante, est le plus élevé. On notera ici que si l'image stockée courante ne comporte qu'une seule région d'intérêt définie, les étapes E412 et E416 ne seront passées qu'une seule fois, la distance minimum obtenue correspondant alors à la distance calculée entre l'histogramme associé à la région d'intérêt de l'image stockée courante et celui associé à la région d'intérêt de l'image d'exemple. Dans une variante de réalisation, on peut prévoir que chacune des distances Dist (i) calculée entre l'histogramme associé à la région d'intérêt de l'image d'exemple et celui associé à une région d'intérêt d'une l'image de la base de données, est obtenue par le calcul de l'intersection entre ces histogrammes. L'intersection entre histogrammes est connue de l'état de la technique. Pour obtenir plus de détails sur ce sujet, on pourra se reporter, par exemple, à l'article précité de M. J. Swain et D. H. Ballard,-intitulé"Color indexing'", International Journal of Computer Vision 7 : 1,1991. Selon cette variante de réalisation, plus la distance Dist (i) obtenue est grande, et plus la similarité du contenu visuel des régions respectives RQ et RID de l'image d'exemple et de l'image stockée, est grande. Par conséquent, la valeur optimale de similarité, serait dans ce cas, la distance maximale calculée entre une région d'intérêt de l'image stockée courante et la région d'intérêt de l'image d'exemple. La suite du processus de recherche est illustré à la figure 4b. A l'étape E420, on associe à l'image stockée courante, la valeur de similarité SIM calculée, et on la stocke temporairement (unité 20 de stockage de données d'image). L'étape qui suit, E422, est une étape de test dans laquelle on détermine si l'image stockée courante est la dernière image de la base de données à comparer avec l'image d'exemple. Dans la négative, on retourne à l'étape E402 (fig. 4a) pour d'abord réinitialiser les variables i et SIM, puis on sélectionne une autre image de la base de données, et on recommence le processus exposé plus haut avec cette nouvelle image (E406 à E422). Dans l'affirmative, cela signifie que toutes les images de la base de données qui devaient être comparées avec l'image d'exemple l'ont déjà été. Par conséquent à l'étape E6 qui suit, on trie et on sélectionne les images de la base de données en fonction de la valeur de similarité SIM calculée pour chacune d'elles. Par exemple, selon un mode particulier de réalisation de l'invention, seules les images stockées dont la valeur de similarité SIM calculée est supérieure à un seuil prédéfini sont conservées. Parmi ces dernières seul un nombre prédéfini d'images (par exemple dix) sont sélectionnées, celles ayant la valeur de similarité la plus élevée. Les images sélectionnées sont ensuite affichées à l'écran (étape E7) dans une ordre de similarité (croissante ou décroissante). L'utilisateur fait alors son choix. En référence maintenant à la figure 5, on va décrire un ordinateur adapté à mettre en oeuvre un procédé d'indexation et/ou un procédé de recherche d'images conformes à la présente invention et décrits précédemment en relation avec les figures 2 à 4. Il est à noter que l'ordinateur illustré à la 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, les procédés d'indexation et de recherche d'images selon l'invention sont mis en oeuvre sous la forme de programmes d'ordinateur. Ces programmes comportent une ou plusieurs séquences d'instructions dont l'exécution par l'ordinateur permet la mise en oeuvre des étapes des procédés d'indexation et de recherche d'images en conformité avec l'invention. De manière générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non à cet ordinateur, et éventuellement amovible, est adapté à mémoriser un programme apte à mettre en oeuvre un procédé d'indexation et/ou un procédé de recherche d'images en conformité avec l'invention. Dans la figure 5, l'ordinateur 50 qui peut être typiquement un micro-ordinateur ou une station de travail, est connecté à différents périphériques, par exemple une caméra numérique 510 ou tout autre dispositif d'acquisition ou de stockage d'images, tel qu'un scanner, fournissant à l'ordinateur des informations (images, vidéo) à indexer. Ces images peuvent être stockées dans les moyens de stockage dont dispose l'ordinateur tels qu'un disque dur 504. L'ordinateur 50 comporte également une interface de communication 508 relié à un réseau de communication 509, par exemple le réseau Internet, apte à transmettre à l'ordinateur des informations numériques à indexer. L'ordinateur 50 comporte également des moyens de stockage de données tels que le disque dur 504, un lecteur de disquettes 505 permettant d'écrire des données sur une disquette 506 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 (PC-CARD) (non représenté). Selon un mode préféré de réalisation, le code exécutable des programmes permettant de mettre en oeuvre les procédés d'indexation et de recherche d'images selon l'invention, est mémorisé dans le disque dur 504. Selon une variante de réalisation, le code exécutable de ces programmes est stocké dans une mémoire ROM ("read only memory") 500 de l'ordinateur. Selon une seconde variante de réalisation, le code exécutable du ou des programmes peut être téléchargé à partir du réseau de communication 509 via l'interface de communication 508, pour être mémorisé sur le disque dur 504. De manière générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non à cet ordinateur, et éventuellement amovible, est adapté à mémoriser un programme mettant en oeuvre les procédés d'indexation et/ou de recherche d'images conformes à l'invention. L'ordinateur 50 comporte en outre un écran 502 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 et de définir une région d'intérêt, à l'aide d'un dispositif de pointage (non représenté), tel qu'une souris ou un crayon optique, ou d'un clavier 503. L'ordinateur comporte une unité centrale de traitement (CPU) 501, par exemple un microprocesseur, qui commande et dirige l'exécution des instructions du (ou des) programme (s) de l'invention stockées dans la ROM 500 ou dans le disque dur 504. L'unité centrale 501 exerce la fonction de l'unité de commande 80 décrite précédemment en relation avec la figure 1. L'ordinateur 50 comporte également une mémoire RAM ("random access memory") 507. Comme on peut le voir dans la représentation agrandie de la RAM 507 à la figure 5, cette dernière comporte des registres destinés à mémoriser les variables créées et modifiées pendant l'exécution du (ou des) programme (s) selon l'invention, notamment les variables mentionnées plus haut dans l'exposé, en relation avec les figures 3 et 4. Finalement, l'ordinateur 50 comporte un bus de communication 511 pour permettre la communication et l'interopérabilité entre les différentes unités précitées composant l'ordinateur. Bien entendu, de nombreuses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation de l'invention décrits ci-dessus sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé d'indexation d'une image numérique (ihm), dans lequel, lors d'une étape préalable on définit au moins une région d'intérêt (rom) dans ladite image, caractérisé en qu'il comporte en outre les étapes suivantes : - génération (E306-E314), pour chaque région d'intérêt, d'une donnée d'index (H (R,'"')) représentative du contenu visuel de la région d'intérêt ; - création (E316) d'un index (IDX (Im associé-à ladite image, ledit index étant composé d'un vecteur ayant autant de composantes que de régions d'intérêt définies pour l'image, chacune desdites composantes du vecteur étant constituée d'une donnée d'index (H (R"m)) représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque donnée d'index (H (R, m)), représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt (rom), est un histogramme de couleurs représentatif de la distribution des couleurs dans la région d'intérêt. 3. Procédé de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple (Q) comprenant au moins une région d'intérêt, parmi une pluralité d'images stockées (D) dans une base de données et comprenant chacune au moins une région d'intérêt (RlD), lesdites images stockées ainsi que l'image d'exemple étant préalablement indexées selon un procédé d'indexation conforme à l'une quelconque des revendications 1 ou 2, ledit procédé de recherche comportant les étapes suivantes : - détermination d'une région d'intérêt (RQ) dans l'image d'exemple (Q) pour servir de référence dans la recherche ; - obtention (E404-E420) d'une valeur de similarité (SIM) entre l'image d'exemple (Q) et chacune des images (D) parmi au moins un sous- ensemble desdites images stockées, ladite valeur de similarité (SIM) étant obtenue par un calcul utilisant la donnée d'index, extraite de l'index (IDX (Q)) de l'image d'exemple, qui correspond à la région d'intérêt déterminée de l'image d'exemple, et l'au moins une donnée d'index constitutive de l'index de l'image stockée considérée, ladite valeur de similarité (SIM) étant représentative du degré de similarité entre le contenu visuel de la région d'intérêt déterminée de l'image d'exemple et le contenu visuel de ladite au moins une région d'intérêt de l'image stockée considérée ; - obtention (E6-E7) d'au moins une image, dite"image résultat", de la base de données, ladite au moins une image résultat étant sélectionnée parmi les images stockées de la base de données selon son degré de similarité avec l'image d'exemple. 4. Procédé de recherche d'images selon la revendication 3, dans lequel l'image d'exemple (Q) est une image extérieure à la base de données, et dans lequel l'étape de détermination d'une région d'intérêt de l'image d'exemple consiste à utiliser une région d'intérêt définie dans l'image d'exemple par un utilisateur avant l'indexation de l'image. 5. Procédé de recherche d'images selon la revendication 3, dans lequel l'image d'exemple est une image de la base de données, et dans lequel l'étape de détermination d'une région d'intérêt de l'image d'exemple consiste à sélectionner une région d'intérêt parmi celles définies pour cette image, lorsqu'elle comprend plus d'une région d'intérêt. 6. Procédé de recherche d'images selon la revendication 5, dans lequel la région d'intérêt déterminée de l'image d'exemple est sélectionnée par un utilisateur. 7. Procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel l'étape d'obtention d'une valeur de similarité (SIM) comporte les sous-étapes suivantes : - calcul (E410) d'une distance (Dist (i)) entre la donnée d'index (H (RQ)) correspondant à la région d'intérêt déterminée (RQ) de l'image d'exemple (Q) et chacune des données d'index (H (R D)) correspondant chacune à une région d'intérêt de l'image stockée considérée ; - détermination (E412-E418) de la distance, dite"distance optimale", calculée à l'étape précédente, pour laquelle le degré de similarité entre le contenu visuel de la région d'intérêt de l'image d'exemple et celui d'une région d'intérêt de l'image stockée, est le plus élevé ; et - obtention de ladite valeur de similarité (SIM) par affectation de ladite distance optimale à ladite valeur de similarité. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel une distance calculée entre la donnée d'index correspondant à la région d'intérêt déterminée (RQ) de l'image d'exemple et une donnée d'index correspondant à une région d'intérêt d'une image stockée, est une distance quadratique moyenne. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel ladite distance optimale est la distance minimum qui a été calculée entre la donnée d'index correspondant à la région d'intérêt de l'image d'exemple et une donnée d'index correspondant à une région d'intérêt de l'image stockée considérée. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 9, dans lequel chaque donnée d'index (H (R,"')), représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt (R'"m), d'une image stockée ou de l'image d'exemple, est un histogramme de couleurs représentatif de la distribution des couleurs dans la région d'intérêt. 11. Procédé selon la revendication 7, dans lequel chaque donnée d'index (H (R,'"m)), représentative du contenu visuel d'une région d'intérêt (""), d'une image stockée ou de l'image d'exemple, est un histogramme de couleurs représentatif de la distribution des couleurs dans la région d'intérêt ; et dans lequel une distance, calculée entre la donnée d'index correspondant à la région d'intérêt de l'image d'exemple et une donnée d'index correspondant à une région d'intérêt d'une image stockée, est obtenue par un calcul d'intersection entre histogrammes. 12. Procédé selon la revendication 11, dans lequel ladite distance optimale est la distance maximum qui a été calculée entre la donnée d'index correspondant à la région d'intérêt de l'image d'exemple et une donnée d'index correspondant à une région d'intérêt de l'image stockée considérée. 13. 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 un procédé d'indexation d'images selon la revendication 1 ou 2, et/ou un procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications 3 à 12. 14. Système d'ordinateur (fig. 5) comportant un dispositif de recherche d'images selon la revendication 13.