Brevet FR2851109A1 — publié le 20040813

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination de paramètres d'un modèle d'estimation de la distorsion qui sont adaptés à une séquence d'images courante à coder. On notera que l'invention s'applique de manière générale à une séquence d'images pouvant contenir une ou plusieurs images. Il est connu que les séquences d'images numériques nécessitent une capacité mémoire relativement élevée lors de leur stockage. Pour cette raison, de nombreuses études ont été menées depuis plusieurs années dans le but de compresser de façon optimale de telles données numériques. D'une manière générale, les méthodes de compression de données visent à établir un compromis entre la préservation d'une qualité visuelle acceptable et la réduction de la taille des données stockées. Pour ce faire, on a par exemple cherché à optimiser la distorsion générée par le codage des images sous une contrainte de débit de codage. Cette approche se base généralement sur une modélisation débit/distorsion de la source de données (codeur vidéo ou codeur d'images fixes). Il est par exemple connu d'utiliser une telle approche dans l'algorithme de régulation de débit TMN8 décrit dans l'article "Rate control for low-delay video communications", J. Ribas-Corbera, S. Lei, Rapport Technique ITUTelecommunications Standardization sector, Video coding expert group, Document Q15-A-20, juin 1997 du standard de codage vidéo H263 version 2 (Draft text of recommendation H. 263 version 2 (H. 263+) for décision, Garry Sullivan, rapport technique ITU-T, DRAFT 21, février 1998). De tels modèles débit/distorsion permettent d'obtenir pour chaque option de codage possible une estimation du débit et de la distorsion engendrée sans avoir à effectuer un précodage des images qui s'avère coûteux en terme de calcul. L'optimisation de la distorsion générée par le codage des images sous une contrainte de débit est alors obtenue en déterminant les options de codage compatibles avec la contrainte de débit et qui minimisent la distorsion. L'utilisation de tels modèles permet donc de réduire de manière très significative la complexité des algorithmes de régulation de débit. Les modèles débit/distorsion sont très importants dans les algorithmes de régulation de débit dans la mesure où ils permettent d'envisager de réguler le débit de codage d'une séquence vidéo en temps réel en évitant d'avoir à effectuer de coûteux précodages de la séquence afin de déterminer les valeurs de distorsion et de débit pour chaque option de codage possible. Il est donc intéressant d'utiliser la régulation de débit basée sur des modèles de débit et de distorsion pour des applications telles que la visioconférence où, pour des questions d'interactivité entre les utilisateurs, ces applications ne supportent aucun temps de latence dans le codage. Les algorithmes de régulation de débit utilisent très fréquemment des modèles donnant le débit d'une image ou d'un macro-bloc de l'image en fonction de la distorsion ou, inversement, ce qui permet d'effectuer un codage avec un niveau de distorsion ou de débit fixé. On connaît un modèle d'estimation du débit d'un macro-bloc d'une image d'après le document US 6 256 423 au nom de Sarnoff Corporation et qui s'écrit : où Rq correspond au débit d'un macro-bloc de l'image en fonction de la distorsion D, Xq est une constante du modèle pour un paramètre de quantification Q donné et Qd est un coefficient de ce modèle. Ce modèle est utilisé dans une boucle de régulation de débit qui est mise en #uvre dans un codeur vidéo s'appuyant sur le standard H. 263 version 2 défini dans le document intitulé "Draft text of recommendation H. 263 version 2 (H. 263+) for decision" de Gary Sullivan, rapport technique ITU-T, DRAFT 21, février 1998. Dans la version de base de ce standard on suppose que seule la première image de la séquence d'images est codée en mode de codage Intra (I) et que celle-ci ne subira pas de contrôle de débit. Dans ces conditions, si une contrainte de débit est imposée au codeur, celui-ci devra laisser passer, sans effectuer de codage, un certain nombre d'images après la première image codée en mode Intra afin de compenser un éventuel dépassement de la contrainte de débit. Après ce saut d'images, les images suivantes sont codées en mode de codage P et subissent une régulation de débit basée sur le modèle d'estimation de débit fourni ci-dessus. Les auteurs du document précité sur le standard H. 263+ proposent d'utiliser le temps d'inactivité du codeur pendant le saut d'images pour initialiser les deux paramètres Xqet Qd . Pour cela on pré-encode, en mode de codage P, une des images qui ont été écartées lors du saut d'images, de manière itérative avec chaque paramètre de quantification possible. Compte tenu du nombre de paramètres de quantification envisagés par le standard, ce processus engendre trente et une phases de pré-codage. Cette procédure apparaît comme étant coûteuse en termes de calculs et ne peut être adaptée à un codeur dans lequel aucun saut d'image n'est possible. D'autre part, cette approche sous-entend que tous les macro-blocs constitutifs des images P sont codés en mode de codage Inter. Or, cette hypothèse est contradictoire avec le standard qui offre trois modes possibles pour les macro-blocs des images P (Intra, Inter et non-codé). Si l'on devait tenir compte de ces trois modes, le nombre de phases de pré-codage nécessaire devrait alors être au moins multiplié par deux. On connaît pas ailleurs une autre méthode de régulation de débit adaptée au standard H.263 version 2 et qui est proposée dans le document US 6 119 991 au nom de Sharp Laboratories of America. Ce document fournit un modèle permettant d'estimer le débit d'un macro-bloc d'une image en fonction de sa variance et du paramètre de quantification qui lui est affecté et ce modèle s'écrit : où Q est le paramètre de quantification pour le macro-bloc considéré, S est la variance du macro-bloc, A est une constante égale au nombre de pixels dans un macro-bloc (16*16) et K et C sont deux paramètres du modèle. Ce modèle est adaptatif dans le sens où K et C sont remis à jour au niveau de chaque macro-bloc pendant le codage. Ces deux paramètres sont initialisés au niveau de la première image P à deux valeurs données qui ne prennent pas en compte la séquence d'images à coder. Par la suite, au début de chaque image les paramètres K et C sont initialisés à la dernière valeur prise par ces deux paramètres dans l'image précédente. Il convient de noter qu'en début de séquence d'images les paramètres sont inadaptés, ce qui réduit l'efficacité de l'estimation. De plus, en initialisant en début d'image les paramètres aux dernières valeurs prises dans l'image précédente, on formule l'hypothèse que les images successives possèdent des caractéristiques homogènes. Par conséquent, un changement très marqué entre deux images d'une séquence vidéo, comme, par exemple, un changement de décor, devrait conduire à de mauvaises estimations de débit. L'initialisation des valeurs des paramètres des modèles représente donc un réel inconvénient. Par ailleurs, dans ce modèle, aucune distinction n'est établie entre les macro-blocs codés en mode Intra et ceux codés en mode Inter. Il apparaît alors difficile de prédire le débit de ces deux modes avec un seul modèle tant les débits engendrés par chacun des deux modes de codage sont différents. En outre, dans certains cas, il n'est pas possible de réévaluer les paramètres du modèle au niveau d'un macro-bloc au cours du codage. Certaines méthodes d'optimisation du paramètre de quantification des macro-blocs doivent d'ailleurs évaluer le débit et la distorsion des macroblocs avant le codage de l'image. Le modèle proposé ci-dessus perdrait beaucoup de son efficacité s'il ne pouvait être remis à jour au niveau d'un macro-bloc. Cependant, la remise à jour du modèle au niveau d'un macro-bloc est contraignante. Par ailleurs, la Demanderesse s'est aperçue que lorsqu'on adapte un modèle d'estimation de la distorsion à une séquence d'images à coder, il est nécessaire de disposer d'un nombre suffisant d'échantillons de données réelles de la séquence. En effet, la modélisation du comportement d'un faible nombre d'échantillons et/ou d'échantillons peu représentatifs risque d'être de mauvaise qualité. En pratique, par exemple, le nombre d'échantillons de données réelles disponibles peut se révéler insuffisant, ce qui est par exemple le cas en début de séquence d'images, lorsqu'un faible nombre d'images ont été codées : le modèle de distorsion sera alors peu fiable en raison de la présence d'échantillons peu ou pas du tout représentatifs. Ainsi, la Demanderesse a constaté qu'il serait intéressant d'obtenir une adaptation satisfaisante des paramètres d'un modèle d'estimation de la distorsion à une séquence d'images à coder lorsque le nombre d'échantillons de données réelles disponibles pour l'adaptation est peu représentatif et/ou insuffisant. La présente invention vise à remédier à au moins un des inconvénients précités en proposant un procédé de détermination de paramètres d'un modèle d'estimation de la distorsion adaptés à une séquence d'images courante à coder, caractérisé en ce que, à chaque séquence d'images d'un ensemble de séquences d'images de référence sont associées des informations représentatives de la séquence d'images et des valeurs de paramètres du modèle de distorsion adaptées à cette séquence d'images le procédé comportant les étapes suivantes : - obtention d'informations représentatives de la séquence d'images courante, - comparaison d'informations représentatives de la séquence d'images courante avec des informations représentatives d'au moins certaines des séquences d'images de référence de l'ensemble, - en fonction du résultat de la comparaison, sélection de la séquence d'images de référence dont les informations représentatives sont les plus proches de celles de la séquence d'images courante, - affectation à la séquence d'images courante des valeurs de paramètres du modèle de distorsion associées à la séquence d'images de référence sélectionnée. Corrélativement, l'invention vise un dispositif de détermination de paramètres d'un modèle d'estimation de la distorsion adaptés à une séquence d'images courante à coder, caractérisé en ce que, à chaque séquence d'images d'un ensemble de séquences d'images de référence étant associées des informations représentatives de la séquence d'images considérée et des valeurs de paramètres du modèle de distorsion adaptées à cette séquence d'images, le dispositif comporte : des moyens d'obtention d'informations représentatives de la séquence d'images courante, - des moyens de comparaison d'informations représentatives de la séquence d'images courante avec des informations représentatives d'au moins certaines des séquences d'images de référence de l'ensemble, - des moyens de sélection de la séquence d'images de référence dont les informations représentatives sont les plus proches de celles de la séquence d'images courante en fonction du résultat de la comparaison. - des moyens d'affectation à la séquence d'images courante des valeurs de paramètres du modèle de distorsion associées à la séquence d'images de référence sélectionnée. Ainsi, lorsque le nombre d'observations nécessaires à l'adaptation des paramètres du modèle à une séquence d'images courante est insuffisant, l'invention est particulièrement utile puisqu'elle permet d'obtenir un modèle de distorsion valide et efficace pour la séquence courante. En effet, on recherche parmi un ensemble donné de séquences d'images de référence celle qui ressemble le plus à la séquence d'images courante à coder et l'on affecte ensuite à cette dernière les valeurs de paramètres du modèle qui ont été préalablement déterminées pour la séquence de référence la plus ressemblante. Il n'y a donc nul besoin de disposer d'un grand nombre d'échantillons de la séquence courante à coder. Pour rechercher la séquence de référence la plus proche de la séquence courante, on compare, par exemple, entre elles des informations représentatives d'une séquence de référence avec celles représentatives de la séquence courante. Ces informations représentatives d'une séquence d'images ont pour fonction de décrire le contenu de la séquence. Il s'agit, par exemple, d'informations représentatives de l'activité spatiale et/ou de l'activité temporelle d'une séquence d'images. Les séquences d'images de référence sont des séquences d'images d'entraînement, c'est-à-dire des séquences d'images de test qui forment un ensemble suffisamment hétérogène pour représenter sensiblement tous les types de séquences d'images rencontrés en pratique. Ainsi, dans un tel ensemble de séquences de référence, on peut trouver une séquence qui ressemble, voire correspond dans certains cas, à pratiquement n'importe quelle séquence courante à coder. Par ailleurs, l'invention proposée est peu complexe et indépendante du modèle de distorsion utilisé. En outre, l'invention permet d'éviter d'avoir à remettre à jour le modèle de distorsion au niveau d'un macro-bloc. De plus, l'invention permet de tenir compte de différents modes de codage appliqués à des macro-blocs d'une image. Selon une caractéristique, l'étape de comparaison prévoit de mesurer une distance entre la séquence d'images courante et au moins certaines des séquences d'images de référence de l'ensemble dans un espace de dimension n, où chaque séquence d'images est représentée dans cet espace par n coordonnées correspondant chacune à des informations de type différent qui sont représentatives de la séquence considérée. La mesure d'une telle distance présente l'avantage d'être simple et rapide à réaliser. Selon une autre caractéristique, la séquence d'images de référence dont le contenu est le plus proche de celui de la séquence d'images courante est celle qui minimise la distance mesurée entre la séquence d'images courante et les séquences d'images de référence considérées. Selon une caractéristique, les informations représentatives de l'activité spatiale sont la variance de la séquence d'images. De telles informations représentent de manière fiable l'activité spatiale de la séquence. Selon une caractéristique, les informations représentatives de l'activité temporelle sont une valeur moyenne E des différentes valeurs d'erreur quadratique moyenne calculées entre plusieurs couples d'images successives de la séquence d'images. De telles informations représentent de manière fiable l'activité temporelle de la séquence. Par exemple, la distance Dn mesurée entre, d'une part, la séquence d'images courante représentée par une variance Vcurr et une erreur quadratique moyenne Ecurr et, d'autre part, une séquence d'images de référence représentée par une variance Vn et une erreur quadratique moyenne En s'exprime par la formule : Cette distance présente l'avantage d'être particulièrement simple et rapide à calculer. En outre, la distance Dn peut être approximée de manière relativement fiable par l'expression #Vn - Vcurr# + !En - Ecurrl, ce qui a pour avantage d'accélérer le traitement. Selon une caractéristique, le modèle d'estimation de la distorsion comporte au moins un opérateur logarithmique pondéré par au moins un opérateur exponentiel. Un tel modèle est particulièrement avantageux dans la mesure où, en pondérant l'opérateur logarithmique par un opérateur exponentiel, on réduit la complexité du modèle, sans toutefois perdre la précision dans l'estimation des valeurs de distorsion fournies par ce modèle. Par ailleurs, la réduction de la complexité du modèle facilite l'adaptation de ce modèle à une séquence d'images et/ou à une méthode de codage ou de transcodage modifiant la résolution spatiale et/ou temporelle de la séquence. Avec un tel modèle, la modélisation d'une séquence d'images est plus efficace que dans l'art antérieur. On notera que lorsque l'on parle de codage d'une séquence d'images au sens de la présente invention, le terme "codage" englobe également la notion de transcodage. L'invention concerne également un appareil de communication comportant un dispositif tel que brièvement exposé ci-dessus. Selon un autre aspect, l'invention vise aussi : - un moyen de stockage d'informations lisible par un ordinateur ou un microprocesseur comportant des instructions de code d'un programme d'ordinateur pour l'exécution des étapes du procédé selon l'invention tel que celui exposé brièvement ci-dessus, et - un moyen de stockage d'informations amovible, partiellement ou totalement, lisible par un ordinateur ou un microprocesseur comportant des instructions de code d'un programme d'ordinateur pour l'exécution des étapes du procédé selon l'invention tel que celui brièvement exposé ci-dessus. Selon encore un autre aspect, l'invention vise un programme d'ordinateur chargeable dans un appareil programmable, comportant des séquences d'instructions ou portions de code logiciel pour mettre en oeuvre des étapes du procédé selon l'invention tel que brièvement exposé ci-dessus, lorsque ledit programme d'ordinateur est chargé et exécuté sur l'appareil programmable. Les caractéristiques et avantages relatifs au dispositif, à l'appareil de communication comportant un tel dispositif, aux moyens de stockage d'informations et au programme d'ordinateur étant les mêmes que ceux exposés ci-dessus concernant le procédé selon l'invention, ils ne seront pas rappelés ici. D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 représente de manière schématique un appareil de communication de type serveur dans lequel l'invention peut être mise en #uvre ; - la figure 2a représente un algorithme de codage de données vidéo ; - la figure 2b représente un algorithme de décodage de données vidéo ; - la figure 3 représente un algorithme de traitement de données selon l'invention ; - la figure 4 est un algorithme détaillant les opérations effectuées à l'étape E302 de la figure 3 ; - la figure 5 est un algorithme détaillant les opérations (détermination de distance) effectuées à l'étape E409 de la figure 4 ; - la figure 6 illustre de façon schématique la sélection de la séquence de référence la plus proche de la séquence courante ; - la figure 7 représente un algorithme de détermination des paramètres d'un modèle de distorsion qui sont adaptés à une séquence courante ; - la figure 8 est un algorithme détaillant les opérations de l'étape E708 (figure 7) de recherche de la séquence de référence la plus proche de la séquence courante ; - la figure 9 est un mode de réalisation d'un appareil programmable mettant en #uvre l'invention. L'invention va être présentée ci-après dans le cadre d'un algorithme de régulation de débit qui est décrit dans l'article "Real Time Implementation of Rate-distorsion Optimized Coding Mode Selection for H.263 Video Coders", de K. H. Yang, A. Jacquin, Proceeding of ICIP 98,1998. Dans cet algorithme adapté au standard de codage vidéo H.263 version 2 les auteurs de l'article sélectionnent les modes de codage et les paramètres de quantification pour un ensemble de n macro-blocs. Pour ce faire, ils s'appuient sur une optimisation de la distorsion sous contrainte d'un débit et qui s'écrit sous une forme lagrangienne : où QP1 et M, sont respectivement le paramètre de quantification pris dans l'ensemble Q=[1,31] et le mode de codage pris dans l'ensemble M={INTER,INTRA, NON CODEE} pour le macro-bloc donné d'indice i, D,(.) et Rl (. ) représentent respectivement la distorsion et le débit du macro-bloc i, et # et # sont respectivement l'ensemble des modes de codage et l'ensemble des paramètres de quantification choisis pour les n macro-blocs. Les informations de débit et de distorsion sont obtenues en utilisant pour partie le modèle de débit et de distorsion proposé dans l'article "Normalized Rate-distortion Model for H.263-compatible Codées and Its Application to Quantizer selection", de K. H. Yang, A . Jacquin, N. S. Jayant, proc. ICIP 97. Ce modèle d'estimation de la distorsion s'écrit : où D représente la distorsion normalisée des macro-blocs de l'image codés en mode de codage Inter en fonction de leur variance normalisée S, la normalisation étant effectuée par rapport au paramètre de quantification QP du macro-bloc considéré. On notera également que la variance normalisée S des macro-blocs est déduite de la variance S de ceux-ci à l'aide de la formule suivante : La distorsion des macro-blocs pour un paramètre de quantification QP donné en fonction de la distorsion normalisée est fournie par l'équation suivante : A partir de ce modèle connu, l'invention propose de pondérer l'opérateur logarithmique de ce modèle par au moins un opérateur exponentiel comme indiqué dans la formule ci-dessous : où a, ss, y sont les paramètres du modèle, S représentant la variance d'un bloc de données de l'image qui est, dans l'exemple considéré, un macro-bloc de données. En pondérant ainsi par un opérateur exponentiel le modèle d'estimation de la distorsion connu faisant intervenir un opérateur logarithmique, on réduit la complexité de ce modèle puisque seuls trois paramètres sont nécessaires à la définition du modèle au lieu de sept pour le modèle connu. Ce modèle est valide pour les macro-blocs codés en mode de codage Intra et en mode de codage Inter. Cependant, comme on le verra par la suite, le processus de codage de ces deux modes est très différent et un seul n-uplet de paramètres (en l'espèce il s'agit d'un triplet) ne peut donc suffire. Ainsi, pour une séquence d'images donnée et une méthode de codage donnée, deux triplets de paramètres dans l'exemple considéré seront nécessaires : l'un des triplets sera spécifique au mode de codage Intra ([alpha]IN TR A'ssIN TR A'[gamma]IN TR A), l'autre triplet étant spécifique du mode de codage Inter ([alpha]INTER, ssINTER' [gamma]INTER). On verra dans la suite de la description la manière dont le modèle précité faisant intervenir les paramètres a, ss, y sera adapté à une séquence vidéo donnée et à une méthode de codage donnée. L'un des avantages du modèle de distorsion proposé ci-dessus est son adaptativité : Il pourra en effet être adapté à une séquence d'images donnée, ce qui permettra d'accroître l'efficacité de l'estimation de la distorsion. Pour obtenir un modèle valide, il est nécessaire d'avoir codé un nombre suffisant d'images, de manière à obtenir un nombre suffisant d'observations des données à modéliser. Or, comme on l'a vu plus haut, il n'est pas toujours possible, en pratique, d'obtenir suffisamment de données à observer. L'invention permet justement de déterminer un modèle de distorsion adapté à une séquence d'images courante sans toutefois nécessiter l'obtention d'un nombre minimal d'observations sur les données à modéliser. La description du procédé selon un exemple de réalisation de l'invention se décompose, de façon générale, de la façon suivante : # Constitution d'un ensemble de séquences d'images de référence : - recherche des valeurs des paramètres du modèle de distorsion adaptées à chaque séquence de référence de l'ensemble, - obtention d'au moins un descripteur de chaque séquence de référence de l'ensemble (informations représentatives du contenu des séquences). Analyse de la séquence d'images courante à coder : - obtention d'au moins un descripteur de la séquence courante, - comparaison de la séquence courante à au moins certaines des séquences de référence de l'ensemble par l'intermédiaire des descripteurs, - sélection d'une séquence de référence semblable à la séquence courante en ce sens que son contenu est le plus proche de cette dernière que celui des autres séquences de référence, - affectation à la séquence courante des valeurs des paramètres de la séquence de référence sélectionnée. On notera que la constitution de l'ensemble de séquences d'images de référence s'effectue avant l'analyse de la séquence d'images courante, et non en temps réel, lorsqu'il s'agit de traiter cette séquence courante à coder, c'est-à-dire de lui adapter le modèle de distorsion. Le procédé selon l'invention est, par exemple, mis en #uvre sur l'appareil de la figure 1. Sur cette figure est représenté un premier appareil de communication 1 qui est, par exemple, un serveur relié, de façon non représentée, à un ou plusieurs autres appareils de communication (machines clients), par l'intermédiaire d'un réseau de communication et de connexions considérées comme étant établies. Ce réseau est par exemple un réseau de communication local sans fil à l'intérieur d'une habitation. On notera que les données d'images stockées dans le serveur peuvent avoir été reçues de l'environnement extérieur à l'habitation, par exemple, par un autre réseau de communication tel que l'Internet. Dans l'exemple de réalisation considéré, on considérera uniquement des données vidéo. Le dispositif selon l'invention permet d'adapter un modèle d'estimation de la distorsion à une séquence d'images courante à coder. Le dispositif 2 selon l'invention est par exemple intégré au serveur 1 de la figure 1 et peut comporter des éléments électroniques et/ou des éléments logiciels. Toutefois, le dispositif selon l'invention pourrait, par exemple, être confondu avec le serveur 1. Le serveur comprend une unité 3 de stockage de données numériques telles que des séquences vidéo. On notera que les vidéos sont créées, par exemple, par un caméscope numérique ou tout autre moyen d'acquisition de données ou bien sont transmises par un réseau de communication extérieur et sont stockées dans l'unité 3 qui peut être incluse ou non dans le dispositif 2 selon l'invention. Cette unité peut être, par exemple, une base de données locale ou distribuée. Le dispositif comporte des unités 4 et 5 qui permettent respectivement de coder et décoder une séquence vidéo. Les algorithmes des procédés de codage et décodage seront décrits ultérieurement respectivement en référence aux figures 2a et 2b. Le dispositif comprend également une unité de stockage 6 destinée à mémoriser de façon temporaire des données numériques et des vidéos codées, et une unité 7 de récupération des descripteurs visés ci-dessus à partir de l'unité 3 de stockage. Le dispositif 2 comprend, en outre, une unité 8 de détermination des variances et des distorsions, une unité 9 de recherche des paramètres du modèle de distorsion, une unité 10 de stockage des différentes données et variables (variances, distorsions réelles des macro-blocs, paramètres optimaux, distances minimales ...) obtenues au cours de l'exécution de différents algorithmes décrits ci-après. Le dispositif 2 selon l'invention comporte également une unité de commande 11des différentes opérations exécutées. On notera que les différentes unités qui composent le dispositif selon l'invention et, plus généralement le serveur, résident sur la même machine. Cependant, il pourra être envisagé de distribuer ces unités sur plusieurs machines serveur et d'établir des communications entre ces différentes unités à travers le réseau de communication. Cette distribution des unités ne modifiant en rien la mise en #uvre de l'invention, on considérera par la suite, pour des raisons de simplicité, que toutes les unités sont localisées sur la même machine que nous appelons serveur. On revient maintenant sur la description du procédé selon l'invention. Pour constituer un ensemble de séquences d'images de référence, on peut utiliser les séquences dites d'entraînement qui sont disponibles sur les sites http:llkbs.cs.tu-berlin.dehstewelvceglsequences.htm et http://standards.pictel.com/ftp/video-site/sequences/ ou d'autres séquences connues de l'homme du métier. Ces séquences possèdent des caractéristiques suffisamment hétérogènes pour constituer un ensemble représentatif des différentes séquences existantes que l'on rencontre en pratique. A chaque séquence de l'ensemble des séquences sélectionnées seront associés, d'une part, deux triplets de paramètres du modèle de distorsion et, d'autre part, un ou plusieurs descripteurs de la séquence, comme on le verra dans la suite de l'exposé. On va maintenant décrire le processus de recherche des triplets de paramètres (a, ss, y) du modèle de distorsion pour chacune des séquences d'entraînement de l'ensemble des séquences sélectionnées et pour chaque mode de codage envisagé. Ceci va permettre d'expliquer la manière dont le modèle de distorsion choisi est adapté à chaque séquence vidéo d'entraînement et à une méthode de codage donnée. Cette recherche débute par le codage effectif de la séquence d'entraînement considérée que l'on souhaite modéliser et les paramètres du modèle d'estimation de la distorsion qui vont ensuite être déterminés seront adaptés à cette séquence et à la méthode de codage envisagée. Le codage d'une séquence vidéo, de même que son décodage, vont être décrits en référence aux figures 1a et 1 b. L'objectif du codage est d'obtenir un nombre représentatif d'observations de la distorsion en fonction de la variance. Chacune des observations correspondant à un macro-bloc, on va coder trente images de la séquence d'entraînement considérée. Si les images sont, par exemple, au format CIF, on obtiendra alors 30*396 observations. Les figures 2a et 2b illustrent respectivement le codage et le décodage d'une séquence vidéo en couleurs au format YUV. Cette séquence est une séquence d'entraînement de l'ensemble des séquences d'entraînement sélectionnées. Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, le décodeur vidéo utilisé pour la mise en oeuvre de cette invention est conforme à la partie visuelle du standard MPEG-4 (Information technology- Generic coding of audiovisual objects = part2: visual, ISO/IEC JTC1/SC 29/WG11 N 3056, December 2000). Dans l'exemple traité ici, la vidéo sera considérée comme un seul objet de forme rectangulaire. Par conséquent, seul un jeu restreint d'outils de compression qui permettent le décodage de la texture et la compensation de mouvement seront pris en compte. Les outils nécessaires au décodage de la forme arbitraire d'un objet ne sont donc pas utilisés ici. On notera que la texture d'une image est donnée par les valeurs des pixels de l'image qui sont exprimées sur trois composantes. L'ensemble des séquences vidéo d'entraînement sont stockées sur le serveur 1 sous forme non compressée. On utilise par exemple le format YUV de type 4 :2:0, qui signifie que les composantes de chrominance (U, V) ont quatre fois moins d'échantillons (pixels) que les composantes de luminance (Y). La figure 2a illustre le procédé de codage mis en #uvre par l'unité de codage 4 de la figure 1 sur chaque image de la séquence vidéo considérée. On notera que chaque image de la séquence vidéo est découpée en blocs de données de 8x8 pixels. Chaque groupe de quatre blocs forme un macro-bloc de 16x16 pixels. Le codage d'une image est effectué sur chacun des macro-blocs selon deux modes de codage distincts : l'un noté 1 pour le mode de codage Intra et l'autre noté P pour le mode de codage prédictif ou Inter. Une séquence d'images de 1 seconde sera codée de la façon suivante : IPPIPPIPPIPPIPPIPPIPPIPPIPPIPP ... Ceci signifie que la première image est codée selon le mode Intra, les deux suivantes selon le mode Inter, la suivante selon le mode Intra, les deux suivantes selon le mode Inter, etc.... Ainsi, pour une séquence de 30 images par seconde, 10 images seront codées en mode Intra et 20 images en mode Inter. En mode Intra, le codage s'effectue bloc par bloc selon les étapes E110 à E113 de la figure 2a. Dans ce mode de codage, chaque bloc constitue une unité élémentaire de données qui est codée indépendamment des autres blocs. On rappelle que les valeurs des pixels de chaque image de la séquence d'images sont, par exemple, stockées temporairement dans l'unité 6 de stockage temporaire de la figure 1 et constituent une vidéo qui est appelée vidéo originale. Ces valeurs peuvent aussi être stockées dans l'unité de stockage 3. Le procédé de codage d'un bloc en mode Intra débute par une étape E110 au cours de laquelle on calcule la transformée en cosinus discret selon la méthode connue décrite dans l'article intitulé "Fast Algorithms for the Discrete Cosine Transform", E. Feig and S. Winograd, IEEE Trans. On Signal Proc., vol. 40, No. 9, September 1992. L'étape E110 est suivie d'une étape Et 11qui prévoit de quantifier les coefficients transformés obtenus lors de l'étape E110 . L'étape E111 est suivie d'une étape E112 au cours de laquelle on ordonne les coefficients quantifiés de manière à ce que la méthode de codage à longueur variable utilisée lors de l'étape ultérieure E113 soit la plus efficace possible. Pour ce faire, on utilise la méthode de balayage décrite dans le standard Information technology- Generic coding of audio-visual objects = part2: visual, ISOIIEC JTC 1/SC 29/WG11 N3056, December 2000. L'étape E112 est suivie d'une étape E113 selon laquelle on effectue le codage statistique des coefficients ordonnés selon la méthode de codage à longueur variable décrite dans le standard Information technology- Generic coding of audio-visual objects = part2: visual, ISOIIEC JTC 1/SC 29/WG11 N3056, December 2000. A l'issue de l'étape E113, les coefficients codés statistiquement sont stockés dans l'unité de stockage temporaire 6 et sont concaténés aux autres informations de codage de l'image courante. En mode prédictif ou Inter, le codage s'effectue macro-bloc par macro-bloc où chaque macro-bloc constitue une unité élémentaire de données qui est codée indépendamment des autres. Chacun des macro-blocs peut être codé soit en mode Intra soit en mode Inter. Si le macro-bloc est codé en mode Intra, alors le codage s'effectue selon les étapes E110 à E113 décrites précédemment. Si le macro-bloc est codé en mode Inter, le codage s'effectue selon les étapes E115 à E117 qui vont être explicitées ci-après. Au cours de l'étape E115 on applique une méthode classique d'estimation de mouvement par comparaison de macro- blocs. Les algorithmes mis en #uvre s'appuient sur l'hypothèse simplificatrice selon laquelle les pixels d'un même macro-bloc sont animés du même mouvement. Le vecteur de mouvement d'un macro-bloc d'une image courante est alors déterminé en trouvant le macro-bloc le plus ressemblant dans l'image précédente dans une fenêtre de recherche présélectionnée. Si les dimensions de la fenêtre de recherche exercent une influence sur le temps de calcul de l'estimation de mouvement, le problème majeur lié à l'estimation de mouvement qui est effectuée par comparaison de macro-blocs reste la détermination de la distance entre les macro-blocs. On utilisera de préférence une méthode d'estimation de mouvement décrite dans l'article "Estimation de mouvement en ligne", L. Difdier, R. Kamdem, LIM Université de Provence, Dec. 96. Cette méthode permet d'obtenir un vecteur de mouvement à deux composantes de mouvement translationnel. Pour obtenir un train binaire conforme au standard MPEG-4, ce vecteur de mouvement est codé différentiellement par rapport à une prédiction effectuée à partir des vecteurs de mouvement des macro-blocs déjà codés du voisinage immédiat du macro-bloc courant. L'étape E115 est suivie d'une étape E116 au cours de laquelle on code statistiquement le vecteur de mouvement différentiel précédemment déterminé. Les coefficients ainsi obtenus sont stockés dans l'unité de stockage temporaire 6 et sont concaténés aux autres informations de codage de l'image courante. Une fois que le mouvement pour un macro-bloc a été estimé lors de l'exécution de l'étape E115, alors, conformément à l'étape E117, un macro-bloc dit prédit est construit à partir du macro-bloc de l'image précédente auquel est appliqué le vecteur de mouvement associé à ce macro-bloc. Ensuite, un macro-bloc dit de différence, est calculé entre le macrobloc de l'image courante et le macro-bloc prédit. On mesure alors la variance de ce macro-bloc de différence. Si la variance est supérieure à un seuil prédéterminé, alors le macrobloc de l'image courante est codé en mode Intra. Ce macro-bloc sera codé en mode Inter dans le cas contraire. L'étape E117 est suivie d'une étape E118 au cours de laquelle, soit on code le macro-bloc de différence selon le mode Intra décrit plus haut, soit on code le macro-bloc courant selon le mode Intra. Les coefficients résultant du mode de codage Intra sont stockés dans l'unité de stockage temporaire 6 et sont concaténés aux autres informations de codage du macro-bloc de l'image courante. Les paramètres utilisés lors des étapes de quantification et de codage à longueur variable, sont définis pour chaque macro-bloc, que ce soit dans le mode Intra ou Inter. A cet effet, on utilise une méthode de contrôle de débit classique lors d'une étape E114. Cette méthode permet de contrôler l'allocation de débit pour chaque macro-bloc de manière à ne pas dépasser le débit total alloué à la transmission de la vidéo compressée. Dans l'exemple décrit, la valeur de débit maximale est fixée par la valeur BP. Les paramètres de quantification seront fixés en début de codage à une valeur comprise entre les valeurs inférieure et supérieure des paramètres de quantification fixés par le standard MPEG-4. On prendra par exemple un paramètre QP égal à 20. Cependant, en raison de la propriété de normalisation du modèle de distorsion, les paramètres du modèle resteront valables quelle que soit la valeur de QP. Les données codées et stockées de façon temporaire dans l'unité 6 sont mises au format MPEG-4, comme indiqué dans le standard Information technology- Generic coding of audio-visual objects = part2: visual, ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG11 N3056, December 2000. Durant le codage, l'unité de commande 11 de la figure 1 fait appel à l'unité de calcul 8 qui calcule pour chaque macro-bloc de l'image sa variance avant l'opération de quantification. Pour les macro-blocs codés en mode Intra, le calcul de la variance est effectué directement à partir des macro-blocs de la séquence originale avant l'étape E111. Pour les macro-blocs codés en mode Inter, la variance est calculée sur les macro-blocs de différence à l'étape E117. Les informations de variance ainsi que le mode de codage utilisé pour chaque macro-bloc sont stockés dans l'unité de stockage 10 de la figure 1. La figure 2b illustre le procédé de décodage mis en #uvre par l'unité de décodage 5 du dispositif 2 de la figure 1. La figure 2b illustre le décodage d'un macro-bloc codé soit en mode Intra, tel qu'indiqué par les étapes 122 à 126, soit en mode Inter ou prédictif comme indiqué par les étapes 127 à 132. L'algorithme de décodage débute par une étape E119 au cours de laquelle on récupère le mode de codage du macro-bloc courant. Au cours de l'étape E120, on procède à un test pour savoir si le macro-bloc a été codé en mode Intra. Dans l'affirmative, l'étape E120 est suivie d'une étape E121 qui prévoit de récupérer, à partir de l'unité de stockage 6, les coefficients statistiques (codes à longueur variable) liés à ce macro-bloc. L'étape E121 est suivie d'une étape E122 qui effectue le décodage de ces coefficients selon la table de coefficients décrite dans le standard Information technology- Generic coding of audio-visual objects = part2: visual, ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG11 N3056, December 2000. Les coefficients ainsi obtenus forment un ensemble de données bidimensionnelles noté QF[u][v]. Au cours de l'étape suivante E123, on effectue une opération de quantification inverse sur les valeurs de l'ensemble de données QF [u][v] obtenir le tableau bidimensionnel F" [u][v] selon les tables de quantification décrites dans le standard Information technology- Generic coding of audiovisual objects = part2: visual, ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG11 N3056, December 2000. Au cours de l'étape suivante E124, on applique une méthode de saturation aux valeurs des coefficients du tableau bidimensionnel F" [u][v] selon le standard Information technology- Generic coding of audio-visual objects = part2: visual, ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG11 N3056, December 2000, de manière à obtenir le tableau bidimensionnel F' [u][v] dont les valeurs appartiennent à l'intervalle [-2 bits par pixel + 3, 2 bits par pixel +3 - 1]. Le nombre de bits par pixels est de préférence égal à 8. Au cours de l'étape suivante E125, on effectue une opération de contrôle des coefficients saturés de manière à obtenir les coefficients DCT F [u][v]. Au cours de l'étape suivante E126, on reconstruit les valeurs des pixels du macro-bloc courant en fonction des coefficients DCT F[u][v] en utilisant la méthode de décodage décrite dans l'article "Fast Algorithms for the Discrete Cosine Transform", E. Feig and S. Winograd, IEEE Trans. On Signal Proc., vol. 40, No. 9, September 1992. Ces valeurs reconstruites sont stockées dans l'unité de stockage 6. L'algorithme de décodage d'un macro-bloc est donné ci-dessous. Les valeurs des coefficients dc~scaler, quantiser scale et de la matrice W[l][u][v] utilisés dans cet algorithme sont des valeurs définies par le standard Information technology- Generic coding of audio-visual objects = part2: visual, ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG11 N3056, December 2000. for (v=0; v for (u=0; u 2 bits~per~pixel + 3 - 1 ) { F1u][v] 2 bits~per~pixel + 3 ~ . } else { if(F"[u]M } else { F1u][v] F'1u][v]; } } sum sum + F1u][v]; F[u][v] F1u][v]; } } La méthode de transformation en cosinus discret d'un pixel f (x,y) d'un bloc de taille N x N est donnée par l'équation suivante : avec u, v = 0, 1, 2, N-1, où x, y sont les coordonnées spatiales, u, v sont les coordonnées dans le domaine transformé, et Chaque pixel est représenté par n bits (pour représenter une des composantes Y, U ou V) et les coefficients transformés sont représentés par (n+4) bits. L'amplitude des coefficients DCT est comprise dans l'intervalle [- 2n+3 :+2n+3-1]. On utilise de préférence une méthode rapide de codage/décodage DCT. Cette méthode, décrite dans l'article "Fast Algorithms for the Discrète Cosine Transform", E. Feig and S. Winograd, IEEE Trans. On Signal Proc., vol. 40, No. 9, September 1992, permet de coder/décoder des macro-blocs de taille 2m (ici m=3) selon l'équation suivante : où Y est le vecteur des coefficients DCT de dimension 8 etC8la matrice 8*8 de coefficients DCT. Cette matrice peut être factorisée et, après quelques manipulations algébriques, cette matrice est égale à C8 =P8 *K8 *B8, où P8 est une matrice de permutation des signes de dimension 8*8, K8 et B8 sont des matrices de coefficients de dimension 8*8 qui ont été définies de manière à obtenir un codeur/décodeur rapide. Consécutivement à l'étape E126, l'étape E133 prévoit un stockage et une visualisation des macro-blocs décodés. L'image courante est reconstruite une fois que tous les macro-blocs de cette image sont décodés et visualisés. De retour à l'étape E120, si le résultat du test est négatif, cela signifie que le macro-bloc a été codé en mode Inter ou prédictif. Au cours de l'étape suivante E127, on récupère alors des informations dans l'unité de stockage 6 de la figure 1. Ces informations sont propres au codage du macro-bloc en mode Inter et sont, par exemple, les coefficients statistiques (codes à longueur variable) liés à ce macro-bloc. L'étape E127 est suivie d'une étape E128 qui prévoit de décoder ces coefficients statistiques de manière à obtenir le vecteur de mouvement différentiel. Au cours de l'étape suivante E129, on reconstruit le vecteur de mouvement à partir du vecteur de mouvement différentiel et du vecteur de mouvement (Px,Py) du macro-bloc de l'image précédente disposé à la même position spatiale. L'algorithme utilisé est le suivant : r size = vop~fcode - 1 f = 1 r size high = (32 * f) - 1 ; low = ((-32) * f); range =( 64 * f); if ( (f == 1) Il (horizontal~mv~data == 0) ) MVDx = horizontal~mv~data; else MVDx = ( ( >4>s(horizontal~mv~data) - 1 ) * f ) + horizontaLmv~residual + 1; if (horizontal mv~data high) MVx = MVx - range; MVy = Py + MVDy; if ( MVy high) MVy = MVy - range; Les paramètres du train binaire sont tels que les composantes MVDx et MVDy du vecteur de mouvement différentiel, appartiennent à l'intervalle [low; high]. Les valeurs extrêmes de cet intervalle sont choisies lors de l'implémentation du décodeur. Par ailleurs, les composantes du vecteur de mouvement reconstruit, MVx et MVy, appartiennent également à cet intervalle. Les valeurs qui définissent cet intervalle pour les vecteurs de mouvement sont définis par le standard Information technology- Generic coding of audio-visual objects = part2: visual, ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG11 N3056, December 2000. On notera que r~size, f, MVDx, MVDy, high , low et range sont des variables, tandis que les données horizontal~mv-data, vertical~mv~data, horizontal~mv~residual et vertical~mv~residual sont extraites du train binaire. La variable vop~fcode fait référence au mode de prédiction utilisé qui est extrait du train binaire. Au cours de cette même étape E129, le macro-bloc de l'image précédente est compensé en mouvement, c'est à dire que le macro-bloc est déplacé du vecteur de mouvement qui vient d'être reconstruit. Au cours de l'étape suivante E130, on récupère les informations propres au codage du macro-bloc en mode Intra et, notamment, les coefficients statistiques qui représentent le macro-bloc de différence. Au cours de l'étape suivante E131, on reconstruit le macro-bloc de différence à partir de ces coefficients statistiques selon le procédé de décodage Intra décrit précédemment, lors de l'exécution des étapes E122 à E126. L'étape E131 est suivie d'une étape E132 qui calcule la somme du macro-bloc compensé de l'étape E129 et du macro-bloc de différence obtenu à l'étape E131. L'étape E132 est suivie d'une étape E133 qui organise le stockage des macro-blocs décodés dans l'unité 6. Dès qu'une image est décodée, l'unité de commande 11 de la figure 1 fait appel à l'unité 8 qui calcule pour chaque macro-bloc de l'image sa distorsion réelle. Celle-ci est obtenue en calculant l'erreur quadratique moyenne EQM entre les macro-blocs de chaque image de la séquence vidéo originale et les macro-blocs de l'image correspondante de la séquence codée/décodée. Les informations de distorsion de chaque macro-bloc sont ensuite stockées dans l'unité de stockage 10. Dès qu'un nombre suffisant d'images de la séquence d'entraînement considérée ont été codées / décodées suivant les algorithmes précités, l'unité de commande 11 de la figure 1 exécute l'algorithme de recherche des paramètres du modèle d'estimation de la distorsion. Dans l'exemple de réalisation qui va suivre, on considère trente images d'une séquence vidéo qui ont été codées/décodées et on va chercher deux triplets de paramètres (a, ss, y) du modèle, l'un spécifique aux macro-blocs codés en mode Inter et l'autre spécifique aux macro-blocs codés en mode Intra. Excepté le mode de codage des macro-blocs qui sera spécifique selon les macro-blocs envisagés, le processus de recherche des paramètres sera le même. On considérera dans la suite l'exemple des macro-blocs codés en mode Inter, le principe s'en déduit aisément pour les macro-blocs codés en mode Intra. Les valeurs de la variance et de la distorsion de chaque macro-bloc qui ont respectivement été obtenues lors des opérations de codage et de décodage précitées sont stockées dans un tableau TAB formant un ensemble de points qui sera par la suite appelé nuage de points. Le nuage de points représentant la distorsion réelle mesurée d'un ensemble de données de l'image (blocs de données qui sont ici des macro- blocs) en fonction d'une mesure de leur énergie (par exemple leur variance). L'adaptation du modèle à la séquence de données originale considérée et à la méthode de codage envisagée consiste à déterminer le triplet de paramètres qui permettra de représenter au mieux la relation entre la distorsion et la variance. Dans l'exemple considéré, le triplet de paramètres que l'on recherche est celui qui permettra de minimiser la distance entre, d'une part, le nuage de points représentant la distorsion réelle mesurée d'un ensemble de blocs de données (macro-blocs) de l'image en fonction de leur variance et, d'autre part, l'ensemble des points distorsion/variance obtenus en appliquant le modèle d'estimation de la distorsion . La recherche de cette distance minimale peut s'écrire de la façon suivante : où D(S1,QP1) est la distorsion fournie par le modèle pour une variance Sl et un paramètre de quantification QPl, D,(S,,QP,) est la distorsion réelle pour un macro-bloc donné et Np est le nombre de macro-blocs considérés dans le processus de minimisation (nombre de points distorsion/variance). Dans la mesure où tous les macro-blocs sont quantifiés de la même manière, le paramètre de quantification QPi est commun à tous les macro-blocs et est égal à QP. Bien que cela ne soit nullement obligatoire, on peut malgré tout chercher à réduire la complexité du processus de minimisation de la distance précitée en limitant l'espace de recherche du triplet de paramètres. On peut ainsi déterminer un espace de recherche délimité par des bornes pour chacun des trois paramètres a, ss, y qui seront alors recherchés dans les intervalles suivants : La détermination de ces trois intervalles est effectuée à partir de l' ensemble de séquences d'images d'entraînement précité et qui sont représentatives de l'hétérogénéité des séquences à traiter. L'ensemble des séquences d'entraînement comporte par exemple des séquences comportant peu de mouvement et d'autres caractérisées par un mouvement important, des séquences peu texturées et d'autres davantage texturées ... Il convient de noter que cette étape de détermination préalable d'un espace de recherche limité ne sera effectuée qu'une seule fois en dehors du processus de recherche des paramètres pour une séquence vidéo donnée. On va maintenir décrire en référence à la figure 3 le processus de limitation de l'espace de recherche. La figure 3 illustre un algorithme comportant différentes instructions ou portions de code logiciel correspondant à des étapes du procédé selon l'invention. Le programme informatique qui est basé sur cet algorithme est mémorisé dans l'appareil 1 de la figure 1 et dans l'appareil programmable de la figure 9 qui sera décrite ultérieurement. L'exécution de ce programme informatique permet ainsi de mettre en #uvre le procédé selon l'invention. L'algorithme de la figure 3 comporte une première étape E300 au cours de laquelle on initialise chaque intervalle de recherche pour chacun des trois paramètres considérés à l'intervalle [0, 100]. Au cours de l'étape suivante E301, on initialise une variable k à la valeur 0, cette variable servant au décompte des K séquences d'entraînement envisagées de l'ensemble précité. Au cours de l'étape suivante E302, on procède à la recherche du triplet de paramètres (a, ss, y) pour la séquence d'entraînement d'ordre k. Le processus de recherche de ces paramètres sera explicité ultérieurement en référence aux figures 4 et 5. L'algorithme comporte ensuite une étape E303 de stockage des paramètres ainsi déterminés. L'étape suivante E304 prévoit d'effectuer un test sur la valeur de la variable k afin de vérifier si toutes les séquences d'entraînement ont bien été prises en considération. Dans la négative, l'étape E304 est suivie d'une étape E305 qui incrémente d'une unité la variable k des séquences d'entraînement et cette étape est alors suivie de l'étape E302 déjà évoquée ci-dessus. Au contraire, lorsque toutes les séquences d'entraînement ont été prises en considération dans cet algorithme, alors l'étape E304 est suivie d'une étape E306 au cours de laquelle on vérifie la validité des bornes des intervalles de recherche pour les paramètres considérés. Les bornes sont considérées comme valides si aucun des paramètres qui ont été déterminés à l'étape E302 n'a atteint l'une de ces bornes. Dans cette hypothèse, l'étape E306 est suivie d'une étape E307 au cours de laquelle on procède au stockage, dans l'unité de stockage 10 de la figure 1, des bornes ainsi validées qui prennent les valeurs suivantes : #mm = min #k' k #max = max ak, Nmm - min k, Nmax - mk X k. Ymm = mm Yk, Ymax = max Ykk Au contraire, lorsque les bornes sont considérées comme non valides, alors l'étape E306 est suivie d'une étape E308 au cours de laquelle de nouvelles bornes sont déterminées. * Lors de cette étape, chaque borne qui a été atteinte est augmentée de la valeur 1 si c'est une borne supérieure de l'intervalle ou diminuée d'une valeur 1 si c'est une borne inférieure. L'étape E308 est ensuite suivie de l'étape E301 déjà décrite cidessus. L'algorithme de la figure 4 comporte différentes instructions ou portions de code logiciel correspondant à des étapes du procédé selon l'invention. Plus particulièrement, cet algorithme concerne la détermination des trois paramètres a, ss y mentionnée à l'étape E302 de l'algorithme de la figure 3. Le programme informatique qui est basé sur cet algorithme est stocké dans l'appareil 1 de la figure 1 et dans l'appareil programmable de la figure 9. L'exécution de ce programme permet de mettre en #uvre le procédé selon l'invention. L'algorithme comporte une première étape E400 d'initialisation du paramètre a à la borne inférieure de son intervalle de recherche à savoir, dans l'exemple considéré, la valeur amax/100. Au cours de l'étape suivante E401, il est prévu d'effectuer un test afin de déterminer si le paramètre a est inférieur ou égal à la borne supérieure, [alpha]max, de son intervalle de recherche. Dans la négative, l'étape E401 est suivie d'une étape E402 qui met fin à l'algorithme. Au contraire, lorsque a est inférieur ou égal à la borne supérieure de son intervalle de recherche, alors l'étape suivante E403 prévoit d'initialiser le paramètre p à la valeur de la borne inférieure de son intervalle de recherche à savoir, dans l'exemple considéré, la valeur pmax/100. Au cours de l'étape suivante E404, on procède à un test afin de déterminer si le paramètre p est inférieur ou égal à la borne supérieure de son intervalle de recherche, pmax. Dans la négative, on passe à l'étape suivante E405 qui prévoit d'incrémenter la valeur du paramètre a. Dans l'exemple considéré, le pas d'incrémentation de ce paramètre est fixé à la valeur [alpha]max/100. L'étape E405 est ensuite suivie de l'étape E401 déjà décrite cidessus. Au contraire, lorsque le paramètre est inférieur ou égal à la borne supérieure de son intervalle de recherche, alors l'étape E404 est suivie d'une étape E406. Au cours de cette étape, il est prévu d'initialiser le paramètre y à la valeur de la borne inférieure de son intervalle de recherche, à savoir, dans l'exemple considéré, la valeur [gamma]max/100. Au cours de l'étape suivante E407, il est prévu d'effectuer un test afin de déterminer si le paramètre y est inférieur ou égal à la borne supérieure de son intervalle de recherche, ymax. Dans la négative, l'étape E407 est suivie d'une étape E408 au cours de laquelle on incrémente le paramètre ss suivant un pas d'incrémentation qui, dans l'exemple considéré est fixé à la valeur pmax/100. Cette étape est ensuite suivie de l'étape E404 déjà décrite ci-dessus. Au contraire, si le paramètre y est inférieur ou égal à la borne supérieure de son intervalle de recherche, alors l'étape E407 est suivie d'une étape E409. Au cours de cette étape, on détermine la distance entre les points du nuage de points mentionné plus haut et l'ensemble des points obtenus en appliquant le modèle d'estimation de la distorsion selon l'invention. Cette étape va être détaillée ci-après en référence à la figure 5. Consécutivement à l'étape E409, l'étape E410 prévoit d'incrémenter le paramètre y suivant un pas d'incrémentation qui, dans l'exemple considéré, est fixé à la valeur ymax/100. Cette étape est ensuite suivie de l'étape E407 déjà décrite ci-dessus. On va maintenant décrire en référence à la figure 5 les opérations effectuées à l'étape E409 de l'algorithme de la figure 4. Cet algorithme illustre le processus mis en #uvre pour la détermination de la distance entre les points représentants des sous-nuages et les points distorsion moyenne/variance moyenne obtenus par le modèle d'estimation de la distorsion selon l'invention, pour un triplet de paramètres donnés. L'algorithme de la figure 5 comporte différentes instructions ou portions de code logiciel correspondant à des étapes du procédé selon l'invention. Le programme informatique basé sur cet algorithme est stocké dans l'appareil 1 de la figure 1 et dans l'appareil programmable de la figure 9. L'exécution de ce programme permet ainsi de mettre en #uvre le procédé selon l'invention. L'algorithme débute par une étape E500 d'initialisation des variables n et Icumul à la valeur 0. La variable n servira au décompte des N, points qui seront traités dans cet algorithme et la variable tourna correspondra à la somme des distances entre les points. On notera toutefois qu'au lieu de calculer la distance entre chaque point du nuage de points à chaque point obtenu par le modèle de distorsion selon l'invention, il est possible de simplifier les opérations en divisant le nuage de points distorsion réelle / variance réelle en plusieurs sous-nuages comme le prévoit l'étape E501 de l'algorithme. Cette étape supplémentaire représente une amélioration par rapport au processus de calcul de distance minimale qui ne comporterait pas cette étape. Pour ce faire, le nombre de sous-nuages Ni est fixé suivant un critère de réduction de la complexité calculatoire considérée. Dans l'exemple considéré, ce nombre est par exemple égal à 20. On notera que chaque sous-nuage contient le même nombre de points Np/N,,, où le nombre Np représente le nombre de points distorsion/variance du nuage de points considéré. On obtient les sous-nuages en parcourant l'ensemble des Np points représentés par des coordonnées de distorsion, variance dans le sens des variances croissantes. Lorsqu'un nombre Np/N, de points ont été trouvés, alors un sousnuage est constitué et l'on recommence à dénombrer les points du nuage de points restants à partir de la variance courante en vue de constituer le sousnuage suivant. Chaque sous-nuage de points est ensuite représenté par la variance moyenne et la distorsion moyenne calculées sur les points de ce sous-nuage et ces valeurs moyennes correspondent alors, pour chaque sous-nuage, à un point appelé point représentant de ce sous-nuage. Ainsi, on déterminera ensuite, comme on le verra à l'étape ultérieure E504, la distance entre, d'une part, les points représentants des N, sous-nuages obtenus et, d'autre part, l'ensemble des points distorsion/variance obtenus par le modèle et correspondant aux moyennes des énergies de chaque sousnuage. Ainsi, l'algorithme de recherche des paramètres est moins complexe à mettre en #uvre que si un calcul exhaustif de la distance de chaque point du nuage distorsion/variance à chaque point obtenu par le modèle devait être effectué. Au cours de l'étape suivante E502, un test est pratiqué afin de déterminer si la variable n est inférieure à la valeur Ni . Dans la négative, cette étape est suivie d'une étape E503 qui met fin à l'exécution de l'algorithme de la figure 5 et permet le changement d'un ou de plusieurs paramètres, comme le prévoient l'étape E410 et les étapes suivantes de la figure 4. Lorsque le résultat du test pratiqué à l'étape E502 est positif, alors cette étape est suivie d'une étape E504 au cours de laquelle on applique le modèle de distorsion normalisée selon l'invention à la variance Sn du sousnuage de points considéré. On détermine ensuite la distance In donnée par la formule suivante : ln = #D (QP,Sn)-Dn(QP,Sn)#, où D(QP,Sn) et Dn(QP,Sn) sont respectivement la distorsion modélisée et la distorsion du représentant du sous-nuage de points pour la variance moyenne Sn de ce sous nuage de points. Au cours de l'étape suivante E505, on effectue la somme de la distance Icumul et de la distance In qui a été déterminée à l'étape précédente. Au cours de l'étape suivante E506, on effectue une comparaison de la distance cumulée courante Icumul obtenue à l'étape E505 avec la valeur minimale de la distance cumulée qui a été déterminée avec un triplet de paramètres précédent. Dans le cas où la distance cumulée courante est supérieure à la distance cumulée minimale Imin, et où [alpha] # /100 ou ssmax/100 ou [gamma] # [gamma]max/100, alors l'étape E506 est suivie d'une étape E507 qui met fin à la détermination de la distance et permet de prendre en considération de triplet de paramètres suivant. Au contraire, si Icumul est inférieur à Imin ou si a = amax/100etp = Pmax/100ety = ymax/100 (première itération de l'algorithme), alors l'étape E506 est suivie d'une étape E508. Au cours de cette étape, on effectue un test afin de vérifier si la distance cumulée a bien été déterminée sur les Ni points représentants des sous-nuages. Dans la négative, l'étape E508 est suivie d'une étape E509 qui prévoit d'incrémenter d'une unité la variable n afin de prendre en considération le point représentant du sous-nuage suivant. Cette étape est ensuite est suivie de l'étape E502 déjà décrite cidessus. Si, au contraire, les Ni points représentants ont été pris en compte dans cet algorithme, alors on passe à l'étape E510 qui prévoit de stocker les valeurs des paramètres courants a, ss, y dans les variables aopt, ssopt et yopt. Au cours de cette étape, la valeur minimale Inim de la distance cumulée Icumul obtenue avec le triplet de paramètres précédent prend la valeur de la distance cumulée courante qui vient d'être déterminée. Ceci met fin à l'algorithme de la figure 5. Il convient de noter que ce processus est ensuite exécuté de nouveau pour les macro-blocs codés suivant le mode de codage Intra. Ainsi, au terme de la recherche des paramètres permettant de minimiser la distance entre le nuage de points réels et le nuage de points modélisés, on disposera de deux triplets de paramètres, l'un spécifique au mode de codage Intra et l'autre spécifique au mode de codage Inter. Comme décrit en référence aux figures 3 à 5, deux triplets de paramètres (a, ss, y) du modèle de distorsion ont été déterminés pour une séquence d'entraînement donnée de l'ensemble des K séquences d'entraînement. Les algorithmes des figures 3 à 5 sont exécutés de manière itérative pour chacune des K séquences d'entraînement. Une fois les deux triplets de paramètres déterminés pour une séquence d'entraînement, on vise à obtenir à partir de cette séquence des informations représentatives de son contenu (descripteurs). Il est nécessaire de définir des descripteurs pertinents, capables de représenter les informations essentielles de la séquence. On propose, par exemple, d'utiliser deux descripteurs : le premier, la variance moyenne de la séquence, représentera l'activité spatiale de la séquence alors que le second, l'erreur quadratique moyenne entre deux images successives, notée EQM, représentera l'activité temporelle de cette séquence. Notons que d'autres descripteurs peuvent être utilisés et que le nombre de descripteurs peut être augmenté sans pour autant modifier le principe de l'invention. Par ailleurs, un seul descripteur peut, dans certains cas, suffire pour être représentatif d'une séquence d'images. Pour obtenir l'information de variance moyenne, on utilise les informations de variance par macro-bloc qui sont stockées dans l'unité de stockage 10 de la figure 1. Une moyenne de la variance sera ensuite calculée sur tous les macro-blocs codés de la séquence. Cette information constitue le premier descripteur de la séquence d'entraînement considérée et est stockée dans l'unité de stockage 3 de la figure 1. L'information d'erreur quadratique moyenne (EQM) est calculée entre deux images successives de la séquence originale au cours du codage à condition que l'image courante ne soit pas la première. En fin de codage, les NI -1informations d'erreur quadratique moyenne obtenues sont moyennées. Cette information constitue alors le second descripteur de la séquence d'entraînement considérée et est stockée dans l'unité de stockage 3 de la figure 1. On réitère ces opérations pour chaque séquence d'entraînement de l'ensemble des K séquences d'entraînement. Comme explicité ci-dessus, on vient ainsi de constituer l'ensemble des séquences d'entraînement (séquences de référence) en associant à chacune des séquences, d'une part, des valeurs de paramètres du modèle de distorsion adaptées à la séquence considérée (deux triplets de paramètres) et, d'autre part, deux descripteurs (variance moyenne et erreur quadratique moyenne) de cette séquence. On a ainsi pu classer les séquences d'entraînement de l'ensemble suivant leur contenu. Chaque séquence est représentée dans un espace à deux dimensions : la première dimension est donnée par la variance moyenne de la séquence et la seconde dimension est donnée par l'EQM moyenne entre deux images successives de la séquence. L'objectif de la description du procédé selon l'invention qui va suivre est de rechercher parmi les séquences d'entraînement de l'ensemble, celle qui se rapproche le plus de la séquence courante à coder. On considérera alors qu'une bonne approximation des paramètres du modèle de la séquence courante peut être donnée par les paramètres de la séquence sélectionnée. Une représentation graphique de cette procédure de sélection est donnée par la figure 6. Dans cette figure la séquence 11 a été sélectionnée comme étant la plus proche de la séquence courante parmi un ensemble de onze séquences d'entraînement. L'analyse de la séquence d'images courante selon l'invention et qui vise à déterminer les paramètres du modèle de distorsion adaptés à celle-ci est mise en #uvre au cours du codage de la séquence courante et est illustrée par l'algorithme de la figure 7. Par exemple, la séquence courante est codée sous une contrainte de débit Rc, exprimée en bits/s, et qui est transformée en une contrainte par image RI = Rc/Fr, où Fr est la fréquence temporelle de la séquence. On suppose que la séquence courante est stockée dans l'unité de stockage 6 de la figure 1 sous format YUV et que sa fréquence temporelle est de 30 Im/s. On suppose également que le processus de codage conservera la fréquence temporelle de la séquence à coder et la contrainte de débit RI sera celle utilisée dans l'algorithme de régulation de débit. L'algorithme de la figure 7 comporte différentes instructions ou portions de code logiciel correspondant à des étapes du procédé selon l'invention qui sont effectuées en temps réel, contrairement aux algorithmes des figures 3 à 5 (recherche des paramètres pour les séquences d'entraînement) et à l'obtention des descripteurs des séquences d'entraînement. Le programme informatique noté "Prog" qui est basé sur cet algorithme est mémorisé dans l'unité de recherche 9 de la figure 1 et exécuté par l'unité 9 sous le contrôle de l'unité de commande 11, ce qui permet ainsi de mettre en #uvre le procédé selon l'invention. Ce programme est également stocké dans l'appareil de la figure 9. L'algorithme comporte une première étape E700 d'initialisation de la variable nframe à 0. Cette variable sert au décompte des images codées. L'étape E700 est suivie de l'étape E701 qui extrait la nframe @eme image de la séquence. L'étape E701 est suivie de l'étape E702 qui vérifie le nombre d'images codées. Si, par exemple, un nombre suffisant Nframe d'images ont été codées (ce nombre est déterminé empiriquement et est, par exemple, égal à 30), on considère que le nombre d'observations distorsion/variance obtenues est suffisant pour mettre en oeuvre la recherche des paramètres adaptés à la séquence courante. Dans ce cas, l'étape E702 est alors suivie de l'étape E703 qui adapte le modèle à la séquence courante en appliquant les algorithmes des figures 4 et 5 décrits ci-dessus. L'étape E703 est suivie de l'étape E704 qui code l'image courante. L'algorithme de régulation de débit utilise les paramètres du modèle définis à l'étape E704. Notons que l'étape E704 est optionnelle et ne sera mise en #uvre que si l'appareil réalisant le codage dispose des ressources suffisantes pour effectuer la recherche des paramètres comme prévu aux algorithmes des figures 4 et 5. Dans le cas contraire, l'étape E702 sera toujours suivie de l'étape E705. Si le nombre d'images codées est inférieur à Nframe' l'étape E702 est suivie de l'étape E705 qui vérifie le numéro de l'image courante. Si ce numéro est égal à 0, on passe directement au codage de l'image courante à l'étape E704 et, par exemple, il n'y aura pas de régulation de débit pour cette image. Celle-ci sera codée en mode I avec un paramètre de quantification égal à 13. Si, au contraire, le numéro de l'image codée est différent de 0, alors l'étape E705 est suivie de l'étape E706 qui calcule la variance Vcurr de l'image courante. L'étape E706 est suivie de l'étape E707 qui calcule l'erreur quadratique moyenne,Ecurr, entre l'image courante et l'image qui la précède. Les étapes E706 et E707 visent à obtenir des informations représentatives de la séquence courante. L'étape E707 est suivie de l'étape E708 qui recherche la séquence d'entraînement de l'ensemble constitué des K séquences d'entraînement qui est la plus proche de la séquence courante du point de vue du contenu. Le détail de cette étape est fourni par la description qui suit, faite en référence à la figure 8 qui illustre un algorithme complétant celui de la figure 7. L'algorithme de la figure 8 comporte une première étape E800 d'initialisation des variables Dmun' n et Idopt qui représentent respectivement la distance minimale entre une séquence d'entraînement de l'ensemble et la séquence courante, le numéro de la séquence d'entraînement à laquelle est comparée la séquence courante et l'identificateur de la séquence d'entraînement minimisant la distance à la séquence courante. Notons que dans l'exemple de réalisation de l'invention, la métrique de distance utilisée est la distance L2 calculée suivant la formule suivante : où Vn et En sont respectivement la variance et l'erreur quadratique moyenne de la séquence d'entraînement (séquence testée) à laquelle la séquence courante est comparée et qui sont stockées dans l'unité de stockage 3 de la figure 1. L'étape E800 est suivie de l'étape E801 qui calcule, selon la formule précitée, la distance Dn entre la séquence d'entraînement testée et la séquence courante. L'étape E801 est suivie de l'étape E802 qui vérifie si la distance Dn est inférieure à Dmun # Dans l'affirmative, l'étape E802 est suivie de l'étape E803 au cours de laquelle la variable Idopt prend la valeur n et Dmun prend la valeur de Dn qui vient d'être déterminée. L'étape E802 et l'étape E803 sont toutes deux suivies de l'étape E804 qui teste si les K séquences d'entraînement ont été testées. Dans la négative, l'étape E804 est suivie de l'étape E805 qui incrémente la variable n d'une unité pour passer à la séquence d'entraînement suivante. L'étape E805 est alors suivie de l'étape E801 déjà décrite. Si toutes les séquences ont été testées, il est mis fin à l'algorithme de recherche de la figure 8 par une étape E806. Au cours de cette étape, les paramètres du modèle de la séquence d'entraînement qui ont minimisé la distance Dmun (séquence identifiée par la variable Idopt ) sont affectés à la séquence courante. On détermine ainsi de façon adaptée à la séquence courante les paramètres du modèle d'estimation de la distorsion lorsque l'on dispose d'un nombre d'observations sur la séquence courante à coder insuffisant, voire nul. De retour à la figure 7, l'étape E708 est suivie de l'étape E704 déjà décrite ci-dessus qui procède au codage de l'image courante. Dans ce cas, l'algorithme de régulation de débit utilise le modèle de distorsion avec les paramètres définis à l'étape E708 (figure 8). Dans tous les cas, l'étape E704 est suivie de l'étape E709 qui vérifie le nombre d'images codées. Si toutes les images ont été codées, l'algorithme prend fin à l'étape E710. Dans le cas contraire, l'étape E709 est suivie de l'étape E711 qui incrémente la variable Nframe d'une unité pour passer à l'image suivante. L'étape E711est alors suivie de l'étape E701 déjà décrite ci-dessus. En référence à la figure 9, est décrit un exemple d'appareil programmable mettant en oeuvre l'invention. Cet appareil est adapté à traiter des séquences d'images. Le serveur de la figure 1 prend, par exemple, la forme de l'appareil de la figure 9 qui inclut un dispositif selon l'invention, c'est-à-dire possédant tous les moyens nécessaires à la mise en #uvre d'exemples de réalisation de l'invention (moyens d'obtention d'informations représentatives d'une séquence courante, moyens de comparaison d'informations, moyens de sélection de la séquence d'entraînement la plus proche, moyens d'affectation des valeurs de paramètres), ou constitue lui-même un tel dispositif selon l'invention. Selon le mode de réalisation choisi et représenté à la figure 9, un appareil mettant en oeuvre l'invention est par exemple un micro-ordinateur 500 ou une station de travail connecté à différents périphériques, par exemple une caméra numérique 501 (ou un scanner, ou tout moyen d'acquisition ou de stockage d'image) reliée à une carte graphique et fournissant à l'appareil des données vidéo à modéliser et à coder. L'appareil 500 comporte un bus de communication 502 auquel sont reliés : - une unité centrale de traitement 503 (microprocesseur), qui exerce la fonction de l'unité de commande 11 de la figure 1, - une mémoire morte 504, pouvant comporter le programme "Prog" qui est basé sur les algorithmes des figures 2a, 2b, 3 à 5,7 et 8, - une mémoire vive 506, comportant des registres 507 adaptés à enregistrer des variables créées et modifiées au cours de l'exécution du programme précité et notamment les variables a, ss, y, aopt, ssopt, [gamma]opt, tourna Imin, n, amine [alpha]max, ssmin, ssmax, [gamma]min, Ymax, Ni, TAB, D(QP,Sn), Dn(QP,Sn), QP, Sn , Dmin, Dn, Vn, En, Vcurr, Ecurr, nframe, Nframe, K, Idopt et Nmax mentionnées en référence aux figures précédentes, - un écran 508 permettant de visualiser les données à traiter et/ou de servir d'interface graphique avec l'utilisateur qui pourra interagir avec le programme selon l'invention, à l'aide d'un clavier 510 ou de tout autre moyen tel qu'un dispositif de pointage non représenté, comme par exemple une souris ou un crayon optique, - un disque dur 512 pouvant comporter le programme "Prog" précité, - un lecteur de disquette 514 adapté à recevoir une disquette 516 et à y lire ou à y écrire des données, - une interface de communication 518 reliée à un réseau de communication 520, par exemple le réseau Internet, l'interface étant apte à transmettre et à recevoir des données. Le bus de communication permet la communication et l'interopérabilité entre les différents éléments inclus dans le micro-ordinateur 500 ou reliés à lui. La représentation du bus n'est pas limitative et, notamment, l'unité centrale est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du micro-ordinateur 500 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du micro-ordinateur 500. Le code exécutable du programme noté "Prog" permettant à l'appareil programmable de mettre en #uvre les procédés de modélisation de la distorsion des séquences d'entraînement (figures 3 à 5), d'adaptation du modèle à une séquence d'images courante (figures 7 et 8), de codage/décodage (figures 2a et 2b) selon l'invention, peut être stocké par exemple dans le disque dur 512 ou en mémoire morte 504 comme représenté sur la figure 9. Bien qu'un seul programme soit identifié, il est possible d'avoir plusieurs programmes ou sous programmes pour mettre en #uvre l'invention. Selon une variante, la disquette 516, peut contenir des données compressées et stockées ainsi que le code exécutable du ou des programmes selon l'invention qui, une fois lu par l'appareil 500, sera stocké dans le disque dur 512. En seconde variante, le code exécutable du ou des programmes pourra être reçu par l'intermédiaire du réseau de communication 520, via l'interface 518, pour être stocké de façon identique à celle décrite précédemment. Les disquettes peuvent être remplacées par tout support d'information tel que, par exemple, un disque compact (CD-ROM) ou une carte mémoire. De manière générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non à l'appareil, éventuellement amovible, est adapté à mémoriser un programme dont l'exécution permet la mise en #uvre du procédé selon l'invention. De manière plus générale, le programme pourra être chargé dans un des moyens de stockage de l'appareil 500 avant d'être exécuté. L'unité centrale 503 va commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur 512 ou la mémoire morte 504 ou bien dans les autres éléments de stockage précités. Lors de la mise sous tension, le ou les programmes qui sont stockés dans une mémoire non volatile, par exemple le disque dur 512 ou la mémoire ROM 504, sont transférés dans la mémoire vive RAM 506 qui contiendra alors le code exécutable du ou des programmes selon l'invention, ainsi que des registres pour mémoriser les variables nécessaires à la mise en #uvre de l'invention. Il convient de noter que l'appareil de traitement de données comportant un dispositif selon l'invention peut également être un appareil programmé. Cet appareil contient alors le code du ou des programmes informatiques par exemple figé dans un circuit intégré à application spécifique (ASIC). On notera que l'appareil de la figure 9 qui contient le programme "Prog" précédemment mentionné peut être le dispositif 2 de la figure 1. REVENDICATIONS 1. Procédé de détermination de paramètres d'un modèle d'estimation de la distorsion adaptés à une séquence d'images courante à coder, caractérisé en ce que, à chaque séquence d'images d'un ensemble de séquences d'images de référence sont associées des informations représentatives de la séquence d'images considérée et des valeurs de paramètres du modèle de distorsion adaptées à cette séquence d'images, le procédé comportant les étapes suivantes : - obtention d'informations représentatives de la séquence d'images courante, - comparaison d'informations représentatives de la séquence d'images courante avec des informations représentatives d'au moins certaines des séquences d'images de référence de l'ensemble, - en fonction du résultat de la comparaison, sélection de la séquence d'images de référence dont les informations représentatives sont les plus proches de celles de la séquence d'images courante, - affectation à la séquence d'images courante des valeurs de paramètres du modèle de distorsion associées à la séquence d'images de référence sélectionnée. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les séquences d'images de référence sont des séquences d'images d'entraînement, c'est-à-dire des séquences d'images de test qui forment un ensemble suffisamment hétérogène pour représenter sensiblement tous les types de séquences d'images rencontrés en pratique. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape de comparaison prévoit de mesurer une distance entre la séquence d'images courante et au moins certaines des séquences d'images de référence de l'ensemble dans un espace de dimension n, où chaque séquence d'images est représentée dans cet espace par n coordonnées correspondant chacune à des informations de type différent qui sont représentatives de la séquence considérée. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la séquence d'images de référence dont les informations représentatives sont les plus proches de celles de la séquence d'images courante est celle qui minimise la distance mesurée entre la séquence d'images courante et les séquences d'images de référence considérées. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les informations représentatives d'une séquence d'images sont des informations représentatives de l'activité spatiale et/ou temporelle de la séquence. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que les informations représentatives de l'activité spatiale sont la variance de la séquence d'images. 7. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que les informations représentatives de l'activité temporelle sont une valeur moyenne E des différentes valeurs d'erreur quadratique moyenne calculées entre plusieurs couples d'images successives de la séquence d'images. 8. Procédé selon les revendications 3 et 5 à 7, caractérisé en ce que la distance Dn mesurée entre, d'une part, la séquence d'images courante représentée par une variance Vcurr et une erreur quadratique moyenne Ecurr et, d'autre part, une séquence d'images de référence représentée par une variance Vn et une erreur quadratique moyenne En s'exprime par la formule : 9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que le modèle d'estimation de la distorsion comporte au moins un opérateur logarithmique pondéré par au moins un opérateur exponentiel. 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que le modèle pondéré d'estimation de la distorsion s'applique à des informations représentatives de la variance d'un bloc de données de l'image. 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que le modèle d'estimation de la distorsion pondéré s'écrit : où a, ss, y sont les paramètres du modèle et S est la variance d'un bloc de 5 10 15 20 25 30 données de l'image, S étant la variance normalisée et s'écrivant : où QP représente un paramètre de quantification du bloc de données considéré. 12. Dispositif de détermination de paramètres d'un modèle d'estimation de la distorsion adaptés à une séquence d'images courante à coder, caractérisé en ce que, à chaque séquence d'images d'un ensemble de séquences d'images de référence étant associées des informations représentatives de la séquence d'images considérée et des valeurs de paramètres du modèle de distorsion adaptées à cette séquence d'images, le dispositif comporte : - des moyens d'obtention d'informations représentatives de la séquence d'images courante, - des moyens de comparaison d'informations représentatives de la séquence d'images courante avec des informations représentatives d'au moins certaines des séquences d'images de référence de l'ensemble, - des moyens de sélection de la séquence d'images de référence dont les informations représentatives sont les plus proches de celles de la séquence d'images courante en fonction du résultat de la comparaison. - des moyens d'affectation à la séquence d'images courante des valeurs de paramètres du modèle de distorsion associées à la séquence d'images de référence sélectionnée. 13. Dispositif selon la revendication 12, caractérisé en ce que les séquences d'images de référence sont des séquences d'images d'entraînement, c'est-à-dire des séquences d'images de test qui forment un ensemble suffisamment hétérogène pour représenter sensiblement tous les types de séquences d'images rencontrés en pratique. 14. Dispositif selon la revendication 12 ou 13, caractérisé en ce que les moyens de comparaison prévoient de mesurer une distance entre la séquence d'images courante et au moins certaines des séquences d'images de référence de l'ensemble dans un espace de dimension n, où chaque séquence d'images est représentée dans cet espace par n coordonnées correspondant chacune à des informations de type différent qui sont représentatives de la séquence considérée. 15. Dispositif selon la revendication 14, caractérisé en ce que la séquence d'images de référence dont les informations représentatives sont les plus proches de celles de la séquence d'images courante est celle qui minimise la distance mesurée entre la séquence d'images courante et les séquences d'images de référence considérées. 16. Dispositif selon l'une des revendications 12 à 15, caractérisé en ce que les informations représentatives d'une séquence d'images sont des informations représentatives de l'activité spatiale et/ou temporelle de la séquence. 17. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que les informations représentatives de l'activité spatiale sont la variance de la séquence d'images. 18. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que les informations représentatives de l'activité temporelle sont une valeur moyenne E des différentes valeurs d'erreur quadratique moyenne calculées entre plusieurs couples d'images successives de la séquence d'images. 19. Dispositif selon les revendications 14 et 16 à 18, caractérisé en ce que la distance Dn mesurée entre, d'une part, la séquence d'images courante représentée par une variance Vcurr et une erreur quadratique moyenne Ecurr et, d'autre part, une séquence d'images de référence représentée par une variance Vn et une erreur quadratique moyenne En s'exprime par la formule : 20. Dispositif selon l'une des revendications 12 à 19, caractérisé en ce que le modèle d'estimation de la distorsion comporte au moins un opérateur logarithmique pondéré par au moins un opérateur exponentiel. 21. Dispositif selon la revendication 20, caractérisé en ce que le modèle pondéré d'estimation de la distorsion s'applique à des informations représentatives de la variance d'un bloc de données de l'image. 22. Dispositif selon la revendication 21, caractérisé en ce que le modèle d'estimation de la distorsion pondéré s'écrit : où a, ss, y sont les paramètres du modèle et S est la variance d'un bloc de données de l'image, S étant la variance normalisée et s'écrivant : où QP représente un paramètre de quantification du bloc de données considéré. 23. Appareil de communication, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif de détermination de paramètres selon l'une des revendications 12 à 22. 24. Moyen de stockage d'informations lisible par un ordinateur ou un microprocesseur comportant des instructions de code d'un programme d'ordinateur pour l'exécution des étapes du procédé de détermination de paramètres selon l'une des revendications 1 à 11. 25. Moyen de stockage d'informations amovible, partiellement ou totalement lisible par un ordinateur ou un microprocesseur comportant des instructions de code d'un programme d'ordinateur pour l'exécution des étapes du procédé de détermination de paramètres selon l'une des revendications 1 à 11. 26. Programme d'ordinateur chargeable dans un appareil programmable, caractérisé en ce qu'il comporte des séquences d'instructions ou des portions de code logiciel pour mettre en #uvre les étapes du procédé de détermination de paramètres selon l'une des revendications 1 à 11, lorsque ce programme d'ordinateur est chargé et exécuté par l'appareil programmable.