Brevet FR2851677A1 — publié le 20040827

Procédé de sélection d'un objet au sein d'une image source, dispositif, applications, et programme d'ordinateur correspondant. Le domaine de l'invention est celui de la segmentation d'une image source. Plus précisément, l'invention concerne une technique d'extraction ou de sélection d'objets au sein d'une image source consistant à faire évoluer un contour actif. L'extraction d'objets dans les images trouve son application dans de nombreux domaines incluant, de façon non exhaustive: - l'indexation d'images par requêtes partielles. Classiquement, les moteurs d'indexation d'images utilisent l'information globale contenue dans une 10 image afin d'indexer une base de données d'images. En proposant à un utilisateur la possibilité de sélectionner un objet d'intérêt au sein d'une image source, ce dernier peut également rechercher dans une base de données d'images l'ensemble des images contenant un objet similaire à l'objet d'intérêt sélectionné; - la production de contenus. Pour de nombreuses applications (hypervidéo, mixage de scènes pour le codage, etc.), des contenus audiovisuels doivent être extraits en amont. Cependant, la segmentation d'images est l'un des problèmes les plus anciens, et l'un des plus complexes dans le domaine du traitement d'images. Il 20 existe dans la littérature de très nombreuses approches, qui ont tenté d'aborder ce problème sous différents angles de vue. Les principales peuvent être classées en quatre catégories: - les approches par filtrage local, permettant d'extraire les contours des objets (i.e. les zones de fort gradient) comme le détecteur de J.F. Canny 25 proposé dans " A Computational Approach to Edge Detection " (en français "une approche calculatoire à la détection de contours"), IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 8, No. 6, pp. 679-698, 1986; - les approches " régions " basées sur un grossissement des différentes régions de l'image telles que présentées notamment par Adams R. et Bischof L., dans " Seeded Region Growing ", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 16, No. 6, Juin 1994, et par Salembier P. et Marqués F., dans "Region-based representations of image and video: Segmentation tools for multimedia services ". IEEE 5 Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 9, No. 8, pp. 1147-1169, Decembre 1999; - les approches par contours actifs (ou "snakes") visant à minimiser une fonction locale d'énergie, proposées par Blake A. et Isard M., dans " Active Contours ", Springer, 2000 et par Kass M., Witkin A. et 10 Tersopoulos D., dans " Snakes: Active Contour Models ", International Journal of Computer Vision, pp. 321-331, 1987; - les approches basées sur la minimisation globale d'une fonction d'énergie, proposées par exemple par Mumford D. et Shah J., dans " Optimal Approximations by Piecewise Smooth Functions and Associated 15 Variational Problems ", Communications on Pure Applied Mathematics, Vol. 42, pp. 577-684, 1989. La plupart de ces méthodes visent à proposer un processus automatique de segmentation d'images, c'est-à-dire résultant en un partitionnement de l'image en un ensemble de régions, homogène ou non, suivant des paramètres prédéfinis. Parmi ces différentes méthodes, la présente invention concerne plus particulièrement les techniques basées sur l'utilisation de contours actifs, qui font évoluer une sélection initiale à la recherche d'un minimum local d'énergie. On rappelle qu'un contour actif est représenté par une courbe fermée qui se déforme sous l'action de différentes forces. Cette évolution est stoppée lorsqu'un 25 minimum d'énergie est atteint. Dans la littérature, plusieurs types de contours actifs ont été proposés: les contours actifs " classiques ", les contours actifs géométriques, les contours actifs géodésiques et les contours actifs basés régions. Les contours actifs ont été introduit par Kass et al. dans l'article " Snakes: Active Contour Models " cité ci-dessus. Selon cette technique, un contour actif est représenté de façon paramétrique par v(s)=(x(s),y(s)) dont la fonctionnelle énergétique Esnake est définie par: Esnake = o E., (v(s)) +Eimage(V(S)) + Econ (v(s))ds o Ei, représente l'énergie interne du contour actif, Eimage représente l'énergie des 5 données de l'image et Eco, est lié à des forces externes. L'énergie interne Et permet d'imposer une contrainte de régularité à la forme du contour actif. L'énergie Eimage due aux données doit permettre d'attirer le contour actif vers les contours de l'objet, c'est-à-dire les zones de fort gradient. Pour cela, on peut poser Eimage = -IVI(x,y)1. Enfin, l'énergie Eco, peut résulter d'une force de ressort 10 permettant à un point du contour actif d'attirer les points voisins en simulant un ressort entre chaque point. La fonctionnelle énergétique ainsi définie trouve bien son minimum sur les contours de l'objet tout en conservant une forme lisse. Les contours actifs géométriques (proposés par Caselles V., Catté F., Coll T. et Dibos F., dans " A Geometric Model for Active Contours in Image 15 Processing ", Numerische Mathematik, No. 66, pp. 1-31, 1993) ne sont pas basés sur la minimisation d'un critère énergétique, mais utilisent la théorie d'évolution des courbes planes pour déplacer le contour actif. Ce dernier est modélisé par un front d'onde, gouverné par une équation aux dérivées partielles. Le contour actif se propage dans une direction normale N avec une vitesse de propagation qui 20 dépend de la courbure moyenne K du contour et de la norme du gradient de I Fi.: ac = FIY é + K)Y C(q,O) = CO(q) o la courbe C0(q)représente le contour actif initial (par exemple une sélection de l'utilisateur). Dans " On Active Contour Models and Balloons ", CVGIP: 25 Image Understanding, Vol. 53, No. 2, pp. 211-218, 1991, Cohen et al. introduisent la force ballon, définie par la variable t9. Cette force permet au contour actif de se contracter pour des valeurs positives et de se dilater pour des valeurs négatives. Les contours actifs géodésiques (présentés par Caselles V., Kimmel R. et Sapiro G., dans " Geodesic Active Contours ", International Conference on Computer Vision, pp. 694-699, Boston, Juin 1994) sont également basés sur la théorie des courbes planes et se différencient des contours actifs géométriques par 5 l'ajout d'un terme permettant d'améliorer la convergence du contour actif vers le contour de l'objet: ac | a = IJt + U)N + (AI.N)N {C(q,O)= CO(q) Tout comme dans l'approche classique, le sens d'évolution du contour actif (centrifuge ou centripète) est fixé dès le lancement du processus. Enfin, les contours actifs basés régions (Zhu S.C. et Yuille A., "Region Competition:Unifying Snakes, Region Growing, and Bayes/MDL for Multiband Image Segmentation", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 18, No. 9, Septembre 1996) gèrent l'évolution du "snake" à l'aide de la théorie des ensembles de niveaux (illustrée par Malladi R., Sethian 15 J.A. et Vemuri C., dans " Shape Modeling with Front Propagation: A Level Set Approach ", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No. 2, Février 1995). Dans ce cas, le contour actif r(t) est représenté par le niveau zéro d'une fonction u et son évolution est définie par: u(x,t)=O si xeFr(t) u(x,t) 0 si xE Qext(t) o Q,,, (resp. Qex, ) désigne la région intérieure (resp. extérieure) délimitée par la courbe F(t). Dans " Vers une méthodologie pour la recherche d'information et la navigation par le contenu dans les vidéos ", thèse de doctorat, Université de Rennes, Septembre 2001, M. Mazière propose un procédé d'aide à la sélection 25 d'un objet au sein d'une image source, basé sur l'utilisation des contours actifs. Ce procédé suppose que le contour initial dessiné par l'utilisateur englobe l'objet dans sa totalité. Chaque noeud du contour actif se déplace ensuite indépendamment des autres noeuds en fonction d'une force F résultant d'un terme de ressort R et d'un terme de déplacement normal N relativement à une condition de blocage: F(x,y)=(R+N).HG Ces nombreuses méthodes, basées sur l'utilisation de contours actifs, permettent donc de faire évoluer une sélection initiale effectuée au sein d'une 10 image vers les contours d'un objet, de façon à pouvoir l'extraire de l'image. Cependant, chacune de ces méthodes présente de nombreux inconvénients que la présente invention cherche à résoudre. En effet, un inconvénient des contours actifs classiques proposés par Kass et al. (voir ci-dessus) sont très sensibles au bruit présent dans l'image et ne 15 permettent pas de gérer les changements de topologie du "snake" (par exemple une fusion ou une scission de la courbe). Ainsi, la sélection initiale (effectuée de manière automatique ou par un utilisateur) doit être très proche de l'objet à extraire. En outre, les autres types de contours actifs sont basés sur la résolution 20 d'équations aux dérivées partielles, qui nécessite un temps de calcul important. Ce temps de calcul élevé rend notamment ces méthodes inutilisables pour la mise en oeuvre d'un service interactif de sélection d'un objet dans une image source. Enfin, la méthode présentée dans " Vers une méthodologie pour la recherche d'information et la navigation par le contenu dans les vidéos ", par M. 25 Mazière permet une évolution très rapide du contour actif et permet de gérer les changements de topologie. Cependant, l'utilisation d'un seuil fixe, lié au gradient de l'image, manque de robustesse dans de nombreux cas: en effet, les noeuds du "snake" peuvent traverser l'objet ou être stoppés prématurément par le bruit présent dans l'image. L'invention a notamment pour objectif de pallier ces inconvénients de l'art antérieur. Plus précisément, un objectif de l'invention est de fournir une technique de sélection d'un objet au sein d'une image, qui permette de faire évoluer un contour 5 actif vers le contour de l'objet à extraire plus précisément que selon les techniques de l'art antérieur. Un autre objectif de l'invention est de mettre en oeuvre une telle technique qui soit simple et peu coteuse à mettre en oeuvre. Notamment, un objectif de la présente invention est de proposer une telle technique qui ne nécessite pas de 10 temps de calcul important, et qui permette une convergence rapide du "snake". Un objectif conséquent de l'invention est de fournir une telle technique qui soit particulièrement bien adaptée pour la mise en oeuvre de services interactifs. Notamment, un objectif de la présente invention est de proposer une telle technique qui permette de raffiner une sélection grossière d'un objet, effectuée par 15 un utilisateur, ou automatiquement par un logiciel adapté. Un autre objectif de l'invention est de fournir une telle technique qui présente des résultats satisfaisants, même dans le cas o la sélection initiale de l'objet à extraire n'englobe pas totalement l'objet à extraire. L'invention a encore pour objectif de mettre en oeuvre une telle technique 20 qui soit plus robuste que les techniques de l'art antérieur. Ces objectifs, ainsi que d'autres qui apparaîtront par la suite, sont atteints à l'aide d'un procédé de sélection d'un objet au sein d'une image source, mettant en oeuvre une étape d'évolution d'un contour actif englobant sensiblement ledit objet. Selon l'invention, un tel procédé met également en oeuvre une étape de 25 détection d'au moins un point d'intérêt au sein de ladite image source, un point d'intérêt étant un point associé à une zone de l'image présentant des hautes fréquences, et ladite étape d'évolution dudit contour actif tient compte dudit ou desdits point(s) d'intérêt. Ainsi, l'invention repose sur une approche tout à fait nouvelle et inventive 30 de la sélection d'objets au sein d'une image numérique par contours actifs. En effet, cette approche consiste notamment à combiner l'utilisation de contours actifs à celle des points d'intérêt, encore appelés points saillants de l'image. De tels points d'intérêts peuvent être considérés comme des représentants de régions de l'image véhiculant une partie importante de l'information. En effet, de tels points 5 saillants peuvent être considérés comme des pixels localisés dans des régions de l'image présentant des hautes fréquences, comme par exemple des contours. Grâce à la détection préliminaire de points d'intérêt, le procédé de sélection de l'invention focalise l'évolution du contour actif, ou "snake", sur les parties pertinentes de l'objet à sélectionner. L'extraction d'un objet d'une image 10 numérique source selon l'invention permet donc d'obtenir un résultat plus précis que selon les techniques de l'art antérieur. En outre, la détection préliminaire de points d'intérêt permet d'obtenir un procédé de sélection qui est robuste au bruit et aux surfaces texturées de l'image, car il permet d'éviter que le contour actif n'évolue à tort vers des régions 15 inintéressantes de l'image source. Avantageusement, ledit procédé mettant en oeuvre une transformation en ondelettes associant à ladite image source une image sous-échantillonnée, dite image échelle, et des coefficients ondelettes correspondant à au moins une image de détails, pour au moins deux niveaux de résolution, ladite étape de détection 20 d'au moins un point d'intérêt comprend les sous-étapes suivantes: - application de ladite transformation en ondelettes à ladite image source; - construction d'une arborescence unique, à partir des coefficients ondelettes de chacune desdites images de détails; - sélection dudit point d'intérêt, par analyse de ladite arborescence. Préférentiellement, ladite étape de sélection met en oeuvre une première étape de construction d'au moins une carte de saillance, affectant auxdits coefficients ondelettes une valeur de saillance représentative de leur intérêt. De manière avantageuse, un tel procédé de sélection met également en oeuvre une deuxième étape de construction d'au moins une carte de potentiels, 30 affectant à chacun des points de ladite image source un potentiel créé par lesdits points d'intérêt en fonction de la valeur de saillance desdits coefficients ondelettes qui leur sont associés. On procède ainsi par analogie avec le domaine de l'électrostatique, dans lequel une charge ponctuelle q crée dans l'espace qui l'entoure un potentiel V, en 5 considérant la valeur de saillance d'un point d'intérêt comme proportionnelle à la charge q. Préférentiellement, lors de la construction de ladite carte de potentiels, on impose une valeur de potentiel maximale Vmax pour chacun des points de ladite image source. De cette façon, on évite d'obtenir des zones de potentiel trop importantes. De manière avantageuse, un tel procédé de sélection comprend également une troisième étape de construction d'au moins une carte de contour à partir de ladite image source, affectant à chacun des points de ladite image source une valeur représentative de l'importance dudit contour. En effet, pour accroître la qualité de l'extraction d'un objet de l'image source, on ne se contente pas d'utiliser les points d'intérêt de l'image comme attracteurs du contour actif. On utilise également une carte de contour, de façon à régulariser le contour actif, et faire en sorte que celui-ci se positionne plus précisément sur le véritable contour de l'objet que l'on cherche à extraire de 20 l'image source. Avantageusement, ladite carte de contour est obtenue en mettant en oeuvre une des méthodes appartenant au groupe comprenant: - les méthodes de gradient maximal; - les détecteurs de contour de Canny; - les détecteurs de contour de Canny-Deriche; - les détecteurs de contour de Sobel; - les détecteurs de contour de Brewitt. Ainsi, la carte de contour peut correspondre par exemple à une carte de gradient maximal, qui permet de prendre en compte les zones de fort gradient 30 existant entre les points d'intérêt de l'image. Préférentiellement, la construction de ladite carte de contour tient compte d'au moins une information de luminance et/ou de chrominance et/ou de saturation associée aux points de ladite image source. De manière avantageuse, un tel procédé de sélection met également en 5 oeuvre une étape de filtrage de ladite carte de contour au moyen d'au moins un filtre Gaussien. On limite ainsi le bruit affectant la carte de contour. Dans un mode de réalisation avantageuse de l'invention, un tel procédé de sélection comprend une étape préliminaire de sélection grossière d'au moins une 10 région de ladite image par l'utilisateur, ladite région comprenant au moins une partie dudit objet à sélectionner. Une telle sélection peut être effectuée au moyen d'une souris d'ordinateur, par déplacement d'un curseur sur un écran, ou encore manuellement sur un écran tactile par exemple. Une telle sélection grossière peut bien sr également être 15 effectuée de manière automatique, par exemple par un logiciel de traitement d'images adapté. Avantageusement, un tel procédé de sélection comprend également une étape de définition d'un masque binaire à partir de ladite région sélectionnée par l'utilisateur. Par exemple, on affecte une valeur 0 aux points de l'image n'appartenant pas à la région sélectionnée, et une valeur 1 aux autres points de l'image source. Préférentiellement, un tel procédé comprend aussi une étape de dilatation dudit masque par un opérateur morphologique de dilatation. On tient ainsi compte de l'imprécision de la sélection initiale, en 25 élargissant la zone choisie par l'utilisateur. De manière préférentielle, un tel procédé comprend également une étape d'étalement dudit masque par convolution avec un filtre gaussien, de façon à obtenir un masque lissé. Avantageusement, lors de ladite deuxième étape de construction d'au 30 moins une carte de potentiels, ladite valeur de saillance associée à chacun desdits points d'intérêt est pondérée en fonction de la position dudit point d'intérêt par rapport audit masque lissé. Préférentiellement, lors de ladite troisième étape de construction d'au moins une carte de contour à partir de ladite image source, ladite valeur 5 représentative de l'importance dudit contour associée à chacun desdits points de ladite image source est pondérée en fonction de la position dudit point par rapport audit masque lissé. Ainsi, dans le cas particulier o la carte de contour est une carte de gradient maximal, on pondère le gradient maximal associé à chacun des points de 10 l'image source en fonction du masque lissé. De manière préférentielle, ladite pondération de ladite valeur représentative de l'importance dudit contour met en oeuvre une multiplication point à point de ladite carte de contour et dudit masque lissé. Avantageusement, un tel procédé de sélection comprend également une 15 étape de superposition desdites carte de potentiels et carte de contour permettant de construire une carte finale de potentiels, affectant à chacun des points de ladite image source un potentiel final correspondant à la somme dudit potentiel créé par lesdits points d'intérêt et d'un potentiel créé par ladite valeur représentative de l'importance dudit contour. Dans le cas particulier o la carte de contour est une carte de gradient maximal, on affecte ainsi à chaque point de l'image source un potentiel final correspondant à la somme du potentiel créé par les points saillants en ce point et du potentiel créé par le gradient maximal. De manière avantageuse, un tel procédé de sélection comprend également, 25 à partir de ladite carte finale de potentiels, une étape de détermination d'une force d'attraction due auxdits points d'intérêt d'une part, et à ladite valeur représentative de l'importance dudit contour d'autre part, en chaque point de ladite image source. Préférentiellement, ledit contour actif étant une succession de points de ladite image distants d'une distance minimale d.,, et d'une distance maximale d., ladite étape d'évolution dudit contour actif met en oeuvre les sous-étapes suivantes: - si la distance entre deux points successifs dudit contour actif est supérieure à la dite distance maximale dmax, création d'au moins un nouveau point entre lesdits deux points successifs; - si la distance entre deux points successifs dudit contour actif est inférieure à la dite distance minimale d,,, suppression d'au moins l'un desdits deux points successifs. Avantageusement, ladite étape d'évolution dudit contour actif met en 10 oeuvre un déplacement de chacun desdits points dudit contour en fonction d'une force d'évolution correspondant à la somme de ladite force d'attraction subie par ledit point et d'une force de rappel due aux points suivant et précédent ledit point dans ledit contour actif. De manière préférentielle, un tel procédé de sélection met fin à ladite étape 15 d'évolution dudit contour actif en fonction d'au moins un critère de stabilité prédéterminé. De façon avantageuse, ledit critère de stabilité prédéterminé est atteint lorsque la norme de la somme desdites forces d'évolution desdits points du contour actif est inférieure à un seuil prédéterminé pendant une période 20 prédéterminée. L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instruction de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de sélection décrit précédemment lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. L'invention concerne encore un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistré sur un support utilisable dans un ordinateur, comprenant: - des moyens de programmation lisibles par ordinateur pour effectuer une étape de détection d'au moins un point d'intérêt au sein d'une image source, un point d'intérêt étant un point associé à une zone de l'image présentant des hautes fréquences; - des moyens de programmation lisibles par ordinateur pour effectuer une étape d'évolution d'un contour actif englobant sensiblement un objet à 5 sélectionner au sein de ladite image source, tenant compte dudit ou desdits point(s) d'intérêt. Le procédé de sélection d'un objet dans une image source décrit précédemment s'applique à au moins un des domaines appartenant au groupe comprenant: - l'indexation d'images; - la production de contenus. L'invention concerne encore un dispositif de sélection d'un objet au sein d'une image source, comprenant des moyens d'évolution d'un contour actif englobant sensiblement ledit objet. Selon l'invention, un tel dispositif comprend 15 également des moyens de détection d'au moins un point d'intérêt au sein de ladite image source, un point d'intérêt étant un point associé à une zone de l'image présentant des hautes fréquences, et lesdits moyens d'évolution dudit contour actif tiennent compte dudit ou desdits point(s) d'intérêt. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus 20 clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation préférentiel, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels: - la figure 1 présente un schéma synoptique d'une transformation ondelettes mise en oeuvre dans le cadre de l'invention pour la détection de points 25 d'intérêt au sein d'une image numérique source; - la figure 2 illustre une arborescence de coefficients ondelettes construite, selon l'invention, à l'issue de la transformation ondelettes de la figure 1; - la figure 3 présente un exemple de carte de saillance et d'arbre de saillance construits à partir de l'arborescence de coefficients ondelettes de la figure 30 2; - la figure 4 illustre le principe de sélection d'un point d'intérêt, par parcours de la branche de saillance maximale de l'arbre de la figure 3; - la figure 5 illustre le potentiel créé par une charge ponctuelle, selon les principes de l'électrostatique appliqués par analogie dans le cadre de la 5 présente invention aux points d'intérêt détectés selon la technique des figures 1 à 4 ci-dessus; - la figure 6 présente un même potentiel créé par deux charges ponctuelles; - la figure 7 décrit, sur un exemple d'image numérique source, une sélection initiale grossière d'un objet, effectuée par exemple par un utilisateur; - la figure 8 présente le masque binaire construit, selon l'invention, à partir de la sélection grossière de la figure 7; - la figure 9 décrit le masque final, obtenu à partir du masque binaire de la figure 8 par dilatation et filtrage; - la figure 10 illustre une sélection de points d'intérêt pertinents au sein de l'image, par rapport au masque final de la figure 9; - la figure 11 présente les potentiels créés par les points d'intérêt de la figure 10; - la figure 12 présente le gradient filtré de l'image selon l'invention; - la figure 13 illustre l'image obtenue par multiplication point à point du gradient filtré de la figure 12 et du masque final de la figure 9; - la figure 14 présente le résultat de l'évolution du "snake" obtenue par mise en oeuvre du procédé de sélection de l'invention. Le principe général de l'invention repose sur l'utilisation combinée de contours actifs et de points d'intérêt, encore appelés points saillants, en vue de la 25 sélection d'un objet au sein d'une image source. En d'autres termes, le principe général de l'invention consiste à détecter des points d'intérêt au sein d'une image source, et à considérer ces points détectés comme des attracteurs du contour actif au cours de son évolution. On s'attache, dans la suite de ce document, à décrire un mode de 30 réalisation de l'invention dans lequel la carte de contour est une carte de gradient maximal. L'Homme du Métier étendra sans difficulté l'enseignement ci-après au cas o la carte de contour est obtenue en mettant en oeuvre un détecteur de contour de Canny, de Canny-Deriche, de Sobel, ou encore de Brewitt. En outre, dans le mode de réalisation décrit ci-après, le procédé de 5 sélection d'objet proposé est utilisé à des fins d'extraction semiautomatique d'objets dans une image I. Le terme " semi-automatique " signifie qu'un utilisateur sélectionne de façon grossière l'objet à extraire, afin d'initialiser le processus de sélection de l'invention. Il apparaîtra bien sr de manière évidente à l'homme du métier que la sélection initiale de l'objet peut également être réalisée, 10 non pas de manière interactive par un utilisateur, mais par un logiciel adapté, ou selon toute autre technique de traitement d'image conçue à cet effet. Cependant, par souci de simplification, on se limitera dans toute la suite du document, au cas particulier o un utilisateur effectue préalablement une sélection grossière de l'objet qu'il souhaite extraire de l'image, par exemple au moyen d'une souris 15 d'ordinateur. Le procédé de sélection de l'invention va alors affiner la sélection initiale en enchaînant plusieurs opérations, qui seront décrites plus en détail en relation avec les figures i à 14: 1. Déduction d'un masque initial. Ce masque initial est lié à la sélection 20 effectuée par l'utilisateur et permet de se focaliser uniquement sur une partie de l'image contenant l'objet d'intérêt; 2. Détection des points saillants dans le masque initial. Ces points représentent des pixels véhiculant unepartie importante de l'information et sont localisés sur les contours des objets présents dans le masque 25 initial; 3. laboration d'une carte de potentiels basée sur la saillance des points précédemment détectés; 4. Prise en compte du gradient de l'image dans la carte des potentiels; 5. Evolution du contour initial vers les points saillants et les forts gradients 30 par un calcul de forces électrostatiques. Selon le procédé de sélection de l'invention, on peut considérer, par analogie avec les lois de l'électrostatique, que chaque point saillant agit sur le contour actif comme une charge électrique ponctuelle. Ainsi, par analogie avec ces relations bien connues dans le domaine de la physique, on peut calculer en 5 chaque point de l'image, la force d'attraction créée par l'ensemble des points saillants. Ces forces étant indépendantes du temps, tous les calculs sont effectués à l'avance, ce qui permet d'accélérer le temps de convergence du snake. Enfin, la prise en compte du gradient de l'image permet d'affiner le snake sur les contours de l'objet lorsqu'il s'approche de ceux-ci. 10 1. Détection de points saillants La première étape du procédé de l'invention consiste à extraire les points saillants de l'image. Pour ce faire, on considère les points d'intérêt, ou points saillants comme des points véhiculant une grande partie de l'information et localisés sur les contours de l'image. Préférentiellement, on utilise pour cette 15 détection le procédé décrit dans la demande de brevet français n'02 16929, intitulée "Procédé et dispositif de détection de points d'intérêt dans une image numérique source, programme d'ordinateur et support de données correspondants" au nom des mêmes Déposants que la présente demande de brevet. Ce procédé de détection de points d'intérêt met en oeuvre les quatre étapes 20 suivantes: 1. Application d'une transformation ondelettes à l'image originale; 2. Construction d'une arborescence de coefficients ondelettes; 3. Construction d'un ensemble de cartes de saillance; 4. Choix des points saillants. 1.1 Transformation ondelettes La transformation ondelettes, illustrée en figure 1, permet une analyse multi-résolution de l'image originale I. On suppose que cette image est échantillonnée sur une grille discrète de n = 2k (ke Z) lignes et m = 2' (1e Z) colonnes et à valeur dans un espace de luminance échantillonné à 256 valeurs. (On pourrait bien sr également raisonner en teinte ou en saturation plutôt qu'en luminance.) Ainsi, à chaque niveau de résolution 2j (j 1.2 Arborescence de coefficients ondelettes Après que la transformation ondelettes est effectuée jusqu'à un niveau de résolution minimal 2r (r De façon récursive, on construit ainsi l'arborescence dans laquelle chaque coefficient ondelette D2.(x,y) (s=1,2,3 et 0>u>r) possède quatre noeuds fils désignés par les coefficients ondelettes de l'image D2+,,I localisés dans la région située en (2x,2y) et de taille 2x2 pixels. Une fois l'arborescence construite, chaque coefficient ondelette D2sr (x, y) (s=1,2, 3) correspond à une région de taille 2r x2-rpixels dans l'image détail D2sI. 1.3 Construction des cartes de saillance partir de l'arborescence obtenue par l'étape précédente, on construit un ensemble de -r cartes de saillance (i.e. une carte de saillance par niveau de résolution), ainsi qu'illustré par la figure 3. Chaque carte de saillance S2j (j=10 1,... ,r) reflète l'importance des coefficients ondelettes présents à la résolution correspondante 2j. Ainsi, plus un coefficient ondelette sera jugé important au sens de l'information qu'il véhicule, plus sa valeur de saillance sera importante. Dans ce dessein, on définit la saillance S2J (x, y) du pixel localisé en (x,y) à la résolution 2j par: 3= Max(D2u, |s2, 1.4 Choix des points saillants Une fois la construction des cartes de saillance achevée, on procède au 25 choix des points les plus saillants dans l'image originale. Pour ce faire, on construit une arborescence 31 des valeurs de saillance à partir des -r cartes de saillance 30 construites. De façon analogue à la construction de l'arborescence des coefficients ondelettes, on peut construire 2k+1+2r arbres de coefficients de saillance, chacun ayant pour racine un coefficient de S2,. Comme pour la technique Zerotree, chacun de ces coefficients correspond à une zone de taille 2x2 coefficients dans la carte S2,,. On peut alors construire récursivement 5 l'arbre dans lequel chaque noeud se voit attribuer quatre noeuds fils dans la carte de saillance de résolution immédiatement supérieure. La figure 3 illustre cette construction. Afin de localiser les points les plus saillants dans /, on procède: 1. à un tri par ordre décroissant des 2k+l+2r valeurs de saillance présentes dans 10 S2r; 2. à la sélection de la branche de saillance maximale de chacun des 2k+I+ 2r arbres ainsi triés. Afin de sélectionner cette branche, et ainsi qu'illustré en figure 4, on effectue un parcours de l'arbre 40 à partir de la racine 41 dans lequel on 15 sélectionne à chaque niveau de l'arbre le nceud fils ayant la valeur de saillance la plus importante. On obtient ainsi une liste de -r valeurs de saillance: Branche saillante = {2' (xl,' Yl), S2, (X2 Y2) ... S2-1 (Xr ' Y-r) avec (Xk, yk) = Arg Max{2r,+k2) (2Xk_ + U,2yk_ + V),0 Dans l'exemple de la figure 4, on a Branche saillante = (12, 9, 24). A partir des branches les plus saillantes de chaque arbre, le pixel de I choisi comme étant le plus représentatif de la branche est localisé en (2xr,2yr)). 2. Création de la carte de potentiels A ce stade, on a donc l'image originale I et la position de N points saillants, chacun étant affecté d'une valeur de pertinence, appelée saillance. On 25 procède alors par analogie avec l'électrostatique. On peut considérer que chaque point saillant pi (i=l,...,.N) est une particule chargée dont la charge est proportionnelle à la valeur de saillance Si correspondante. Ainsi, chaque particule pi crée un champ électrostatique Ei. La force d'attraction exercée par cette particule est alors donnée par Fe = qEi o q représente la charge de la particule se 30 trouvant dans ce champ électrostatique. Il a été démontré que la force d'attraction due au champ était donnée par le gradient d'une fonction V scalaire que l'on appelle fonction potentiel. On a donc Fi = -V V, ou encore: a av Flx= ax Fiy = a yVI On peut dès lors déterminer, en chaque point de l'image, la valeur du 5 potentiel et donc la force d'attraction due au point d'intérêt pi. L'avantage d'utiliser cette fonction potentiel apparaît réellement lors de l'évaluation de la force d'attraction due aux N points d'intérêts. Pour cela, il suffit simplement N d'additionner l'ensemble des potentiels V= V J. Il s'agit du principe de i=1 superposition. On crée ainsi une carte des potentiels. Par définition, le potentiel 10 créé par une charge ponctuelle est donné par V = - q + V0. Pour simplifier les 4nre, r calculs (n'étant pas astreint à une réalité physique), on prend la constante d'intégration V. = 0, et le facteur î égal à 1. Pour évaluer ce potentiel dans toute l'image, on parcourt celle-ci en calculant, en chaque point, la valeur du potentiel d au point saillant de coordonnées (xi, y,). Cette valeur, au point de 15 l'image de coordonnées (x, y) peut être exprimée par l'équation Vj(X, =(X-X)2 +(X Y. De manière plus générale, le potentiel Vi d au point saillant d'indice i dépend de la saillance Si de ce point et de l'inverse de la distance séparant le point de potentiel Vi du point saillant d'indice i dans l'espace considéré. La figure 5 illustre ce calcul dans le cas d'une seule charge ponctuelle. 20 On somme ensuite toutes ces cartes de potentiels créées pour chaque point d'intérêt. Le potentiel total est donc donné par V(x,y) = IJ(x,y) . La figure 6 1=1 illustre ce procédé dans le cas de deux charges ponctuelles. Pour éviter d'obtenir des zones de potentiel trop importantes, on impose V(x, y) = Vm " lorsque V(x,y) > V^" . On est ainsi en mesure de précalculer la force d'attraction due à l'ensemble des points saillants en chaque point de l'image. Cette force agit sur l'ensemble de l'image (grâce à un étalement judicieusement choisi du potentiel), et indique la direction que doit prendre le "snake". 3. Création de la carte des potentiels générés par les gradients Les inventeurs, au cours de leurs travaux, ont identifié que la segmentation d'une image en objets distincts pouvait être améliorée en utilisant, non seulement des points saillants comme puits de potentiel, mais également des informations relatives à l'importance du contour, telles que des gradients de l'image. En effet, 10 lorsqu'on n'utilise que des points saillants de l'image, on ne prend alors pas en compte les zones de fort gradient existant entre les points saillants. Pour pallier ce problème, on construit une carte de gradient maximal Igra à partir de l'image originale I, ainsi qu'illustré en figure 7: grad(X,Y) = max II(xy)-I(X + i,y + i)l i,jE[-1,O,+1] Sachant que I(x,y)E [0,255] (lorsqu'on raisonne comme indiqué ci-dessus en 256 valeurs de luminance), on a donc de même Igrad(xy)E [0,255]. Ces points sont sensés régulariser le contour actif, et faire que celui-ci se positionne plus précisément sur les contours de l'objet à extraire. (Plus généralement, la carte de gradient maximal peut être remplacée par 20 une carte de contour, obtenue par exemple au moyen d'un détecteur de Canny ou de Sobel. La valeur I(xy) est alors une valeur représentative de l'importance du contour au point de coordonnées (x, y). Ces variantes ne sont pas décrites ici plus en détail.) Afin de limiter le bruit de ce gradient, et pour que les forts gradients jouent 25 une action de pôle attractif à distance, on filtre Iad(x,y) à l'aide d'un filtre Gaussien. Il s'agit donc d'effectuer une opération de convolution de 'grad(x,y) avec l'oé G(x,y) 2il 2 e 202, ou a est l'écart type de la Gaussienne servant à la convolution. A titre d'exemple, on prend a=6. On note l'image résultante Igrad. 4. Finalisation à l'aide de la sélection initiale Dans un mode de réalisation préférentiel de l'invention, le procédé de sélection de l'invention est utilisé comme une méthode d'extraction semiautomatique d'un objet dans une image source. En effet, une sélection initiale 70 5 est effectuée par un utilisateur, qui détoure grossièrement l'objet à extraire, ainsi qu'illustré en figure 7. De cette manière, l'utilisateur spécifie la zone qui lui semble pertinente pour la recherche d'un objet sémantique. Cette sélection grossière est par exemple effectuée à l'aide d'une souris d'ordinateur, ou encore manuellement sur un écran tactile. Comme indiqué précédemment, cette sélection grossière initiale 70, peut bien sr également être effectuée sans intervention de l'utilisateur, par exemple automatiquement par un logiciel de traitement d'image adapté. La zone 70 sélectionnée par l'utilisateur est appelée Iseieci(xy), de dimensions [Xseiectsec *,. Dans un premier temps, on définit un masque Imasque 15 référencé 80 sur la figure 8, correspondant à cette région: Imasque(X Y) = { si p(x, Y) E/ j0 sin on o p(xy) dénote un pixel de coordonnées (xy). La figure 8 illustre la construction de 'masque. Comme précisé précédemment, la sélection initiale 70 n'est que grossière: 20 en effet, il convient de partir du principe que l'utilisateur a pu couper une partie de l'objet, de sorte que la zone 70 qu'il a sélectionnée n'englobe pas entièrement l'objet à extraire de l'image. Ainsi, sur la figure 7, on constate qu'une partie du bras du caméraman n'est pas comprise dans la zone 70 sélectionnée. Pour remédier à cela, on dilate le masque binaire 80 à l'aide de l'opérateur 25 morphologique de dilatation ô : 6(I)(x,y) = Max4(x- k,y - k2),,k2e D(S,)} o D(Sp) dénote le support de l'élément structurant Sp utilisé par l'opérateur morphologique. Dans le mode de réalisation particulier de l'invention décrit ici, on considère que Sp est un élément structurant plat et carré de taille pxp dont l'origine est au centre. Dans la pratique, on utilise préférentiellement p=10. L'image résultante est appelée Imasque Les inventeurs ont par ailleurs identifié le problème suivant: la sélection binaire associée au masque Imasque 80 ne permet pas de rendre compte de l'aspect grossier de la sélection 70. Ainsi, on choisit d'étaler le masque Imasque 80 en le convoluant avec un filtre gaussien (avec, de préférence, dans la pratique a = 12). L'image obtenue 90 est appelée Imasque et est illustrée en figure 9. Il est à noter 10 que;asque(x, y) [0.. 1] . Ainsi, pour un point (x,y) du masque final 90 appartenant également au masque binaire 80, on aura Iasque(xy)=l En revanche, pour un point de l'image n'appartenant pas au masque final, on aura I;iasque(Xy) =0. Enfin, pour un point de l'image appartenant au masque final, mais pas au masque binaire, on pourra avoir par exemple lmasque(Xy)=0,5. Iasque 90 est utilisée, dans un premier temps, pour déterminer la zone dans laquelle va s'effectuer la recherche des points saillants. Dans ce dessein, on évalue le rectangle englobant du masque binaire Imasque 80 et on effectue la détection des N points saillants dans cette zone, ainsi qu'illustré par la figure 10. Dans une variante de réalisation de l'invention, le nombre de points saillants est 20 proportionnel à la surface Sseect = Xseect x Yseect de cette boîte englobante. Les expérimentations menées par les inventeurs ont montré que N défini par: N = Xseltect XY + 10 donnait des résultats satisfaisants. Comme indiqué précédemment dans ce document, chacun des points 25 saillants p1(x1,y,) est affecté d'une valeur de saillance Si. On utilise I'mque pour pondérer judicieusement chacune des valeurs S,. en fonction de la position du point saillant considéré par rapport au masque: S, = Si XImasque(Xi, yi). partir de ces points, on génère la carte V des potentiels comme exposé 30 précédemment au paragraphe 2. Le résultat est visible sur la figure 11. L'étape suivante du procédé de sélection de l'invention consiste alors à rajouter, à la carte V des potentiels, les potentiels créés par le gradient. Pour cela, on détermine le potentiel maximum dans le rectangle englobant par la méthode décrite au paragraphe 3. On obtient l'image Igrad représentée sur la figure 12. Une 5 multiplication, pixel à pixel, de Igrad avec Imasque permet de pondérer pertinemment les gradients, en tenant compte de la sélection initiale de l'utilisateur. Mathématiquement, cela se traduit par: Igrad (Xi 'Y) = Igrad (xi, y1) x 'masque (xX1, y,). Dès lors, on peut construire la carte finale des potentiels, comme la somme pixel à 10 pixel de Igrad et de V. Le résultat obtenu est visible sur la figure 13. Cette image est notée VInale * 5. Modélisation du snake Le "snake", ou contour actif, est défini par une succession Nj(x,y) de noeuds, ou points, reliés entre eux par des segments de droite (ou, dans une 15 variante de réalisation de l'invention, par exemple par une courbe de type BSplines). Ces noeuds sont distants au minimum de dmm et au maximum de dm.a. Dans un mode de réalisation préféré de l'invention, on pose dm. = 2xdm,, , car ce facteur est apparu comme pertinent aux inventeurs, et évite de choisir un paramètre supplémentaire pour la modélisation du contour actif. Si la distance séparant deux points successifs est supérieur à dm. , alors un nouveau point est créé à mi-distance entre les deux points successifs. De même, si la distance entre deux points successifs est inférieure à dmin, alors l'un des points est supprimé. De plus, la distance dmin n'est pas constante lors de l'évolution temporelle du snake. En effet, cette valeur est proportionnelle à la longueur L du 25 contour actif. Dans un mode de réalisation préféré de l'invention, on choisit dmin = 2, et pour des raisons de stabilité, on sature cette valeur en précisant que si dmin 6. Evolution du snake Au cours de l'étape d'évolution du contour actif, on suppose que chaque 30 point du snake est soumis à deux forces distinctes. On considère en effet que chaque point N,(x,y) est relié au suivant N,+t(x,y) et précédent Ni_,(x,y) par un ressort. On modélise cela par une force de rappel Fappel = k[(Ni+l - Ni)+ (Ni - Nl)J, o k est le coefficient de raideur du ressort. Afin de simplifier les calculs, on choisit k égal à 1. Le but de cette force est de 5 stabiliser la forme du contour actif. Ainsi, l'évolution de chaque point est liée à l'évolution de ses voisins, ce qui prévient le "snake" d'une évolution trop irrégulière. La deuxième force qui intervient est la force Fpot due au potentiel créé par les points saillants et le gradient maximum. Soit Vfinaîe(x,y) le potentiel existant 10 au point de coordonnées (x,y). Comme exposé précédemment, on a FP, =-VVfno. On a donc: F. (x) _ (inale, (x + 1, yV)Vf naie (x-1, ) PO. Y Vfinale (x, y+ 1) - Vfnale (X, y- 1)j C'est cette force qui donne la tendance générale de l'évolution du "snake". C'est elle qui entraîne les points du contour actif vers les zones à fort potentiel, et 15 donc vers des points à fortes connotations sémantiques. L'évolution du "snake" consiste à déplacer chacun des points Ni(x,y) selon la force F qui est la somme des deux forces normalisées: F = a(x, y) .Frappel + J.Fpot ac(x,y) est un coefficient variable et P une constante. Ce coefficient variable 20 peut s'exprimer sous la forme: a(x,y) =a.P En effet, Fpot donne une certaine notion de la proximité d'un point d'intérêt. Dans ce cas, il faut stabiliser le "snake" le long des gradients locaux (car ceux-ci deviennent alors très importants) et stabiliser les points entre eux. La figure 14 25 illustre le résultat de l'évolution du "snake". Il reste enfin à déterminer le critère temporel d'arrêt de l'évolution du "snake". Il est bien connu qu'une condition d'équilibre d'un système est que la somme des forces appliquées à ce système soit nulle. Ainsi, un critère théorique de stabilité serait donné par F = o M est le nombre de points du "snake" à î=1 l'instant t. Comme ce cas est purement théorique (car le "snake" n'atteint pas l'équilibre parfait mais oscille sans fin), les inventeurs de la présente demande de brevet ont défini un coefficient de stabilité Cstab qui est donné par M 2 C. = ., On définit ensuite un seuil CM fl et l'on compte le nombre de fois o l'on a Csab, L'un des intérêts de la méthode présentée ci-dessus est sa robustesse vis à vis du choix des coefficients, des seuils, ainsi que de la forme et de la position du 10 contour actif d'origine défini par l'utilisateur. On précise désormais les valeurs utilisées, dans un mode de réalisation préférentiel, au cours des différentes étapes du procédé de sélection de l'invention. 1. Durant la création de la carte des potentiels, on utilise la formule V2", r pour déterminer le potentiel en chaque point de l'image. Si est la valeur 15 de la saillance du point saillant pi. Le détecteur de point saillant par ondelettes donne une valeur de saillance si, avec 0 2. Au cours de la phase de sélection par l'utilisateur, ce dernier peut chevaucher l'objet, le traverser, entourer une région plus importante que le contour de l'objet à extraire, et ce, même s'il est préférable, pour la mise en 25 oeuvre du procédé de l'invention, qu'il englobe une partie importante de l'objet désiré. En effet, l'attraction des potentiels, utilisée dans le cadre de l'invention, permet de corriger ces erreurs. 3. La force agissant sur un point du "snake" s'exprime sous la forme: F = a(x,y).,.appei + .Fpot., avec a(x,y) = a.Fpot.. On considère que, dans un premier temps, lorsque le point du "snake" est suffisamment éloigné d'un puit de potentiel, la force de potentiel doit être importante vis à vis 5 des deux autres forces. Pour cela, on définit les constantes de la façon suivante: a = 2 et = 1. On peut enfin définir les valeurs utilisées lors de la détermination du critère temporel d'arrêt de l'évolution du snake. CMj,. est défini dynamiquement en laissant évoluer le "snake" librement durant 50 itérations. En effet, il se peut 10 que le contour actif soit dessiné par l'utilisateur selon une courbe qui minimise de façon locale l'énergie de celui-ci. Il s'agit donc d'éviter cette erreur en laissant le contour se déplacer durant quelques itérations. On prend ensuite la valeur M 2 moyenne de Csab. = F au cours des 10 itérations suivantes. On considère que cette valeur est égale à CM,, et que CM,. = CMax. Il reste à définir Om.x, qui correspond au nombre de fois o Cstab REVENDICATIONS 1. Procédé de sélection d'un objet au sein d'une image source, mettant en oeuvre une étape d'évolution d'un contour actif englobant sensiblement ledit objet, caractérisé en ce qu'il met également en oeuvre une étape de détection d'au moins 5 un point d'intérêt au sein de ladite image source, un point d'intérêt étant un point associé à une zone de l'image présentant des hautes fréquences, et en ce que ladite étape d'évolution dudit contour actif tient compte dudit ou desdits point(s) d'intérêt. 2. Procédé de sélection selon la revendication 1, caractérisé en ce que, ledit 10 procédé mettant en oeuvre une transformation en ondelettes associant à ladite image source une image sous-échantillonnée, dite image échelle, et des coefficients ondelettes correspondant à au moins une image de détails, pour au moins deux niveaux de résolution, ladite étape de détection d'au moins un point d'intérêt comprend les sous-étapes suivantes: - application de ladite transformation en ondelettes à ladite image source; - construction d'une arborescence unique, à partir des coefficients ondelettes de chacune desdites images de détails; - sélection dudit point d'intérêt, par analyse de ladite arborescence. 3. Procédé de sélection selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite 20 étape de sélection met en oeuvre une première étape de construction d'au moins une carte de saillance, affectant auxdits coefficients ondelettes une valeur de saillance représentative de leur intérêt. 4. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'il met également en oeuvre une deuxième étape de 25 construction d'au moins une carte de potentiels, affectant à chacun des points de ladite image source un potentiel créé par lesdits points d'intérêt en fonction de la valeur de saillance desdits coefficients ondelettes qui leur sont associés. 5. Procédé de sélection selon la revendication 4, caractérisé en ce que, lors de la construction de ladite carte de potentiels, on impose une valeur de potentiel 30 maximale V,,x pour chacun des points de ladite image source. 6. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il comprend également une troisième étape de construction d'au moins une carte de contour à partir de ladite image source, affectant à chacun des points de ladite image source une valeur représentative de l'importance dudit contour. 7. Procédé de sélection selon la revendication 6, caractérisé en ce que ladite carte de contour est obtenue en mettant en oeuvre une des méthodes appartenant au groupe comprenant: - les méthodes de gradient maximal; les détecteurs de contour de Canny; - les détecteurs de contour de Canny-Deriche; - les détecteurs de contour de Sobel; - les détecteurs de contour de Brewitt. 8. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 6 et 7, 15 caractérisé en ce que la construction de ladite carte de contour tient compte d'au moins une information de luminance et/ou de chrominance et/ou de saturation associée aux points de ladite image source. 9. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé en ce qu'il met également en oeuvre une étape de filtrage de ladite carte 20 de contour au moyen d'au moins un filtre Gaussien. 10. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce qu'il comprend une étape préliminaire de sélection grossière d'au moins une région de ladite image par l'utilisateur, ladite région comprenant au moins une partie dudit objet à sélectionner. 11. Procédé de sélection selon la revendication 10, caractérisé en ce qu'il comprend également une étape de définition d'un masque binaire à partir de ladite région sélectionnée par l'utilisateur. 12. Procédé de sélection selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'il comprend aussi une étape de dilatation dudit masque par un opérateur 30 morphologique de dilatation. 13. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 11 et 12, caractérisé en ce qu'il comprend également une étape d'étalement dudit masque par convolution avec un filtre gaussien, de façon à obtenir un masque lissé. 14. Procédé de sélection selon la revendication 13, caractérisé en ce que, lors 5 de ladite deuxième étape de construction d'au moins une carte de potentiels, ladite valeur de saillance associée à chacun desdits points d'intérêt est pondérée en fonction de la position dudit point d'intérêt par rapport audit masque lissé. 15. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 13 et 14, caractérisé en ce que, lors de ladite troisième étape de construction d'au moins une 10 carte de contour à partir de ladite image source, ladite valeur représentative de l'importance dudit contour associée à chacun desdits points de ladite image source est pondérée en fonction de la position dudit point par rapport audit masque lissé. 16. Procédé de sélection selon la revendication 15, caractérisé en ce que ladite pondération de ladite valeur représentative de l'importance dudit contour met en 15 oeuvre une multiplication point à point de ladite carte de contour et dudit masque lissé. 17. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 3 à 16, caractérisé en ce qu'il comprend également une étape de superposition desdites carte de potentiels et carte de contour permettant de construire une carte finale de 20 potentiels, affectant à chacun des points de ladite image source un potentiel final correspondant à la somme dudit potentiel créé par lesdits points d'intérêt et d'un potentiel créé par ladite valeur représentative de l'importance dudit contour. 18. Procédé de sélection selon la revendication 17, caractérisé en ce qu'il comprend également, à partir de ladite carte finale de potentiels, une étape de 25 détermination d'une force d'attraction due auxdits points d'intérêt d'une part, et à ladite valeur représentative de l'importance dudit contour d'autre part, en chaque point de ladite image source. 19. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 1 à 18, caractérisé en ce que, ledit contour actif étant une succession de points de ladite image distants d'une distance minimale d,, et d'une distance maximale d,,., ladite étape d'évolution dudit contour actif met en oeuvre les sous-étapes suivantes: - si la distance entre deux points successifs dudit contour actif est supérieure à la dite distance maximale dma, création d'au moins un nouveau point entre lesdits deux points successifs; - si la distance entre deux points successifs dudit contour actif est inférieure à la dite distance minimale dmin, suppression d'au moins l'un desdits deux points successifs. 20. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 18 et 19, 10 caractérisé en ce que ladite étape d'évolution dudit contour actif met en oeuvre un déplacement de chacun desdits points dudit contour en fonction d'une force d'évolution correspondant à la somme de ladite force d'attraction subie par ledit point et d'une force de rappel due aux points suivant et précédent ledit point dans ledit contour actif. 21. Procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 1 à 20, caractérisé en ce qu'il met fin à ladite étape d'évolution dudit contour actif en fonction d'au moins un critère de stabilité prédéterminé. 22. Procédé de sélection selon la revendication 21, caractérisé en ce que ledit critère de stabilité prédéterminé est atteint lorsque la norme de la somme desdites 20 forces d'évolution desdits points du contour actif est inférieure à un seuil prédéterminé pendant une période prédéterminée. 23. Programme d'ordinateur comprenant des instruction de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de sélection selon l'une quelconque des revendications 1 à 22 lorsque ledit programme est exécuté sur un 25 ordinateur. 24. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistré sur un support utilisable dans un ordinateur, comprenant: - des moyens de programmation lisibles par ordinateur pour effectuer une étape de détection d'au moins un point d'intérêt au sein d'une image source, un point d'intérêt étant un point associé à une zone de l'image présentant des hautes fréquences; - des moyens de programmation lisibles par ordinateur pour effectuer une étape d'évolution d'un contour actif englobant sensiblement un objet à 5 sélectionner au sein de ladite image source, tenant compte dudit ou desdits point(s) d'intérêt. 25. Application du procédé de sélection d'un objet dans une image source selon l'une quelconque des revendications 1 à 22 à au moins un des domaines appartenant au groupe comprenant: - l'indexation d'images; - la production de contenus. 26. Dispositif de sélection d'un objet au sein d'une image source, comprenant des moyens d'évolution d'un contour actif englobant sensiblement ledit objet, caractérisé en ce qu'il comprend également des moyens de détection d'au moins un 15 point d'intérêt au sein de ladite image source, un point d'intérêt étant un point associé à une zone de l'image présentant des hautes fréquences, et en ce que lesdits moyens d'évolution dudit contour actif tiennent compte dudit ou desdits point(s) d'intérêt.