Brevet FR2825223A1 — publié le 20021129

La présente invention concerne d'une manière générale le codage de signal numérique et plus particulièrement la segmentation spatio-temporelle hiérarchique de signal numérique. Bien que l'invention s'applique à tout type de signal numérique, elle est plus destinée au traitement d'une séquence d'images numériques. La segmentation d'une image numérique va permettre de réaliser une partition de l'image en régions homogènes, connexes et ne se recouvrant pas. Dans ce contexte, l'image est considérée comme constituée d'objets à deux dimensions. La segmentation est un processus de bas niveau ayant pour but de réaliser une partition de l'image en un certain nombre de sous éléments appelés régions. La partition est telle que les régions sont disjointes et que leur réunion constitue l'image. Les régions correspondent ou ne correspondent pas à des objets de l'image, le terme d'objet référant à une information de nature sémantique. Bien souvent cependant, un objet correspond à une région ou un ensemble de régions. Chaque région peut être représentée par une information représentative de sa forme, sa couleur ou de sa texture. L'homogénéité de la région dépend bien sur d'un critère particulier d'homogénéité : proximité des valeurs moyennes, conservation du contraste, de la couleur, par exemple. Par objet, on entend une entité de l'image correspondant à une unité sémantique, par exemple le visage d'une personne. Un objet peut être constitué d'une ou plusieurs régions contenues dans l'image. Par la suite nous utiliserons indifféremment le terme d'objet ou de région. Il existe trois types de segmentation. - la segmentation spatiale travaille sur les données spatiales (de luminance ou chrominance) de l'image, en cherchant à regrouper des pixels satisfaisant un critère d'homogénéité, - la segmentation de mouvement qui prend en compte l'homogénéité du mouvement d'une image à l'autre dans une séquence d'images, - la segmentation spatio-temporelle qui définit des régions au sens du mouvement d'une image à l'autre dans une séquence d'images, mais avec des contours spatiaux, et non des contours de mouvement. La segmentation de mouvement fournit en général de bons résultats de segmentation, mais les contours sont localisés de manière imprécise et ne correspondant pas aux contours réels des objets. La segmentation spatio-temporelle permet de résoudre ce problème. La plupart des méthodes de segmentation spatio-temporelle effectuent tout d'abord une segmentation spatiale puis divisent ou au contraire fusionnent des régions pour obtenir la segmentation finale. fi est également possible d'utiliser un critère de type débit-distorsion pour contrôler le niveau de la segmentation, puis de procéder à une estimation du mouvement sur chaque région spatiale et enfin de regrouper les régions qui ont le même mouvement. Il est encore possible de travailler sur l'erreur de prédiction induite par le mouvement calculer pour regrouper ou diviser les régions. Ces méthodes sont complexes à mettre en oeuvre. Par ailleurs, le codage d'une image est lié à la manière dont elle est représentée. En particulier, l'image peut être une structure mono-résolution ou une structure multi-résolution, dite encore structure hiérarchique. Une structure multi-résolution répartit l'information sur plusieurs niveaux de résolution, ce qui permet un codage progressif et une transmission progressive des données codées. Pour obtenir une représentation multirésolution d'une image, on peut par exemple utiliser des pyramides Gaussiennes/Laplaciennes, ou décomposer le signal en sous bandes de fréquences à plusieurs niveaux de résolution. Dans la suite, on s'intéressera à ce second cas. La transformation en sous-bandes de fréquence, dite encore transformation en odelettes, ou DWT (d'après l'anglais Discrete Wavelet Transform), offre une représentation spatiale et fréquentielle de l'image sur plusieurs niveaux de résolution. Elle est par ailleurs non-redondante, ce qui permet de conserver le même nombre d'échantillons que l'image d'origine. Une décomposition en sous bandes de fréquence consiste à créer, à partir du signal numérique, un jeu de sous bandes contenant chacune un spectre limité de fréquences. Les sous bandes peuvent être de différentes résolutions, la résolution d'une sous bande étant le nombre d'échantillons par unité de longueur utilisé pour représenter cette sous bande. Dans le cas d'un signal numérique d'image, une sous bande de fréquence de ce signal peut être considérée comme une image, c'est-à-dire un tableau bidimensionel de valeurs numériques. La décomposition d'un signal en sous bandes de fréquence permet de décorréler le signal de manière à éliminer la redondance existant dans l'image numérique préalablement à la compression proprement dite. Les sous bandes peuvent être alors compressées de manière plus efficace que le signal d'origine. Par ailleurs, la sous bande basse d'une telle décomposition est une reproduction fidèle à une résolution plus faible, de l'image d'origine. Elle est donc particulièrement bien adaptée à une segmentation. La présente invention vise à fournir un procédé et un dispositif de segmentation spatio-temporelle hiérarchique d'un signal numérique, en particulier d'une séquence d'images numériques qui réalisent une segmentation spatiale dont les contours sont affinés en utilisant l'information de mouvement. A cette fin, l'invention propose un procédé de segmentation d'une image contenue dans une séquence d'images, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de : - décomposition de l'image sur une pluralité de niveaux de résolution, - première segmentation d'au moins une partie d'un niveau donné de résolution, ledit niveau donné de résolution n'étant pas le niveau de résolution la plus élevée dans la décomposition, - calcul d'un champ de mouvement dense entre au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné et une partie d'un niveau de résolution d'une image de référence comprise dans la séquence d'images, - seconde segmentation de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, en fonction du résultat de la première segmentation et du champ de mouvement. Corrélativement, l'invention concerne un dispositif de segmentation d'une image contenue dans une séquence d'images, caractérisé en ce qu'il comporte : - des moyens de décomposition de l'image sur une pluralité de niveaux de résolution, - des moyens de première segmentation d'au moins une partie d'un niveau donné de résolution, ledit niveau donné de résolution n'étant pas le niveau de résolution la plus élevée dans la décomposition, - des moyens de calcul d'un champ de mouvement dense entre au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné et une partie d'un niveau de résolution d'une image de référence comprise dans la séquence d'images, - des moyens de seconde segmentation de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, en fonction du résultat de la première segmentation et du champ de mouvement. Grâce à l'invention, il est possible de réaliser une segmentation spatiale d'une séquence d'images, les contours de la segmentation sont définis de manière précise en utilisant l'information de mouvement. On obtient ainsi une segmentation hiérarchique dont les contours sont localisés de manière précise. Selon une caractéristique préférée, la décomposition est à chaque niveau de résolution une décomposition en une pluralité de sous bandes de fréquence. Ce type de décomposition est bien adapté au traitement d'image et sa mise en oeuvre est simple. Selon une caractéristique préférée, la première segmentation est effectuée sur une sous bande de basse fréquence du niveau donné de résolution. La sous bande de basse fréquence d'une image est une version réduite et simplifiée de cette image, il est par conséquent intéressant de l'utiliser pour effectuer une segmentation spatiale. Selon une caractéristique préférée, le champ de mouvement est déterminé par bloc pour chaque coefficient de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné. Ce type de détermination de champ de mouvement dense donne de bons résultats. Selon une caractéristique préférée, l'image de référence est une image précédant l'image courante dans la séquence d'images. Selon une caractéristique préférée, la seconde segmentation comporte les étapes de : - extraction des contours du résultat de la première segmentation, - agrandissement des contours extraits pour les mettre à l'échelle de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, - formation de régions homogènes dans ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, en fonction d'un critère d'homogénéité sur le champ de mouvement, lesdites régions homogènes ne traversant pas les contours agrandis. La seconde segmentation est ainsi cohérente d'un niveau de résolution à l'autre. Selon une caractéristique préférée, la formation de régions homogènes comporte, pour chaque coefficient voisin d'un coefficient d'une région des étapes de : - calcul de distance entre le mouvement du coefficient et la valeur moyenne du mouvement des coefficients de la région considérée, - vérification si le coefficient appartient à une région ou à un contour, - affectation du coefficient à la région si la distance calculée est inférieure à un seuil prédéterminé et si le coefficient n'appartient pas à un contour. Selon une caractéristique préférée, les étapes de première segmentation, de calcul et de seconde segmentation sont effectuées de manière itérative depuis le niveau de résolution la plus faible jusqu'au niveau de résolution la plus élevée. Le dispositif de segmentation comporte des moyens de mise en oeuvre des caractéristiques précédentes et présente des avantages analogues à ceux précédemment présentés. L'invention concerne aussi un appareil numérique incluant le dispositif selon l'invention, ou des moyens de mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Cet appareil numérique est par exemple un appareil photographique numérique, un caméscope numérique, un scanner, une imprimante, un photocopieur, un télécopieur. Les avantages du dispositif et de l'appareil numérique sont identiques à ceux précédemment exposés. Un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé de détermination ou de codage. Un programme d'ordinateur lisible par un microprocesseur et comportant une ou plusieurs séquence d'instructions est apte à mettre en oeuvre les procédés selon l'invention. Les caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture d'un mode préféré de réalisation illustré par les dessins ci-joints, dans lesquels : - la figure 1 représente un dispositif selon l'invention, - la figure 2 est un mode de réalisation d'un dispositif mettant en oeuvre l'invention, - la figure 3 est un mode de réalisation de procédé d'analyse selon l'invention, - la figure 4 est un mode de réalisation de procédé de segmentation inclus dans le procédé de la figure 3, - la figure 5 est un mode de réalisation de procédé de calcul de champ de mouvement dense inclus dans le procédé de la figure 3, - la figure 6 est un mode de réalisation de procédé de segmentation assistée inclus dans le procédé de la figure 3, - la figure 7 est un circuit de décomposition en sous bandes de fréquence inclus dans le dispositif de la figure 1, - la figure 8 est une image numérique à analyser selon la présente invention, - la figure 9 est une image décomposée en sous-bandes selon la présente invention. Selon un mode de réalisation choisi et représenté à la figure 1, un dispositif de traitement de données selon l'invention est un dispositif 2 de codage de données qui comporte une entrée 12 à laquelle est reliée une source 1 de données non codées. La source 1 comporte par exemple un moyen de mémoire, telle que mémoire vive, disque dur, disquette, disque compact, pour mémoriser des données non codées, ce moyen de mémoire étant associé à un moyen de lecture approprié pour y lire les données. Un moyen pour enregistrer les données dans le moyen de mémoire peut également être prévu. On considérera plus particulièrement dans la suite que les données à coder sont une suite d'échantillons numériques représentant une séquence d'images. La source 1 fournit un signal numérique d'image SI à l'entrée du circuit de codage 2. Le signal d'image SI est une suite de mots numériques, par exemple des octets. Chaque valeur d'octet représente un pixel d'image, ici à 256 niveaux de gris, ou image noir et blanc. Les images peuvent être des images multispectrales, par exemple des images en couleur ayant des composantes dans trois bandes de fréquence, de type rouge-vert-bleu ou luminance et chrominances. Chaque bande est alors traitée de manière analogue à l'image monospectrale. En variante, pour des images en couleur, la segmentation hiérarchique calculée sur la luminance sera appliquée aux composantes de chrominance. Le dispositif de codage de données comporte des moyens d'analyse de signal numérique, qui ont pour but de réaliser une segmentation spatiotemporelle hiérarchique de ce signal. Plus particulièrement le dispositif comporte : - des moyens de décomposition de l'image sur une pluralité de niveaux de résolution, - des moyens de première segmentation d'au moins une partie d'un niveau donné de résolution, ledit niveau donné de résolution n'étant pas le niveau de résolution la plus élevée dans la décomposition, - des moyens de calcul d'un champ de mouvement dense entre au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné et une partie d'un niveau de résolution d'une image de référence comprise dans la séquence d'images, - des moyens de seconde segmentation de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, en fonction du résultat de la première segmentation et du champ de mouvement. Le fonctionnement du dispositif 2 sera détaillé dans la suite à l'aide d'algorithmes. Des moyens 3 utilisateurs de données codées sont reliés en sortie 25 du dispositif de codage 2. Les moyens utilisateurs 3 comportent par exemple des moyens de mémorisation de données codées, et/ou des moyens de transmission des données codées. Le dispositif selon l'invention est intégré dans un appareil, qui est par exemple un appareil photographique numérique, un caméscope numérique, un scanner, une imprimante, un photocopieur, un télécopieur, un système de gestion de base de données, ou encore un ordinateur. La figure 2 représente un dispositif mettant en oeuvre l'invention sous la forme d'un micro-ordinateur 10 connecté à différents périphériques, par exemple une caméra numérique 107 (ou un scanner, ou tout moyen d'acquisition ou de stockage d'image) reliée à une carte graphique et fournissant des informations à traiter selon l'invention. Le dispositif 10 comporte une interface de communication 112 reliée à un réseau 113 apte à transmettre des données numériques à traiter ou inversement à transmettre des données traitées par le dispositif. Le dispositif 10 comporte également un moyen de stockage 108 tel que par exemple un disque dur. Il comporte aussi un lecteur 109 de disque 110. Ce disque 110 peut être une disquette, un CD-ROM, ou un DVD-ROM, par exemple. Le disque 110 comme le disque 108 peuvent contenir des données traitées selon l'invention ainsi que le ou les programmes mettant en oeuvre l'invention qui, une fois lu par le dispositif 10, sera stocké dans le disque dur 108. Selon une variante, le programme permettant au dispositif de mettre en oeuvre l'invention, pourra être stocké en mémoire morte 102 (appelée ROM sur le dessin). En seconde variante, le programme pourra être reçu pour être stocké de façon identique à celle décrite précédemment par l'intermédiaire du réseau de communication 113. Le dispositif 10 est relié à un microphone 111. Les données à traiter selon l'invention seront dans ce cas du signal audio. Ce même dispositif possède un écran 104 permettant de visualiser les données à traiter ou de servir d'interface avec l'utilisateur qui peut ainsi paramétrer certains modes de traitement, à l'aide du clavier 114 ou de tout autre moyen (souris par exemple). L'unité centrale 100 (appelée CPU sur le dessin) exécute les instructions relatives à la mise en oeuvre de l'invention, instructions stockées dans la mémoire morte 102 ou dans les autres éléments de stockage. Lors de la mise sous tension, les programmes de traitement stockés dans une mémoire non volatile, par exemple la ROM 102, sont transférés dans la mémoire vive RAM 103 qui contiendra alors le code exécutable de l'invention ainsi que des registres pour mémoriser les variables nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. De manière plus générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Le bus de communication 101 permet la communication entre les différents éléments inclus dans le micro-ordinateur 10 ou reliés à lui. La représentation du bus 101 n'est pas limitative et notamment l'unité centrale 100 est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du microordinateur 10 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du microordinateur 10. La figure 3 représente un mode de réalisation de procédé d'analyse d'une image contenue dans une séquence d'images, selon l'invention. Ce procédé est mis en oeuvre dans le dispositif de codage et comporte des étapes E20 à E28. Le procédé est réalisé sous la forme d'un algorithme qui peut être mémorisé en totalité ou en partie dans tout moyen de stockage d'information capable de coopérer avec le microprocesseur. Ce moyen de stockage est lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur. Ce moyen de stockage est intégré ou non au dispositif, et peut être amovible. Par exemple, il peut comporter une bande magnétique, une disquette ou un CD-ROM (disque compact à mémoire figée). L'étape E20 est la décomposition de l'image IM en une pluralité de niveau de résolution et plus particulièrement en une pluralité de sous bandes de fréquence à différentes résolutions comme il sera détaillé dans la suite en référence à la figure 9. Par exemple, la décomposition est réalisée sur trois niveaux de résolution fournissant ainsi des sous bandes LL3, HL3, LH3 et HH3 de plus faible résolution RES3, les sous bandes HL2, LH2 et HH2 de résolution intermédiaire RES2, et les sous bandes HL1, LH1 et HH1 de plus haute résolution RES1. Il est à remarquer que lors de cette étape, toutes les sousbandes LLn, HLn, LHn HHn d'un niveau de résolution RESn, où n est un entier, peuvent être mémorisées, ou la sous-bande de basse fréquence LLn peut n'être mémorisée que pour le niveau de résolution la plus faible, et synthétisée pour les autres niveaux. L'étape suivante E21 consiste à segmenter la sous bande basse LLN afin de fournir une segmentation de niveau N, N étant un entier égal par exemple à 3 si trois niveaux de décomposition sont réalisés ; la sous bande basse LLN est la sous bande LL3 dans notre exemple. Le résultat de la segmentation est une segmentation SN contenant au moins deux régions distinctes couvrant la totalité de la sous bande segmentée. Cette étape de segmentation est détaillée dans la suite en référence à la figure 4. Au cours de l'étape suivante E22, un paramètre i est initialisé à la valeur 0. Le paramètre i indique le niveau de résolution courant N-i, où N correspond au nombre total de niveaux de décomposition, ici trois. Cet indicateur sera par la suite remis à jour à chaque itération. L'étape E22 est suivie de l'étape E23, au cours de laquelle au moins une région de la segmentation de niveau de résolution N-i est mémorisée afin d'être utilisée ultérieurement lors de l'étape de segmentation du niveau de résolution immédiatement supérieur. L'étape E23 est suivie de l'étape E24 qui, dans le cas ou les sous bandes basses des différents niveaux de résolution n'ont pas été mémorisées, effectue une synthèse sur les sous bandes du niveau de résolution N-i considéré. L'étape de synthèse a pour résultat une sous bande basse reconstruite LLSN-i-1, de résolution immédiatement supérieure aux sous bandes qui ont servi à la synthèse. Ainsi, à partir des sous bandes LL3, LH3, HL3 et HH3 on reconstruit une sous bande basse LLS2 de niveau 2. Bien sûr, cette étape est remplacée par une simple lecture en mémoire de la sous bande basse du niveau de résolution supérieure dans le cas où la totalité des sous bandes a été mémorisée lors de la décomposition. L'étape E25 est le calcul d'un champ de mouvement dense Mon- 1 entre la sous bande basse LLN-i~1 d'une image de référence et la sous bande basse LLSN-i-1 de l'image courante. L'image de référence est une image de la séquence qui précède l'image courante. Par exemple, l'image de référence est l'image immédiatement avant l'image courante dans la séquence. Il est à noter que la sous bande basse de référence peut être une sous bande basse reconstruite. Le calcul du champ de mouvement MN-i-i est connu en soi. Il est seulement nécessaire que le champ de mouvement soit dense, c'est-à-dire qu'il associe une information de mouvement à chaque coefficient de la sous bande basse courante. Par exemple, le champ de mouvement dense est calculé par une mise en correspondance de bloc sur chaque coefficient la sous bande basse LLSN-i-1 de l'image courante. Une telle méthode est exposée dans l'article de X. Yang et K. Ramchandran : Hierarchical backward motion compensation for wavelet video coding using optimized interpolation filters > > paru dans IEEE Int. Conf. On Image Process., 1997. Un bloc parcourt la totalité de la sous bande. Pour chaque position du bloc, on recherche le bloc source dans la sous bande de référence qui lui est le plus proche possible au sens d'une mesure de distance. Le déplacement entre la position du bloc source et la position du bloc courant est le vecteur de mouvement recherché. Ce dernier est associé au coefficient qui se trouve au centre du bloc courant. Les coefficients du bord de la sous bande reçoivent le vecteur de mouvement d'un coefficient voisin. L'étape E26 est une seconde segmentation d'au moins une partie du niveau reconstruit et plus précisément de la sous bande basse LLSN-i-1 obtenue au cours de l'étape E24. Cette seconde segmentation dite assistée dépend du résultat de la segmentation SN-i mémorisée à l'étape E23 et du champ de mouvement dense calculé à l'étape E25. Cette étape de segmentation assistée a pour but de fournir une segmentation au niveau de résolution courant N-i-1, cohérent avec le niveau de résolution précédent N-i. Par cohérent, on entend que la segmentation est continue, c'est à dire qu'une région voire un objet peut être suivie d'un niveau sur l'autre. En particulier, cette cohérence implique qu'un objet de niveau N-i existe toujours au niveau N-i-1, et descende d'au moins un objet parent de niveau N-i+1, si ce niveau existe ; lors du passage au niveau N-i-1 de résolution supérieure, l'objet de résolution N-i peut avoir été subdivisé en plusieurs sous objets, mais ne peut avoir été fusionné avec d'autres objets de niveau de résolution N-i ; il ne peut non plus avoir débordé (hormis une zone étroite de tolérance sur les contours, ainsi qu'il sera expliqué par la suite) sur un autre objet de niveau de résolution N-i. La segmentation assistée sera décrite plus en détail dans la suite. L'étape suivante E27 est un test afin de déterminer si tous les niveaux de la décomposition ont été traités, c'est-à-dire si le paramètre i est égal à N-1. Si le test est négatif, il reste encore au moins un niveau à traiter, et dans ce cas l'étape E27 est suivie de l'étape E28, qui incrémente le paramètre i de une unité. L'étape E28 est suivie de l'étape E23 précédemment décrite. Si le test de l'étape E27 est positif, l'analyse de l'image numérique est terminée. L'étape E21 de segmentation d'une partie d'un niveau de résolution et plus particulièrement d'une sous bande est détaillée à la figure 4 et comporte les sous étapes E90 à E92. L'étape E90 réalise une simplification de la sous bande. Une version simplifiée de la sous bande, plus généralement d'une image, sera par exemple obtenue en appliquant à cette dernière un opérateur morphologique d'ouverture/fermeture, suivi d'une reconstruction morphologique. Une description complète de ce procédé peut être trouvée dans l'article de Philippe Salembier intitulé"Morphological multiscale segmentation for image coding" paru dans le magazine "Signal Processing" numéro 38 de 1994. Ce type de traitement élimine les objets plus petits qu'une certaine taille, et restaure les contours des objets qui n'ont pas été supprimés. A l'issue de cette étape on dispose donc d'une version simplifiée de la sous bande, qui va être plus facile à traiter par les étapes suivantes. L'étape suivante E91 est le marquage, ou extraction des marqueurs, de la sous bande simplifiée. Cette étape identifie la présence des régions homogènes de la sous bande simplifiée, en utilisant un critère qui peut être par exemple un critère d'homogénéité de l'intensité de la région (régions plates). Concrètement, on utilise ici par exemple un algorithme de croissance de régions : la sous bande est balayée dans sa totalité (par exemple de haut en bas et de droite à gauche). On recherche un"germe"c'est-à-dire un point, ici un coefficient, représentatif d'une nouvelle région (le premier coefficient de la sous bande en sera automatiquement un). La caractéristique de cette région (valeur moyenne) est calculée sur la base de ce point. Puis tous les voisins de ce point sont alors examinés, et pour chacun des voisins s'offrent deux possibilités : - si le point rencontré possède une intensité proche de la valeur moyenne de la région considérée, il est affecté à la région courante, et les statistiques de cette région sont remises à jour en fonction de ce nouvel élément, - si le point rencontré possède une intensité différente (au sens d'un critère de proximité) de la valeur moyenne de la région, il n'est pas affecté à la région (il pourra par la suite être considéré comme un nouveau"germe" représentatif d'une nouvelle région). Tous les points affectés à la région courante sont alors eux-mêmes soumis à examen, c'est à dire que tous leurs voisins sont examinés (phase de croissance). Le traitement de la région continue ainsi jusqu'à ce que tous les points voisins des points appartenant à la région aient été examinés. A l'issue de ce traitement, la région est considérée bonne ou mauvaise. Si elle est mauvaise (typiquement, trop petite), c'est l'étape de décision qui traitera les points de la région en question. Si elle est bonne, le traitement est terminé pour elle. Un label ou identifiant unique est alors affecté à tous les points de la région. Le traitement global se poursuit alors par la recherche d'un nouveau germe. L'étape suivante E92 est la décision. Elle consiste à rattacher à une région tous les points qui n'ont pas de label à l'issue de l'étape de marquage E91 (typiquement, les points qui ont été rattachés à des régions trop petites). Cette étape peut être effectuée simplement en considérant chacun des points qui ne possède pas de label, et en l'affectant à la région voisine dont il est le plus proche (au sens d'un critère de proximité). La figure 5 représente l'étape E26 de segmentation assistée d'une partie d'un niveau de résolution et plus particulièrement d'une sous bande. Cette étape comporte les sous étapes E80 à E84. Le procédé comporte globalement la segmentation de la sous bande basse courante LLSN-i-i grâce à l'extraction des contours de l'étape de segmentation du niveau de résolution inférieure et au champ de mouvement dense du niveau de résolution courant. L'étape E80 réalise une simplification de la sous bande. Une version simplifiée de la sous bande, plus généralement d'une image, sera par exemple obtenue en appliquant à cette dernière un opérateur morphologique d'ouverture/fermeture, suivi d'une reconstruction morphologique. Une description complète de ce procédé peut être trouvée dans l'article de Philippe Salembier intitulé"Morphological multiscale segmentation for image coding" paru dans le magazine "Signal Processing" numéro 38 de 1994. Ce type de traitement élimine les objets plus petits qu'une certaine taille, et restaure les contours des objets qui n'ont pas été supprimés. A l'issue de cette étape on dispose donc d'une version simplifiée de la sous bande, qui va être plus facile à traiter par les étapes suivantes. L'étape suivante E81 est l'extraction des régions ou en d'autres termes des contours de la segmentation SN-iqui a été mémorisée à l'étape E23 précédente, pour le niveau de résolution inférieure. Pour extraire ces contours, on procède par exemple de la manière suivante : tous les coefficients du niveau de résolution traité sont balayés ; chaque coefficient différent de l'un au moins de ses voisins est considéré comme un point de contour, et un coefficient ou label de contour correspondant à ce coefficient de l'image, dans une image de contours CN-i est mis à une première valeur prédéterminée non nulle (par exemple, 255) ; si le coefficient est similaire à tous ses voisins, il n'est pas considéré comme un point de contour, on affecte alors au coefficient de contour lui correspondant une seconde valeur prédéterminée, par exemple la valeur 0. Bien sur, tout autre procédé connu de l'homme du métier peut être envisagé, par exemple une extraction de contours basée sur un calcul des gradients de l'image (voir l'ouvrage two dimensional signal and image processing ; J. S. Lim, Prentice Hall International, p 476). L'étape suivante E82 réalise une mise à l'échelle de l'image des contours Ci précédemment formée par agrandissement ; ainsi, l'image des contours à l'issue de cette étape est une image de même résolution que la sous bande basse courante LLSN-i-1 que l'on cherche à segmenter. On utilise par exemple une simple interpolation de l'image : chaque pixel supplémentaire dans la nouvelle image de contours est calculé comme étant égal à la moyenne de ses deux voisins. A l'issue de cette étape, tous les pixels dont la valeur est différente de la valeur prédéfinie 0 sont considérés comme des points de contour. On notera que cette étape a également pour effet un épaississement des contours, ce qui est particulièrement intéressant pour l'étape ultérieure E84. On notera également que l'on peut aisément intervertir les étapes E81 et E82, en effectuant tout d'abord la mise à l'échelle de la segmentation, puis l'extraction des contours de cette nouvelle image de segmentation mise à l'échelle. L'étape suivante E83 est le marquage, ou extraction des marqueurs, de la sous bande simplifiée. A la différence de l'étape E91, cette étape utilise non seulement la sous bande simplifiée, mais aussi l'image des contours obtenue à l'étape précédente. Il est à noter que le sous-échantillonnage effectué sur la sous bande basse provoque une indécision sur la position des contours. Pour pouvoir les repositionner correctement, on définit une zone d'incertitude, dans laquelle se trouvent les contours. La zone d'incertitude inclut tous les coefficients qui ont au moins un voisin appartenant à une région différente. La zone d'incertitude correspond à des contours élargis de la segmentation initiale. Comme il sera exposé dans la suite, cette étape identifie la présence des régions homogènes de la sous bande simplifiée, en utilisant un critère qui peut être par exemple un critère d'homogénéité sur les champs de mouvements ; ces régions homogènes ne peuvent pas traverser un contour défini par l'image des contours. En d'autres termes, les contours de l'image de contours, et donc les frontières de régions de la segmentation précédente, sont considérés comme des murs infranchissables pour la nouvelle segmentation : la nouvelle segmentation est donc contrainte de respecter les régions qui ont été établies à l'étape de segmentation précédente au niveau de résolution inférieure, on s'assure ainsi une continuité (cohérence) de la segmentation hiérarchique, ceci sera décrit plus en détail en référence à la figure 6. Concrètement, on utilise ici par exemple un algorithme de croissance de régions : la sous bande est balayée dans sa totalité (par exemple de haut en bas et de droite à gauche). On recherche un"germe"c'est-à-dire un point, ici un coefficient, représentatif d'une nouvelle région (le premier coefficient de la sous bande en sera automatiquement un). La caractéristique de cette région (valeur moyenne des vecteurs de mouvement) est calculée sur la base de ce point. Puis tous les voisins de ce point sont alors examinés, et pour chacun des voisins s'offrent deux possibilités : - si le point rencontré possède une caractéristique proche de celle de la région considérée, c'est à dire si la valeur du vecteur de mouvement de ce point est proche de la valeur moyenne du vecteur de mouvement des points de la région considérée, et si ce point se trouve à l'intérieur d'une région (label égal à 0 dans l'image de contours), alors il est affecté à la région courante, et les statistiques de cette région sont remises à jour en fonction de ce nouvel élément, - si le point rencontré possède une caractéristique différente (au sens d'un critère de proximité entre les valeurs des vecteurs de mouvement) de la valeur moyenne de la région, ou s'il appartient à un contour (label différent de 0 dans l'image de contours) il n'est pas affecté à la région (dans le premier cas, il pourra par la suite être considéré comme un nouveau"germe" représentatif d'une nouvelle région). Tous les points affectés à la région courante sont alors eux-mêmes soumis à examen, c'est à dire que tous leurs voisins sont examinés (phase de croissance). Le traitement de la région continue ainsi jusqu'à ce que tous les points voisins des points appartenant à la région et n'appartenant pas à un contour aient été examinés. A l'issue de ce traitement, la région est considérée comme acceptable ou non. Si elle n'est pas acceptable (typiquement, trop petite), c'est l'étape de décision qui traitera les points de la région en question. Si elle est acceptable, le traitement est terminé pour cette nouvelle région. Un label ou identifiant unique est alors affecté à tous les points de la région. Le traitement global se poursuit alors par la recherche d'un nouveau germe. L'étape suivante E84 est la décision. Elle est identique à l'étape E92 et a pour résultat la segmentation SN-i-1. Elle consiste à rattacher à une région tous les points qui n'ont pas de label à l'issue de l'étape de marquage assisté E83 (typiquement, les points qui ont été rattachés à des régions trop petites, et les points de contours). Cette étape peut être effectuée simplement en considérant chacun des points qui ne possède pas de label, et en l'affectant à la région voisine dont il est le plus proche (au sens d'un critère de proximité). On notera ici l'importance d'avoir généré des contours suffisamment épais lors d'une étape précédente : en effet, la résolution de l'image augmentant, la précision sur les contours est de plus en plus fine, il est donc particulièrement important de laisser l'algorithme de décision attacher tous les points qui se trouvent à proximité du contour à la région la plus appropriée. On réalise ainsi une adaptation progressive de la localisation des contours. La figure 6 représente l'étape E83 de marquage assisté d'une partie d'un niveau de résolution et plus particulièrement d'une sous bande. Cette étape comporte les sous étapes E100 à E112. Cet algorithme identifie la présence des régions homogènes de la sous bande simplifiée, en utilisant un critère qui peut être par exemple un critère d'homogénéité sur les vecteurs de mouvement ; ces régions homogènes ne peuvent pas traverser un contour défini par l'image des contours. En d'autres termes, les contours de l'image de contours, et donc les frontières de régions de la segmentation précédente sont considérées comme des murs infranchissables pour la nouvelle segmentation : la nouvelle segmentation est donc contrainte de respecter les régions qui ont été établies à l'étape de segmentation précédente au niveau de résolution inférieure, on s'assure ainsi une continuité (cohérence) de la segmentation hiérarchique. L'étape E100 est une initialisation de balayage de la sous bande et du champ dense de mouvement. Au cours du déroulement de l'algorithme, la sous bande est balayée dans sa totalité (par exemple de haut en bas et de droite à gauche). On considère à cette étape un premier coefficient de la sous bande. A l'étape suivante E101 un nouveau germe est recherché. Un germe est un coefficient, ou point, représentatif d'une nouvelle région. Pour le premier passage, le premier coefficient de la sous bande est considéré comme un germe. Par la suite, le premier point rencontré lors du balayage qui n'appartient pas déjà à une région, devient un germe. Si un germe est trouvé, l'étape E101 est suivie de l'étape E102 qui est une initialisation pour créer une région à laquelle est affectée une caractéristique. La caractéristique est par exemple la valeur moyenne des vecteurs de mouvement des coefficients de la région. A cette étape, la caractéristique est la valeur du vecteur de mouvement du germe trouvé à l'étape précédente. L'étape E103 considère une variable appelée point courant et l'associe au germe trouvé à l'étape E101. Ce point courant sera la variable utilisée dans la boucle de recherche de points similaires à la région. Un point voisin du point courant est lu à l'étape E104. L'étape suivante E105 est la comparaison du voisin courant avec les caractéristiques de la région courante. En pratique, cette comparaison comporte un calcul de distance du type d (p, R) = V (p)-V (R) où V (p) représente le mouvement du point voisin p dans la sous-bande basse et V (R) la valeur moyenne du mouvement des points de la région considérée. Il est également vérifié dans l'image de contour si le label de ce voisin dans l'image des contours est à la valeur prédéterminée correspondant à une région. En variante, le calcul de la distance est plus fin, et est par exemple réalisé selon la formule : d (p, R) = a. (V (p)-V (R)) + p. (I (p)-) (R)), où l (p) représente l'intensité du point voisin p et l (R) représente la valeur moyenne des intensités sur la région considérée. Lorsque la distance d (p, R) ainsi calculée est inférieure à un seuil prédéterminé (proche de 0), cela signifie que le vecteur de mouvement du voisin est proche de celui de la région courante et lorsqu'en outre le label de ce voisin dans l'image des contours est à la valeur prédéterminée correspondant à une région, alors l'étape E105 est suivie de l'étape E106. A cette étape le point est affecté à la région courante et les caractéristiques de la région sont recalculées en tenant compte de ce point. Si la réponse est négative à l'étape E105, cela signifie par exemple que la distance d (p, R) est supérieure au seuil. Dans ce cas, le point n'est pas affecté à la région, il pourra par la suite être considéré comme un nouveau "germe"représentatif d'une nouvelle région. La réponse à l'étape E105 peut également être négative dans le cas où le label du voisin dans l'image des contours n'est pas à la valeur prédéterminée correspondant à une région. Cela signifie que ce point faisait partie d'un contour lors de la segmentation du niveau précédent et il est par conséquent rejeté. L'étape E105 est alors suivie de l'étape E108, de même que l'étape E106 est suivie de l'étape E108. L'étape E108 consiste à vérifier si le voisin courant est le dernier voisin. Si la réponse est négative, l'étape E108 est suivie de l'étape E104 précédemment décrite. Si la réponse est positive à l'étape E108, tous les voisins du point courant ont été parcourus, et l'étape E108 est suivie de l'étape E109 qui est un test pour vérifier s'il reste au moins un coefficient de la région à traiter. Un point non traité est un voisin qui a été retenu dans la région, mais dont les propres voisins n'ont pas été examinés. Si la réponse est positive à l'étape E109, cette dernière est suivie de l'étape E110 qui est la lecture d'un coefficient non traité et qui affecte sa valeur à la variable point courant. L'étape E110 est suivie de l'étape E104 précédemment décrite. Si la réponse est négative à l'étape E109, toute la région a été balayée, et l'étape E109 est suivie de l'étape E101 pour effectuer la recherche d'un autre germe. Si cette recherche est infructueuse (tous les points de la sous bandes ont été examinés), l'étape E101 est suivie de l'étape E111, qui vérifie si les régions précédemment déterminées ne sont pas trop petites. La taille minimum des régions est en général un paramètre de l'algorithme de segmentation. Dans l'affirmative, les régions concernées seront supprimées à l'étape E112. Les étapes E111 et E112 sont suivies de l'étape de décision E84 précédemment décrite. Selon la figure 7, un circuit d'analyse inclus dans le dispositif 2 (figure 1) comporte trois blocs successifs d'analyse pour décomposer l'image IM en des sous-bandes selon trois niveaux de résolution. De manière générale, la résolution d'un signal est le nombre d'échantillons par unité de longueur utilisés pour représenter ce signal. Dans le cas d'un signal d'image, la résolution d'une sous-bande est liée au nombre d'échantillons par unité de longueur pour représenter cette sous-bande. La résolution dépend notamment du nombre de décimations effectuées. Le premier bloc d'analyse reçoit le signal numérique d'image et l'applique à deux filtres numériques respectivement passe-bas et passe-haut 601 et 602 qui filtrent le signal d'image selon une première direction, par exemple horizontale dans le cas d'un signal d'image. Après passage par des décimateurs par deux 6100 et 6200, les signaux filtrés résultant sont respectivement appliqués à deux filtres passe-bas 603 et 605, et passe-haut 604 et 606, qui les filtrent selon une seconde direction, par exemple verticale dans le cas d'un signal d'image. Chaque signal filtré résultant passe par un décimateur par deux respectif 6300,6400, 6500 et 6600. Le premier bloc délivre en sortie quatre sous-bandes LL1, LH1, HL1 et HH1 de résolution RES1 la plus élevée dans la décomposition. La sous-bande LL1 comporte les composantes, ou coefficients, de basse fréquence, selon les deux directions, du signal d'image. La sous-bande LH1 comporte les composantes de basse fréquence selon une première direction et de haute fréquence selon une seconde direction, du signal d'image. La sous-bande HL1 comporte les composantes de haute fréquence selon la première direction et les composantes de basse fréquence selon la seconde direction. Enfin, la sous-bande HH1 comporte les composantes de haute fréquence selon les deux directions. Chaque sous-bande est une image construite à partir de l'image d'origine, qui contient de l'information correspondant à. une orientation respectivement verticale, horizontale et diagonale de l'image, dans une bande de fréquence donnée. La sous-bande LL1 est analysée par un bloc d'analyse analogue au précédent pour fournir quatre sous-bandes LL2, LH2, HL2 et HH2 de niveau de résolution RES2 intermédiaire dans la décomposition. La sous-bande LL2 comporte les composantes de basse fréquence selon les deux directions d'analyse, et est à son tour analysée par le troisième bloc d'analyse analogue aux deux précédents. Le troisième bloc d'analyse fournit des sous-bandes LL3, LH3, HL3 et HH3, de résolution RES3 la plus faible dans la décomposition, résultant du découpage en sous-bandes de la sous-bande LL2. Chacune des sous-bandes de résolution RES2 et RES3 correspond également à une orientation dans l'image. La décomposition effectuée par le circuit 60 est telle qu'une sousbande d'une résolution donnée est découpée en quatre sous-bandes de résolution inférieure et a donc quatre fois plus de coefficients que chacune des sous-bandes de résolution inférieure. Une image numérique IM en sortie de la source d'image 30 est représentée de manière schématique à la figure 8, tandis que la figure 9 représente l'image IMD résultant de la décomposition de l'image IM, en dix sous-bandes selon trois niveaux de résolution, par le circuit 60. L'image IMD comporte autant d'information que l'image d'origine IM, mais l'information est fréquentiellement découpée selon trois niveaux de résolution. Le niveau de plus basse résolution RES3 comporte les sous-bandes LL3, HL3, LH3 et HH3, c'est-à-dire les sous-bandes de basse fréquence selon les deux directions d'analyse. Le second niveau de résolution RES2 comporte les sous-bandes HL2, LH2 et HH2 et le niveau de plus haute résolution RES1 comporte les sous-bandes de plus haute fréquence HL1, LH1 et HH1. La sous-bande LL3 de plus basse fréquence est une réduction de l'image d'origine. Les autres sous-bandes sont des sous-bandes de détail. Bien entendu, le nombre de niveaux de résolution, et par conséquent de sous-bandes, peut être choisi différemment, par exemple 13 sous-bandes et quatre niveaux de résolution, pour un signal bi-dimensionnel tel qu'une image. Le nombre de sous-bandes par niveau de résolution peut également être différent. Les circuits d'analyse et de synthèse sont adaptés à la dimension du signal traité. Bien entendu, la présente invention n'est nullement limitée aux modes de réalisation décrits et représentés, mais englobe, bien au contraire, toute variante à la portée de l'homme du métier. REVENDICATIONS 1. Procédé de segmentation d'une image contenue dans une séquence d'images, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de : - décomposition (E20) de l'image sur une pluralité de niveaux de résolution, - première segmentation (E21) d'au moins une partie d'un niveau donné de résolution, ledit niveau donné de résolution n'étant pas le niveau de résolution la plus élevée dans la décomposition, - calcul (E25) d'un champ de mouvement dense entre au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné et une partie d'un niveau de résolution d'une image de référence comprise dans la séquence d'images, - seconde segmentation (E26) de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, en fonction du résultat de la première segmentation et du champ de mouvement. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la décomposition (E20) est à chaque niveau de résolution une décomposition en une pluralité de sous bandes de fréquence. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la première segmentation (E21) est effectuée sur une sous bande de basse fréquence du niveau donné de résolution. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le champ de mouvement (MN-i-i) est déterminé par bloc pour chaque coefficient de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'image de référence est une image précédant l'image courante dans la séquence d'images. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que la seconde segmentation (E26) comporte les étapes de : - extraction (E81) des contours du résultat de la première segmentation, - agrandissement (E82) des contours extraits pour les mettre à l'échelle de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, - formation (E83) de régions homogènes dans ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, en fonction d'un critère d'homogénéité sur le champ de mouvement, lesdites régions homogènes ne traversant pas les contours agrandis. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que la formation de régions homogènes comporte, pour chaque coefficient voisin d'un coefficient d'une région des étapes de : - calcul (E105) de distance entre le mouvement du coefficient et la valeur moyenne du mouvement des coefficients de la région considérée, - vérification (E105) si le coefficient appartient à une région ou à un contour, - affectation (E106) du coefficient à la région si la distance calculée est inférieure à un seuil prédéterminé et si le coefficient n'appartient pas à un contour. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que les étapes de première segmentation, de calcul et de seconde segmentation sont effectuées de manière itérative depuis le niveau de résolution la plus faible jusqu'au niveau de résolution la plus élevée. 9. Dispositif de segmentation d'une image contenue dans une séquence d'images, caractérisé en ce qu'il comporte (2) : - des moyens de décomposition de l'image sur une pluralité de niveaux de résolution, - des moyens de première segmentation d'au moins une partie d'un niveau donné de résolution, ledit niveau donné de résolution n'étant pas le niveau de résolution la plus élevée dans la décomposition, - des moyens de calcul d'un champ de mouvement dense entre au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné et une partie d'un niveau de résolution d'une image de référence comprise dans la séquence d'images, - des moyens de seconde segmentation de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, en fonction du résultat de la première segmentation et du champ de mouvement. 10. Dispositif selon la revendication 9, caractérisé en ce qu'il est adapté à mettre en oeuvre une décomposition qui est à chaque niveau de résolution une décomposition en une pluralité de sous bandes de fréquence. 11. Dispositif selon la revendication 10, caractérisé en ce qu'il est adapté à effectuer la première segmentation sur une sous bande de basse fréquence du niveau donné de résolution. 12. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, caractérisé en ce qu'il est adapté à déterminer le champ de mouvement par bloc pour chaque coefficient de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné. 13. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, caractérisé en ce qu'il est adapté à considérer une image de référence qui est une image précédant l'image courante dans la séquence d'images. 14. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 9 à 13, caractérisé en ce que les moyens de seconde segmentation comportent : - des moyens d'extraction des contours du résultat de la première segmentation, - des moyens d'agrandissement des contours extraits pour les mettre à l'échelle de ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, - des moyens de formation de régions homogènes dans ladite au moins une partie du niveau de résolution supérieure au niveau donné, en fonction d'un critère d'homogénéité sur le champ de mouvement, lesdites régions homogènes ne traversant pas les contours agrandis. 15. Dispositif selon la revendication 14, caractérisé en ce que les moyens de formation de régions homogènes comportent, : - des moyens de calcul de distance entre le mouvement de chaque coefficient voisin d'un coefficient d'une région et la valeur moyenne du mouvement des coefficients de la région considérée, - des moyens de vérification si le coefficient appartient à une région ou à un contour, - des moyens d'affectation du coefficient à la région si la distance calculée est inférieure à un seuil prédéterminé et si le coefficient n'appartient pas à un contour. 16. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 9 à 15, caractérisé en ce qu'il est adapté à réitérer le fonctionnement des moyens de première segmentation, de calcul et de seconde segmentation, depuis le niveau de résolution la plus faible jusqu'au niveau de résolution la plus élevée. 17. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 10 à 16, caractérisé en ce que les moyens de décomposition, calcul et segmentation sont incorporés dans : - un microprocesseur (100), - une mémoire morte (102) comportant un programme pour traiter les données, et - une mémoire vive (103) comportant des registres adaptés à enregistrer des variables modifiées au cours de l'exécution dudit programme. 18. Appareil de traitement (10) d'une image numérique, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre) le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8. 19. Appareil de traitement (10) d'une image numérique, caractérisé en ce qu'il comporte le dispositif selon l'une quelconque des revendications 9 à 17.