Brevet FR2880498A1 — publié le 20060707

L'invention concerne un dispositif et une méthode d'analyse d'images. Les dispositifs de codage d'images sont d'autant plus efficaces qu'ils codent des images possédant une entropie temporelle ou spatiale réduite. Ils se trouvent donc souvent associés à des dispositifs de pré- traitement d'images dans lesquels les images sont traitées de façon à permettre un meilleur codage. Le but d'un pré-traitement vidéo est avant tout d'augmenter les performances d'un système de codage associé, ce qui peut se traduire de 2 manières:améliorer la qualité de l'image codée/décodée pour un débit identique, ou diminuer le débit de codage pour une qualité d'image identique. Toutefois, certains traitements ont tendance à réduire la définition de l'image de manière trop visible; il est donc intéressant d'établir un contrôle efficace de ces traitement pour éviter au mieux ces inconvénients. Les procédés habituels de contrôle des filtres spatiaux sont souvent d'ordre général: la séquence d'images à traiter est caractérisée de façon globale et la sévérité des filtres est ajustée en fonction du résultat. L'invention propose donc de contrôler localement, au niveau du pixel, tout système de réduction d'entropie ou de définition, qui fonctionne dans un axe spatial. A cet effet, l'invention concerne un dispositif d'analyse d'images vidéo comprenant: - des moyens d'obtenir les composantes hautes fréquences d'une image, - des moyens d'obtenir une image haute fréquence à partir desdites 30 composantes hautes fréquences, - des moyens de calculer la variance pour chaque pixel de ladite image haute fréquence, - des moyens d'associer un coefficient à chaque pixel de l'image en fonction de ladite variance, ledit coefficient étant représentatif de la sensibilité visuelle de chaque pixel pour l'oeil humain. Selon l'invention, les moyens d'obtenir les composantes hautes fréquences comprennent des moyens de transformation en ondelettes dudit signal vidéo. Avantageusement, les moyens d'obtenir une image haute fréquence comprennent des moyens de pondérer les images hautes fréquences obtenues par transformation en ondelettes en affectant une pondération supérieure à l'image haute fréquence représentative des contours diagonaux. En effet, l'oeil s'accroche moins facilement aux contours diagonaux qu'aux contours horizontaux et verticaux. Ainsi, il est avantageux de privilégier les composantes représentatives des contours diagonaux pour pouvoir y effectuer des traitements ultérieurement. De manière préférée, les moyens de calculer la variance de chaque pixel définissent pour chaque pixel un voisinage centré sur ledit pixel et calculent l'écart moyen des valeurs de chaque pixel dans ledit voisinage. Selon un mode de réalisation préféré, le dispositif comprend des moyens de découper l'échelle des variances en plages de longueur égales, les moyens d'associer un coefficient k à chaque pixel attribuant une valeur audit coefficient par plage. De manière préférée, les moyens d'associer un coefficient k modifient ledit coefficient en fonction de la distance du pixel courant au centre de l'image. Effectivement, l'oeil s'attarde plus sur les zones centrales de l'image et ainsi ces zones doivent être privilégiées. Selon un mode de réalisation préféré, le dispositif comprend des moyens de détecter des zones à faible mouvement dans l'image. De manière préférée, les moyens de calculer un coefficient k pour chaque pixel, réduisent ladite valeur du coefficient k à une valeur minimale lorsque ledit pixel associé au coefficient k appartient à une zone fixe. Les zones fixes de l'image sont des zones particulièrement sensibles à l'oeil humain. Ces zones sont donc des zones dans lesquelles il faut de préférence éviter de faire des traitements qui modifieraient la qualité de l'image dans des zones sensibles. L'invention concerne également un dispositif de pré-traitement vidéo comprenant des moyens de réduction d'entropie sur un signal vidéo entrant, des moyens d'effectuer une opération de mélange entre ledit signal vidéo entrant et le signal vidéo après réduction d'entropie caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif selon l'une des revendications 1 à 8, ledit coefficient k effectuant une pondération entre le signal vidéo entrant et le signal vidéo après réduction d'entropie dans les moyens de mélange. L'invention concerne également un dispositif de codage vidéo caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif d'analyse d'images vidéo selon l'une des revendications 1 à 8, ledit coefficient k permettant d'ajuster le taux de compression appliqué par ledit dispositif cle codage. L'invention concerne également un dispositif de tatouage numérique caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif d'analyse d'images vidéo selon l'une des revendications 1 à 8, ledit coefficient k permettant de déterminer la zone de l'image contenant ledit tatouage. L'invention concerne également un procédé d'analyse d'images vidéo comprenant: - Une étape d'obtention des composantes hautes fréquences d'une image, - Une étape d'obtention d'une image haute fréquence à partir des composantes hautes fréquences, - Une étape de calcul de la variance pour chaque pixel de ladite image haute fréquence, - Une étape d'association d'un coefficient (k) pour chaque pixel de l'image en fonction de ladite variance, ledit coefficient étant représentatif de la sensibilité visuelle de chaque pixel pour l'oeil humain. L'invention sera mieux comprise et illustrée au moyen d'exemples de modes de réalisation et de mise en oeuvre avantageux, nullement limitatifs, en référence aux figures annexées sur lesquelles: la figure 1 représente un exemple de dispositif selon l'invention, la figure 2 représente une courbe de sensibilité au contraste utilisée pour le calcul des coefficients de pondération des images hautes fréquence, la figure 3 représente un exemple d'application d'un dispositif selon l'invention, - la figure 4 représente un exemple de procédé selon l'invention. Les modules représentés sont des unités fonctionnelles, qui peuvent ou non correspondre à des unités physiquement distinguables. Par exemple, ces modules ou certains d'entre eux peuvent être regroupés dans un unique composant, ou constituer des fonctionnalités d'un même logiciel. A contrario, certains modules peuvent être éventuellement composés d'entités physiques séparées. Le signal vidéo Sid en entrée du dispositif de pré-codage est un signal vidéo de type entrelacé. Afin d'améliorer les performances du dispositif de pré codage, le signal vidéo Sid est désentrelacé. Un désentrelaceur double le nombre de lignes par trame d'un signal vidéo Si en utilisant un procédé de désentrelacement connu de l'homme du métier basé sur trois trames consécutives du signal vidéo Si. On obtient alors des trames progressives qui contiennent chacune la définition verticale complète d'une image permettant d'effectuer ensuite des comparaisons trame à trame, les lignes respectives de deux trames consécutives étant spatialement au même endroit de l'image. Un module 5 d'analyse d'ondelettes sépare les différentes composantes fréquentielles des images du signal vidéo Si désentrelacé en sous bandes. Ce module d'analyse d'ondelettes comprend deux filtres monodimensionnels, un filtre passe bas et un filtre passe haut. Ces deux filtrages sont effectués d'abord sur les lignes puis ensuite sur les colonnes. A la suite de ce filtrage, on dispose alors de quatre images: une image de basses fréquences, - une image de hautes fréquences verticales, HFV, une image de hautes fréquences horizontales, HFH, une image de hautes fréquences diagonales, HFD. Les trois sous-images hautes fréquences, HFV, HFH, HFD sont transmises à un module 6 qui les somme. En effet, on utilise ici les propriétés de l'oeil. L'oeil est moins sensible aux dégradations dans les zones de l'image à fréquence spatiale élevée. La texture, caractérisée par des fréquences spatiales élevées, agit comme un signal masquant et permet donc de masquer une possible dégradation. On repère donc les zones à fréquence spatiale élevée. Dans ces zones, on pourra donc dans des applications de codage vidéo par exemple, réduire l'entropie de l'image et donc ainsi réduire le débit sans que l'image soit dégradée visuellement pour l'ceil. Le module 6 effectue une somme pondérée de ces trois sous-images pour obtenir une image HF. Cette somme pondérée est basée sur une propriété du système visuel humain qui fait que l'oeil s'accroche moins facilement aux contours diagonaux qu'aux contours horizontaux et verticaux. La sensibilité de l'oeil est anisotrope. La pondération favorise donc la sous-image HFD en lui donnant un poids plus important que les sous-images HFV et HFD. Image HF = (A * HFV) + (B* HFH) + (C " HFD) avec C>B et C>A. Les coefficient A, B, C sont définis expérimentalement de la manière suivante: A= 0.25, B= 0.25, C=0.5, Dans un autre mode de réalisation, les coefficients A, B, C peuvent être définis en utilisant une courbe de CSF (acronyme anglais de contrast sensitivity function ). Un tel exemple de courbe est défini en figure 2. La CSF traduit la sensibilité de l'oeil pour détecter un signal (la sensibilité est en fait l'inverse d'une valeur de contraste qui provoque la première détection). Par conséquent, si on regarde la courbe, on constate que: la sensibilité est maximum pour les fréquences horizontales et verticales faibles. Cela signifie qu'un signal caractérisé par une faible fréquence est détectable par l'ceil même avec un faible contraste. A fréquences plus élevées, ce seuil de contraste augmente fortement (sensibilité nulle), - par ailleurs, à fréquences équivalentes, l'oeil détecte plus facilement les signaux sur les composantes verticales et horizontales que sur les fréquences diagonales. Du fait de la gravité, l'oeil est confronté essentiellement à des structures horizontalesNerticales. Le système biologique a alors développé une hyper sensibilité pour ces orientations. Dans cette invention, on prend en compte la faible sensibilité de l'oeil humain de détection sur les composantes diagonales pour dégrader plus fortement les structures diagonales de l'image. Les paramètres de pondération seront donc déduits d'une courbe CSF normalisée de la façon suivante: A = B = 1 ValeurCSFNorm C = 1 ValeurCSFNorm L'image HF ainsi obtenue est transmise à un module 7 qui calcule la 5 variance pour chaque pixel de cette image HF. Le module 7 choisit un voisinage autour de chaque pixel. Ce voisinage est un carré de 5*5 pixels centré sur le pixel courant. Le module 7 calcule alors l'écart moyen de luminance des pixels dans ce voisinage. Le résultat de ce calcul donne une image de variance sur une échelle de 256 niveaux de gris, où l'amplitude de chaque pixel représente un niveau de textures. L'image de variance obtenue est transmise à un module 9 qui calcule un coefficient k pour chaque pixel de l'image. Le coefficient k est représentatif de la sévérité du traitement qui peut être appliqué sur le pixel correspondant. Plus le coefficient k est élevé, plus le pixel correspondant fait partie d'une zone à forte texture où la diminution d'entropie sera particulièrement bénéfique pour le codage. Pour chaque pixel, on fait une correspondance entre la variance obtenue et le coefficient k selon le tableau suivant: Valeur de la variance VAR Valeur de k VAR=[0...31] 3/16=Kmin VAR = [ 32...63] 4/16 VAR=[64...95] 5/16 VAR = [ 96...127] 6/16 VAR = [ 128...159] 8/16 VAR = [ 160...191] 10/16 VAR = [ 192...223] 12/16 VAR = [ 224...255] 14/16 Tableau 1 Afin d'obtenir une carte lissée, il est important de tenir compte des pixels voisins. Effectivement, un pixel ayant un coefficient k élevé et proche de 1 ne peut être entouré de pixels ayant une étiquette nulle. Le module 9 applique donc un filtre passe-bas Gaussien en deux dimensions sur les coefficients k. Le tableau suivant donne un exemple de filtre Gaussien en deux dimensions à appliquer sur le coefficient k. II donne les valeurs de coefficients à appliquer sur une fenêtre de 5 pixels par 5 pixels, un facteur de normalisation de 1/1444 étant à appliquer. 1 9 18 9 1 9 81 162 81 9 18 162 324 162 18 9 81 162 81 9 1 9 18 9 1 Tableau 2 Le module 9 applique également une pondération de Huber afin de favoriser la zone centrale de l'image particulièrement sensible pour l'oeil. On appelle Kin(x,y) la valeur de k pour le pixel de coordonnées (x, y) suite à l'application du filtre Gaussien et Kout(x,y) la valeur de k pour ce même pixel après application de la pondération de Huber, Kout(x, y) _ (1 D)Kin(x, y) pour dco,,0 (x, y) > I) d... v.. (x,y) Kout(x,y) =0 pour d,0,0(x,y) La valeur kout(x,y) ainsi obtenue pour chaque pixel de l'image est ensuite validée par un module 8 qui détecte les zones fixes de l'image. Le module 8 détecte les zones à faible mouvement de l'image et les zones à fort mouvement de l'image. En effet, une autre caractéristique psycho-visuelle est que les zones variant peu temporellement sont celles où l'ceil est susceptible de distinguer le mieux les défauts. Le coefficient k pour les pixels dans ces zones doit donc être minimisé. Le module 8 de détection de zones fixes, reçoit en entrée le signal vidéo désentrelacé sid. Le module 8 détecte les zones fixes de la trame courante par rapport à la trame précédente. Le module 8 comprend pour ce faire un module à retard pour retarder le signal Si d'une trame. La détection de zones fixes consiste à détecter les zones qui de trame à trame ou d'image à image, restent absentes de mouvement. La détection des zones fixes est effectuée à partir des informations de luminance et est effectuée sur des blocs de taille variable. On calcule l'erreur moyenne entre les blocs de même coordonnées de chaque trame. Cette erreur est comparée à un seuil prédéterminé pour valider ou non la zone fixe. Plus la taille des blocs est petite, plus l'analyse est précise mais sensible au bruit. Les zones fixes ne sont pas calculées pour chaque pixel de l'image mais pour des blocs de 2*2 pixels, afin d'assurer une certaine stabilité. Pour des blocs de 2*2 pixels, la moyenne de l'erreur rapportée à l'échelle d'un pixel (0...255) ne doit pas dépasser 6, valeur du seuil. Le module 8 produit en sortie un signal ZFT qui indique que le pixel courant fait partie d'une zone dite fixe par rapport à la trame précédente. Le module 9 prend en compte le signal ZFT de la manière suivante: - pour chaque pixel n'appartenant pas à une zone fixe (ZFT=O), k=ko t, - pour chaque pixel appartenant à une zone fixe, k=kmin. La figure 2 illustre un exemple de réalisation dans lequel le coefficient k calculé est utilisé pour du pré-traitement vidéo. Un signal vidéo Si est désentrelacé par un module de désentrelacement 2. Le module de désentrelacement 2 produit en sortie un signal décentrelacé Sid qui entre dans un module d'analyse 1 tel que décrit en figure 1. Le module d'analyse 1 produit en sortie un coefficient k pour chaque pixel de l'image. Un module 3 de traitement de réduction d'entropie reçoit en entrée le signal Si. Le module 3 de traitement de réduction d'entropie est avantageusement constitué d'opérateurs morphologiques. Différentes méthodes connues de l'homme du métier permettent d'appliquer une réduction d'entropie. Un opérateur mélangeur 4 reçoit en entrée le coefficient k fourni par le module d'analyse 1 ainsi que la sortie vidéo du module de réduction d'entropie T. L'opérateur mélangeur 4 reçoit également en entrée le signal vidéo Si. Il effectue l'opération suivante: So=k*T+(1 K) *Si So étant la sortie vidéo de l'opérateur mélangeur. Ainsi, si la valeur de k est élevée, le signal vidéo après pré- traitement vidéo, représenté ici par une réduction d'entropie, est proche du signal T. On applique donc une forte réduction d'entropie pour les zones moins sensibles aux dégradations. Par contre, si la valeur de k est faible, le signal vidéo S. est proche du signal d'entrée et subit donc une très faible réduction d'entropie. On applique donc une faible réduction d'entropie pour les zones plus sensibles aux dégradations. Dans des applications telles le tatouage numérique, le coefficient k est utilisé pour signaler les zones dans lesquelles il est préférable de placer le tatouage. Lorsque k est élevé, la zone est moins sensible aux dégradations visuelles et dans ce cas, cette zone peut être judicieusement choisie pour y placer un tatouage numérique. l0 Dans des applications de codage vidéo, le coefficient k peut servir à attribuer plus de ressources de codage dans les zones particulièrement sensibles à l'ceil. Par ressource de codage, on peut par exemple considérer que l'on peut utiliser un pas de quantification plus faible pour ces zones plus sensibles. La figure 4 représente un exemple de procédé selon l'invention mis en oeuvre dans le module d'analyse 1. A l'étape El, l'image d'entrée est désentrelacée. Lors d'une étape E2, l'image désentrelacée est décomposée en ondelettes afin d'obtenir les composantes hautes fréquences de l'image. D'autres méthodes telles une transformée en cosinus discrète permettent d'obtenir les composantes hautes fréquences de l'image. Lors d'une étape E3, on effectue la somme pondérée des composantes hautes fréquences de l'image comme décrit en figure 1. Lors d'une étape E4, on choisit un voisinage pour chaque pixel de l'image. Selon le mode de réalisation préféré, on choisit un voisinage de 5 pixels sur 5 pixels centré sur le point courant. Lors d'une étape E5, on calcul l'écart moyen des pixels dans le 30 voisinage de chaque pixel de l'image hautes fréquences. Lors d'une étape E6, on calcule un coefficient k pour chaque pixel à partir de la variance du pixel comme indiqué précédemment dans le tableau 1. Lors d'une étape E7, on lisse le coefficient k en fonction de la valeur de k obtenue pour les pixels voisins. On applique donc un filtre passe-bas Gaussien en deux dimensions sur les coefficients k. Lors d'une étape E8, on mesure la distance entre le pixel courant et le centre de l'image. En effet, le centre de l'image étant une zone particulièrement attirante pour l'oeil, cette zone doit être privilégiée en terme de traitement d'image. Lors d'une étape E9, on applique un retard d'une trame sur l'image 10 d'entrée désentrelacée de manière à calculer les vecteurs de mouvement et à évaluer le mouvement dans l'image par rapport à la trame précédente. Lors d'une étape El0, on détecte les zones fixes dans l'image à partir des informations de mouvement. Lors d'une étape E11, on effectue un test afin de savoir si le pixel courant appartient à une zone fixe. Si le test est négatif, le pixel courant n'appartient pas à une zone fixe, alors, lors d'une étape E15, le coefficient k pour ce pixel prend la valeur minimale de k, kminÉ Si le test est positif, alors on passe à une étape E12. Lors de cette étape on passe à une étape E12 dans laquelle on teste la distance entre le centre de l'image et le pixel courant. Si la distance est inférieure à une distance D, lors d'une étape E13, on attribue au coefficient k associé à ce pixel une valeur nulle. Sinon, si le résultat du test est positif, lors d'une étape E14, on attribue au coefficient k la valeur suivante: Kout(x, y) = (1 x y) ) Kin(x, y) xo,yu Revendications 1. Dispositif (1) d'analyse d'images vidéo caractérisé en ce qu'il comprend - des moyens (5) d'obtenir les composantes hautes fréquences (HFD, HFH, HFV) d'une image, - des moyens (6) d'obtenir une image haute fréquence (HF) à partir desdites composantes hautes fréquences (HFD, HFH, HFV), - des moyens (7) de calculer la variance pour chaque pixel de ladite image haute fréquence (HF), des moyens (9) d'associer un coefficient (k) à chaque pixel de l'image en fonction de ladite variance, ledit coefficient (k) étant représentatif de la sensibilité visuelle de chaque pixel pour l'oeil humain. 2. Dispositif selon la revendication 1 caractérisé en ce que les moyens (5) d'obtenir les composantes hautes fréquences (HFD, HFH, HFV) comprennent des moyens (5) de transformation en ondelettes dudit signal vidéo. 3. Dispositif selon la revendication 2 caractérisé en ce que les moyens (6) d'obtenir une image haute fréquence (HF) comprennent des moyens (6) de pondérer les images hautes fréquences obtenues par transformation en ondelettes en affectant une pondération supérieure à l'image (HFD) haute fréquence représentative des contours diagonaux. 4. Dispositif selon l'une des revendications précédentes caractérisé en ce que les moyens (7) de calculer la variance de chaque pixel définissent pour chaque pixel un voisinage centré sur ledit pixel et calculent l'écart moyen des valeurs de chaque pixel dans ledit voisinage. 15 5. Dispositif selon l'une des revendications précédentes caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de découper l'échelle des variances en plages de longueur égales, les moyens d'associer ledit coefficient (k) à chaque pixel attribuant une valeur audit coefficient par plage. 6. Dispositif selon la revendication 5 caractérisé en ce que les moyens d'associer ledit coefficient (k) modifient ledit coefficient (k) en fonction de la distance du pixel courant au centre de l'image. 7. Dispositif selon l'une des revendications 5 ou 6 caractérisé en ce qu'il comprend des moyens (8) de détecter des zones à faible mouvement dans l'image. 8. Dispositif selon la revendication 7 caractérisé en ce que les moyens de calculer ledit coefficient (k) pour chaque pixel, réduisent ladite valeur dudit coefficient (k) à une valeur minimale (kmin) lorsque ledit pixel associé audit coefficient (k) appartient à une zone fixe. 9. Dispositif de pré-traitement vidéo cornprenant des moyens (3) de réduction d'entropie sur un signal vidéo entrant, des moyens (4) d'effectuer une opération de mélange entre ledit signal vidéo entrant (Si) et le signal vidéo après réduction d'entropie (T) caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif selon l'une des revendications 1 à 8, ledit coefficient (k) effectuant une pondération entre le signal vidéo entrant (Si) et le signal vidéo après réduction d'entropie (T) dans les moyens (4) de mélange. 10. Dispositif de codage vidéo caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif (1) d'analyse d'images vidéo selon l'une des revendications 1 à 8, ledit coefficient (k) permettant d'ajuster le taux de compression appliqué par ledit dispositif de codage. 11. Dispositif de tatouage numérique caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif (1) d'analyse d'images vidéo selon l'une des revendications 1 à 8, ledit coefficient k permettant de déterminer la zone de l'image contenant ledit tatouage. 12. Procédé d'analyse d'images vidéo caractérisé en ce qu'il comprend Une étape (E2) d'obtention des composantes hautes fréquences d'une image, Une étape (E3) d'obtention d'une image haute fréquence à partir desdites composantes hautes fréquences, - Une étape (E5) de calcul de la variance pour chaque pixel de ladite image haute fréquence, Une étape (E6) d'association d'un coefficient (k) pour chaque pixel de l'image en fonction de ladite variance, ledit coefficient étant représentatif de la sensibilité visuelle de chaque pixel pour l'oeil humain.