Brevet FR2885719A1 — publié le 20061117

PROCEDE ET DISPOSITIF DE SUIVI D'OBJETS DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES 1. Domaine de l'invention L'invention concerne un dispositif et un procédé de suivi d'objets dans une séquence d'images. Cette invention s'applique notamment au domaine de la post-production de séquences d'images. 2. Etat de l'art De nombreuses applications peuvent nécessiter de segmenter et de suivre des objets dans une séquence d'images notamment dans le domaine de la post-production, du codage vidéo et de l'indexation vidéo. La segmentation et le suivi d'objets qui peuvent être de forme complexe constituent deux problèmes du traitement d'image qui sont, actuellement, imparfaitement résolus. En effet, les solutions actuelles ne permettent pas d'atteindre par des traitements automatisés le degré de précision et de robustesse requis pour les applications de postproduction. Ainsi, les outils de segmentation et de suivi disponibles dans les plate-formes de post-production, notamment pour les applications dédiées à la correction de couleur, sont d'utilisation lente et fastidieuse. Une forte implication d'un opérateur humain est en effet nécessaire pour obtenir des résultats de qualité acceptable. Dans ces plate-formes, l'objet est segmenté en utilisant une approche, dite approche région , qui consiste à isoler l'objet de l'arrière-plan sur la base de son contenu colorimétrique. L'opérateur cherche à isoler dans un espace de représentation des couleurs prédéterminé, tel que Teinte, Saturation, Luminance (TSL) ou, en anglais, Hue, Saturation, Luminance (HSL), un domaine qui contient toutes les couleurs de l'objet mais aucune des couleurs de l'arrière-plan. Il procède par raffinements successifs de la définition de ce domaine couleur, guidé par une représentation visuelle sur l'image par exemple en surbrillance des pixels dont la couleur se trouve à l'intérieur du domaine sélectionné. L'ensemble de ces pixels doit idéalement coïncider, à la fin du processus de raffinement, avec la région de l'image correspondant à l'objet à segmenter. Même lorsque le processus est restreint à une fenêtre englobant l'objet, la segmentation sur la base de la couleur est généralement une opération lente et fastidieuse nécessitant une forte implication de l'opérateur. 3. Résumé de l'invention L'invention a pour but de pallier au moins un de ces inconvénients.Plus particulièrement, l'invention a pour objectif de réduire l'implication de l'opérateur humain en proposant un traitement au moins partiellement automatisé de segmentation et de suivi d'objet combinant l'efficacité d'une segmentation basée sur l'estimation de la frontière ou contour de l'objet à la robustesse d'un suivi du domaine couleur associé à l'objet. A cet effet, la présente invention propose un procédé de suivi d'un objet dans une séquence d'images, chaque image comprenant des pixels ou points image à chacun desquels est associée au moins une valeur dans un espace de représentation déterminé, dit espace couleur. Le procédé comprend les étapes suivantes: segmenter, dans le domaine spatial, l'objet dans une image de la séquence, dite image de référence, par estimation de son contour; et suivre l'objet segmenté dans les autres images de la séquence 20 en se basant sur les valeurs associées aux pixels de l'objet dans l'espace couleur. Préférentiellement, l'étape de suivi de l'objet segmenté comprend les étapes suivantes: déterminer un domaine objet dans l'espace couleur représentatif de l'objet segmenté dans l'image de référence; déterminer une fenêtre englobant l'objet, dite fenêtre englobante, dans l'image de référence; suivre la position de la fenêtre englobante dans les autres images de la séquence; et segmenter l'objet dans les autres images de la séquence en se basant sur la position de la fenêtre englobante dans chacune des autres images et sur le domaine objet dans l'espace couleur. Avantageusement, l'étape de segmentation de l'objet dans les autres images de la séquence consiste, pour une image de la séquence, à associer à chaque pixel de l'image situé à l'intérieur de la fenêtre englobante une étiquette indiquant si la valeur associée au pixel appartient ou n'appartient pas au domaine objet défini dans l'espace couleur. Avantageusement, l'étape de suivi de la fenêtre englobante est effectuée en utilisant un algorithme de filtrage particulaire de région basé sur la couleur de la région. Selon une caractéristique particulière, l'étape de segmentation de l'objet dans l'image de référence est effectuée en utilisant un algorithme basé sur des contours actifs. Selon une autre caractéristique, l'étape de segmentation de l'objet dans l'image de référence est effectuée en utilisant un algorithme basé sur 15 des ensembles de niveau. Préférentiellement, l'image de référence est la première image de la séquence et l'espace couleur est compris dans l'ensemble suivant: (rouge, vert, bleu) ; - (teinte, saturation, luminance) ; et (teinte, saturation, valeur). L'invention concerne également un dispositif de suivi d'un objet dans une séquence d'images, chaque image comprenant des pixels ou points image à chacun desquels est associée au moins une valeur dans un espace de représentation déterminé, dit espace couleur. Le dispositif comprend: des moyens pour segmenter, dans le domaine spatial, l'objet dans une image de la séquence, dite image de référence, par estimation de son contour; et des moyens pour suivre l'objet segmenté dans les autres 30 images de la séquence en se basant sur les valeurs associées aux pixels de l'objet dans l'espace couleur. L'invention concerne également un dispositif de post-production de séquences d'images qui comprend des moyens de traitement de la séquence, et un dispositif de suivi d'objet. Les moyens de traitement sont par exemple des moyens de correction de couleurs. 4. Listes des figures 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 illustre un procédé de segmentation et de suivi d'objets selon l'invention; la figure 2 présente un schéma-bloc des étapes de suivi d'objets; la figure 3 représente une vue du contour actif et du contour de l'objet que l'on cherche à estimer; la figure 4 montre un exemple de dispositif mettant en oeuvre le procédé de segmentation et de suivi d'objets; la figure 5 représente le schéma-bloc d'un dispositif de post-production de séquences d'images. 5. Description détaillée de l'invention L'invention concerne un procédé de segmentation et de suivi d'objets dans une séquence d'images, appelées images source. Chaque image de la séquence comprend des pixels ou points image. A chaque pixel est associée au moins une valeur (par exemple une valeur de luminance) dans un espace de représentation de la couleur particulier, dit espace couleur. Par exemple, trois valeurs sont associées à chaque pixel de l'image dans les espaces couleur suivants: espace RVB Rouge Vert Bleu (RGB Red Green Blue en anglais), espace TSL teinte, saturation, luminance (HSL - Hue Saturation Lightness en anglais), espace TSV teinte, saturation, valeur (HSV - Hue Saturation Value en anglais). Il est également envisageable de travailler avec des espaces couleur dans lesquels plus de trois valeurs sont associées à un pixel de l'image sans que cela ne modifie le procédé selon l'invention. 15 Dans la suite, pour simplifier la description, un seul objet à segmenter est considéré. Le procédé peut être étendu de manière directe à plusieurs objets dès lors que ces objets restent disjoints tout au long de la séquence dans laquelle est effectué le suivi. Le procédé de segmentation et de suivi d'objets est décrit par les figures 1 et 2. Sur ces figures, 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 éventuellement être composés d'entités physiques séparées. Le procédé selon l'invention se décompose en deux étapes principales: une première étape 10 de segmentation de l'objet dans au moins une image de référence (par exemple la première image source de la séquence) , la segmentation étant effectuée par estimation du contour de l'objet dans le domaine de l'image ou domaine spatial; et une étape 11 de suivi de l'objet segmenté dans l'espace couleur. Eventuellement, l'étape de segmentation 10 permet de générer un masque de segmentation. Ce masque est une image binaire qui associe à chaque pixel d'une image source une étiquette (étiquette objet ou étiquette fond ) représentative de l'appartenance ou non du pixel à l'objet segmenté. L'étape 11 comprend plusieurs étapes référencées 21 à 24 sur la figure 2. Ces étapes consistent à définir un domaine, dans l'espace couleur, englobant les pixels situés à l'intérieur du contour de l'objet obtenu à l'étape 10 et discriminant ces pixels de ceux situés dans l'arrière-plan. Ce domaine est ensuite suivi le long de la séquence traitée, la segmentation de l'objet dans chaque image source de la séquence étant obtenue par l'identification des pixels situés à l'intérieur du domaine de l'espace couleur calculé dans l'image de référence. Cette solution hybride combine une segmentation dans le domaine spatial, plus rapide et moins fastidieuse pour l'opérateur que la segmentation basée sur une discrimination des couleurs, et un suivi dans l'espace couleur, plus robuste aux variations de forme que le suivi du contour de l'objet par estimation de mouvement dans le domaine spatial. Elle permet par conséquent de réduire globalement l'intervention de l'utilisateur dans le processus de segmentation et de suivi d'objet, et d'améliorer son efficacité. La première étape 10 du procédé consiste à effectuer une discrimination entre l'objet et le fond (ou arrière-plan), dans une image de référence (par exemple la première image de la séquence), en estimant la frontière de l'objet entre l'objet et l'arrière-plan dans l'image. Cette frontière est également appelée contour de l'objet. A cet effet, il est avantageux d'utiliser des algorithmes de traitement d'image basés sur des contours actifs ( active contours ou snakes en anglais) ou des ensembles de niveau ( level sets en anglais). Ces algorithmes permettent de faire converger automatiquement une approximation du contour de l'objet vers son contour exact. Selon l'approche des contours actifs, une approximation du contour de l'objet est fournie par l'opérateur sous la forme d'une courbe paramétrée par exemple un polygone définie par des points de contrôle les sommets du polygone. Plus précisément, lorsqu'un opérateur veut segmenter un objet qu'il visualise sur un écran, il trace un contour approximatif des frontières de l'objet extérieur à l'objet. En utilisant un algorithme de traitement d'images basé sur les contours actifs, le contour approximatif initial converge vers le contour réel de l'objet à segmenter. La figure 3 représente le contour 30 de l'objet à segmenter et le contour actif 31 au début du processus de convergence ou à un stade intermédiaire de celui-ci. Le contour actif est défini par un certain nombre de points de contrôle V; correspondant aux extrémités des arcs formant ce contour actif. Dans le cas où le contour actif est modélisé par un polygone, ces arcs sont des segments de droite, et l'ensemble des points de contrôle comprend les extrémités de ces segments. Le nombre de points de contrôle, référencés V; sur la figure 3, varie en fonction de la complexité du contour de l'objet. Un contour actif est défini comme une courbe paramétrée dans une image, qui approche itérativement le contour d'un objet sous l'influence de forces internes, calculées à partir de la courbe de contour actif elle-même, et de forces externes, qui dépendent de l'image. Les forces internes contraignent la forme de la courbe à satisfaire des contraintes de régularité, les forces externes optimisent le positionnement de la courbe relativement au contenu de l'image. L'application de ces forces se traduit par la minimisation d'une fonctionnelle appelée énergie. Bien qu'il soit théoriquement possible de rechercher une convergence simultanée de l'ensemble des points de contrôle en effectuant une minimisation globale de la fonctionnelle d'énergie, la convergence du contour actif est en pratique réalisée à l'aide d'un algorithme glouton ( greedy algorithm en anglais) proposé initialement dans l'article de D.J. Williams et M. Shah, intitulé A Fast Algorithm for Active Contours and Curvature Estimation , paru dans la revue CVGIP: Image Understanding, volume 55 n 1, Janvier 1992, pages 14 à 26. Selon cet algorithme, la minimisation de l'énergie est effectuée itérativement sur chacun des points de contrôle, jusqu'à la stabilisation du contour actif. En référence à la figure 3, V; représ ente la position courante d'un point de contrôle du contour actif. L'algorithme glouton consiste donc à faire converger V; vers le contour de l'objet en calculant, pour chaque point V; d'une fenêtre de recherche F; définie au voisinage de V;, l'énergie du contour actif obtenu en remplaçant V; par V;, et en sélectionnant comme nouveau point de contrôle celui, situé dans la fenêtre F;, qui fournit l'énergie minimale. Chaque point à l'intérieur de cette fenêtre est un point candidat pour la position du nouveau point de contrôle. Le point de contrôle est donc déplacé dans la fenêtre vers le point candidat pour lequel l' énergie est minimale. Ce processus est appliqué successivement sur tous les points de contrôle, jusqu'à convergence du contour actif. La taille de la fenêtre peut, par exemple, être fixée à 21 pixels sur 21 pixels. Dans d'autres modes de réalisation, la taille de la fenêtre peut être différente. La taille de la fenêtre à utiliser dépend de l'application visée et de la résolution de l'image traitée. Typiquement, la fenêtre sera d'autant plus grande que la résolution est élevée, de manière à maintenir à un niveau raisonnable le degré de précision requis pour l'approximation initiale. L'énergie E(i, V;) du point de contrôle V; est définie par exemple, pour chaque 30 point candidat Vi au voisinage de V;, comme étant la somme pondérée ou combinaison linéaire des trois termes suivants: un terme de continuité Ee,,n,;nu ( (i, V;) favorisant un espacement constant entre points de contrôle, ce terme peut par exemple être défini en fonction de la distance de Vi aux points de contrôle adjacents V;_, et V;+ , et de la distance moyenne d entre points de contrôle: + 2 -2 2d V. V,._, V. V E n'Inimité (Z, yj / Max Eeo r; uit (i, Vk k un terme de régularisation de deuxième ordre visant à éviter des courbures trop prononcées du contour actif, que l'on peut définir, approximant la courbure par des différences finies, comme: 2V1 + V,.+, Eenurhure V;) _ r Max 0 Ecourhure, Vk / un terme de gradient Ek,.ud1CU, (i, V1) qui attire le contour actif vers des fronts de l'image (zones de l'image correspondant à de forts gradients), en privilégiant les fronts dont la direction est parallèle au contour estimé : ce terme peut être calculé en fonction du vecteur gradient G(Vi) au voisinage de Vi et de la normale extérieure ne, t(i) au contour actif en V; par: ne,r (i).G(V. Egradient (l, i) _ Max G(V. k La pondération de ces termes est définie par l'utilisateur en fonction des propriétés du contour de l'objet. II peut par exemple réduire le poids du terme de régularisation dans le cas de formes très irrégulières. Le procédé de segmentation par contours actifs, tel que décrit ci-dessus, repose essentiellement sur la détection du contour de l'objet. Avantageusement, on peut rajouter un terme supplémentaire favorisant l'homogénéité de la distribution des couleurs et de la texture de part et d'autre de la courbe de contour actif afin d'améliorer la qualité et la robustesse de la segmentation obtenue. Dans un grand nombre de situations, l'approche des contours actifs permet de faciliter en l'automatisant le processus de segmentation. Le processus est également accéléré du fait de la rapidité de convergence du contour actif. Par ailleurs, la correction des erreurs d'estimation du contour de l'objet ne nécessite de la part de l'opérateur que quelques petits ajustements de points de contrôle du contour actif dans les zones de l'image où l'algorithme n'a pas convergé correctement. L'utilisation d'un algorithme apparenté aux contours actifs est également plus efficace qu'une segmentation basée exclusivement sur une discrimination dans l'espace couleur. En effet, l'opérateur travaille directement sur l'image et non indirectement à travers l'espace couleur, évitant ainsi des allers-retours entre la segmentation dans l'espace couleur et la visualisation du résultat dans l'image source. En outre, la fiabilité et la robustesse du processus de segmentation sont améliorées par le fait qu'il prend en compte la présence de fronts dans l'image à la frontière de l'objet, en plus du critère de discrimination sur la base de la couleur. Selon l'invention, il est avantageux de visualiser sur un dispositif d'affichage le résultat de la segmentation, afin de permettre à l'opérateur d'ajuster manuellement (par exemple en modifiant la position de quelques points de contrôle) le contour estimé, dès que survient une perte de précision locale sur le contour qui n'est pas compatible avec ses exigences. L'étape 11 de suivi de l'objet est réalisée dans l'espace couleur. Ce suivi dans l'espace couleur est plus robuste aux variations rapides de forme du contour de l'objet qu'un suivi de l'objet dans le domaine spatial qui nécessite une estimation de mouvement. Relativement à l'approche de suivi de l'objet dans le domaine spatial, le suivi dans l'espace couleur présente l'avantage d'une plus grande robustesse vis-à- vis de changements rapides de la forme de l'objet et de changements non prédictibles par une estimation de mouvement (objet non rigide, occlusions de l'objet par un autre objet d'avant-plan, mouvement 3D en- dehors du plan de l'image). Selon un mode de réalisation particulier, l'étape de suivi de l'objet dans l'espace couleur comprend quatre étapes illustrées par la figure 2. La première étape 21 consiste à diviser, dans l'image de référence, l'espace couleur en deux domaines à partir du contour de l'objet estimé à l'étape 10: un domaine objet et un domaine fond. La couleur étant représentée dans un espace déterminé (e.g. RGB, HSV), cette étape consiste à isoler dans cet espace, les couleurs associées aux pixels appartenant à l'objet, i.e. situés à l'intérieur du contour délimitant l'objet segmenté, afin de définir le domaine objet dans cet espace couleur. Les couleurs non affectées au domaine objet permettent de définir le domaine fond. Le domaine objet dans l'espace couleur est par exemple défini par le support de l'histogramme de couleur des points situés à l'intérieur du contour de l'objet délimité à l'étape 10. Afin de rendre le suivi de l'objet au cours de la séquence plus robuste aux variations de couleur et notamment aux changement d'illumination, il est avantageux de définir le domaine objet dans l'espace couleur en prenant également en compte le support de l'histogramme des couleurs du fond au voisinage de l'objet. L'idée est d'étendre le domaine défini par le support de l'histogramme de couleur de l'objet jusqu'à une ligne de séparation entre le support de l'histogramme de l'objet et le support de l'histogramme du fond au voisinage de l'objet dans l'espace couleur. Une manière de procéder consiste à définir le domaine de couleur de l'objet comme l'ensemble des points de l'espace couleur pour lesquels la distance au support de l'histogramme de couleur de l'objet est inférieure à celle du support de l'histogramme de couleur du fond au voisinage de l'objet. L'étape 22 consiste à définir, dans l'image de référence, une fenêtre englobant l'objet, dite fenêtre englobante. Cette fenêtre permet de suivre l'objet tout au long de la séquence vidéo. Elle est définie comme une forme géométrique simple, typiquement un rectangle ou une ellipse. Le choix de la forme peut être effectué automatiquement en fonction de paramètres géométriques du contour de l'objet estimé dans l'image source de référence. Les dimensions de la fenêtre englobante sont définies de manière à garantir une distance minimale au contour estimé. L'étape suivante 23 consiste à suivre la fenêtre englobante dans chaque image de la séquence. Cette étape ne nécessite pas une grande précision. En effet, il suffit de garantir que cette fenêtre reste extérieure à l'objet le long de la séquence, et ne s'éloigne pas trop des contours de l'objet, de façon à préserver de bonnes propriétés de discrimination dans l'espace couleur. En conséquence, son suivi peut être effectué à l'aide d'un algorithme de suivi d'objets faisant intervenir peu de paramètres, robuste et peu coûteux en charge de calcul. Le mean shift (traduit ici par moyenne glissante en français) ou le filtrage particulaire constituent des exemples de tels algorithmes. Dans ces approches, l'objet est modélisé par une distribution de probabilité, représentant typiquement la distribution des couleurs à l'intérieur d'une fenêtre, par exemple rectangulaire, qui approxime grossièrement son contour. Une distribution des couleurs, dite distribution de référence, est estimée dans l'image de référence. Le plus souvent, le suivi de la fenêtre ne porte que sur les composantes de translation de l'objet et un paramètre de changement d'échelle. A chaque image de la séquence, la position et la taille de la fenêtre approximant le contour de l'objet sont estimées de façon à ce que la distribution des couleurs à l'intérieur de la fenêtre estimée corresponde au mieux à la distribution de référence. L'algorithme du mean shift est décrit dans le brevet US 6,590, 999 intitulé Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift . Cet algorithme est adapté à l'invention et consiste à déterminer dans les images suivant l'image de référence la position et la taille de la fenêtre englobante de façon à minimiser une distance entre la distribution des couleurs à l'intérieur de la fenêtre dans l'image courante et la distribution de référence. Selon l'algorithme, la position de la fenêtre dans une image est initialisée avec la position finale de la fenêtre déterminée dans l'image précédente. Ensuite, la fenêtre est déplacée de manière itérative de façon à maximiser le coefficient de Bhattacharyya entre la distribution des couleurs à l'intérieur de cette fenêtre et la distribution de référence. Les deux distributions sont estimées par l'histogramme de couleur construit à partir des n pixels {x;} ;=, situés à l'intérieur de la fenêtre. Définissant cet histogramme comme une fonction b qui associe à chaque pixel x, l'index b(x) de la classe (en anglais bin ) correspondant à la couleur de ce pixel, et définissant par ailleurs une fonction noyau K(x) = k(Ilxll2) , de largeur caractéristique h, pour l'estimation de la 1 h, la valeur de la distribution des couleurs à l'intérieur de la fenêtre centrée sur la position y est définie pour la couleur u, par la formule suivante: p (y) = Ch 1 y x; h f S(b(x, u)) . l Dans cette formule, Ch est une constante de normalisation définie par La maximisation du coefficient de Bhattacharyya est l Ch y x; h effectuée pour différentes valeurs de la taille de la fenêtre englobant l'objet, et la taille sélectionnée est celle qui maximise le maximum du coefficient de Bhattacharyya. Plus précisément, l'algorithme du mean shift consiste, étant donné la distribution de référence {qu}u=1..m des couleurs u de l'objet et la position de la fenêtre yo estimée dans l'image précédente, à appliquer les étapes suivantes: 1. initialiser la position centrale de la fenêtre dans l'image courante avec yo; 2. estimer la distribution pu(yo) des couleurs dans la fenêtre de l'image courante centrée en yo; 3. calculer le coefficient de Bhattacharrya p entre qu et la distribution estimée pu(yo) où p( Pu(Yo), qu)=JI P (y )q 4. déduire des poids w; à partir de l'équation suivante: w,=(b(xi) u) q ,où: ==i P (yo) 8 est la fonction delta de Kronecker, et b est la fonction qui associe à un pixel positionné en x; la valeur de la classe ( bin en anglais) de l'histogramme associée à la couleur de ce pixel; 5. déduire la nouvelle position y, de la fenêtre selon l'équation suivante: yo x h yo xr h où: g(x) est le profil associé au noyau K(x) = k(]Ix112), défini par l'opposé de la dérivée de k(x): g(x) = -k'(x), h est la largeur caractéristique du noyau K(x), n est le nombre de pixels xi à l'intérieur de la fenêtre englobante, 6. estimer la nouvelle distribution p (y,) des couleurs dans la fenêtre de l'image courante centrée en y,; 7. calculer le coefficient de Bhattacharrya p entre q et la distribution estimée pu(Yi) où p( Pu(Y1), qu)=(y)q,, ; 8. Tant que p( pu(yi), qu) La taille de la fenêtre est déterminée en faisant converger l'algorithme ci-dessus avec différentes tailles de fenêtre représentant des fractions de la taille initiale (par exemple 0,9, 1,0 et 1,1 fois la taille de la fenêtre initiale). La taille de la fenêtre retenue est celle conduisant à la plus grande valeur du maximum du coefficient de Bhattacharrya après convergence. Le procédé de filtrage particulaire peut également être utilisé pour suivre la fenêtre englobante. Ce procédé est plus précisément décrit dans le document intitulé Color-Based Probabilistic Tracking paru dans les actes de la conférence European Conference on Computer Vision , volume 1, pages 661 à 675, 2002 de P. Pérez, C. Hue, J. Vermaak et M. Gangnet. Une solution avantageuse qui permet de s'affranchir des imprécisions de l'algorithme de suivi de la fenêtre englobante consiste à détecter la présence de couleurs appartenant à l'objet sur les bords de la fenêtre englobante. Dans cette situation, un agrandissement progressif de la fenêtre jusqu'à satisfaction de la contrainte de non-recouvrement entre les couleurs au bord de la fenêtre et les couleurs de l'objet permet de corriger les défauts de l'estimation de mouvement. Il est également avantageux de visualiser l'évolution de la fenêtre englobante le long de la séquence de façon à permettre à l'opérateur d'interrompre le suivi en cas de divergence de l'algorithme, puis de repositionner la fenêtre correctement et de poursuivre le suivi. L'étape 24 consiste à segmenter l'objet dans chaque image de la séquence à partir du suivi de la fenêtre englobante le long de la séquence et du domaine objet défini dans l'espace couleur et identifié dans l'image de référence. Plus précisément, cette étape consiste à construire, pour chaque image source de la séquence, une carte de classification binaire à l'intérieur de la fenêtre englobante, en affectant à chaque pixel l'une des deux étiquettes objet ou fond en fonction de l'appartenance de sa couleur à l'un des domaines objet ou fond identifiés lors de l'étape 21. Avantageusement, on peut nettoyer cette carte binaire en luiappliquant des traitements postérieurs (ou post-traitements) de morphologie mathématique tels que fermeture ou ouverture. Ces posttraitements ont pour effet de supprimer de petites zones isolées. Avantageusement, le domaine objet dans l'espace couleur est remis à jour périodiquement. Le suivi de l'objet est alors appliqué à plusieurs sousséquences, à l'intérieur desquelles on considère comme invariant le domaine objet discriminant l'objet de son voisinage dans l'espace couleur. Cette remise à jour peut permettre de s'affranchir des changements d'illumination qui modifient les couleurs de l'objet de long de la séquence ainsi que des modifications de l'arrière-plan au voisinage de l'objet causés par son mouvement relatif relativement à l'objet. La présente invention concerne également un dispositif de segmentation et de suivi d'objets référencé 40 sur la figure 4 qui implémente le procédé décrit précédemment. Seuls les éléments essentiels du dispositif sont représentés sur la figure 4. Le dispositif 40 comprend notamment: une mémoire vive 42 (RAM ou composant similaire), une mémoire morte 43 (disque dur ou composant similaire), une unité de traitement 44 telle qu'un microprocesseur ou un composant similaire, une interface d'entrée/sortie 45 et une interface homme-machine 46. Ces éléments sont reliés entre eux par un bus d'adresse et de données 41. La mémoire morte 43 contient les algorithmes mettant en oeuvre les étapes 10 et 11 du procédé selon l'invention. A la mise sous tension, l'unité de traitement 44 charge et exécute les instructions de ces algorithmes. La mémoire vive 42 comprend notamment les programmes de fonctionnement de l'unité de traitement 44 qui sont chargés à la mise sous tension de l'appareil, ainsi que les images à traiter. L'interface d'entrées/sorties 45 a pour fonction de recevoir le signal d'entrée (i.e. la séquence d'images source) et sort le résultat du suivi d'objets selon les étapes 10 et 11 du procédé de l'invention. L'interface homme-machine 46 du dispositif permet à l'opérateur d'interrompre le traitement et d'ajuster manuellement le contour d'un objet à chaque étape du procédé, dès que survient une perte de précision sur le contour qui n'est pas compatible avec ses exigences. Les résultats de la segmentation dans chaque image sont stockés en mémoire vive puis transférés en mémoire morte pour être archivés en vue de traitements ultérieurs. L'interface homme-machine 46 comprend notamment un panneau de contrôle et un écran de visualisation. Dans le cas d'un dispositif dédié aux applications de correction de couleur, le panneau de contrôle est un clavier amélioré qui peut comprendre des éléments d'interface tels que stylo graphique et boules permettant le réglage des gains des composantes de couleur. Le dispositif de segmentation et de suivi d'objets peut également être utilisé dans un dispositif de post-production de séquences d'images référencé 50 sur la figure 5. Dans ce cas, l'information fournie par le dispositif 40 est utilisée pour traiter une séquence vidéo par exemple un film en post-production à l'aide de moyens de traitement 51. Ces moyens peuvent permettre d'effectuer l'un des traitements suivants: correction de couleur secondaire qui consiste à modifier l'apparence d'un objet dans une scène (par exemple un visage) ; mixage vidéo ( compositing en anglais) qui consiste à extraire un objet particulier dans une scène pour l'insérer dans une autre scène; effets spéciaux (par exemple, suppression d'un objet de premier plan et remplacement par l'arrière-plan) ; et/ou restauration de films, et plus particulièrement suppression de zones dégradées dans l'image résultant de défauts sur la pellicule. 30 L'invention ne se limite pas aux applications de postproduction mais peut être utilisé également pour diverses autres applications telles que: Codage vidéo: amélioration du taux de compression en codant l'objet dans une seule trame puis en ne transmettant que ses variations de forme et de position; Indexation: extraction d'informations sémantiquement pertinentes 5 sur le contenu des images; et Plus généralement, tous les processus qui nécessitent un traitement adapté à chacun des objets dans l'image. Revendications 1. Procédé de suivi d'un objet dans une séquence d'images, chaque image comprenant des pixels ou points image à chacun desquels est associée au moins une valeur dans un espace de représentation déterminé, dit espace couleur, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: segmenter (10), dans le domaine spatial, ledit objet dans une image de la séquence, dite image de référence, par estimation de son contour; et suivre (11) ledit objet segmenté dans les autres images de la séquence en se basant sur les valeurs associées aux pixels dudit objet dans ledit espace couleur. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de suivi dudit objet segmenté comprend les étapes suivantes: déterminer (21) un domaine objet dans ledit espace couleur représentatif de l'objet segmenté dans ladite image de référence; déterminer (22) une fenêtre englobant ledit objet, dite fenêtre englobante, dans ladite image de référence; suivre (23) la position de ladite fenêtre englobante dans lesdites autres images de la séquence; et segmenter (24) ledit objet dans lesdites autres images de la séquence en se basant sur ladite position de ladite fenêtre englobante dans chacune desdites autres images et sur ledit domaine objet dans ledit espace couleur. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'étape de segmentation (24) dudit objet dans lesdites autres images de la séquence consiste, pour une image de la séquence, à associer à chaque pixel de ladite image situé à l'intérieur de ladite fenêtre englobante une étiquette indiquant si ladite au moins une valeur associée audit pixel appartient ou n'appartient pas audit domaine objet défini dans ledit espace couleur. 25 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'étape (23) de suivi de ladite fenêtre englobante est effectuée en utilisant un algorithme de filtrage particulaire de région basé sur la couleur de ladite région. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'étape (23) de suivi de ladite fenêtre englobante est effectuée en utilisant un algorithme de moyenne glissante. 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'étape de segmentation (10) dudit objet dans ladite image de référence est effectuée en utilisant un algorithme basé sur des contours actifs. 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'étape de segmentation (10) dudit objet dans ladite image de référence est effectuée en utilisant un algorithme basé sur des ensembles de niveau. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que ladite 20 image de référence est la première image de la séquence. 9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que ledit espace couleur est compris dans l'ensemble suivant: (rouge, vert, bleu); (teinte, saturation, luminance); et - (teinte, saturation, valeur). 10. Dispositif (40) de suivi d'un objet dans une séquence d'images, chaque image comprenant des pixels ou points image à chacun desquels est associée au moins une valeur dans un espace de représentation déterminé, dit espace couleur, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens (41, 42, 43) pour segmenter, dans le domaine spatial, ledit objet dans une image de la séquence, dite image de référence, par estimation de son contour; et des moyens (41, 42, 43) pour suivre ledit objet segmenté dans les autres images de la séquence en se basant sur les valeurs associées aux pixels dudit objet dans l'espace couleur. 11. Dispositif selon la revendication 10, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre le procédé de suivi selon l'une des revendications 1 à 9. 12. Dispositif de post-production de séquences d'images caractérisé en ce qu'il comprend des moyens (51) de traitement de ladite séquence, et un dispositif (40) de suivi d'objet selon la revendication 10. 13. Dispositif selon la revendication 12, caractérisé en ce que les moyens (51) de traitement sont des moyens de correction de couleur.