Brevet FR2901900A1 — publié le 20071207

La présente invention concerne un procédé pour la mesure du noyau de flou d'une image numérique pouvant être sujette à des défauts (flous) de défocalisation ou de mise au point. Elle s'applique notamment, mais non exclusivement, lorsque l'image est prise 15 trop près ou trop loin du plan focal objet de l'objet physique, par exemple du document dont on veut obtenir l'image à l'aide d'un appareil de photo utilisant un objectif à focale fixe. Un même problème peut, par exemple, résulter de l'usage d'un dispositif de mise au point automatique défaillant ou mal utilisé. Ceci conduit à obtenir une photo défocalisée contenant des éléments flous qui 20 sont en conséquence difficiles à lire ou à interpréter. Elle permet également la correction de défauts et, en particulier, du flou résultant d'un déplacement de l'appareil de photo lorsque l'image est prise. 25 Dans ces deux cas, on se trouve confronté à la difficulté de récupérer les données de niveau de flou en raison du fait que les niveaux de bruit et de flou doivent être connus pour pouvoir implémenter un algorithme de "défloutage" performant. 30 Néanmoins, à défaut de connaître ces paramètres, il est possible d'utiliser des techniques de défloutage "aveugles" qui estiment le bruit, le flou et l'image 1 2901900 -2 corrigée. Toutefois, ces techniques sont généralement peu performantes et instables. Par ailleurs, on sait que, lorsqu'on utilise un appareil photographique à focale fixe, le flou de défocalisation présent dans l'image n'est pas le même selon les canaux Rouge, Vert ou Bleu de l'image. Ceci tient au fait que le plan focal image n'est pas le même pour ces différents canaux. L'invention a donc plus particulièrement pour but de corriger le flou affectant 10 tous les canaux en ramenant les images défocalisées des trois canaux en une seule image focalisée. Elle propose, à cet effet, un procédé pour le traitement d'une image numérique pouvant être sujette à des défauts, ce procédé comprenant, d'une part la 15 détermination des paramètres du noyau de flou de l'image, en identifiant les transitions réelles d'albédo déformées et/ou en déduisant lesdits paramètres et, d'autre part, le traitement éventuel de l'image en partant du principe que ces transitions réelles constituent potentiellement des images déformées de profils de marche de l'objet et en transformant des transitions réelles, en profils de 20 marche correspondants. Avantageusement, ce procédé pourra comprendre une étape préalable consistant à retirer de l'image les variations d'intensité qui ne correspondent pas à des variations d'albédo, de manière à ne retenir que les transitions réelles 25 de l'albédo où se situent uniquement, ou se révèlent notamment, les phénomènes de défocalisation, en s'affranchissant totalement des phénomènes d'ombrage. De préférence, les transitions d'albédo déformées prises en compte sont des 30 transitions monotones, stables et significatives d'intensité. 2901900 -3- Pour identifier des transitions réelles, l'invention utilise une séquence opératoire comprenant, pour chacun des pixels de l'image, les phases opératoires suivantes : 5 a) le choix d'une direction passant par ce pixel ; b) la détermination du profil d'intensité lumineuse dans cette direction ; c) la détection, par analyse de ce profil d'intensité, d'une variation centrée sur le pixel, cette variation d'intensité étant monotone et stable le long du profil dans cette direction : une variation d'intensité monotone étant détectée si le profil de la courbe d'intensité a une pente présentant un même signe sur une partie du profil contenant le pixel dans ladite direction, une variation d'intensité stable étant détectée si, jusqu'à une distance k au-delà du demi profil d'intensité haute, l'intensité lumineuse reste supérieure à un seuil minimum, et si, jusqu'à une distance k en de ça du profil d'intensité basse, l'intensité lumineuse reste inférieure à une valeur maximale ; d) dans le cas où aucune variation d'intensité monotone et stable n'a été détectée, le choix d'une autre direction, et pour cette autre direction, l'exécution des étapes b) et c), le nombre des directions choisies pour un même pixel et leurs orientations étant prédéfinis ; e) dans le cas où toutes les directions ont été testées et néanmoins aucune variation d'intensité monotone et stable n'a été détectée, le passage à un pixel suivant pour une nouvelle séquence d'étapes a) à c) ; f) dans le cas où une variation d'intensité monotone stable a été détectée, la prise en compte du profil d'intensité restreint à sa partie monotone, centrée sur le pixel, en tant que transition réelle déformée d'albédo ; g) pour chaque pixel pour lequel une transition réelle déformée d'albédo a été prise en compte, le calcul de la marche correspondant à la transition selon un mode opératoire comprenant les étapes suivantes : 2901900 -4- 1. la détermination de l'amplitude maximale des transitions d'albédo, 2. la prise en compte de cette amplitude maximale en tant qu'amplitude de la marche recherchée, 5 3. la détermination de la direction moyenne des transitions réelles d'albédo d'amplitude égale à celle de la marche recherchée, 4. la prise en compte de cette direction moyenne en tant que direction de la marche recherchée, 10 Alternativement, l'orientation de la marche recherchée sera déterminée par l'orientation moyenne des transitions réelles d'albédo d'amplitude égale à celle de la marche recherchée, qui ont la plus petite largeur. Selon une première variante d'exécution de l'invention, la détermination de la 15 marche recherchée en un pixel s'effectue de la manière suivante : 1. La détermination de la largeur minimale Lmin des transitions d'albédo prises en compte en ce pixel. 2. La définition d'une marche pour ce pixel dont le profil présente une amplitude Amax et une largeur L déterminée pouvant consister en la 20 largeur Lmin ou être calculée à partir des largeurs des transitions d'albédo prises en compte en ce pixel et qui présentent une amplitude Amax. Avantageusement, l'orientation de la marche ainsi définie en un pixel sera 25 égale à la moyenne des orientations des marches recherchées et trouvées d'amplitude Amax et de largeur Lmin. Selon une autre variante d'exécution de l'invention, on détermine la marche recherchée en un pixel en tant que profil moyen dont les intensités lumineuses 30 sont égales aux moyennes des intensités lumineuses des transitions d'albédo prises en compte de profils d'amplitude Amax et de largeur Lmin, et on mémorise ce profil moyen dans la classe des profils trouvés dans la susdite orientation moyenne retenue. Lorsque tous les profils moyens ont été obtenus, on choisit une direction et un signe de pente, on relève les profils moyens trouvés ayant cette orientation moyenne et ce signe de pente. On choisit ensuite parmi ces profils, ceux dont l'amplitude est la plus grande ou bien supérieure à un seuil dépendant du bruit et dont la largeur est la plus petite. Si toutes les amplitudes sont inférieures à un seuil dépendant du bruit, alors on ne peut pas déterminer le noyau de flou dans cette direction et avec ce signe de pente. Si le nombre de ces profils dépasse un seuil, alors on détermine le profil moyen normalisé par le calcul de la moyenne des valeurs des profils trouvés corrigés en soustrayant à chaque profil la valeur la plus basse et en divisant le résultat de la soustraction par l'amplitude. Si le nombre de profils n'atteint pas le susdit seuil, alors on prend en compte 20 des profils de largeur supérieure ou en nombre suffisant pour atteindre le seuil ; on procède ensuite au calcul du profil moyen de la même manière. On calcule ensuite la projection de Radon du noyau de convolution en dérivant les profils moyens dans toutes les directions selon leurs abscisses. On reconstruit le noyau de convolution à partir de ses projections de Radon. On normalise le résultat en divisant le noyau de convolution par son intégrale pour obtenir le noyau de flou. 25 30 Au cas où le noyau de flou de l'image est isotrope, on relève les marches recherchées dont l'amplitude est supérieure à un seuil dépendant du bruit et on détermine la largeur du noyau de flou en divisant, par un coefficient déterminé, la plus petite largeur des marches relevées. Le procédé selon l'invention propose ensuite de corriger le flou de l'image à l'aide d'une méthode de défloutage prenant éventuellement en compte le bruit de l'image. 10 Avantageusement, pour produire une image en niveau de gris déflouté et débruité d'un objet, l'invention propose de prendre en compte les canaux de couleurs rouge, vert et bleu comme trois images de cet objet dans l'algorithme de défloutage et débruitage. Ceci est particulièrement pertinent lorsque cet objet est un document écrit ou imprimé à l'encre noire. 15 Des modes d'exécution de l'invention seront décrits ci-après, à titre d'exemples non limitatifs, avec référence au dessin annexé dans lequel : La figure unique montre un diagramme montrant un profil de marche 20 monotone et stable. Sur ce diagramme montrant l'intensité I(p+t.(cos(a),sin(a))) en fonction de la distance t au pixel dans une direction définie par l'angle a, la courbe représentant la marche floutée S présente une forme sinueuse qui passe par un 25 minimum à une distance -q, passe par le pixel (distance 0) au point S(0), puis passe par un maximum à une distance +q avant d'effectuer une oscillation. Le profil de marche déflouté correspondant à cette marche floutée S comprend un palier inférieur S(0)-h.(S(0)-S(-q)) et un palier supérieur S(0)+h.(S(q)-S(-30 0)), avec h compris entre 0 et 1.5 Comme précédemment mentionné, l'invention propose un mode de détermination efficace du noyau de flou affectant par exemple l'image d'un document ou une partie quelconque de celui-ci. A - Ce mode de détermination pourra plus précisément comprendre pour chacun des canaux de couleurs d'images (rouge, vert, bleu) les étapes suivantes : 1. La suppression des gradients affectant le fond de l'image ou de la sous-10 image selon le processus suivant : a. le calcul de l'image de fond à partir de l'image du canal de couleur b. le calcul de l'image sans fond en soustrayant les valeurs de pixel d'image du canal de couleur des valeurs de pixel d'image de fond correspondant et en seuillant éventuellement le résultat en utilisant un 15 seuil de bruit précalculé 2. La collecte de tous les profils de marche de flou présentant le plus haut contraste, cette collecte comprenant les étapes consistant à : a. initialiser le profil P(a, c, t) = 0 pour chaque direction a dans l'intervalle [-it,it], pour chaque contraste c dans l'intervalle [0,c_max], 20 et pour chaque instant t b. initialiser un compteur n(a, c) = 0 pour chaque direction a dans l'intervalle [-Tut] et chaque contraste c dans l'intervalle [0,c_max], (c_max étant la valeur maximum du contraste c) c. pour chaque pixel p d'image de données brutes ou de sous-image, le 25 calcul du profil de marche de flou présentant l'amplitude la plus haute ou les pixels présentant des gradients supérieurs à un seuil, ce calcul pouvant s'effectuer selon les phases opératoires suivantes : i. une phase d'initialisation s = g = 0 ii. pour chaque direction a dans l'intervalle [0,Tt] 30 1. la recherche du profil de marche monotone et stable le plus grand, soit S(t)=I(p+t.(cos(a),sin(a))) de l'image I centrée au pixel p dans la direction a avec t variant dans l'intervalle [-q,q], où q correspond au rayon de profil d'étape local maximum a. le calcul d'une valeur q telle que [dS/dt](0) . [dS/dt](t) > 0 quel que soit t dans l'intervalle ]-q,q[ b. le profil de marche est dit stable seulement si, pour une valeur prédéterminée k>0 et une valeur h comprise entre 0 et 1(0 h.IS(q) - S(0)J pour t compris dans l'intervalle [q,q+k] ii. 1I(p+t.(cos(a),sin(a))) -S(0)1 > h.IS(-q) - S(0)I pour t compris dans l'intervalle [-q-k,-q] 2. si un profil de marche stable a été trouvé, on procède : a. au calcul de l'amplitude du profil de marche local c= S(q) - S(-q) b. si lcl > g alors i. s=1 ii. g = 1cl iii. dir = sign(c).a = direction iv. T(t) = S(t) pour tout t compris dans l'intervalle [-q, q] 20 c. sinon si 1cl = g alors i. s+=1 ii. dir += sign(c).a iii. T(t) += S(t) pour tout t dans l'intervalle [-q, q] iii. si s 1 25 1. le calcul de la direction moyenne du gradient le plus élevé : a = dir/s 2. mise à jour de la donnée statique P(g,a,t) avec le profil moyen du contraste local le plus haut autour de p : P(g,a,t)+= T(t)/s 3. mise à jour du nombre n(g,a) de contributeurs aux statistiques 30 liées au contraste et à la direction : n(g,a) +=1 2901900 -9- 3. Après avoir collecté tous les profils de marche, on considère le nombre minimal N de pixels participant au calcul d'un modèle de flou fiable de l'image ou de la sous-image. N étant inférieur à n(g,a) pour que la statistique soit prise en compte 5 4. Pour chaque direction a dans l'intervalle [-n,n], le calcul de profils moyens de marche S(t,a) de l'image ou de la sous-image présentant une amplitude maximum et qui sont en nombres suffisants, ce calcul comprenant : a. l'initialisation g = cmax et tandis que g > 0 et n(g,a) B - Dans le cas où le noyau de flou affectant l'image ou une sous-image d'un document est isotrope, le calcul du rayon du noyau de flou se trouve simplifié. Dans ce cas, pour chacune des images de canal, de couleurs, bleu, vert, rouge, I, ou pour toute sous-partie de celles-ci, on procède à l'exécution d'une séquence opératoire comprenant les étapes suivantes : 1. La suppression des gradients de fond de l'image ou de la sous-image I, par : a. le calcul de l'image de fond à partir de l'image de canal de couleur, 2901900 - 10 - b. le calcul de l'image sans fond à partir du canal de couleur en soustrayant des valeurs de pixel d'image de canal de couleur des valeurs de pixel d'image de fond correspondantes en seuillant éventuellement le résultat en utilisant un seuil de bruit précalculé. 5 2. La collecte des rayons des profils de marche floutés présentant un contraste maximum grâce à un processus comprenant : 3. l'initialisation d'un histogramme r(c) = 0 pour chaque contraste c dans l'intervalle [0,c maxi 4. l'initialisation d'un compteur n(c) = 0 pour chaque contraste c dans 10 l'intervalle [0,c_max] 5. l'initialisation des variables m et s, m = 0, s = 0 6. pour chaque pixel p d'image de données brutes ou de sous-image, la collecte du rayon de profil de marche floutée présentant le contraste local le plus élevé grâce à une séquence comprenant : 15 a. l'initialisation de g, g = 0 b. pour chaque direction a dans l'intervalle [0,n] i. la recherche du profil de marche monotone stable le plus grand S(t)=I(p+t.(cos(n),sin(7t))) de l'image I centrée au pixel p dans la direction a, t dans l'intervalle [-q, q] où q désigne le rayon de profil de marche local maximum 1. le calcul de q est réalisé de telle manière que [dS/dt](0) . [dS/dt](t) > 0 pour tout t dans l'intervalle ]-q,q[ 2. ledit profil de marche est dit stable seulement si, pour une valeur prédéterminée de k, avec k>0, et pour une valeur de h comprise entre 0 et 1 0 h.IS(q) - S(0)1 pour t compris dans l'intervalle [q,q+k] b. 1I(p+t.(cos(a),sin(a))) - S(0)J > h.IS(-q) -S(0)1 pour t compris dans l'intervalle [-q-k,-q] 20 25 30 -11- ii. si un profil de marche stable a été trouvé 1. le calcul de l'amplitude d'un profil de marche local c = S(q) - S(-q) 2. si !cl > g alors a. m=q b. s = 1 c. g =1cl 3. sinon si 1cl = g alors a. m+=q b. s+= 1 c. sis1 i. la mise à jour de r(g) avec un rayon moyen des profils présentant un contraste local le plus élevé autour de p : r(g) += m/s 15 ii. la mise à jour du nombre n(g) de contributeurs aux statistiques liées au contraste g : n(g) += 1 7. La prise en considération du nombre minimum N de pixels contribuant au calcul d'un rayon de flou fiable de l'image ou sous-image 8. Le calcul du rayon R du noyau de flou selon la séquence opératoire 20 suivante : a. l'initialisation de g, g = c_max b. tandis que g > 0 et n(g,a) 1. La suppression des gradients de fond d'une image ou d'une sous-image I d. le calcul de l'image de fond à partir d'une image de canal de couleur 30 e. le calcul de l'image sans fond à partir du canal de couleur en soustrayant les valeurs de pixel d'image de canal de couleur des valeurs 10 2901900 - 12 - de pixel d'image de fond correspondantes et en seuillant éventuellement le résultat en utilisant un seuil de bruit précalculé 2. Le calcul de l'écart type des valeurs d'images en utilisant seulement les pixels de fond 5 a. le marquage des pixels correspondant seulement au fond de l'image b. pour chaque pixel marqué, le calcul de l'écart type à l'aide des valeurs d'images de pixels voisins marqués c. le calcul du niveau de bruit en tant que moyenne des écarts types calculés. D - Bien entendu, le procédé selon l'invention pourra en outre comprendre des étapes de défloutage et d'élimination de bruit d'une image ou d'une sous-image. Ce défloutage et cette extraction de bruit pourront notamment concerner une image multicanaux d'un document qu'on souhaite numériser en noir et blanc. Dans ce cas, le processus de défloutage et de débruitage pourra comprendre la séquence opératoire suivante : 1. le calcul du noyau de flou (ou du rayon de flou si le modèle de flou est un modèle symétrique connu) et le calcul du bruit du canal rouge 2. le calcul du noyau de flou (ou du rayon de flou seulement si le modèle de flou est un modèle symétrique connu) et le calcul du bruit du canal vert 3. le calcul du noyau de flou (ou du rayon de flou seulement si le modèle de flou est un modèle symétrique connu) et le calcul du bruit du canal bleu 4. le calcul d'une image à niveau de gris, en utilisant : a. les canaux bleus, verts, rouges en tant que trois versions floutées et bruitées de la même image b. les noyaux de flous calculés pour les canaux rouges, verts, bleus ou les paramètres des noyaux de flou et les niveaux de bruits correspondants - 13 - c. une méthode de débruitage et de défloutage. On pourra, par exemple, utiliser le filtre de Wiener pour déflouter/débruiter les images de rouge, vert et bleu afin d'obtenir une seule image plus nette et moins bruitée du document. On suppose pour cela que les trois canaux rouge, vert et bleu sont trois observations de l'image d'origine, convoluées avec des noyaux de flou différents, auxquels s'ajoutent trois bruits gaussiens décorrélés. Le calcul de l'image défloutée et débruitée g pourra alors comprend les étapes 10 suivantes : I - une étape de définition des paramètres suivants : soit f2 et f3 les images de rouge, vert et bleu 15 soit hi, h2 et h; les noyaux de flou calculés pour les images de rouge, vert et bleu et f3 soit ri, r2 et r3 les rapports signal à bruit calculés pour les images de rouge, vert et bleu f2 et f3 soit g l'image d'origine à reconstruire à l'aide des observations, des 20 noyaux de flou et des rapports signal à bruit II - le calcul des transformées de Fourier Ff1, Ff2, Ff3, et Fhl, Fh2 et Fh3 des fonctions f1, f2 et f3 et hi, h2 et h3 25 III - le calcul d'une image Fg dans le domaine fréquentiel en utilisant le filtre de Wiener suivant la formule suivante : 3 Fh, .Ff Fg 3 1_1 r ' + =1 2901900 - 14 - IV - le calcul de l'image défloutée et débruitée g en appliquant la transformée de Fourier inverse à Fg : g = F- Fg) Revendications 1. Procédé pour le traitement d'une image numérique pouvant être sujette à des défauts, caractérisé en ce qu'il comprend, d'une part, la détermination des paramètres du noyau de flou de l'image consistant à identifier les transitions réelles d'albédo déformées et, d'autre part, le traitement de défloutage éventuel de l'image en partant du principe que ces transitions réelles constituent potentiellement des images déformées de profils de marche de l'objet et en transformant des transitions réelles en profils de marche correspondants. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend, en outre, une étape préalable consistant à retirer de l'image les variations d'intensité qui ne correspondent pas à des variations d'albédo, de manière à ne retenir que les transitions réelles de l'albédo où se situent uniquement ou se révèlent notamment, les phénomènes de défocalisation, en s'affranchissant totalement des phénomènes d'ombrage. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les transitions d'albédo déformées prises en compte sont des transitions monotones stables et significatives d'intensité. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la susdite transition monotone, stable et significative d'intensité centrée en un pixel est détectée dans une direction préalablement choisie si : le profil de la courbe d'intensité a une pente présentant un même signe sur une partie du profil contenant le pixel dans ladite direction, jusqu'à une distance k au-delà du demi-profil d'intensité haute, l'intensité lumineuse reste supérieure à un seuil minimum et, jusqu'à une distance k en 2901900 - 16 - de ça du demi-profil d'intensité basse, l'intensité lumineuse reste inférieure à une valeur maximale. 5. Procédé selon l'une des revendications 3 et 4, 5 caractérisé en ce que, dans le cas où le flou est isotrope, on calcule le rayon du noyau de flou en divisant par un coefficient déterminé la plus petite largeur des transitions monotones, stables et significatives d'intensité détectées dans l'image. 10 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape d'identification des transitions réelles comprend une séquence opératoire comportant, pour chacun des pixels de l'image, les phases opératoires suivantes : 15 a) le choix d'une direction passant par ce pixel ; b) la détermination du profil d'intensité lumineuse dans cette direction ; c) la détection, par analyse de ce profil d'intensité, d'une variation centrée sur le pixel, cette variation d'intensité étant monotone et stable le long du profil dans cette direction ; 20 d) dans le cas où aucune variation d'intensité monotone et stable n'a été détectée, le choix d'une autre direction, et pour cette autre direction, l'exécution des étapes b) et c), le nombre des directions choisies pour un même pixel et leurs orientations étant prédéfinis ; e) dans le cas où toutes les directions ont été testées et néanmoins aucune 25 variation d'intensité monotone et stable n'a été détectée, le passage à un pixel suivant pour une nouvelle séquence d'étapes a) à c) ; f) dans le cas où une variation d'intensité monotone stable a été détectée, la prise en compte du profil d'intensité restreint à sa partie monotone centrée sur le pixel en tant que transition réelle déformée d'albédo ; 30 g) pour chaque pixel pour lequel une transition réelle déformée d'albédo a été prise en compte, le calcul de la marche correspondant à la transition. 2901900 -17- 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le calcul de la marche correspondant à la transition prise en compte comprend les étapes suivantes : 5 1. la détermination de l'amplitude maximale des transitions d'albédo 2. la prise en compte de cette amplitude maximale en tant qu'amplitude de la marche recherchée 3. la détermination de la direction moyenne des transitions réelles d'albédo d'amplitude égale à celle de la marche recherchée 10 4. la prise en compte de cette direction moyenne en tant que direction de la marche recherchée. 8. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le calcul de la marche correspondant à la transition prise 15 en compte comprend les étapes suivantes : 1. la détermination de l'amplitude d'intensité maximale des transitions d'albédo 2. la prise en compte de cette intensité maximale en tant qu'amplitude 20 recherchée 3. la détermination de l'orientation de la marche par l'orientation moyenne des transitions réelles d'albédo d'amplitude égale à celle de la marche recherchée, qui ont la plus petite largeur. 25 9. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que la détermination de la marche recherchée en un pixel s'effectue de la manière suivante : 1. la détermination de la largeur minimale Lmin des transitions d'albédo 30 prises en compte en ce pixel 2901900 -18- 2. la définition d'une marche pour ce pixel dont le profil présente une amplitude Amax et une largeur L déterminée pouvant consister en la largeur Lmin ou être calculée à partir des largeurs des transitions d'albédo prises en compte en ce pixel qui présentent une amplitude 5 Amax. 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que l'orientation de la marche précédemment définie en ledit pixel est égale à la moyenne des orientations des marches recherchées et 10 trouvées d'amplitude Amax et de largeur Lmin. 11. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que : 15 on détermine la marche recherchée en un pixel en tant que profil moyen dont les intensités lumineuses sont égales aux moyennes des intensités lumineuses des transitions d'albédo prises en compte de profils d'amplitude Amax et de largeur Lmin, et on mémorise ce profil moyen dans la classe des profils trouvés dans la susdite orientation moyenne retenue, 20 lorsque tous les profils moyens ont été obtenus, on choisit une direction et un signe de pente, on relève les profils moyens trouvés ayant cette orientation moyenne et ce signe de pente, on choisit ensuite, parmi ces profils, ceux dont l'amplitude est la plus grande ou bien supérieure à un seuil dépendant du bruit et dont la largeur 25 est la plus petite : si toutes les amplitudes sont inférieures à un seuil dépendant du bruit, alors on ne peut pas déterminer le noyau de flou dans cette direction, avec ce signe de pente, si le nombre de ces profils dépasse un seuil, alors on détermine le profil 30 moyen normalisé par le calcul de la moyenne des valeurs des profils trouvés corrigés,- 19 - si le nombre de profils n'atteint pas le susdit seuil, alors on prend en compte des profils de la largeur supérieure, en nombre suffisant pour atteindre le seuil et on procède ensuite au calcul du profil moyen de la même manière, on calcule la projection de Radon du noyau de convolution en dérivant les profils moyens dans toutes les directions selon leurs abscisses, on reconstruit le noyau de convolution à partir de ses projections de Radon, on normalise le résultat en divisant le noyau de convolution par son intégrale pour obtenir le noyau de flou. 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que le calcul de la moyenne des valeurs des profils trouvés s'effectue en soustrayant à chaque profil trouvé la valeur la plus basse et en divisant le résultat de la soustraction par l'amplitude. 13. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans le cas où le noyau de flou de l'image est isotrope, on relève les marches recherchées dont l'amplitude est supérieure à un seuil dépendant du bruit et on détermine la largeur du noyau de flou en divisant par un coefficient déterminé la plus petite largeur des marches relevées. 14. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend la correction du flou de l'image à l'aide d'une méthode de défloutage prenant en compte le bruit de l'image et en ce que, pour produire une image en niveau de gris défloutée et débruitée, il comprend la prise en compte des canaux de couleurs rouge, vert et bleu comme trois images de cet objet dans l'algorithme de défloutage et de débruitage. 2901900 - 20 - 15. Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce que l'étape de défloutage et d'élimination de bruit prenant en compte les images de couleur rouge, verte et bleue, comporte la séquence opératoire suivante : 5 1. le calcul du noyau de flou (ou du rayon de flou si le modèle de flou est un modèle symétrique connu) et le calcul du bruit du canal rouge 2. le calcul du noyau de flou (ou du rayon de flou seulement si le modèle de flou est un modèle symétrique connu) et le calcul du bruit du canal vert 10 3. le calcul du noyau de flou (ou du rayon de flou seulement si le modèle de flou est un modèle symétrique connu) et le calcul du bruit du canal bleu 4. le calcul d'une image à niveau de gris, défloutée et débruitée en utilisant : a. les canaux bleus, verts, rouges en tant que trois images floutées et bruitées du même objet 15 b. les noyaux de flous calculés rouges, verts, bleus ou les paramètres de noyaux et les niveaux de gris correspondants c. une méthode de débruitage et de défloutage 16. Procédé selon l'une des revendications 1 à 14, 20 caractérisé en ce qu'il comprend une étape de calcul de l'image défloutée et débruitée g comportant les étapes suivantes : I - une étape de définition des paramètres suivants : 25 soit f1, f2 et f3 les images de rouge, vert et bleu soit hi, h2 et h3 les noyaux de flou calculés pour les images de rouge, vert et bleu f2 et f3 soit ri, r2 et r3 les rapports signal à bruit calculés pour les images de rouge, vert et bleu f1, f2 et f3 soit g l'image d'origine à reconstruire à l'aide des observations, des noyaux de flou et des rapports signal à bruit 10 2901900 -21 - II - le calcul des transformées de Fourier Ffl, Ff2, Ff3, et Fhl, Fh2 et Fh3 des fonctions f2 et f3 et hi, h2 et h3 5 III - le calcul d'une image Fg dans le domaine fréquentiel en utilisant le filtre de Wiener généralisé combinant les transformées de Fourier et les rapports signal à bruit précédemment calculés suivant la formule suivante : 3 Fh;.Ff, Fg-~ 3 =1 r 1 + Fh;.l Fhj J=1 IV - le calcul de l'image défloutée et débruitée g en appliquant la transformée de Fourier inverse à Fg : g = F- Fg) 15